[et_pb_section fb_built=“1″ theme_builder_area=“post_content“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“][et_pb_row _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ custom_padding=“4px||4px|||“][et_pb_column _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ type=“4_4″ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″ custom_padding=“||0px|||“]<\/p>\n
In den meisten franz\u00f6sischen Fabriken ist die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit ein gro\u00dfes Problem. Die Gesamteffizienz der Anlagen, die auf den Armaturenbrettern angezeigt wird, ist nur eine Ann\u00e4herung an die Realit\u00e4t. Zwischen vergessenen Papierkarten, nicht gemeldeten Stillst\u00e4nden und unsichtbaren Mikrostopps betr\u00e4gt die Abweichung zwischen der gemessenen und der tats\u00e4chlichen OEE h\u00e4ufig 15 bis 25%. Diese Ungenauigkeit verzerrt die Entscheidungsfindung und verhindert eine nachhaltige Verbesserung der Anlagenleistung. <\/p>\n
Die OEE (Overall Equipment Effectiveness) ist ein Indikator f\u00fcr die industrielle Leistung, der aus drei Komponenten berechnet wird: Verf\u00fcgbarkeit der Anlagen, Leistung und Qualit\u00e4t der Produkte. Sie ist das Produkt aus drei wesentlichen Faktoren. Auf dem Papier ist die Formel einfach. In der Realit\u00e4t h\u00e4ngt die Zuverl\u00e4ssigkeit dieses Indikators vollst\u00e4ndig von der Qualit\u00e4t der Daten ab, die vor Ort gesammelt werden. <\/p>\n
In den meisten Industrieunternehmen stammen diese Daten jedoch aus unzuverl\u00e4ssigen manuellen Quellen. Die Arbeiter f\u00fcllen am Ende ihrer Schicht Excel-Karten aus, notieren Stillst\u00e4nde aus dem Ged\u00e4chtnis und haben Schwierigkeiten, die Ursachen von Verlusten richtig zu kategorisieren. Das Ergebnis ist, dass der berechnete OEE nur einen Teil der Realit\u00e4t widerspiegelt, oft den sichtbarsten. <\/p>\n
Diese Situation hat zwei negative Auswirkungen auf den Produktionsprozess. Zun\u00e4chst werden die Entscheidungen des Managements verzerrt, das in falsch identifizierte Priorit\u00e4ten investiert. Da die Datenbank korrumpiert ist, ist eine Ursachenanalyse unm\u00f6glich. Zweitens macht es die OEE bei den Teams vor Ort unglaubw\u00fcrdig, die genau wissen, dass „die Zahlen nicht mit dem \u00fcbereinstimmen, was sie erleben“. Ohne eine zuverl\u00e4ssige EBO ist es unm\u00f6glich, die Leistungsziele zu erreichen. <\/p>\n
Das Thema der Zuverl\u00e4ssigkeit 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 f\u00fchren. <\/p>\n
In vielen Fabriken notieren die Arbeiter ihre Ausfallzeiten immer noch auf Papier oder in Excel-Dateien. Das Problem: Am Ende der Schicht f\u00fcllen sie ihre Karteikarten aus dem Ged\u00e4chtnis aus und vergessen dabei 30 bis 40% der tats\u00e4chlichen Ereignisse. Ein dreimin\u00fctiger Stillstand um 10 Uhr morgens? Wird vergessen. Eine Panne, die schnell behoben wurde? Nie aufgezeichnet. <\/p>\n
Diese Praxis wirkt sich direkt auf die gemessene Verf\u00fcgbarkeit aus, die jedoch 60-80% der Verluste in den meisten Produktionsketten ausmacht. Ohne zuverl\u00e4ssige Daten \u00fcber die tats\u00e4chliche Betriebszeit ist es unm\u00f6glich, eine OEE zu berechnen, die die Realit\u00e4t vor Ort ber\u00fccksichtigt. <\/p>\n
Einige Ausfallzeiten werden einfach nicht als bewertungsw\u00fcrdig angesehen. „Es waren nur 2 Minuten f\u00fcr eine schnelle Einstellung“ – au\u00dfer dass diese „2 Minuten“, die 10 Mal am Tag wiederholt werden, 3% verlorene Verf\u00fcgbarkeit bedeuten. Diese Mikro-Stopps, die in den manuellen Aufzeichnungen nicht sichtbar sind, machen jedoch 20-30% der tats\u00e4chlichen Produktionsverluste aus. <\/p>\n
Sie sind die Hauptursache f\u00fcr Fehler bei der Berechnung des OEE und verzerren die Leistungsanalyse vollst\u00e4ndig. Bei mehreren Produktionslinien k\u00f6nnen diese kumulierten Mikro-Stops mehrere Stunden verlorener Produktionszeit pro Woche bedeuten. <\/p>\n
