In den meisten französischen Fabriken ist die OEE-Zuverlässigkeit ein großes Problem. Die Gesamteffizienz der Anlagen, die auf den Armaturenbrettern angezeigt wird, ist nur eine Annäherung an die Realität. Zwischen vergessenen Papierkarten, nicht gemeldeten Stillständen und unsichtbaren Mikrostopps beträgt die Abweichung zwischen der gemessenen und der tatsächlichen OEE häufig 15 bis 25%. Diese Ungenauigkeit verzerrt die Entscheidungsfindung und verhindert eine nachhaltige Verbesserung der Anlagenleistung.
Warum ist die Zuverlässigkeit der OEE-Daten in den Fabriken gefährdet?
Die OEE (Overall Equipment Effectiveness) ist ein Indikator für die industrielle Leistung, der aus drei Komponenten berechnet wird: Verfügbarkeit der Anlagen, Leistung und Qualität der Produkte. Sie ist das Produkt aus drei wesentlichen Faktoren. Auf dem Papier ist die Formel einfach. In der Realität hängt die Zuverlässigkeit dieses Indikators vollständig von der Qualität der Daten ab, die vor Ort gesammelt werden.
In den meisten Industrieunternehmen stammen diese Daten jedoch aus unzuverlässigen manuellen Quellen. Die Arbeiter füllen am Ende ihrer Schicht Excel-Karten aus, notieren Stillstände aus dem Gedächtnis und haben Schwierigkeiten, die Ursachen von Verlusten richtig zu kategorisieren. Das Ergebnis ist, dass der berechnete OEE nur einen Teil der Realität widerspiegelt, oft den sichtbarsten.
Diese Situation hat zwei negative Auswirkungen auf den Produktionsprozess. Zunächst werden die Entscheidungen des Managements verzerrt, das in falsch identifizierte Prioritäten investiert. Da die Datenbank korrumpiert ist, ist eine Ursachenanalyse unmöglich. Zweitens macht es die OEE bei den Teams vor Ort unglaubwürdig, die genau wissen, dass „die Zahlen nicht mit dem übereinstimmen, was sie erleben“. Ohne eine zuverlässige EBO ist es unmöglich, die Leistungsziele zu erreichen.
Das Thema der Zuverlässigkeit der Daten ist von entscheidender Bedeutung, da es die gesamte Strategie zur Verbesserung der Produktion beeinflusst. Ein Managementsystem, das auf falschen Daten basiert, kann nur zu ineffizienten Aktionen führen.
Die 5 häufigsten Messfehler, die die Datenqualität verschlechtern
1. Nicht ausgefüllte oder aus der Erinnerung ausgefüllte Papiere
In vielen Fabriken notieren die Arbeiter ihre Ausfallzeiten immer noch auf Papier oder in Excel-Dateien. Das Problem: Am Ende der Schicht füllen sie ihre Karteikarten aus dem Gedächtnis aus und vergessen dabei 30 bis 40% der tatsächlichen Ereignisse. Ein dreiminütiger Stillstand um 10 Uhr morgens? Wird vergessen. Eine Panne, die schnell behoben wurde? Nie aufgezeichnet.
Diese Praxis wirkt sich direkt auf die gemessene Verfügbarkeit aus, die jedoch 60-80% der Verluste in den meisten Produktionsketten ausmacht. Ohne zuverlässige Daten über die tatsächliche Betriebszeit ist es unmöglich, eine OEE zu berechnen, die die Realität vor Ort berücksichtigt.
2. Vergessene oder nicht gemeldete Haltestellen
Einige Ausfallzeiten werden einfach nicht als bewertungswürdig angesehen. „Es waren nur 2 Minuten für eine schnelle Einstellung“ – außer dass diese „2 Minuten“, die 10 Mal am Tag wiederholt werden, 3% verlorene Verfügbarkeit bedeuten. Diese Mikro-Stopps, die in den manuellen Aufzeichnungen nicht sichtbar sind, machen jedoch 20-30% der tatsächlichen Produktionsverluste aus.
Sie sind die Hauptursache für Fehler bei der Berechnung des OEE und verzerren die Leistungsanalyse vollständig. Bei mehreren Produktionslinien können diese kumulierten Mikro-Stops mehrere Stunden verlorener Produktionszeit pro Woche bedeuten.
