Verbundprojekt: Digitalisierung des Industrialisierungsprozesses in der Automobil- und Zulieferer-Industrie (DIAZI); Teilvorhaben: (Teil-)Automatisierte Erkennung und Vorhersage von Verschwendungen in Produktionsprozessen

Abstract

Die IFOX Systems GmbH war im Verbundprojekt DIAZI mit dem Teilvorhaben "(Teil-)Automatisierte Erkennung und Vorhersage von Verschwendungen in Produktionsprozessen" beteiligt. Das Förderkennzeichen des Teilvorhabens lautet 13IK012E. Ziel des Teilvorhabens war es, Wertschöpfung und Nicht-Wertschöpfung in Produktionsprozessen nicht nur rückblickend zu erfassen, sondern teilautomatisiert zu analysieren und perspektivisch vorherzusagen. Ausgangspunkt war, dass etablierte Methoden der Produktionssteuerung, des Lean Managements und der klassischen Kostenbewertung überwiegend retrospektiv ausgerichtet sind. Verschwendungen und Abweichungen werden dadurch häufig erst erkannt, nachdem sie bereits Kosten verursacht haben. Das Vorhaben knüpfte daher an Arbeiten zu Digital Twins, datenbasierter Prozessoptimierung, KI in der Produktion und digitalem Shopfloor Management an. Der besondere Ansatz von IFOX bestand darin, operative Produktionsdaten mit kaufmännischen bzw. finanziellen Daten zu verknüpfen, um Verschwendung nicht nur technisch, sondern auch monetär bewertbar zu machen. IFOX entwickelte im Projekt eine Lösung zur Analyse von Wertschöpfung und Nicht-Wertschöpfung entlang von Produktionswertströmen und verband diese mit KPI-Analysen sowie Maßnahmenverfolgung. In drei Continental-Werken wurden Go-Live-Workshops durchgeführt: Novi Sad, Timisoara und Brandys. Dabei wurden reale Produktionswertströme aufgenommen, Datenquellen angebunden und zentrale Produktionskennzahlen analysierbar gemacht. Zu den angebundenen Kennzahlen gehörten unter anderem Stillstände, Zykluszeit, First Pass Yield, OEE, Verfügbarkeit, Performance, Qualität und TEEP. Aufbauend darauf entstand mit "Value Stream Transparency" ein neues Echtzeit-Werkzeug zur Visualisierung von Produktionswertströmen im Werklayout und in der Wertstromsicht. Zusätzlich wurden weitere Echtzeit-KPIs integriert, etwa Linienstatus, Stationsstatus, Stückzahlen pro Stunde, offene Transporte, Materialbestände und die Anzahl aktiver Personen an der Linie. Darüber hinaus wurde eine KPI Calculation Engine entwickelt, mit der aus Rohdaten verschiedener Datenquellen zusätzliche Kennzahlen berechnet werden können. Das System wurde außerdem um Grenzwerte, automatische Warnungen und flexible Administrationsfunktionen erweitert. Dadurch können relevante Abweichungen schneller sichtbar gemacht und an definierte Nutzergruppen kommuniziert werden. Für die Planungsphase wurde außerdem ein Ansatz geschaffen, Simulationsdaten via MQTT in das IFOX-System zu überführen und verschiedene Planungsszenarien miteinander zu vergleichen. Ein entsprechender Prototyp wurde erfolgreich getestet. Die Arbeiten zur KI-gestützten Vorhersage von Wertschöpfung und Nicht-Wertschöpfung wurden im Projekt fachlich vorbereitet, aber nicht vollständig umgesetzt. Sie bilden eine Grundlage für spätere prädiktive Erweiterungen auf Basis der geschaffenen Daten- und KPI-Strukturen.