Wenn ein Stillstand eintritt, muss der Bediener eine Ursache aus einer oftmals schlecht standardisierten Liste ausw\u00e4hlen. 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. <\/p>\n
Diese Unstimmigkeiten machen die Analyse der Ursachen unm\u00f6glich und verschmutzen die Verbesserungspl\u00e4ne. Ohne eine zuverl\u00e4ssige Kategorisierung ist es unm\u00f6glich, priorit\u00e4re Bereiche f\u00fcr Interventionen zu identifizieren oder die Auswirkungen von Korrekturma\u00dfnahmen zu messen. Das Leistungsmanagement wird dann zu einer rein intuitiven Angelegenheit. <\/p>\n
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 verf\u00e4lschen die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit vollst\u00e4ndig. <\/p>\n
Diese Mikro-Stopps wirken sich direkt auf die Produktionsrate aus und reduzieren die tats\u00e4chliche Kapazit\u00e4t der Anlagen, ohne dass dies in irgendeiner \u00dcbersichtstabelle angezeigt wird. Die effektive Zykluszeit wird untersch\u00e4tzt und die Produktionsziele werden unrealistisch. <\/p>\n
In einer Fabrik messen zwei Schichten die OEE nicht auf die gleiche Weise. Die Fr\u00fchschicht notiert systematisch die Stillst\u00e4nde, die Nachtschicht weniger streng. Die eine Linie zeichnet Format\u00e4nderungen auf, die andere nicht. <\/p>\n
Diese heterogenen Praktiken verhindern einen zuverl\u00e4ssigen Vergleich und verzerren interne Benchmarks. Die Kommunikation zwischen den Teams ist schwierig, da jedes Team mit unterschiedlichen Referenzen arbeitet. Industrieorganisationen verlieren so die F\u00e4higkeit, ihre Produktionsprozesse zu standardisieren. <\/p>\n
Der erste Schritt zur Gew\u00e4hrleistung der OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit besteht darin, einen einheitlichen Standard f\u00fcr die Ursachen von Stillst\u00e4nden zu schaffen, der von allen Betreibern verstanden wird und auf allen Linien anwendbar ist. Dieser Standard muss einfach sein, nach gro\u00dfen Familien strukturiert (mechanisch, elektrisch, Material, Einstellung, Qualit\u00e4t) und regelm\u00e4\u00dfig aktualisiert werden. <\/p>\n
Das Ziel ist, dass zwei H\u00e4ndler, die mit demselben Ereignis konfrontiert sind, dieses auf die gleiche Weise klassifizieren. Diese Standardisierung ist die Grundlage f\u00fcr jede seri\u00f6se Analyse und erm\u00f6glicht es, die tats\u00e4chlichen Faktoren zu identifizieren, die zu einer unterdurchschnittlichen Leistung f\u00fchren. So k\u00f6nnen Produktionsingenieure die Leistung \u00fcber verschiedene Zeitr\u00e4ume und Ger\u00e4te hinweg auf einheitliche Weise vergleichen. <\/p>\n
Produktionsdaten sollten nur einmal, so nah wie m\u00f6glich am Ereignis, eingegeben werden. Jede erneute Eingabe ist eine zus\u00e4tzliche 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 m\u00fcssen. <\/p>\n
Die Vermeidung von Doppelerfassungen erm\u00f6glicht auch eine Echtzeitkontrolle der Datenkonsistenz und verhindert, dass sich Fehler \u00fcber die gesamte Datenbank ausbreiten. Dies erm\u00f6glicht eine Echtzeit\u00fcberwachung. <\/p>\n
Die Automatisierung des Informationsr\u00fcckflusses ver\u00e4ndert die Qualit\u00e4t der OEE-Daten drastisch. Durch die Verbindung von Maschinen – auch \u00e4lteren – mit einem Echtzeit-Produktionsmanagementsystem werden Stillst\u00e4nde automatisch erkannt, sobald sie auftreten. Der Bediener muss nur noch die Ursache best\u00e4tigen oder erg\u00e4nzen, wodurch Auslassungen und Ungenauigkeiten vermieden werden. <\/p>\n
Diese Automatisierung ist der Schl\u00fcssel zur OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit. Sie stellt sicher, dass jeder Prozentanteil der verlorenen Zeit korrekt erfasst wird und f\u00fchrt zu einer Reduzierung der Ausfallzeiten durch eine erh\u00f6hte Reaktionsf\u00e4higkeit. Ein Manufacturing Execution System (MES) kann in diese Logik integriert werden, um eine globale \u00dcbersicht zu bieten. <\/p>\n
