Wie Sie Datenanalysen nutzen, um Ausfallzeiten in Ihrer Anlage zu reduzieren

Ausfallzeiten sind eine der kostspieligsten und frustrierendsten Herausforderungen für jede Produktionsanlage. Sie kann durch eine Reihe von Faktoren verursacht werden, darunter Geräteausfälle, menschliches Versagen, Unterbrechungen der Lieferkette oder externe Ereignisse.

Glücklicherweise gibt es eine Möglichkeit, Ausfallzeiten zu minimieren und die Anlagenleistung zu optimieren: Verwenden Sie Datenanalysen, um die Ursachen von Ausfallzeiten zu identifizieren, potenzielle Probleme vorherzusagen und zu verhindern und Ihre Gesamteffizienz und Produktivität zu verbessern.

Die Vorteile von Data Analytics zur Reduzierung von Ausfallzeiten in Ihrer Anlage

Datenanalysen können Ihnen auf verschiedene Weise helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren, darunter:

• Verbesserung von Qualität und Genauigkeit: Durch die Analyse von Daten zur Produktqualität, zu Kundenspezifikationen und Industriestandards können Sie Fehler oder Abweichungen erkennen und korrigieren, bevor sie sich auf die Produktion auswirken.
• Erhöhen Sie die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit: Durch die Analyse von Daten zum Zustand und zur Leistung von Geräten können Sie Ihre kritischen Anlagen überwachen und warten, unerwartete Ausfälle verhindern und Reparaturen oder den Austausch im Voraus planen.
• Optimieren Sie Effizienz und Produktivität: Durch die Analyse von Daten über Prozesse und Abläufe können Sie Engpässe, Verschwendung und Ineffizienzen identifizieren und beseitigen, den Arbeitsablauf verbessern und die Kapazität und Geschwindigkeit erhöhen.
• Verbessern Sie die Sicherheit und Compliance: Durch die Analyse von Daten zu Risiken und Vorschriften können Sie Unfälle, Verletzungen oder Bußgelder verhindern, eine sichere Umgebung für Ihre Mitarbeiter und Kunden gewährleisten und rechtliche und ethische Standards erfüllen.

Die Arten von Daten, die Sie sammeln und analysieren müssen

Um das Beste aus der Datenanalyse herauszuholen, müssen Sie verschiedene Arten von Daten im Zusammenhang mit Ihrer Anlage sammeln und analysieren, wie z. B.:

• Historische Daten: Dies sind die Daten, die Sie in der Vergangenheit über Ihre Produktion, Qualität, Wartung, Lagerbestand usw. gesammelt haben. Anhand dieser Daten können Sie nachvollziehen, wie sich Ihre Anlage unter verschiedenen Bedingungen und Zeiträumen entwickelt hat.
• Echtzeitdaten: Dies sind die Daten, die kontinuierlich von Sensoren, Geräten oder Systemen generiert werden, die Ihre Anlage überwachen. Diese Daten ermöglichen es Ihnen, zu sehen, was gerade in Ihrer Anlage passiert, und schnell auf Probleme oder Chancen zu reagieren
• Prädiktive Daten: Dies sind die Daten, die aus statistischen Analysen oder maschinellem Lernen abgeleitet werden und mit denen Sie vorhersagen können, was in Ihrer Anlage in Zukunft passieren wird. Diese Daten ermöglichen es Ihnen, potenzielle Probleme oder Verbesserungen zu antizipieren und für die Zukunft zu planen.

Die Tools und Techniken, die Sie für die Datenanalyse verwenden können

Um eine effektive Datenanalyse durchzuführen, müssen Sie geeignete Tools und Techniken verwenden, die es Ihnen ermöglichen, Ihre Ergebnisse zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten, zu visualisieren und zu kommunizieren. Einige gängige Tools und Techniken sind:

• SCADA-Systeme (Supervision, Control and Data Acquisition): Hierbei handelt es sich um Systeme, mit denen Sie Ihre industriellen Prozesse über eine grafische Oberfläche steuern und überwachen können. Sie ermöglichen es Ihnen auch, große Datenmengen in Echtzeit aus verschiedenen Quellen zu sammeln und zu speichern.
• IoT-Plattformen (Internet of Things): Hierbei handelt es sich um Plattformen, die es Ihnen ermöglichen, sich mit intelligenten Geräten wie Sensoren, Kameras oder Robotern zu verbinden und mit ihnen zu kommunizieren, die Daten über Ihre Anlage sammeln und übertragen können. Sie ermöglichen es Ihnen auch, Daten in der Cloud oder am Edge zu verarbeiten und zu analysieren (Edge Computing).
• BI-Software (Business Intelligence): Hierbei handelt es sich um Programme, mit denen Sie Ihre Daten über Dashboards, Grafiken oder Berichte visualisieren und untersuchen können. Sie ermöglichen es Ihnen auch, deskriptive, diagnostische, prädiktive oder präskriptive Analysen durchzuführen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu treffen.
• ML-Software (Machine Learning): Hierbei handelt es sich um Programme, mit denen Sie Algorithmen des maschinellen Lernens auf Ihre Daten anwenden können, um Muster, Trends oder Anomalien zu erkennen. Sie ermöglichen es Ihnen auch, prädiktive oder präskriptive Modelle zu erstellen, die Ihre Leistung verbessern können.