3. Die Schwierigkeit, die Ursachen im Herstellungsprozess zu kategorisieren
Wenn ein Stillstand eintritt, muss der Bediener eine Ursache aus einer oftmals schlecht standardisierten Liste auswählen. War es ein mechanisches, elektrisches oder Einstellungsproblem? Je nach der Erfahrung des Bedieners oder seiner Interpretation wird das gleiche Ereignis von einer Station zur anderen unterschiedlich eingestuft.
Diese Unstimmigkeiten machen die Analyse der Ursachen unmöglich und verschmutzen die Verbesserungspläne. Ohne eine zuverlässige Kategorisierung ist es unmöglich, prioritäre Bereiche für Interventionen zu identifizieren oder die Auswirkungen von Korrekturmaßnahmen zu messen. Das Leistungsmanagement wird dann zu einer rein intuitiven Angelegenheit.
4. Unsichtbare Mikro-Stopps, die die Effizienz von Geräten beeinflussen
Aufenthalte von weniger als 5 Minuten werden in manuellen Systemen selten erfasst. In einer getakteten Linie stellen diese Mikro-Stopps jedoch einen erheblichen Teil der Verluste dar. Ohne automatische Erkennung bleiben sie im toten Winkel der industriellen Steuerung und verfälschen die OEE-Zuverlässigkeit vollständig.
Diese Mikro-Stopps wirken sich direkt auf die Produktionsrate aus und reduzieren die tatsächliche Kapazität der Anlagen, ohne dass dies in irgendeiner Übersichtstabelle angezeigt wird. Die effektive Zykluszeit wird unterschätzt und die Produktionsziele werden unrealistisch.
5. Inkonsistenzen zwischen Teams und Produktionslinien
In einer Fabrik messen zwei Schichten die OEE nicht auf die gleiche Weise. Die Frühschicht notiert systematisch die Stillstände, die Nachtschicht weniger streng. Die eine Linie zeichnet Formatänderungen auf, die andere nicht.
Diese heterogenen Praktiken verhindern einen zuverlässigen Vergleich und verzerren interne Benchmarks. Die Kommunikation zwischen den Teams ist schwierig, da jedes Team mit unterschiedlichen Referenzen arbeitet. Industrieorganisationen verlieren so die Fähigkeit, ihre Produktionsprozesse zu standardisieren.
Wie man die Zuverlässigkeit des OEE-Indikators sicherstellt: Methode und Werkzeuge zur Verbesserung
Standardisierung von Ausfallursachen: die Grundlage für eine Qualitätsanalyse
Der erste Schritt zur Gewährleistung der OEE-Zuverlässigkeit besteht darin, einen einheitlichen Standard für die Ursachen von Stillständen zu schaffen, der von allen Betreibern verstanden wird und auf allen Linien anwendbar ist. Dieser Standard muss einfach sein, nach großen Familien strukturiert (mechanisch, elektrisch, Material, Einstellung, Qualität) und regelmäßig aktualisiert werden.
Das Ziel ist, dass zwei Händler, die mit demselben Ereignis konfrontiert sind, dieses auf die gleiche Weise klassifizieren. Diese Standardisierung ist die Grundlage für jede seriöse Analyse und ermöglicht es, die tatsächlichen Faktoren zu identifizieren, die zu einer unterdurchschnittlichen Leistung führen. So können Produktionsingenieure die Leistung über verschiedene Zeiträume und Geräte hinweg auf einheitliche Weise vergleichen.
Vermeidung von Doppelerfassungen zur Verbesserung der Datenverwaltung
Produktionsdaten sollten nur einmal, so nah wie möglich am Ereignis, eingegeben werden. Jede erneute Eingabe ist eine zusätzliche Fehlerquelle, die den Wert der Informationen mindert. Ideal ist es, wenn der Bediener den Stillstand direkt auf einer digitalen Schnittstelle meldet, ohne seine Notizen am Ende der Schicht abschreiben zu müssen.
Die Vermeidung von Doppelerfassungen ermöglicht auch eine Echtzeitkontrolle der Datenkonsistenz und verhindert, dass sich Fehler über die gesamte Datenbank ausbreiten. Dies ermöglicht eine Echtzeitüberwachung.