Ein leistungsf\u00e4higes industrielles Steuerungssystem muss in der Lage sein, kurze Stillst\u00e4nde zu erkennen und zu registrieren, selbst wenn diese nur wenige Sekunden dauern. Diese Mikrostillst\u00e4nde, die \u00fcber einen Tag kumuliert werden, zeigen oft chronische Fehlfunktionen auf, die in den traditionellen Berichten nicht sichtbar sind. <\/p>\n
Die R\u00fcckverfolgbarkeit dieser Daten erm\u00f6glicht die Erkennung ungeahnter Leistungspotentiale und eine erhebliche Verbesserung der Gesamteffizienz der Anlagen. Der Einblick in die Mikro-Stops erm\u00f6glicht auch eine Optimierung der vorbeugenden Wartung durch die Identifizierung von Ger\u00e4ten, die Anzeichen einer fortschreitenden Verschlechterung aufweisen. <\/p>\n
Die Zuverl\u00e4ssigkeit der OEE-Daten h\u00e4ngt vom Engagement der Bediener ab. Um dies zu erreichen, ben\u00f6tigen sie eine intuitive Schnittstelle, die von ihrem Arbeitsplatz aus zug\u00e4nglich ist und es ihnen erm\u00f6glicht, einen Ausfall in weniger als 10 Sekunden zu melden. Je einfacher das Tool ist, desto zuverl\u00e4ssiger sind die Daten. <\/p>\n
Der Bediener sollte keine Zeit damit verschwenden, durch komplexe Men\u00fcs zu navigieren, sondern eine Ursache mit wenigen Klicks ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen. Diese Benutzerfreundlichkeit garantiert die Annahme des Systems und verbessert die Qualit\u00e4t der Kommunikation zwischen Feld und Management. Dies ist ein wesentlicher Bestandteil der Schulung der Mitarbeiter in der Leistungskultur. <\/p>\n
Echtzeit ist nicht nur eine Frage der Geschwindigkeit. Sie ist auch ein Validierungswerkzeug, um die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit zu gew\u00e4hrleisten. Wenn ein Stillstand automatisch erkannt, aber nicht gemeldet wird, alarmiert das System den Bediener, damit er die Informationen vervollst\u00e4ndigen kann. <\/p>\n
Dieser sofortige Abgleich verhindert, dass sich Abweichungen kumulieren und gew\u00e4hrleistet die \u00dcbereinstimmung zwischen den Maschinendaten und den Feldberichten. Sie f\u00fchrt auch zu Kosteneinsparungen, da Abweichungen sofort erkannt werden, bevor sie kritisch werden. <\/p>\n
Die Echtzeitsteuerung ver\u00e4ndert 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. <\/p>\n
Dieser Ansatz hat drei Hauptvorteile f\u00fcr die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit. Erstens beseitigt er die N\u00e4herung. Die Stillstandszeiten werden nicht mehr gesch\u00e4tzt, sondern automatisch gemessen. Zweitens macht er das Unsichtbare sichtbar: Mikro-Stopps, allm\u00e4hliche Verlangsamung, Kadenzverluste. <\/p>\n
Schlie\u00dflich erm\u00f6glicht 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 Reaktionsf\u00e4higkeit verwandelt den OEE von einem Indikator f\u00fcr die Berichterstattung in ein echtes Instrument f\u00fcr die operative Steuerung. <\/p>\n
Die Echtzeit\u00fcberwachung kann auch die Lebensdauer von Anlagen optimieren, indem sie allm\u00e4hliche Verschlechterungen erkennt, bevor sie zu gr\u00f6\u00dferen Ausf\u00e4llen f\u00fchren. Dies ist ein wichtiger Leistungsfaktor, der oft untersch\u00e4tzt wird. <\/p>\n
Ein Automobilzulieferer ma\u00df eine durchschnittliche OEE von 72 % auf seiner Montagelinie. Die Papierformulare zeigten haupts\u00e4chlich Stillst\u00e4nde aufgrund von Serienwechseln und elektrischen Ausf\u00e4llen. Anscheinend wurden die Verluste identifiziert und die Ziele schienen realistisch zu sein. <\/p>\n
Bei der Einf\u00fchrung eines automatischen \u00dcberwachungssystems zeigte sich, dass die Realit\u00e4t ganz anders aussah. Die tats\u00e4chliche OEE betrug 68%, 4 Prozentpunkte weniger als angegeben. Vor allem aber waren 35% der Verluste auf nicht erfasste Mikrostopps zur\u00fcckzuf\u00fchren: Sensorblockaden, Fehlpositionierungen von Teilen, Wartezeiten bei der Handhabung. <\/p>\n
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 Kapazit\u00e4tsverlust wurde in keiner \u00dcbersicht angezeigt. <\/p>\n
