An einem Produktionsstandort können bereits täglich Tausende Messwerte erfasst werden. Trotzdem fällt es dem Betriebspersonal mitunter schwer, eine scheinbar einfache Frage zu beantworten:
Was passiert gerade im Prozess?
Die Herausforderung liegt selten darin, dass überhaupt keine Daten vorhanden sind. Häufiger sind die relevanten Informationen auf Maschinen, Datenbanken und einzelne Softwaresysteme verteilt.
Die Ausgangssituation
Betrachten wir eine Prozesslinie mit mehreren aufeinanderfolgenden Produktionsschritten. Jede Maschine zeichnet ihre eigenen Betriebszustände und Messwerte auf.
Zu den verfügbaren Signalen können beispielsweise gehören:
- Motorströme
- Temperaturen
- Füllstände
- Durchsatzmessungen
- Warnmeldungen
- Maschinenzustände
- manuelle Einträge des Betriebspersonals
Die Daten sind vorhanden. Ihre Bezeichnungen, Einheiten und zeitlichen Intervalle sind jedoch nicht zwangsläufig einheitlich.
Mehr Signale zu erfassen, erzeugt nicht automatisch mehr Prozesswissen. Erst der richtige Kontext macht aus Messwerten nützliche Informationen.
Schritt 1: Die verfügbaren Signale verstehen
Der erste Schritt besteht nicht darin, ein Dashboard zu entwickeln. Zunächst muss verstanden werden, wofür die einzelnen Datenpunkte stehen.
Für jedes relevante Signal sollten folgende Informationen dokumentiert werden:
- physikalische Bedeutung
- Einheit
- Aufzeichnungsfrequenz
- Quellsystem
- erwarteter Betriebsbereich
- Zusammenhang mit dem Produktionsprozess
Ein Signal mit der Bezeichnung Value_17 lässt sich ohne zusätzliche Informationen beispielsweise nicht zuverlässig interpretieren.
Schritt 2: Signale mit Maschinenzuständen verbinden
Messwerte erhalten mehr Aussagekraft, wenn sie mit den jeweiligen Betriebsbedingungen verknüpft werden.
Ein hoher Motorstrom kann während des Anfahrens einer Maschine vollkommen normal, im stabilen Betrieb jedoch ungewöhnlich sein. Derselbe numerische Wert kann daher abhängig vom Maschinenzustand eine andere Bedeutung haben.
Durch die Kombination von Messwerten und Zustandsinformationen kann unter anderem unterschieden werden zwischen:
- Prozessstörungen
- regulärer Produktion
- Anfahr- und Abstellvorgängen
- Leerlaufzeiten
- Wartungsarbeiten
Die Zuordnung von Signalen zu den jeweiligen Prozessschritten schafft den erforderlichen Kontext für aussagekräftige Analysen.
Schritt 3: Die Übersicht an Entscheidungen ausrichten
Ein nützlicher Produktionsüberblick sollte nicht jeden verfügbaren Messwert anzeigen. Er sollte einer bestimmten Nutzergruppe dabei helfen, eine bestimmte Entscheidung zu treffen.
| Nutzergruppe | Typische Frage | Relevante Informationen |
|---|---|---|
| Anlagenbetrieb | Läuft der Prozess aktuell stabil? | Maschinenzustände, Warnungen und aktuelle Messwerte |
| Produktionsleitung | An welcher Stelle verlieren wir Durchsatz? | Produktionsmengen, Stillstände und Engpässe |
| Instandhaltung | Welche Anlagen benötigen Aufmerksamkeit? | Abweichungen, Trends und wiederkehrende Warnungen |
Dieser entscheidungsorientierte Ansatz hält die Übersicht fokussiert und verhindert eine Überladung mit Informationen.
Was sollte die erste Version enthalten?
Eine erste praxistaugliche Version kann bewusst überschaubar bleiben. Sie könnte folgende Elemente enthalten:
- den aktuellen Zustand der wichtigsten Maschinen
- den Produktionsdurchsatz im Zeitverlauf
- die wichtigsten Prozessparameter
- aktuelle Warnungen und Unterbrechungen
- einen Vergleich mit einem normalen Betriebszeitraum
Weitere Funktionen können ergänzt werden, nachdem die erste Version von den späteren Nutzerinnen und Nutzern getestet wurde.
Das Ergebnis
Durch die Strukturierung und Verbindung der verfügbaren Signale entsteht ein gemeinsames Bild der Produktion. Das Betriebspersonal muss nicht länger mehrere Systeme manuell miteinander vergleichen. Gleichzeitig erhalten Datenanalystinnen und Datenanalysten eine verlässlichere Grundlage für weiterführende Auswertungen.
Dieselben strukturierten Daten können später auch Anwendungen in folgenden Bereichen unterstützen:
- automatisierte Berichterstattung
- Anomalieerkennung
- Engpassanalyse
- vorausschauende Instandhaltung
- Prozessoptimierung
Mit der Prozessfrage beginnen
Erfolgreiche Datenprojekte beginnen mit einer konkreten betrieblichen Frage und nicht mit einem bestimmten Softwarewerkzeug.
Welche Entscheidung soll leichter werden? Welche Signale werden dafür benötigt? Und wie verlässlich sind diese Signale?
Die Beantwortung dieser Fragen schafft eine solide Grundlage für eine nützliche und skalierbare Lösung.
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