Die Bachelorarbeit „Shop Floor orientiertes Asset Monitoring am Beispiel eines industriellen Serienfertigers“ beschäftigt sich mit der Nutzung von Produktionsdaten zur gezielten Steigerung der Anlagenproduktivität. Dabei wird ein Konzept entwickelt, das relevante Kennzahlen wie OEE und Prozessfähigkeit verständlich visualisiert und dem Anlagenpersonal direkt am Shop Floor als Entscheidungsgrundlage zur Verfügung stellt. Ziel ist es, Abweichungen frühzeitig zu erkennen, Verbesserungspotenziale systematisch zu nutzen und die Effizienz der Produktionsprozesse nachhaltig zu steigern.
Inhaltsverzeichnis
1 EINLEITUNG
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Forschungsfrage dieser Arbeit
1.3 Vorgehensweisen und Methoden
2 RELEVANTE GRUNDLAGEN DES ASSET MONITORING
2.1 Definitionen
2.1.1 Asset (Betriebsmittel)
2.1.2 Monitoring
2.1.3 Asset Monitoring
2.1.4 Abgrenzung Condition Monitoring
2.1.5 Berichtswesen
2.2 Relevante Ansätze
2.2.1 Shop Floor Management
2.2.2 Kritische Betrachtung von Kennzahlen
2.2.2.1 Möglicher Interessenkonflikt beim Einsatz von Kennzahlen
2.2.2.2 Widersprüchliche Interpretation von Kennzahlen
2.2.3 Ausbringung als wesentliches Kriterium
2.2.4 Overall Equipment Effectiveness - OEE
2.2.4.1 Kategorien des OEE
2.2.4.2 Aufbau des OEE
2.2.4.3 Berechnung des OEE
2.2.5 Verfügbarkeit und Nutzungsgrad
2.2.5.1 Mean Time Between Failures - MTBF
2.2.5.2 Mean Time To Repair - MTTR
2.2.5.3 Mean Time Between Maintaince - MTBM
2.2.5.4 Berechnung der Verfügbarkeit
2.2.6 Kritische Prozessfähigkeit - CPK
3 BETRACHTUNG DES BETRIEBLICHEN UMFELDS
3.1 Kurze Beschreibung des Unternehmens
3.2 IT-Landschaft
3.2.1 Enterprise Resource Planning System - ERP
3.2.2 Manufacturing Execution System - MES
3.2.2.1 BetriebsDatenKommunikation - BDK
3.2.2.2 Computer Managed Maintenance System - CMMS
3.2.2.3 Qualitäts-BetriebsDatenKommunikation - Q-BDK
3.2.3 Datenerfassung (Aktuelle Situation)
3.2.3.1 Prozess der Datenerfassung - Daten- und Systemtechnik
3.2.3.2 Prozess der Datenerfassung - Interaktionen der Anwender
3.2.4 Ergänzung der Daten zur besseren Analysierbarkeit
3.2.4.1 Stillstandsgrundverdichtung - GRV
3.2.4.2 Stillstandsgrundklassifizierung - STIKLA
3.3 Interviews, Diskussionen
3.3.1 Vorgehensweise
3.3.2 Zusammenfassung
3.3.3 Erkenntnisse
4 SHOP FLOOR ORIENTIERTES ASSET MONITORING
4.1 Shop Floor Orientierung
4.2 Zielgruppe und Intervalle
4.3 Abgrenzung der Verantwortungsbereiche
4.4 Kennzahlen als Steuerungsinstrument
4.4.1 Abweichungen
4.4.2 Handhabung von Kennzahlen
4.5 Zentrale Kennzahlen dieser Arbeit
4.5.1 Auswahl und Entwicklung der Kennzahlen
4.5.2 Umsetzung des OEE
4.5.4 Umsetzung des SMI - Schichtmengenindikator
4.5.5 Umsetzung der CPK - Prozessfähigkeit
4.6 Grafische Benutzeroberfläche - GBO
4.6.1 Visualisierung OEE
4.6.2 Visualisierung SMI
4.6.3 Visualisierung CPK
4.6.4 Gesamtvisualisierung
4.6.5 Weiterführende Informationen
4.7 Kosten und Nutzen des beschriebenen Konzepts
4.8 Risiken bei der Umsetzung
5 SCHLUSSBETRACHTUNG
5.1 Zusammenfassung
5.3 Abgrenzungen, Prämissen
5.4 Ausblick
Zielsetzung und Themen
Das Hauptziel dieser Arbeit besteht in der Ausarbeitung einer Handlungsempfehlung zur Implementierung eines Shop Floor orientierten Asset Monitorings, das als verlässliche Entscheidungsgrundlage für die Freigabe der benötigten Ressourcen und Mittel dient und als „Single Point of Truth“ in Bezug auf die Anlagenproduktivität fungiert.
