Den wahren Wert von Daten kann man nur erkennen, wenn sie in geeigneter Weise aufbereitet und visualisiert werden. Manufacturing Analytics umfasst ein breites Spektrum an Methoden, Funktionen und Anwendungen, um Daten zu analysieren und daraus Informationen oder sogar echtes Wissen zu generieren. Je komplexer solche Analysen werden, desto wichtiger werden innovative Technologien wie Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learning oder auch Deep Learning.
Aber Manufacturing Analytics beginnt bereits bei einfachen Auswertungen bzw. der Berechnung wichtiger Kennzahlen für den Shopfloor. Wir ordnen unsere Analytics Anwendungen daher in vier Säulen ein:
Manufacturing Analytics zieht sich quasi als Querschnittsfunktion durch alle Anwendungen von MES HYDRA hindurch. Für mehr Details und Anwendungsbeispiele klicken Sie auf die folgenden Überschriften:
Reporting
Auswertungen, Diagramme, Reports und Dashboards steigern die Transparenz in Unternehmen und insbesondere im Shopfloor. Hierzu zählen sowohl tabellarische Darstellungen von Ereignissen oder erfassten Daten, als auch grafische Visualisierungen unterschiedlicher Art.
Anwendungsbeispiele im MES HYDRA:
Kennzahlen / KPI
Kennzahlen sind wichtige Instrumente, um schnell einen Überblick zu bekommen. Deren Berechnung basiert auf der Aggregation von erfassten Daten. Im Fertigungsumfeld typische Kennzahlen sind der OEE (Overall Equipment Effectiveness), Nutzgrade, Ausschussquote und viel mehr. Aufgrund der integrierten Datenerfassung und Speicherung eignen sich MES-Anwendungen besonders gut, um Kennzahlen zu berechnen und darzustellen.
Anwendungsbeispiele im MES HYDRA:
Self Service Analytics
Unter Self Service Analytics versteht man flexible Anwendungen zur bedarfsgerechten Auswertung von großen Datenmengen (Big Data). Typische Funktionen wie Pivot-Tabellen, Filter oder Drill-Down ermöglichen vielseitige Betrachtungsweise und sorgen so für noch mehr Erkenntnisse. Neben Anwendungen in HYDRA bietet MPDV auch ein eigenes Produkt für Self Service Analytics an – die MES-Cockpit Applications.
MES-Cockpit
Die MES-Cockpit Applications sind browserbasierte Anwendungen, in denen Detaildaten aus bestehenden MES-Anwendungen wie HYDRA oder anderen Applikationen in individuell gestaltbarer Form visualisiert werden. Durch die gezielte Datenauswertung profitieren Geschäftsführer, Controller, Fertigungsleiter und die Mitarbeiter in der operativen Ebene von mehr Transparenz in der Fertigung. Außerdem dienen verlässliche Kennzahlen einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess im Unternehmen.
Mit leistungsfähigen Grafikfunktionen erlauben die MES-Cockpit Applications korrelative Betrachtungen zu unterschiedlichen Bereichen und Messgrößen. Sie zeigen außerdem Trends auf, sodass ein verantwortlicher Mitarbeiter bereits vor dem Eintreten von kritischen Situationen oder der Verletzung von unternehmerisch definierten Grenzwerten reagieren und gegensteuern kann.
Bei Bedarf unterstützen MES-Cockpit Applications den Aufbau von Kennzahlensystemen, die auf den Definitionen des VDMA-Einheitsblatts 66412-1 basieren.
Anwendungsbeispiele im MES HYDRA und MES-Cockpit:
Advanced Analytics
Verbindet man Analytics mit Künstlicher Intelligenz, so können große Datenmengen auch in Echtzeit verarbeitet werden. Dazu werden oftmals modellbasierte Analysen verwendet. Im Idealfall lassen sich aus den gewonnenen Erkenntnissen auch Vorhersagen für die Zukunft (Prediction) ableiten. Ein erstes Beispiel für solch eine Anwendung ist Predictive Quality
Predictive Quality
Grundannahme für die Vorhersage der Qualität ist, dass es auch zu Ausschuss oder Nacharbeit kommen kann, wenn sich alle Prozessparameter innerhalb der jeweils gültigen Toleranzen bewegen. Grund dafür sind komplexe Zusammenhänge und Wechselwirkungen, die oftmals auf die eigentliche Fertigungstechnologie zurückzuführen sind. Predictive Quality berücksichtigt diese Zusammenhänge und gibt Mitarbeitern in der Fertigung die Möglichkeit, sofort zu sehen, ob der aktuell produzierte Artikel Ausschuss oder ein gutes Teil ist.
Anwendungsbeispiele im MES HYDRA:
