
Produktionseffizienz und Leistung
+18%
Gesamtanlageneffektivität (OEE)
-10%
ungeplante Stillstände
Engpässe erkannt
über die gesamte Produktionslinie hinweg
Messbare Änderungen
Empfehlungen lassen sich nach Umsetzung prüfen
Die Produktion verfehlte ihre Ziele, doch die Verantwortlichen wussten nicht, wo Zeit verloren ging. Maschinendaten und MES-Informationen waren getrennt und ließen sich nur schwer manuell korrelieren.
- Betriebsdaten lagen in Maschinenprotokollen und im MES.
- Die manuelle Analyse wochenlanger Ereignisse war zu aufwendig.
- Teams reagierten auf sichtbare Symptome statt auf Ursachen.
- Ein gemeinsamer Blick auf den gesamten Produktionsablauf fehlte.
Der Betrieb erfasste bereits die Daten, die zur Erkennung von Engpässen nötig waren. Die Verknüpfung von Maschinen-, Produktions- und Schichtdaten konnte Einschränkungen im gesamten Ablauf sichtbar machen.
- Daten aus zuvor getrennten Systemen zusammenführen.
- Stillstände und Durchsatz über Produktionsschritte hinweg korrelieren.
- Ursachen von nachgelagerten Symptomen unterscheiden.
- Messbare Änderungen für das Betriebsteam ableiten.
Wir verknüpften Maschinenprotokolle, MES-Durchsatzdaten und Stillstandsereignisse. Die Lösung erkennt und priorisiert konkrete Engpässe mit messbaren Empfehlungen.
- Betriebsdaten aus der gesamten Fertigungslinie aufnehmen.
- Engpässe und wiederkehrende kurze Unterbrechungen erkennen.
- Änderungen wie kürzere Rüstzeiten empfehlen.
- Die Wirkung umgesetzter Verbesserungen messen.
Produktionsanalytik mit Python
Integration eines Produktionsleitsystems (MES)
Erfassung industrieller IoT-Daten
Zeitreihenanalyse
KI-gestützte Engpasserkennung
Event-Streaming mit Apache Kafka
Modellierung operativer Daten mit SQL
OEE-Leistungsanalytik
KI-gestützte Prognose des Produktionsdurchsatzes













