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Die OEE Auftrags- vs. Lagerproduktion ist ein Thema, das die meisten Hersteller nicht kennen. Eine Fabrik, die auf Lager produziert, und eine Fabrik, die auf Bestellung produziert, k\u00f6nnen die gleichen Maschinen und das gleiche ERP-System verwenden. Aber die Art und Weise, wie OEE ihre Leistung, Produktionsplanung und Rentabilit\u00e4t beeinflusst, unterscheidet sich grundlegend. <\/p>\n
Die meisten Hersteller wenden jedoch unabh\u00e4ngig von ihrem Modell die gleichen Produktionsziele und Verbesserungsmethoden an. Das ist ein Fehler. <\/p>\n
Ein OEE von 75% auf einer Auftragslinie mit gro\u00dfer Vielfalt und geringem Volumen bedeutet nicht dasselbe wie 75% auf einer dedizierten Linie, die denselben Artikel rund um die Uhr produziert.<\/p>\n
Dieser Leitfaden beschreibt im Detail, was OEE in jedem Kontext tats\u00e4chlich misst, wo sich Verluste verbergen und wie Sie Ihre \u00dcberwachungsstrategie an Ihre Produktionsrealit\u00e4t anpassen k\u00f6nnen. Das Verst\u00e4ndnis dieser Unterscheidung ist f\u00fcr jeden glaubw\u00fcrdigen Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung von entscheidender Bedeutung. <\/p>\n
Bei der Produktion auf Lager (make to stock) wird die Fertigung durch Prognosen und den Produktionskalender gesteuert. Die Serien sind lang, die Wechsel selten und das Hauptziel ist die Maximierung des Durchsatzes. Die OEE funktioniert hier wie ein reiner Ertragsindikator: Jeder gewonnene Punkt wird in zus\u00e4tzliches Volumen umgewandelt, um die Lager zu versorgen und die Lagerhaltung zu gew\u00e4hrleisten. <\/p>\n
Bei der Einzelfertigung erfolgt die Herstellung auf der Grundlage spezifischer Fertigungsauftr\u00e4ge. Die Serien sind kurz, die \u00c4nderungen h\u00e4ufig und die Flexibilit\u00e4t ist wichtiger als das Bruttovolumen. <\/p>\n
Der OEE ist dann eher ein Indikator f\u00fcr die F\u00e4higkeit der Produktion, Fristen einzuhalten, als ein Volumenindikator.<\/p>\n
Die direkte Folge ist, dass die Hebel zur Verbesserung der OEE nicht die gleichen sind. Die Optimierung des Durchsatzes einer Auftragslinie ohne Reduzierung der Umr\u00fcstzeiten bedeutet, eine Zahl zu verbessern, ohne die tats\u00e4chliche Leistung zu verbessern. Die Organisation der \u00dcberwachung muss diesen Unterschied widerspiegeln. <\/p>\n
Die betriebliche Komplexit\u00e4t einer auftragsbezogenen Umgebung ist strukturell h\u00f6her als die einer Umgebung auf Lager. Mehr Referenzen, mehr Einstellungen, mehr Fehlerm\u00f6glichkeiten. Diese Tatsache bei der Einstellung der OEE zu ignorieren, ist wie der Vergleich von \u00c4pfeln mit Orangen. <\/p>\n
Bei der Produktion auf Lager ist der Verlust der Verf\u00fcgbarkeit der Feind Nummer eins. Jede Minute ungeplanten Stillstands bedeutet eine Anzahl nicht produzierter Teile, die dem Lagerbestand h\u00e4tten zugef\u00fchrt werden m\u00fcssen. Maschinenausf\u00e4lle, Wartezeiten f\u00fcr Rohstoffe und M\u00e4ngel bei der vorbeugenden Wartung sind die Hauptursachen. <\/p>\n
Die tats\u00e4chliche Betriebszeit ist oftmals geringer als in den manuellen Berichten angegeben. Der Unterschied zwischen der Wahrnehmung vor Ort und der gemessenen Realit\u00e4t kann 15 bis 20 OEE-Punkte betragen. Dies ist ein toter Winkel, der die gesamte nachgelagerte Planung verzerrt. <\/p>\n