Dank der automatischen Erkennung und einer vereinfachten Bedienerschnittstelle konnte die Fabrik ihre Praktiken standardisieren und die Daten zuverl\u00e4ssiger machen. Innerhalb von sechs Monaten stieg der OEE auf 87%, nicht durch das Auswechseln von Maschinen, sondern durch die Bek\u00e4mpfung der richtigen Verlustursachen – die, die man vorher nicht gesehen hatte. <\/p>\n
Die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit erm\u00f6glichte es, die wirklichen Hebel f\u00fcr Verbesserungen zu identifizieren. Das Unternehmen konnte die Wartung optimieren, die Umr\u00fcstzeiten verk\u00fcrzen und die Produktqualit\u00e4t durch ein besseres Verst\u00e4ndnis der Ursachen verbessern. Die Produktionsziele, die nun auf zuverl\u00e4ssigen Daten basieren, wurden erreichbar und mobilisierten die Teams. <\/p>\n
TEEPTRAK wurde entwickelt, um dieses Problem der Zuverl\u00e4ssigkeit von Produktionsdaten zu l\u00f6sen. Die L\u00f6sung automatisiert die Erkennung von Stillst\u00e4nden, selbst bei \u00e4lteren Maschinen ohne digitale Schnittstelle, durch einfach zu installierende Sensoren. <\/p>\n
Jeder Stopp wird automatisch mit seiner genauen Dauer aufgezeichnet und vom Bediener \u00fcber eine intuitive Touchscreen-Schnittstelle qualifiziert. Dieser Ansatz garantiert eine sofortige OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit, ohne Ann\u00e4herungen oder Vergessen. Das System standardisiert die Ursachen von Stillst\u00e4nden \u00fcber alle Linien und Standorte hinweg und erm\u00f6glicht so einen konsistenten Vergleich. <\/p>\n
TEEPTRAK bietet auch Echtzeit-Dashboards, die es den Teams erm\u00f6glichen, die Leistung ihrer Anlagen Minute f\u00fcr Minute zu verfolgen. Diese unmittelbare Transparenz ver\u00e4ndert die Produktionskultur und f\u00fchrt zu einer kontinuierlichen Verbesserung. <\/p>\n
Vor allem wird die Glaubw\u00fcrdigkeit des OEE bei den Teams wiederhergestellt, die feststellen, dass die angezeigten Zahlen endlich der Realit\u00e4t vor Ort entsprechen. Die Ingenieure und Produktionsmanager haben nun eine solide Grundlage f\u00fcr ihre Analysen und Investitionsentscheidungen. <\/p>\n
Die L\u00f6sung l\u00e4sst sich leicht in bestehende Systeme integrieren und erfordert keine komplexe Schulung. Innerhalb weniger Wochen sehen die Unternehmen eine deutliche Verbesserung der Datenqualit\u00e4t und k\u00f6nnen endlich Entscheidungen treffen, die auf Fakten und nicht auf Ann\u00e4herungen basieren. <\/p>\n
Dieser Artikel zeigte, dass ohne OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit keine nachhaltigen Verbesserungen m\u00f6glich sind. Messfehler, die in traditionellen Fabriken \u00fcblicherweise 15 bis 25% betragen, verzerren die Handlungspriorit\u00e4ten vollst\u00e4ndig und f\u00fchren zu ineffizienten Investitionen. <\/p>\n
Der Schl\u00fcssel liegt in der Automatisierung der Datenerfassung, der Standardisierung der Praktiken und der Einbeziehung der Betreiber mit Hilfe einfacher Werkzeuge. Nur wenn die Realit\u00e4t genau gemessen wird, kann sie effektiv verbessert werden. <\/p>\n
Weil sich die OEE nicht von selbst verbessert. Es sind die Betreiber, die die Leistung verbessern, wenn sie die Wahrheit in Echtzeit sehen. <\/p>\n
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[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ custom_padding=“0px||4px|||“][et_pb_column _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ type=“4_4″ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_accordion _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″][et_pb_accordion_item title=“Was ist OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit und warum ist sie wichtig?“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ open=“on“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Die Zuverl\u00e4ssigkeit der OEE bezieht sich auf die Pr\u00e4zision und Genauigkeit der Daten, die zur Berechnung der Gesamteffizienz von Anlagen verwendet werden. Sie ist entscheidend, da eine OEE, die auf falschen oder ungef\u00e4hren Daten beruht, zu falschen Investitionsentscheidungen und ineffizienten Verbesserungspl\u00e4nen f\u00fchrt. Ohne eine zuverl\u00e4ssige OEE ist es unm\u00f6glich, die wirklichen Ursachen f\u00fcr Produktionsverluste zu identifizieren. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Was sind die Hauptfehlerquellen bei der Messung des OEE?“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ open=“off“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Die 5 Hauptfehlerquellen sind: Papierkarten, die aus dem Ged\u00e4chtnis ausgef\u00fcllt 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 k\u00f6nnen zu einer Abweichung von 15 bis 25% zwischen der gemessenen und der tats\u00e4chlichen OEE f\u00fchren. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Wie kann die Messung der OEE automatisiert werden, um sie zuverl\u00e4ssiger zu machen?“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Die Automatisierung erfolgt durch den Anschluss der Anlagen an ein \u00dcberwachungssystem, das automatisch Stillst\u00e4nde in Echtzeit erkennt. Selbst bei \u00e4lteren Maschinen k\u00f6nnen einfache Sensoren jeden Stillstand mit seiner genauen Dauer aufzeichnen. Der Bediener muss nur noch die Ursache \u00fcber eine intuitive Touchscreen-Schnittstelle angeben, wodurch die Vergesslichkeit und Ungenauigkeit manueller Systeme eliminiert wird. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Warum sind Mikro-Stopps so wichtig f\u00fcr die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit?“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Mikro-Stopps von weniger als 5 Minuten machen 20-30% der tats\u00e4chlichen Produktionsverluste aus, bleiben aber in den manuellen Aufzeichnungen unsichtbar. Bei einer getakteten Linie k\u00f6nnen diese Mikrostopps zusammengenommen bis zu 2 Stunden Produktionsverlust pro Tag ausmachen. Ohne ihre automatische R\u00fcckverfolgbarkeit untersch\u00e4tzt der berechnete OEE systematisch die Verluste und verbirgt wichtige Verbesserungspotenziale. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Wie lange dauert es, die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit einer Produktionslinie zu verbessern?“ _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Mit einem geeigneten automatischen System verbessert sich die Zuverl\u00e4ssigkeit der OEE-Daten sofort nach der Inbetriebnahme. Die ersten Abweichungen zwischen dem gemeldeten und dem tats\u00e4chlichen OEE treten innerhalb weniger Tage auf. Die Leistungsverbesserung, die auf diesen zuverl\u00e4ssigen 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. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ type=“4_4″ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text _builder_version=“4.27.4″ _module_preset=“default“ theme_builder_area=“post_content“ hover_enabled=“0″ sticky_enabled=“0″]<\/p>\n
Messen Sie einen OEE in der Fabrik? Sind Sie sicher, dass er die Realit\u00e4t widerspiegelt? Erfahren Sie, wie TEEPTRAK Ihre Produktionsdaten zuverl\u00e4ssig macht und Ihnen endlich die richtigen Priorit\u00e4ten f\u00fcr Verbesserungen gibt. <\/strong><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In den meisten franz\u00f6sischen Fabriken ist die OEE-Zuverl\u00e4ssigkeit ein gro\u00dfes Problem. Die Gesamteffizienz der Anlagen, die auf den Armaturenbrettern angezeigt wird, ist nur eine Ann\u00e4herung an die Realit\u00e4t. Zwischen vergessenen Papierkarten, nicht gemeldeten Stillst\u00e4nden und unsichtbaren Mikrostopps betr\u00e4gt die Abweichung zwischen der gemessenen und der tats\u00e4chlichen OEE h\u00e4ufig 15 bis 25%. Diese Ungenauigkeit verzerrt die […]<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":52682,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","ai_seo_title":"","ai_meta_description":"","ai_focus_keyword":"","footnotes":""},"categories":[118,175,149,130],"tags":[],"class_list":["post-52691","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-analytics","category-daten-analysen","category-digitalisierung-und-industrie-4-0","category-industrielle-leistung"],"yoast_head":"\n