Automatisierte Erkennung von Ausfallzeiten zur Verbesserung der Verfügbarkeit
Die Automatisierung des Informationsrückflusses verändert die Qualität der OEE-Daten drastisch. Durch die Verbindung von Maschinen – auch älteren – mit einem Echtzeit-Produktionsmanagementsystem werden Stillstände automatisch erkannt, sobald sie auftreten. Der Bediener muss nur noch die Ursache bestätigen oder ergänzen, wodurch Auslassungen und Ungenauigkeiten vermieden werden.
Diese Automatisierung ist der Schlüssel zur OEE-Zuverlässigkeit. Sie stellt sicher, dass jeder Prozentanteil der verlorenen Zeit korrekt erfasst wird und führt zu einer Reduzierung der Ausfallzeiten durch eine erhöhte Reaktionsfähigkeit. Ein Manufacturing Execution System (MES) kann in diese Logik integriert werden, um eine globale Übersicht zu bieten.
Verfolgung von Mikro-Stops zur Verbesserung der Gesamteffizienz
Ein leistungsfähiges industrielles Steuerungssystem muss in der Lage sein, kurze Stillstände zu erkennen und zu registrieren, selbst wenn diese nur wenige Sekunden dauern. Diese Mikrostillstände, die über einen Tag kumuliert werden, zeigen oft chronische Fehlfunktionen auf, die in den traditionellen Berichten nicht sichtbar sind.
Die Rückverfolgbarkeit dieser Daten ermöglicht die Erkennung ungeahnter Leistungspotentiale und eine erhebliche Verbesserung der Gesamteffizienz der Anlagen. Der Einblick in die Mikro-Stops ermöglicht auch eine Optimierung der vorbeugenden Wartung durch die Identifizierung von Geräten, die Anzeichen einer fortschreitenden Verschlechterung aufweisen.
Die Kontrolle über eine einfache Schnittstelle: ein Schlüsselfaktor für die Leistung
Die Zuverlässigkeit der OEE-Daten hängt vom Engagement der Bediener ab. Um dies zu erreichen, benötigen sie eine intuitive Schnittstelle, die von ihrem Arbeitsplatz aus zugänglich ist und es ihnen ermöglicht, einen Ausfall in weniger als 10 Sekunden zu melden. Je einfacher das Tool ist, desto zuverlässiger sind die Daten.
Der Bediener sollte keine Zeit damit verschwenden, durch komplexe Menüs zu navigieren, sondern eine Ursache mit wenigen Klicks auswählen können. Diese Benutzerfreundlichkeit garantiert die Annahme des Systems und verbessert die Qualität der Kommunikation zwischen Feld und Management. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Schulung der Mitarbeiter in der Leistungskultur.
Nutzung von Echtzeit, um Abweichungen auszugleichen und die Produktion zu verbessern
Echtzeit ist nicht nur eine Frage der Geschwindigkeit. Sie ist auch ein Validierungswerkzeug, um die OEE-Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Wenn ein Stillstand automatisch erkannt, aber nicht gemeldet wird, alarmiert das System den Bediener, damit er die Informationen vervollständigen kann.
Dieser sofortige Abgleich verhindert, dass sich Abweichungen kumulieren und gewährleistet die Übereinstimmung zwischen den Maschinendaten und den Feldberichten. Sie führt auch zu Kosteneinsparungen, da Abweichungen sofort erkannt werden, bevor sie kritisch werden.
Die Rolle von Echtzeit bei der Verbesserung der Zuverlässigkeit von EWO-Daten
Die Echtzeitsteuerung verändert die Art der OEE-Messung grundlegend. Anstatt den Tag am Ende der Schicht zu rekonstruieren, werden die Produktionsdaten im Laufe der Zeit mit einer Genauigkeit von einer Sekunde erfasst.
Dieser Ansatz hat drei Hauptvorteile für die OEE-Zuverlässigkeit. Erstens beseitigt er die Näherung. Die Stillstandszeiten werden nicht mehr geschätzt, sondern automatisch gemessen. Zweitens macht er das Unsichtbare sichtbar: Mikro-Stopps, allmähliche Verlangsamung, Kadenzverluste.