An zweiter Stelle steht der Leistungsverlust. Bei langen Serien bleiben Mikrostopps von 3 bis 5 Sekunden, die sich 80 Mal pro Schicht wiederholen, unbemerkt, bedeuten aber mehrere verlorene Stunden pro Woche. Die tats\u00e4chliche Zykluszeit weicht von der theoretischen ab, was ohne automatische Messung niemandem auff\u00e4llt. <\/p>\n
Qualit\u00e4tsverluste haben einen Multiplikatoreffekt: Eine Charge von 10.000 Teilen mit 3% Ausschuss bedeutet, dass 300 Teile nachproduziert werden m\u00fcssen und die Planung verschoben wird. Die Gesamtausbeute leidet direkt darunter. Die Kosten der Nicht-Qualit\u00e4t beschr\u00e4nken sich nicht nur auf den Ausschuss, sondern umfassen auch die verbrauchte Maschinenzeit, das verschwendete Material und die Verschiebung der nachfolgenden Fertigungsauftr\u00e4ge. <\/p>\n
Das Ziel ist es, einen stabil hohen OEE zu erreichen. Ein durchschnittlicher OEE von 78%, der zwischen 60% und 90% schwankt, ist problematischer als ein stabiler OEE von 72%. Warum ist das so? Weil Planung auf Vorhersehbarkeit beruht. <\/p>\n
Wenn die Logistikabteilung die tats\u00e4chliche Produktion nicht innerhalb von plus\/minus 5 % vorhersagen kann, explodieren die Sicherheitsbest\u00e4nde. Der Lagerumschlag bricht zusammen und die Bindung von Cash in Form von Lagerbest\u00e4nden wird zu einem finanziellen Loch. <\/p>\n
Jeder Prozentsatz der OEE-Variabilit\u00e4t wird in Euro an zus\u00e4tzlichen Best\u00e4nden ausgedr\u00fcckt.<\/p>\n
Die wichtigsten Indikatoren, die \u00fcberwacht werden m\u00fcssen, sind die durchschnittliche Zeit zwischen Ausf\u00e4llen, die Abweichung zwischen tats\u00e4chlicher und theoretischer Zykluszeit und die Ausschussrate pro Charge. Die \u00dcberwachung in Echtzeit ist entscheidend, um Abweichungen zu erkennen, bevor sie sich auf die Lagerbest\u00e4nde auswirken. <\/p>\n
Eine stabile OEE erm\u00f6glicht es auch, die Versorgung im Vorfeld zuverl\u00e4ssiger zu gestalten. Wenn die tats\u00e4chliche Kapazit\u00e4t bekannt und vorhersehbar ist, sind die Lieferantenbestellungen genauer, Notf\u00e4lle seltener und zus\u00e4tzliche Kosten f\u00fcr Eiltransporte entfallen. <\/p>\n
In der Einzelfertigung ist der erste OEE-Zerst\u00f6rer die Zeit f\u00fcr den Serienwechsel. Eine Linie, die 8 bis 12 Mal pro Schicht die Referenzen wechselt, kann 20 bis 35% ihrer verf\u00fcgbaren Zeit f\u00fcr das R\u00fcsten verlieren. Dies ist ein struktureller Engpass in den Produktionslinien, der nicht durch den Kauf einer schnelleren Maschine beseitigt werden kann. <\/p>\n
Anlaufverluste sind die zweite kritische Quelle. Nach jeder Umstellung sind die ersten Teile oft nicht konform. Bei kleinen Serien k\u00f6nnen diese Verluste 10 bis 15% der Gesamtproduktion ausmachen. Die tats\u00e4chliche Produktionszeit verl\u00e4ngert sich und die Verz\u00f6gerungen h\u00e4ufen sich von Auftrag zu Auftrag. <\/p>\n
Klassische Leistungsverluste gibt es auch, aber sie sind schwieriger zu isolieren, da sich die theoretische Zykluszeit bei jeder Referenz \u00e4ndert. Ohne ein automatisiertes System ist die Leistungskomponente der OEE in der auftragsbezogenen Produktion oft falsch. <\/p>\n
