Mit Kennzahlen zur effizienten Produktion

Rainer Deisenroth

Um nachhaltig effizienter produzieren zu können, brauchen Unternehmen belastbare Kennzahlen aus der laufenden Fertigung als Steuerungselement. Die hohe Kunst besteht dabei darin, aus vielen Daten (Big Data) aussagekräftige und verwertbare Informationen (Smart Data) zu generieren.

Nutzgrad, OEE, Ausschussrate und Mitarbeiterproduktivität sind Kennzahlen, zur Effizienzbewertung der eigenen Fertigung. Aber welche sind die richtigen Kennzahlen?Sind die Datenquellen zur Berechnung der Kennzahlen zuverlässig? Alle diese Fragen sind innerhalb des Themenkomplexes „Management Support“ zu beantworten. Manager und Mitarbeiter in allen Unternehmensebenen brauchen belastbare Informationen in Form von Kennzahlen und Auswertungen, um darauf basierende Entscheidungen zu treffen und geeignete Maßnahmen einzuleiten. 


Angepasste Auswertungen

Die Auswahl an zur Verfügung stehenden Kennzahlen ist sehr umfangreich. Daher müssen diese Führungsinstrumente gezielt ausgewählt werden, um an der richtigen Stelle für die richtige Zielgruppe die entscheidenden Informationen zu liefern. Der Werker benötigt Informationen zu der von ihm erbrachten Leistung oder dem produzierten Ausschuss, weil er nur diese Werte direkt beeinflussen kann. Das Management hingegen interessiert sich für übergeordnete Kennzahlen, aus denen sich die aktuelle Produktivität und weiterführend die Wettbewerbsfähigkeit ablesen lassen. Die Unternehmensziele werden somit über Kennzahlen auf Abteilungen, Arbeitsbereiche und Zielgruppen heruntergebrochen.

Auf diese Weise entsteht zur Erreichung der Unternehmensziele ein Regelkreis, der auf jeden Unternehmensbereich angewendet werden kann (Bild 1).

Nackte Kennzahlen alleine helfen jedoch noch nicht, nachhaltige Entscheidungen zu treffen. Es kommt zudem auf eine passende Darstellung und vor allem die Kenntnis der Zusammenhänge an. Hierzu ein Beispiel: Bemerkt ein Fertigungsleiter einen Rückgang des OEE (Overall Equipment Effectiveness), so kann dies wegen der Berechnung dieser Kennzahl unterschiedliche Ursachen haben. Dazu ist ein Blick auf die Formel zum OEE nötig: 


Verfügbarkeit * Qualität * Leistung. 
 

Ein sinkender OEE kann also im Wesentlichen drei Ursachen haben: weniger Verfügbarkeit (also häufige Maschinenstillstände und somit weniger Hauptnutzungszeit als geplant), schlechtere Qualität (also mehr Ausschuss) oder weniger Leistung (also im Schnitt längere Zykluszeiten als geplant). MES stellen komplexe Zusammenhänge dieser Art meist durch Diagramme summarisch und für die einzelnen Faktoren dar. Somit bekommt der Verantwortliche sehr schnell einen Überblick, welche Ursachen tatsächlich zur aktuellen Situation geführt haben und kann kurzfristig und angemessen reagieren. 


Bild 1: Regelkreis der Fertigung Ursache und Wirkung


Wichtige Kriterien für Kennzahlen

Für eine konsistente Kommunikation über alle Unternehmensebenen müssen die jeweils genutzten Kennzahlen auf einer gemeinsamen Datenbasis aufbauen. Die mit einem MES erfassten Daten werden daher verdichtet, mit anderen Daten kombiniert und zielgruppengerecht als Kennzahlen angezeigt. So sieht der Werker direkt die produzierte Menge und sein Meister den OEE, der daraus und aus anderen Daten berechnet wurde. Zudem ist die Aktualität der ausgewerteten Informationen von großer Bedeutung.


Ansichtssache

Je nach Anwendungsbereich empfiehlt sich auch die Nutzung unterschiedlicher MES-Anwendungen zur Darstellung von Kennzahlen. So werden beispielsweise detaillierte Auswertungen von Ausschussquote, Prozessfähigkeit (Cp) oder Mitarbeiterproduktivität ausgegeben. Für den mobilen Einsatz direkt in der Fertigung und den schnellen Überblick über Nutzgrade sowie Produktionsstillstände bieten einige Lösungen die passenden Werkzeuge zur Nutzung auf Smartphones oder Tablets. 

Die Erfahrungen aus vielen Optimierungsprojekten haben gezeigt, dass sich in den meisten Fertigungsunternehmen eine Auswahl weniger Kennzahlen bewährt. Dazu gehören unter anderem:

  • Nutzgrad
  • Rüstgrad
  • Leistungsgrad
  • Maschinenbelegung
  • Personalbelegung
  • Ausschussquote 
  • Ausbringquote

OEE inkl. Leistung, Qualität und Verfügbarkeit

Diese Kennzahlen sind im VDMA-Einheitsblatt 66412 eindeutig definiert und erfüllen so die Kriterien der Standardisierung und Vergleichbarkeit.


Management Support

Kurz zusammengefasst: Kennzahlen unterstützen den Menschen dabei, fundierte Entscheidungen zu treffen – in Echtzeit und auf allen Ebenen im Unternehmen.  Insbesondere die Echtzeitfähigkeit von MES-Anwendungen grenzt diese zu überlagerten BI-Systemen (Business Intelligence) ab. Während BI-Systeme große, vergangenheitsbezogene Datenmengen (Big Data) zur Auswertung heranziehen, berechnen MES-Lösungen aus stets aktuellen Daten wenige, aber dafür aussagekräftige Kennzahlen (Smart Data), die sofort als Basis für kurzfristige Entscheidungen zur Verfügung stehen. 


Bild 2: Beispiel für eine Darstellung des OEE und seiner Bestandteile


Der Blick über den Tellerrand 

Spätestens mit dem Eintritt in das Industrie 4.0-Zeitalter reicht es nicht mehr aus, sich bei der Betrachtung von Effizienz rein auf die Produktion an sich zu beschränken. Da aber viele MES-Anwendungen genau hier ihren Schwerpunkt setzen, müssen Daten aus anderen Systemen mit denen aus dem MES zusammengeführt werden, um einen ganzheitlichen Blick auf das große Ganze zu erlangen: 

Wichtig beim Import von Daten aus „Fremdsystemen“ ist, dass die Schnittstellen ausfallsicher und möglichst standardisiert implementiert sind. Nur so kann ein reibungsloser Datenaustausch sichergestellt werden. 


Das große Ganze

Managemententscheidungen brauchen aussagekräftige Auswertungen und Kennzahlensysteme. Basis dafür sind integrierte MES-Lösungen mit standardisierten Schnittstellen. Damit können Daten dezentral erfasst sowie systemübergreifend verarbeitet und aufbereitet werden. Dies zeigt auch, wie wichtig MES-Anwendungen als zentrale Informations- und Datendrehscheibe sind und auch in Zukunft sein werden. Denn das Wissen eines MES verleiht dem Fertigungsleiter und seinen Mitarbeitern die Macht, die Produktivität zu beeinflussen. 

Schlüsselwörter:

Manufacturing Execution System, MES, Smart Data, Big Data, OEE, Overall Equipment Effectiveness, Kennzahlen, MES 4.0