Autonome Produktionsoptimierung

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Der Fokus der Produktionsoptimierung ist die Gesamtanlageneffektivität (engl. OEE, Overall Equipment Effectiveness). Sie stellt die zentrale Kennzahl zur Leistungsbewertung technischer Anlagen dar und berücksichtigt die drei Ursachen für Effektivitätsverluste in der Produktion:

  • Verfügbarkeit
  • Leistung
  • Qualität

Die zunehmende Vernetzung in der Produktion erlaubt es, neue Wege in der Produktionsoptimierung zu gehen. Im engen Schulterschluss mit der methodischen Produktionsoptimierung, der Lean-Philosophie, erlaubt die datengetriebene Produktionsoptimierung bestehende Methoden kontinuierlich umzusetzen, zu bewerten und anzupassen. Zudem können bisherige blinde Flecken in der Analyse eliminiert und neue Optimierungspotenziale identifiziert werden.
In Bezug auf die genannten Optimierungsziele können wir die Verfügbarkeit in Anlagen steigern, zudem führen wir Leistungssteigerungen in bereits leistungsstarken Anlagen durch und können Qualitätsabweichungen erklären.

Unsere Kompetenzen

  • Domänenwissen und –verständnis in der Produktionstechnik
  • Akquise von Daten mit Fokus auf Steuerungsdaten und externer Sensorik
  • Sensorentwicklung
  • Verhaltensmodellierung von Produktionssystemen

Ihr Nutzen

  • Erhöhung der Transparenz in der Produktion
  • Automatische Identifizierung von Abweichungen hinsichtlich der OEE
  • Kontinuierliche Analyse des Produktionssystems

Unsere Leistungen

 

Erklärung von Qualitätsabweichungen

Sie möchten ihre Produktqualität steigern und gleichzeitig die Zeit für die Ursachenermittlung von Qualitätsabweichungen reduzieren? Finden Sie mit unseren Analyse-Tools die Einflussparameter auf Ihre Bauteilqualität!

 

Identifikation optimaler Einstellparameter

Sie haben eine hohe Variantenvielfalt und Probleme bei der Einstellung Ihrer Maschinen? Finden Sie mit unseren Methoden optimale Einstellparameter Ihrer Maschinen.

 

Datenbasierte Analyse von Produktionssystemen

Sie wollen die Ursachen und Zusammenhänge von Produktivitätsverlusten aufdecken und Optimierungspotenziale identifizieren? Wir verbinden Lean-Methoden mit künstlicher Intelligenz zur datenbasierten Aufdeckung von Optimierungspotenzialen.

 

Schulung zur datengetriebenen Optimierung

Sie wollen zukünftig selbst auf Basis von Daten Ihre Produktionssysteme optimieren? Befähigen Sie Ihre eigene Organisation dazu, selbst Elemente der datengetriebenen Optimierung durchzuführen.

Referenzen

 

KI-gestützte Montageanalyse durch Artificial Intelligence of Things (AIoT) bei Sykatec

Künstliche Intelligenz trifft auf IoT: Mit dem modularen Sensorsystem LeanDA schaffen die Montage-Expertinnen und Experten des Fraunhofer IPA detaillierte Prozesstransparenz zur datengestützten Aufdeckung von Optimierungspotenzialen in manuellen Prozessen.

 

NEW – Nachhaltiges und echtzeitnahes Wertstrommanagement

Im Forschungsvorhaben NEW überführt das Fraunhofer IPA gemeinsam mit Fraunhofer Austria die analoge Wertstrommethode von heute in ein nachhaltiges und echtzeitnahes Wertstrommanagement von morgen.

 

Performancesteigerung durch Reduzierung der Rüstzeiten um 65 % bei Haselmeier

Das Umrüsten von komplexen Anlagen mit mehreren Mitarbeitenden kann zu asynchronen Abläufen und langen, schwankenden Anlagenstillständen führen. Mittels datengestützter Analyse des Umrüstvorgangs und anhand von Verbesserungsmaßnahmen reduzierte das Fraunhofer IPA die Rüstzeit um 65 % bei Haselmeier.

 

Industrialisierte Herstellung von Flachmembranbefeuchtern – Fertigungssystemplanung für die Großserienfertigung neuartiger Wasserstofftechnologien FLAMMI

 

ECOWERT – Echtzeitorientierte Wertstromanalyse für die nachhaltige Produktionsoptimierung

 

Vernetzter Maschinenbenchmark

 

Versteckte OEE-Potentiale von 8,6 Prozent bei Adient mittels datengetriebener Analyse der Fertigungsanlage aufgedeckt

 

Steigerung der OEE um 10% für bestehende Anlagen bei SCHOTT