Die zus\u00e4tzliche Schwierigkeit bei der auftragsbezogenen Produktion ist die R\u00fcckverfolgbarkeit. Jeder Auftrag hat seine eigenen Spezifikationen, Toleranzen und Anforderungen. Die OEE-\u00dcberwachung muss in der Lage sein, die Leistungsdaten mit jedem Fertigungsauftrag zu verkn\u00fcpfen, um die problematischen Referenzen zu identifizieren. <\/p>\n
Bei der Einzelfertigung ist das Ziel nicht die Maximierung des Brutto-OEE, sondern die Maximierung der Zeit, die f\u00fcr die Wertsch\u00f6pfung zur Verf\u00fcgung steht. Die Reduzierung der R\u00fcstzeiten durch die SMED-Methode ist der Hebel Nummer eins und ein direkter Faktor zur Kostensenkung. Jede Minute, die f\u00fcr eine \u00c4nderung eingespart wird, ist eine zus\u00e4tzliche Produktionsminute. <\/p>\n
Schl\u00fcsselindikatoren sind die durchschnittliche Zeit f\u00fcr die Umstellung von einer Serie auf die andere, die Quote der beim ersten Mal richtig liegenden Produkte, um Anlaufverluste zu reduzieren, und das Verh\u00e4ltnis von Produktionszeit mit Mehrwert zur Gesamtzeit.<\/p>\n
Der Gesamt-OEE bleibt als Trendindikator relevant, aber es ist die detaillierte Analyse der Ausfallursachen, die zu Gewinnen f\u00fchrt.<\/p>\n
Die strenge Kontrolle des Herstellungsprozesses nach jeder \u00c4nderung reduziert den Ausschuss beim Start. Die besten Ergebnisse werden erzielt, wenn die Bediener \u00fcber eine Validierungs-Checkliste verf\u00fcgen, die in das \u00dcberwachungssystem integriert ist. <\/p>\n
Ein kritischer Punkt: Das Messsystem muss die Referenzwechsel automatisch durchf\u00fchren. Wenn jeder Wechsel einen manuellen Eingriff erfordert, werden die Bediener das System verlassen. Die Technologie muss sich an das Feld anpassen, nicht umgekehrt. <\/p>\n
Viele Hersteller setzen sich ein universelles OEE-Ziel von 85%, das sich an den Exzellenzstandards orientiert. Diese Zahl ist bei der Produktion auf Lager sinnvoll. In der Einzelfertigung, wo \u00c4nderungen strukturell 20-30% der verf\u00fcgbaren Zeit beanspruchen, ist sie nicht sinnvoll. <\/p>\n
Zum Beispiel kann eine Linie in der Luft- und Raumfahrt mit 10 Wechseln pro Schicht niemals 85% erreichen, egal wie effizient die Mitarbeiter sind. Ein solches Ziel zu setzen, w\u00fcrde die Teams entmutigen und den Indikator in Verruf bringen. <\/p>\n
Das Ergebnis: Die Auftragsteams werden als unterdurchschnittlich leistungsf\u00e4hig wahrgenommen. Die Mitarbeiter werden demotiviert, da sie ein unerreichbares Ziel vor Augen haben. <\/p>\n
Die Fabrik gibt die OEE-\u00dcberwachung genau dort auf, wo sie am n\u00fctzlichsten w\u00e4re.<\/p>\n
Der richtige Ansatz: ein Produktionsplan mit OEE-Zielen, die dem Modell angepasst sind. In der auftragsbezogenen Produktion ist eine OEE von 60% mit einer Verbesserung von 2 Punkten pro Monat ein hervorragendes Ergebnis. Wichtig ist der Pfad, nicht der absolute Wert. <\/p>\n
Das Management muss auch die Art und Weise \u00fcberdenken, wie das OEE an die Teams kommuniziert wird. Ein erreichbares und kontextualisiertes Ziel mobilisiert. Ein Ziel, das von der Realit\u00e4t abgekoppelt ist, demobilisiert. Das Verst\u00e4ndnis des Kontextes durch alle Beteiligten ist eine Voraussetzung f\u00fcr den Erfolg. <\/p>\n