Wir konzentrieren uns auf unsere RTM Pro-App und haben mehrere Tools zur Verfügung, um die Werksleistung zu verbessern:

• FlowOrder: Tool, mit dem wir den Fluss visualisieren können, dem die Produkte gefolgt sind, sowie die Prozesse, die die meiste Zeit in Anspruch nehmen, visualisieren und versuchen, diese Zeiten zu verkürzen.
• CTT: Werkzeug, das die Pausenzeiten zwischen den Produkten berechnet und die Pausenzeiten mit Änderungen in der Maschine in Verbindung bringen kann, die normalerweise produziert
• CO-Analyse: Dieses Tool zeigt uns diese Maschinenwechsel, wann sie auftreten, wie lange sie dauern und wie viele Produkte hergestellt wurden, bis es wieder gewechselt wird.

Best Practices für die Implementierung von Datenanalysen in Ihrer Anlage

Um Datenanalysen in Ihrer Anlage erfolgreich zu implementieren, müssen Sie einige Best Practices befolgen, wie z. B.:

• Definieren Sie Ihre Ziele und Metriken: Bevor Sie mit dem Sammeln und Analysieren von Daten beginnen, müssen Sie sich darüber im Klaren sein, was Sie erreichen wollen und wie Sie es messen wollen. Wenn Sie beispielsweise Ausfallzeiten reduzieren möchten, müssen Sie definieren, was Ausfallzeiten für Sie bedeuten, wie Sie sie berechnen und was Ihr Ziel ist.
• Wählen Sie die richtigen Datenquellen und -typen: Basierend auf Ihren Zielen und Metriken müssen Sie die Quellen und Datentypen auswählen, die Ihnen die relevantesten und genauesten Informationen liefern. Wenn Sie beispielsweise Ausfallzeiten vorhersagen möchten, müssen Sie Daten über den Zustand und die Leistung Ihrer Geräte sowie über Umwelt- oder Marktbedingungen sammeln.
• Gewährleistung der Datenqualität und -sicherheit: Um sicherzustellen, dass Ihre Daten zuverlässig und nützlich sind, müssen Sie ihre Richtigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität überprüfen. Sie müssen Ihre Daten auch vor unbefugtem Zugriff, Verlust oder Beschädigung schützen.
• Verwenden Sie die richtigen Tools und Techniken: Abhängig von Ihren Bedürfnissen und Fähigkeiten müssen Sie die Tools und Techniken auswählen, mit denen Sie Ihre Daten effizient und effektiv sammeln, speichern, verarbeiten, visualisieren und kommunizieren können. Sie müssen auch Ihre Mitarbeiter schulen, damit sie sie richtig nutzen können.
• Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung: Sobald Sie Datenanalysen in Ihrer Anlage implementiert haben, müssen Sie Ihre Ergebnisse überwachen und mit Ihren Zielen und Kennzahlen vergleichen. Sie müssen auch die Auswirkungen Ihrer Maßnahmen bewerten und nach Möglichkeiten suchen, Ihren Prozess und Ihre Leistung zu verbessern.

Schlussfolgerung

Datenanalyse ist ein leistungsstarkes Werkzeug, das Ihnen helfen kann, Ausfallzeiten in Ihrer Anlage zu reduzieren. Durch den Einsatz von Datenanalysen können Sie die Qualität und Genauigkeit verbessern, die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit erhöhen, die Effizienz und Produktivität optimieren sowie die Sicherheit und Compliance verbessern. Um das Beste aus der Datenanalyse herauszuholen, müssen Sie Ihre Ziele und Metriken definieren, die richtigen Datenquellen und -typen auswählen, die Datenqualität und -sicherheit sicherstellen, die richtigen Tools und Techniken verwenden und kontinuierlich überwachen und verbessern.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie Datenanalysen nutzen können, um Ausfallzeiten in Ihrer Anlage zu reduzieren, kontaktieren Sie uns noch heute. Wir können Ihnen helfen, eine maßgeschneiderte Lösung zu implementieren, die Ihren spezifischen Anforderungen entspricht.