Schließlich ermöglicht sie eine sofortige Reaktion. Wenn ein wiederkehrendes Problem in Echtzeit erkannt wird, kann das Team sofort eingreifen und muss nicht auf den Bericht am Ende der Woche warten. Diese Reaktionsfähigkeit verwandelt den OEE von einem Indikator für die Berichterstattung in ein echtes Instrument für die operative Steuerung.
Die Echtzeitüberwachung kann auch die Lebensdauer von Anlagen optimieren, indem sie allmähliche Verschlechterungen erkennt, bevor sie zu größeren Ausfällen führen. Dies ist ein wichtiger Leistungsfaktor, der oft unterschätzt wird.
Konkretes Beispiel: Erreichen von Leistungszielen durch zuverlässige Produktionsdaten
Ein Automobilzulieferer maß eine durchschnittliche OEE von 72 % auf seiner Montagelinie. Die Papierformulare zeigten hauptsächlich Stillstände aufgrund von Serienwechseln und elektrischen Ausfällen. Anscheinend wurden die Verluste identifiziert und die Ziele schienen realistisch zu sein.
Bei der Einführung eines automatischen Überwachungssystems zeigte sich, dass die Realität ganz anders aussah. Die tatsächliche OEE betrug 68%, 4 Prozentpunkte weniger als angegeben. Vor allem aber waren 35% der Verluste auf nicht erfasste Mikrostopps zurückzuführen: Sensorblockaden, Fehlpositionierungen von Teilen, Wartezeiten bei der Handhabung.
Diese Ereignisse, die im manuellen System nicht sichtbar waren, traten 40 bis 50 Mal pro Tag auf. Sie entsprachen einem Produktionsausfall von 2 Stunden pro Tag, was mehr als 400 Stunden pro Jahr auf dieser Linie entspricht. Dieser Kapazitätsverlust wurde in keiner Übersicht angezeigt.
Dank der automatischen Erkennung und einer vereinfachten Bedienerschnittstelle konnte die Fabrik ihre Praktiken standardisieren und die Daten zuverlässiger machen. Innerhalb von sechs Monaten stieg der OEE auf 87%, nicht durch das Auswechseln von Maschinen, sondern durch die Bekämpfung der richtigen Verlustursachen – die, die man vorher nicht gesehen hatte.
Die OEE-Zuverlässigkeit ermöglichte es, die wirklichen Hebel für Verbesserungen zu identifizieren. Das Unternehmen konnte die Wartung optimieren, die Umrüstzeiten verkürzen und die Produktqualität durch ein besseres Verständnis der Ursachen verbessern. Die Produktionsziele, die nun auf zuverlässigen Daten basieren, wurden erreichbar und mobilisierten die Teams.
Was TEEPTRAK ermöglicht, um die Zuverlässigkeit des OEE-Indikators und die Gesamtleistung zu gewährleisten
TEEPTRAK wurde entwickelt, um dieses Problem der Zuverlässigkeit von Produktionsdaten zu lösen. Die Lösung automatisiert die Erkennung von Stillständen, selbst bei älteren Maschinen ohne digitale Schnittstelle, durch einfach zu installierende Sensoren.
Jeder Stopp wird automatisch mit seiner genauen Dauer aufgezeichnet und vom Bediener über eine intuitive Touchscreen-Schnittstelle qualifiziert. Dieser Ansatz garantiert eine sofortige OEE-Zuverlässigkeit, ohne Annäherungen oder Vergessen. Das System standardisiert die Ursachen von Stillständen über alle Linien und Standorte hinweg und ermöglicht so einen konsistenten Vergleich.
TEEPTRAK bietet auch Echtzeit-Dashboards, die es den Teams ermöglichen, die Leistung ihrer Anlagen Minute für Minute zu verfolgen. Diese unmittelbare Transparenz verändert die Produktionskultur und führt zu einer kontinuierlichen Verbesserung.
Vor allem wird die Glaubwürdigkeit des OEE bei den Teams wiederhergestellt, die feststellen, dass die angezeigten Zahlen endlich der Realität vor Ort entsprechen. Die Ingenieure und Produktionsmanager haben nun eine solide Grundlage für ihre Analysen und Investitionsentscheidungen.