Die Produktionsplanung basiert auf einer Kapazit\u00e4tsannahme. Wenn diese Annahme falsch ist, bricht der gesamte Produktionsplan zusammen. Bei der Produktion auf Lager f\u00fchrt ein zu hoch angesetzter OEE zu Fehlmengen. Bei der Produktion auf Bestellung f\u00fchrt eine \u00fcberh\u00f6hte OEE zu vertraglich vereinbarten Verz\u00f6gerungen. <\/p>\n
Die Integration der tats\u00e4chlichen OEE in den Planungsprozess ist ein Paradigmenwechsel. Anstatt mit 85% theoretischer Kapazit\u00e4t zu planen, wird mit 65% gemessener Kapazit\u00e4t geplant. Das Ergebnis: weniger gebrochene Versprechen, weniger Eiltransporte, weniger Strafen. <\/p>\n
Unternehmen, die ihr OEE-Tracking mit ihrem ERP oder einem Manufacturing Execution System verbinden, stellen innerhalb der ersten drei Monate eine Verbesserung von 15 bis 25% bei der Einhaltung von Lieferterminen fest. Dies ist ein schneller und messbarer Return on Investment. <\/p>\n
Die Kundenzufriedenheit in der B2B-Industrie wird haupts\u00e4chlich durch die p\u00fcnktliche und vollst\u00e4ndige Lieferrate gemessen. Diese Rate wird direkt von der tats\u00e4chlichen Produktionskapazit\u00e4t, d.h. von der OEE, beeinflusst. <\/p>\n
Eine Fabrik, die mit einer theoretischen Kapazit\u00e4t von 85% plant, w\u00e4hrend ihre OEE zwischen 55% und 65% schwankt, sammelt mechanisch Verz\u00f6gerungen an. Ungemessene Produktionsverluste sind der Hauptfaktor f\u00fcr nicht eingehaltene Versprechen. <\/p>\n
Einem Kunden zu zeigen, dass Sie Ihre OEE verbessert haben, ist m\u00e4chtiger als jedes Verkaufsgespr\u00e4ch. Es ist ein messbarer Wettbewerbsvorteil, der das Vertrauen und die Loyalit\u00e4t von Auftraggebern st\u00e4rkt. <\/p>\n
Viele Fabriken arbeiten im Mischbetrieb. Einige Linien produzieren in langen Serien f\u00fcr den Lagerbestand, w\u00e4hrend andere auf spezifische Auftr\u00e4ge reagieren. Manchmal wechselt die gleiche Linie zwischen den beiden Modellen, je nach Jahreszeit und laufenden Projekten. <\/p>\n
Der Vergleich der OEE einer Linie auf Lager und einer Linie auf Bestellung auf demselben Dashboard ohne Kontextualisierung f\u00fchrt zu absurden Entscheidungen.<\/p>\n
Die 62%ige Auftragslinie, die 98% ihrer Bestellungen p\u00fcnktlich ausliefert, ist besser als die 80%ige Bestandslinie, die zu \u00dcberbest\u00e4nden f\u00fchrt.<\/p>\n
Die Kundenzufriedenheit ist der letzte Richter, nicht die Brutto-OEE-Zahl. Die OEE ist ein Diagnoseinstrument, kein Wettbewerb zwischen den Zeilen. <\/p>\n
Gruppen mit mehreren Standorten m\u00fcssen das Produktionsmodell \u00fcber eine gemeinsame Datenbank in ihr OEE-Repository integrieren.<\/p>\n
Ein interner Vergleich ist nur dann sinnvoll, wenn vergleichbare Realit\u00e4ten verglichen werden. Zwei Standorte mit auftragsbezogener Produktion k\u00f6nnen miteinander verglichen werden. Es ist irref\u00fchrend, einen Standort auf Bestellung mit einem Standort auf Lager zu vergleichen. <\/p>\n
Die Einrichtung eines gemeinsamen Referenzsystems erfordert eine Standardisierung der Definitionen: Was ist ein geplanter Stillstand? Wie ist ein Serienwechsel zu klassifizieren? Diese Fragen scheinen einfach zu sein, aber die Antworten sind von Standort zu Standort unterschiedlich und verf\u00e4lschen den Vergleich. <\/p>\n