- Analyse und Modifikation bestehender Betriebsdatenerfassungssysteme (BDE) zur direkten Unterstützung des Anlagenbedieners.
- Untersuchung relevanter theoretischer Grundlagen wie Shop Floor Management, OEE und Prozessfähigkeit.
- Bewertung des betrieblichen Umfelds und der bestehenden IT-Landschaft bei der Julius Blum GmbH.
- Entwicklung und Konzeption neuer operativer Kennzahlen wie des Schichtmengenindikators (SMI).
- Gestaltung einer benutzerfreundlichen grafischen Benutzeroberfläche (GBO) zur zeitnahen Visualisierung von Abweichungen.
- Kosten-Nutzen-Analyse und Risikobeurteilung bei der Umsetzung des Konzepts.
Auszug aus dem Buch
4.5.1 AUSWAHL UND ENTWICKLUNG DER KENNZAHLEN
Die zu entwickelnden Kennzahlen, sollten so Aufgebaut werden, dass der Interpretationsspielraum so gering wie möglich ausfällt. So lässt sich durch unterschiedliche Betrachter, schnell feststellen ob die Kennzahl innerhalb oder außerhalb der geforderten Werte liegt. Des Weiteren sollte eine visuell ansprechende Aufbereitung der Daten realisiert werden können.
Somit ergibt sich die Frage: „Wie kann mit einer einzigen Kennzahl sowohl die Abweichung sichtbar gemacht als auch die daraus resultierende Aktivität für einen Bediener visualisiert werden?“
In Anlehnung an die Unterlagen von Dipl.-Wirtsch.-Ing. Thomas Spitzenpfeil in welchem dieser über Key Performance Indicators (KPI) schreibt (Dipl.-Wirtsch.-Ing. Spitzenpfeil, 2012), wurde der im Abschnitt 4.5.3 beschriebene Schichtmengenindikator, kurz SMI, entwickelt.
Herr Spitzenpfeil berichtete unter anderem über eine bei der Carl Zeiss AG eingesetzte Kennzahl, welche das Verhältnis von zufriedenen und nicht zufriedenen Kunden wiedergab. Wenn wir uns nun die Fertigung als Verkäufer/Produzent vorstellen und die Planung und Steuerung als Kunden, wäre doch genau diese Kennzahl die Chance, um die Planungsdaten der Arbeitsvorbereitung – welche sich im Wesentlichen mit den Absätzen deckt – mit den tatsächlich gefertigten Mengen in Verbindung zu bringen. Somit wäre für den Bediener der Anlage sofort erkennbar, ob er die geplanten Mengen erreichen würde oder nicht. Dies ist die Idee des Schichtmengenindikators.
Erkennt der Bediener nun aber eine Abweichung zwischen Soll und Ist, benötig er auch geeignete Mittel zu deren Analyse und Interpretation. Hierfür eignet sich aus Sicht des Autors der OEE am besten, auch dieser wird anschließend genauer beschrieben.
Zusammenfassung der Kapitel
1 EINLEITUNG: Das Kapitel beschreibt die Problemstellung der aktuellen, rein rückwirkenden Datenerfassung und formuliert das Ziel, Kennzahlen direkt für das Bedienpersonal am Shop Floor nutzbar zu machen.
2 RELEVANTE GRUNDLAGEN DES ASSET MONITORING: Hier werden zentrale theoretische Begriffe wie Asset Monitoring, Shop Floor Management, OEE sowie Verfügbarkeits- und Prozessfähigkeitskennzahlen definiert und kritisch beleuchtet.
3 BETRACHTUNG DES BETRIEBLICHEN UMFELDS: Es wird das Umfeld bei der Julius Blum GmbH, die relevante IT-Landschaft (ERP, MES, BDK) und der aktuelle, oft lückenhafte Prozess der Datenerfassung anhand von Interviews analysiert.
4 SHOP FLOOR ORIENTIERTES ASSET MONITORING: Das Hauptkapitel stellt das konkrete Konzept vor, erläutert die Kennzahlen OEE, SMI und CPK, beschreibt die grafische Benutzeroberfläche (GBO) sowie Kosten, Nutzen und Umsetzungsrisiken.
