interaktiv 2 | 2020 FuE 37
Engpässe finden mit der Wertstromanalyse
Die Wertstromanalyse bietet einen vollständigen Überblick über die Produktion inklusive der Planung und Steuerung . Der Gesamtablauf wird allen sichtbar . Anhand der wertstromspezifischen Kennzahlen können wir kritische Prozesse erkennen .
Die Analyse führen wir vor Ort mit Papier und Bleistift durch – das macht die Analyse schnell . Auf dem Shop-Floor bekommt man einen Eindruck von Ordnung und Sauberkeit sowie den tatsächlichen Verhältnissen vor Ort . Man kann mit den Mit - arbeitern sprechen und von ihrem Wissen profitieren .
Durch die transparente Darstellung lassen sich die Ergebnisse sofort verwenden und einfach kommunizieren . Bei der Wert - stromanalyse wird die Situation jedoch nur zu einem Zeit punkt aufgenommen . Über die erhobenen Kennzahlen lassen sich Prozesse mit hoher Auslastung – die potenziellen Engpässe – einfach ermitteln . Diese können dann im Anschluss mit dem jeweils geeigneten Werkzeug , OEE-App für einfache Anlagen , LeanDA für manuelle Prozesse und MOEE für komplexe hochautomatisierte Prozesse genau analysiert werden .
Ein großer Vorteil des einfachen Tools ist die aufwandsarme Anwendung und extrem kurzfristige Ergebniserzeugung . Die Definition und Eingabe der aufzunehmenden Zustände an der ausgewählten Anlage im Vorfeld dauern nur gut eine halbe Stunde . So liegen uns die ersten Daten und Analysen bereits nach der ersten Schicht vor . Die OEE-App wurde bereits in mehreren Projekten erfolgreich eingesetzt und unterstützt auch bei der Neuauslegung von Planzeiten .
Engpassursachen verstehen mit der OEE-App LeanDA zur Ursachenanalyse in manuellen Prozessen
Bei mehrstufigen Fertigungen ist es wichtig , dass wir dynamische Verhalten von Eng pässen verstehen . Werker mit Ein- oder Mehrmaschinen bedienung können mit geringem Auf wand die Zustände der Anlagen digital aufnehmen und dadurch sofort auswerten . Die Zustandsüber gänge kann der Werker einfach per Touch auf einem Tablet festhalten . Die darauf folgende Auswertung liefert die Gesamtanlageneffektivität ( engl .: Overall Equipment Effective ness , abgekürzt : OEE ) der Anlagen und gibt Rückschlüsse auf Ursachen von deren Eng - passverhalten .
Um in einer Montage beide Hände frei für die Wertschöpfung zu haben , ersetzen wir den Touch-Screen durch drahtlose Sens oren , die Bewegungs daten automatisiert aufzeichnen . Ähnlich wie bei der OEE-App werden die gewünschten Pro - zessschritte vordefiniert und Sensoren an Werkzeugen oder Bauteilen befestigt . Die vorgefilterten Beschleunigungs- , Rota - tions- und die Magnetfeldsignale aller drei Achsen dienen als Eingangssignal der Prozesserkennung durch Maschinelles Lernen . Nach einer kurzen Einlernphase mittels Tablet erkennt der Algorithmus selbstständig die durchgeführten Prozesse und liefert den Prozessingenieuren die notwendigen Kenn - zahlen zur Prozessbewertung . Diese systematische Umwand - lung von Signaldaten ( Big Data ) in Informationen ( Smart Data ) ermöglicht es Prozessingenieuren , Anhaltspunkte für Prozess - optimierungen zu finden . Die Lösung wurde bereits in Indu s - trieprojekten angewandt und ist im Future Work Lab des Fraunhofer IAO und IPA in Stuttgart erlebbar .