Die Lösung lässt sich leicht in bestehende Systeme integrieren und erfordert keine komplexe Schulung. Innerhalb weniger Wochen sehen die Unternehmen eine deutliche Verbesserung der Datenqualität und können endlich Entscheidungen treffen, die auf Fakten und nicht auf Annäherungen basieren.
Schlussfolgerung: OEE-Zuverlässigkeit als Voraussetzung für die Verbesserung der Leistung
Dieser Artikel zeigte, dass ohne OEE-Zuverlässigkeit keine nachhaltigen Verbesserungen möglich sind. Messfehler, die in traditionellen Fabriken üblicherweise 15 bis 25% betragen, verzerren die Handlungsprioritäten vollständig und führen zu ineffizienten Investitionen.
Der Schlüssel liegt in der Automatisierung der Datenerfassung, der Standardisierung der Praktiken und der Einbeziehung der Betreiber mit Hilfe einfacher Werkzeuge. Nur wenn die Realität genau gemessen wird, kann sie effektiv verbessert werden.
Weil sich die OEE nicht von selbst verbessert. Es sind die Betreiber, die die Leistung verbessern, wenn sie die Wahrheit in Echtzeit sehen.
Häufig gestellte Fragen zur Zuverlässigkeit der OEE
Was ist OEE-Zuverlässigkeit und warum ist sie wichtig?
Die Zuverlässigkeit der OEE bezieht sich auf die Präzision und Genauigkeit der Daten, die zur Berechnung der Gesamteffizienz von Anlagen verwendet werden. Sie ist entscheidend, da eine OEE, die auf falschen oder ungefähren Daten beruht, zu falschen Investitionsentscheidungen und ineffizienten Verbesserungsplänen führt. Ohne eine zuverlässige OEE ist es unmöglich, die wirklichen Ursachen für Produktionsverluste zu identifizieren.
Was sind die Hauptfehlerquellen bei der Messung des OEE?
Die 5 Hauptfehlerquellen sind: Papierkarten, die aus dem Gedächtnis ausgefüllt werden (30-40% Vergesslichkeit), nicht gemeldete Unterbrechungen, unsichtbare Mikrounterbrechungen von weniger als 5 Minuten, Schwierigkeiten bei der Kategorisierung von Unterbrechungsursachen und Inkonsistenzen zwischen Schichten und Posten. Diese kumulativen Fehler können zu einer Abweichung von 15 bis 25% zwischen der gemessenen und der tatsächlichen OEE führen.
Wie kann die Messung der OEE automatisiert werden, um sie zuverlässiger zu machen?
Die Automatisierung erfolgt durch den Anschluss der Anlagen an ein Überwachungssystem, das automatisch Stillstände in Echtzeit erkennt. Selbst bei älteren Maschinen können einfache Sensoren jeden Stillstand mit seiner genauen Dauer aufzeichnen. Der Bediener muss nur noch die Ursache über eine intuitive Touchscreen-Schnittstelle angeben, wodurch die Vergesslichkeit und Ungenauigkeit manueller Systeme eliminiert wird.
Warum sind Mikro-Stopps so wichtig für die OEE-Zuverlässigkeit?
Mikro-Stopps von weniger als 5 Minuten machen 20-30% der tatsächlichen Produktionsverluste aus, bleiben aber in den manuellen Aufzeichnungen unsichtbar. Bei einer getakteten Linie können diese Mikrostopps zusammengenommen bis zu 2 Stunden Produktionsverlust pro Tag ausmachen. Ohne ihre automatische Rückverfolgbarkeit unterschätzt der berechnete OEE systematisch die Verluste und verbirgt wichtige Verbesserungspotenziale.
Wie lange dauert es, die OEE-Zuverlässigkeit einer Produktionslinie zu verbessern?
Mit einem geeigneten automatischen System verbessert sich die Zuverlässigkeit der OEE-Daten sofort nach der Inbetriebnahme. Die ersten Abweichungen zwischen dem gemeldeten und dem tatsächlichen OEE treten innerhalb weniger Tage auf. Die Leistungsverbesserung, die auf diesen zuverlässigen Daten basiert, zeigt sich in der Regel innerhalb von 3 bis 6 Monaten, wie der Fall eines Automobilzulieferers zeigt, der seine OEE innerhalb von 6 Monaten von 72% auf 87% steigern konnte.
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