Bei der Produktion auf Lager erm\u00f6glicht die Echtzeit\u00fcberwachung, Leistungsabweichungen zu erkennen, bevor sie sich auf die Lagerbest\u00e4nde auswirken. Eine 5%ige Verringerung des Durchsatzes, die eine Woche lang auf einer Hochgeschwindigkeitslinie nicht erkannt wird, bedeutet Tausende von fehlenden Teilen. <\/p>\n
Ein Pareto-Diagramm der Ausfallursachen erm\u00f6glicht die Priorisierung von Korrekturma\u00dfnahmen auf die teuersten Betriebsverluste. Dieses einfache Werkzeug verwandelt Rohdaten in einen konkreten Aktionsplan. <\/p>\n
In der Einzelfertigung ist die \u00dcberwachung noch kritischer, da die Fristen vertraglich festgelegt sind. Wenn ein Serienwechsel 45 statt 20 Minuten dauert, hat dies unmittelbare Auswirkungen. Der Bediener, der die Verz\u00f6gerung in Echtzeit sieht, kann die Planung alarmieren. <\/p>\n
Die Integration mit einem Manufacturing Execution System erm\u00f6glicht es, diesen Informationsr\u00fcckfluss zu automatisieren und die Verf\u00fcgbarkeit von Ressourcen in Echtzeit anzupassen. Die Planung wartet nicht mehr auf den Schichtabschlussbericht, um zu erfahren, dass es ein Problem gibt. <\/p>\n
In beiden F\u00e4llen: die Betreiber verbessern die Leistung, wenn sie die Wahrheit in Echtzeit sehen. Der Return on Investment eines solchen Systems wird in Wochen gemessen, nicht in Monaten. Der Unterschied zwischen einer nachtr\u00e4glichen manuellen \u00dcberwachung und einer automatischen \u00dcberwachung in Echtzeit ist der Unterschied zwischen Reagieren und Antizipieren. <\/p>\n
Hutchinson, ein auf Lager produzierender Automobilzulieferer, erh\u00f6hte die OEE eines Standorts von 42% auf 75% durch die Identifizierung von Stillst\u00e4nden, die durch die manuelle \u00dcberwachung nicht erkannt wurden. Die Strategie war klar auf lange Serien ausgerichtet: Reduzierung der Stillst\u00e4nde, Stabilisierung der Produktionsrate, zuverl\u00e4ssige Versorgung der Hersteller. <\/p>\n
Die Gewinne wurden innerhalb weniger Wochen durch die Einf\u00fchrung einer automatischen \u00dcberwachung erzielt. Die Teams entdeckten, dass Mikro-Stopps, die in den manuellen Berichten nicht sichtbar waren, die gr\u00f6\u00dfte Verlustquelle darstellten. Ohne eine automatische Messung w\u00e4ren diese Verluste verborgen geblieben. <\/p>\n
Die Auswirkungen auf die Lieferkette waren sofort sp\u00fcrbar: weniger Versp\u00e4tungen, weniger Eiltransporte und mehr Vertrauen seitens der auftraggebenden Automobilhersteller.<\/p>\n
In der Luft- und Raumfahrtindustrie arbeiten die Zulieferer in einer auftragsbezogenen Produktion mit Teilen mit hohem Mehrwert. Eine Brutto-OEE von 45-55% ist normal. Die Herausforderung besteht darin, die Umr\u00fcstzeiten und den Anlaufausschuss zu reduzieren, nicht einer unrealistischen Zahl nachzujagen. <\/p>\n
Die effektivsten Verbesserungsprojekte in diesem Sektor zielen auf die Standardisierung der Verfahren f\u00fcr Serienwechsel ab. Jede Minute, die bei einem Wechsel eingespart wird, f\u00fchrt direkt zu mehr Kapazit\u00e4t, um Auftr\u00e4ge zu erf\u00fcllen. <\/p>\n