5 SCHLUSSBETRACHTUNG: Die Arbeit schließt mit einer Zusammenfassung der Ergebnisse, methodischen Abgrenzungen, Prämissen und einem Ausblick auf die geplante Präsentation und Freigabe im Jahr 2012.
Schlüsselwörter
Asset Monitoring, Shop Floor Management, Betriebsdatenerfassung, BDE, OEE, Gesamtanlageneffektivität, Schichtmengenindikator, SMI, Prozessfähigkeit, CPK, Kennzahlen, Fertigung, Produktion, Visualisierung, Julius Blum GmbH
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser wissenschaftlichen Arbeit im Kern?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, wie bestehende Betriebsdaten in der industriellen Serienfertigung so aufbereitet und visualisiert werden können, dass das direkt an der Anlage arbeitende Personal einen sofortigen Überblick über den Zustand seiner Maschinen erhält, um die Produktivität aktiv zu beeinflussen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Publikation?
Zu den Hauptthemen gehören das Shop Floor Management, die Analyse und Weiterentwicklung von Kennzahlen (insbesondere OEE und neuartige Indikatoren), die IT-Systemlandschaft in der Produktion sowie ergonomische Aspekte bei der Gestaltung von Benutzeroberflächen.
Welches primäre Ziel oder welche Forschungsfrage wird verfolgt?
Das Hauptziel ist die Ausarbeitung einer fundierten Handlungsempfehlung zur Implementierung eines Shop Floor orientierten Asset Monitorings, das als „Single Point of Truth“ dient und als Entscheidungsgrundlage für die Freigabe von Ressourcen für die Softwareumsetzung genutzt wird.
Welche wissenschaftlichen Methoden wurden angewendet?
Die Arbeit stützt sich auf umfassende Literaturrecherchen, die Analyse bestehender Unternehmensprozesse und IT-Systeme sowie auf strukturierte, an narrative Interviews angelehnte Befragungen von Fachspezialisten und Abteilungsmeistern.
Was wird im umfangreichen Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil analysiert zunächst die Grundlagen des Asset Monitorings und das betriebliche Umfeld bei der Julius Blum GmbH. Anschließend wird das eigentliche Konzept vorgestellt, welches neue Kennzahlen wie den Schichtmengenindikator (SMI) einführt, die OEE- und CPK-Metriken einbindet und eine konkrete grafische Benutzeroberfläche (GBO) für die Maschinenterminals entwirft.
Durch welche Schlüsselwörter lässt sich die Publikation am besten charakterisieren?
Zentrale Begriffe sind Asset Monitoring, Shop Floor Management, Betriebsdatenkommunikation (BDK), Overall Equipment Effectiveness (OEE), Schichtmengenindikator (SMI), Prozessfähigkeit (CPK), Grafische Benutzeroberfläche und industrielle Serienfertigung.
Wie ist der Schichtmengenindikator (SMI) konzipiert und welche Funktion erfüllt er?
Der SMI verbindet die Planungsdaten der Arbeitsvorbereitung mit den tatsächlichen Schichtmengen. Er wird automatisch berechnet, stufenbasiert eingeteilt (von 0 bis 10) und zeigt dem Bediener durch farbige Sektoren sofort an, ob die Vorgaben eingehalten wurden oder welche konkreten Maßnahmen bei Abweichungen einzuleiten sind.
Warum reicht die bisherige, rein nachträgliche Datenerfassung laut dem Autor nicht aus?
Bisherige Auswertungen erfolgen meist erst nach Schichtende und richten sich an übergeordnete Ebenen wie Meister oder Instandhalter. Dadurch geht wertvolle Zeit verloren, und das direkte Bedienpersonal vor Ort hat keine Möglichkeit, zeitnah auf Störungen oder outputreduzierende Störquellen zu reagieren.
Welche Rolle spielt die Integration in bestehende Softwaresysteme?
Um Akzeptanzprobleme, hohe Anlernzeiten und unnötige Kosten zu vermeiden, wurde beschlossen, das neue Konzept direkt in die bereits auf beinahe allen Produktionsanlagen installierte Software „Maschinenterminal“ zu integrieren.
- Quote paper
- Martin Lenz (Author), 2012, Shop Floor orientiertes Asset Monitoring am Beispiel eines industriellen Serienfertigers, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1780686