Nutriset veranschaulicht die doppelte Herausforderung gemischter Umgebungen: Zuverl\u00e4ssigkeit in der Produktion auf Vorrat f\u00fcr humanit\u00e4re Reserven und schnelle Reaktion auf Bestellungen f\u00fcr den dringenden Bedarf in Krisengebieten. Im humanit\u00e4ren Bereich hat jeder Tag Versp\u00e4tung direkte Auswirkungen vor Ort. <\/p>\n
Diese Beispiele zeigen, dass der Schl\u00fcssel nicht die OEE-Zahl selbst ist, sondern das Verst\u00e4ndnis der Verluste, die sie aufzeigt, und die F\u00e4higkeit der Teams, die richtigen Ursachen zu bek\u00e4mpfen.<\/p>\n
Schritt 1: Identifizieren Sie das Produktionsmodell f\u00fcr jede Linie. Ein und dieselbe Fabrik kann Linien auf Lager und Linien auf Bestellung haben. Die Parameter der OEE-\u00dcberwachung m\u00fcssen diese Realit\u00e4t widerspiegeln. Dieser Schritt ist von grundlegender Bedeutung und darf nicht \u00fcbersehen werden. <\/p>\n
Schritt 2: Definieren Sie die theoretischen Zykluszeiten nach Referenz f\u00fcr die Auftragslinien. Ohne diese Grundlage ist die Leistungskomponente des OEE bedeutungslos. Moderne IoT-L\u00f6sungen verwalten Referenz\u00e4nderungen automatisch. <\/p>\n
Schritt 3: Trennen Sie die Umr\u00fcstzeit von den Stillstandsursachen. In der Einzelfertigung ist der Serienwechsel keine Anomalie, sondern eine betriebliche Realit\u00e4t. Die genaue Messung des Serienwechsels ist die Voraussetzung f\u00fcr die Verbesserung des Serienwechsels durch SMED. <\/p>\n
Schritt 4: Anpassung der Dashboards. Die Zeilen auf Lager zeigen den Gesamt-OEE und den Trend der Kadenz. Die Auftragszeilen zeigen die durchschnittliche Umr\u00fcstzeit und die Einhaltung der Fristen an. Jedes Modell hat seine eigenen Priorit\u00e4tsindikatoren. <\/p>\n
Schritt 5: Einsatz einer automatisierten, sofort einsatzbereiten \u00dcberwachung, die Daten direkt an den Maschinen erfasst, innerhalb von 2 Stunden ohne \u00c4nderung der Infrastruktur. Die Einfachheit des Einsatzes ist ein Schl\u00fcsselfaktor f\u00fcr die Akzeptanz durch die Mitarbeiter vor Ort. <\/p>\n
Schritt 6: Schulung der Teams im Lesen der OEE-Dashboards. Ein \u00dcberwachungsinstrument ist nur dann von Wert, wenn die Bediener und Linienmanager die Daten interpretieren und Korrekturma\u00dfnahmen einleiten k\u00f6nnen. Schulungen sind eine Investition, keine Kosten. <\/p>\n
[\/et_pb_text][et_pb_accordion _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_accordion_item title=“Kann man die OEE einer Auftragslinie und einer Linie auf Lager vergleichen?“ open=“on“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
Nicht direkt. Eine Auftragslinie beinhaltet Umstellungszeiten, die die OEE mechanisch reduzieren. Ein Vergleich ohne Kontextualisierung f\u00fchrt zu falschen Schlussfolgerungen. Vergleichen Sie \u00e4hnliche Modelle miteinander und verwenden Sie zus\u00e4tzliche Indikatoren, die auf den jeweiligen Kontext zugeschnitten sind. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Was ist eine gute OEE in der Produktion auf Bestellung?“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ open=“off“]<\/p>\n
Ein OEE von 55-70% ist realistisch, abh\u00e4ngig von der H\u00e4ufigkeit der \u00c4nderungen. Eine 60%ige OEE, die vollst\u00e4ndig verstanden wird, ist besser als ein 85%iges Ziel, das von der Realit\u00e4t abgekoppelt ist. Entscheidend ist der Verbesserungstrend und die messbare Reduzierung der Umstellungszeiten. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Sollten Serienwechsel in die Berechnung der OEE einbezogen werden?“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ open=“off“]<\/p>\n
Ja, sie auszuschlie\u00dfen w\u00fcrde bedeuten, die Hauptverlustquelle zu verschleiern. Ver\u00e4nderungen m\u00fcssen gemessen werden, um durch SMED verbessert zu werden. Es ist die Transparenz der Daten, die eine kontinuierliche Verbesserung erm\u00f6glicht. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Wie wird die OEE in einer gemischten Fabrik gehandhabt?“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ open=“off“]<\/p>\n
Die OEE ist nur im richtigen Kontext von Wert. Bei der Produktion auf Lager ist sie ein Indikator f\u00fcr Durchsatz und Regelm\u00e4\u00dfigkeit. In der auftragsbezogenen Produktion ist sie ein Indikator f\u00fcr Flexibilit\u00e4t und Termintreue. Wenn man ein einziges Raster auf beide Umgebungen anwendet, werden die wirklichen Hebel \u00fcbersehen. <\/p>\n
Was z\u00e4hlt, ist zu verstehen, wo die Verluste liegen, warum sie existieren und wie sie reduziert werden k\u00f6nnen. Die Echtzeit-\u00dcberwachung bietet diese Einsicht. <\/p>\n
Au\u00dfendienstmitarbeiter, die die Wahrheit sehen, treffen die richtigen Entscheidungen, unabh\u00e4ngig vom Produktionsmodell.<\/p>\n
Ein richtig interpretiertes EBO ver\u00e4ndert die Beziehung zwischen Produktion, Logistik und Management. Es ersetzt Intuitionen durch Fakten, Anschuldigungen durch Diagnosen und Versprechungen durch eingehaltene Verpflichtungen. <\/p>\n
TEEPTRAK implementiert gebrauchsfertige IoT-L\u00f6sungen zur Messung der OEE in Echtzeit, die sich f\u00fcr auftragsbezogene, lagerbasierte und gemischte Produktionsumgebungen eignen. Installation in 2 Stunden, ohne \u00c4nderung der Infrastruktur, mit nativem Management von Referenz\u00e4nderungen. Mehr als 400 Fabriken in 30 L\u00e4ndern vertrauen auf unsere L\u00f6sungen. Fordern Sie eine Demonstration an. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][et_pb_accordion_item title=“Ist die OEE f\u00fcr Kleinserien relevant?“ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ open=“off“]<\/p>\n
Auf jeden Fall. Selbst in Kleinserienumgebungen ist die OEE-Verfolgung am wertvollsten, da Verluste ohne automatische Messung schwerer zu erkennen sind. Die OEE-\u00dcberwachung deckt die verborgene Komplexit\u00e4t der Produktionsprozesse auf und erm\u00f6glicht es, diese zu beherrschen. <\/p>\n
[\/et_pb_accordion_item][\/et_pb_accordion][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.27.6″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n
Die OEE ist nur im richtigen Kontext von Wert. Bei der Produktion auf Lager ist sie ein Indikator f\u00fcr Durchsatz und Regelm\u00e4\u00dfigkeit. In der auftragsbezogenen Produktion ist sie ein Indikator f\u00fcr Flexibilit\u00e4t und Termintreue. Wenn man ein einziges Raster auf beide Umgebungen anwendet, werden die wirklichen Hebel \u00fcbersehen. <\/p>\n
Was z\u00e4hlt, ist zu verstehen, wo die Verluste liegen, warum sie existieren und wie sie reduziert werden k\u00f6nnen. Die Echtzeit-\u00dcberwachung bietet diese Einsicht. <\/p>\n
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