Business Intelligence in der Fertigung

F ACHART IKEL Oberpfaffenhofen, 19. Juli 2010 Business Intelligence in der Fertigung Data Mining in der Fabrik Unternehmensstrategen und Finanzmanager nutzen Data-Mining- Funktionen von BI-Lösungen seit vielen Jahren erfolgreich für ihre Ar- beit. In Produktion und Logistik treten dagegen Werkstudenten mit EXCEL-Tabellen an, wenn es gilt, aus den umfassenden Datenbestän- den der verschiedenen Prozesse Erkenntnisse für Verbesserungen zu gewinnen. Wie auch Fertigungsmanager mit Data-Mining schneller und sicherer entscheiden können, zeigen drei Beispiele aus der Projektpra- xis. Kostenoptimierung in der Instandhaltung Instandhaltungskosten werden nachhaltig gespart, wenn Wartungs- maßnahmen rechtzeitig vor Auftreten von Ausfällen oder Fehlern ein- geleitet werden. Optimierungspotenziale lassen sich hier ausfindig ma- chen, wenn gezielt Betriebsparameter beobachtet werden, die Kosten verursachende Ereignisse wie Stillstände, Ausfälle und Fehlerereignis- se frühzeitig ankündigen. Welche Parameter aber eignen sich als der- artige Frühwarnindikatoren? Für diese Aufgabenstellung werden Prozessdaten von Anlagen, Werk- zeugen, Mess- und Prüfmitteln herangezogen, die Leit- und Steue- rungssysteme automatisch im laufenden Betrieb sammeln. Dabei zeigt sich: die Anzahl der möglichen Betriebsparameter, die untersucht wer- den müssen, ist fast unüberschaubar. Die Instandhaltungsplaner erhal- ten daher mit Hilfe einer Data-Mining-Lösung gezielte Vorschläge in Form automatisch erstellter TOP-Listen. Das Ranking der in Betracht kommenden Betriebsparameter ermittelt eine direkt in der Standard- Datenbank ablaufende Einflussgrößenanalyse. Diese erspart den An- wendern ein Arbeiten mit schwer nachvollziehbaren statistischen Algo- rithmen. Die Lösung bietet ihnen eine schnelle Überprüfung verschie- dener Szenarien mit kurzen Antwortzeiten bei großen Datenmengen und kann sehr einfach auf verschiedene Datenquellen übertragen wer- den. Mit den richtigen Frühwarnindikatoren wird die Zahl der Ad hoc- Einsätze des Reparaturteams zugunsten bedarfgerechter Wartungsak- tivitäten reduziert. Neben einer besseren Planbarkeit durch die Glät- tung des Personalbedarfs können mehrere Werksstandorte vom einem gemeinsamen Instandhaltungsteam betreut werden. Frühwarnfunktion im Qualitätsmanagement Die Arbeit mit TOP-Listen - also dem A-Bereich von ABC-Verteilungen – ist auch in der Qualitätssicherung üblich. Die am häufigsten auftre- tenden Fehler werden aufgezeigt und bevorzugt beseitigt, was mit Hilfe von Routineabläufen meist gut gelingt. Spontan auftretende Qualitäts- probleme aber, die sich sehr schnell zu teuren Rückrufaktionen aus- wachsen können, bahnen sich schleichend im „long tail“ – also dem typischerweise wenig beachteten C-Bereich der Fehlerverteilung - an. In diesem Fall gilt es also, den Verlauf von Fehlerquoten auf kleinste Änderungen zu untersuchen. Eine Data-Mining-Lösung überprüft dafür Datenbestände aus unterschiedlichen Quellen - von der Vorfertigung bis zur Serviceorganisation - automatisch auf gleichartige, wenn auch geringe, Veränderungsmuster unter Berücksichtigung von Produktrei- fegrad, Durchlaufzeiten und Kosten. Kern der Lösung ist eine Trend- bewertung der Fehlerverläufe mit Hilfe einer, über Gewichtungsfaktoren einstellbaren, „Frühwarnformel“. In der Praxis als positiv erwiesen hat sich, die Einstellung der Gewich- tungsfaktoren den Qualitätsverantwortlichen innerhalb sinnvoller Gren- zen selbst zu überlassen. Sie können so die Wirkung der Formel spezi- fisch auf ihre Produkte und Prozessszenarien abstimmen und damit eine völlig neue Art von TOP-Listen mit zukünftig relevanten Fehlerty- pen erstellen. Die Ergebnisse sind überraschend: Qualitätsprobleme werden oft Monate früher erkannt und so Folgekosten von mehreren hunderttausend Euro vermieden. „Daten-Surfen“ über den Fertigungsprozess Vordefinierte Algorithmen und Bewertungsfunktion versprechen im Fabrikalltag nicht in allen Fällen Erfolg. Dennoch bietet Data-Mining in Form eines „Daten-Surf-Tools“ auch hier wirksame Unterstützung, wie das Projektbeispiel eines mehrstufigen, weitgehend automatisierten Fertigungsprozesses zeigt. Fehler an den gefertigten Produkten werden durch eine flächende- ckende Fehlererfassung zwar sofort erkannt, verursachen aber hohe Nacharbeitskosten: die Produkte müssen aus dem automatischen Pro- zess entnommen, manuell oder automatisch nachgearbeitet und wieder an der richtigen Stelle der Produktionssequenz eingesteuert werden. Eine schnelle nachhaltige Fehlervermeidung ist schwierig: die Fehler- muster sind sehr unterschiedlich, treten spontan auf und ihre Ursachen können oft nicht eindeutig zugeordnet werden. Hier sind Prozessexperten mit langjähriger Erfahrung gefragt, die Feh- ler- und Prozessdaten minutenaktuell intuitiv in einem „Surfmodus“ durchforsten können. Durch die Komplexität dieses Prozesses bedingt, werden dabei mehrere Hundert Millionen Datensätze innerhalb von Sekunden ausgewertet. Die Basis dieser Lösung bildet hier die „in-memory“-Technologie, die eine Übernahme und die Verarbeitung sehr großer Datenmengen syn- chron mit dem Fertigungstakt ermöglicht. Um den Anwendern bei Ihren Analysen größtmöglichen Freiraum zu geben, werden dabei – abwei- chend von klassischen BI-Konzepten – keine „information cubes“ ent- lang vordefinierter Dimensionen gebildet. Für eine schnelle Bewertung der Ergebnisse sorgt weiterhin die direkte Datenprojektion in Prozess- und Produktdarstellungen um eine umständliche Interpretation stan- dardmäßiger Linien-, Balken- und Tortendiagramme zu vermeiden. Projekterfolg durch Produktionserfahrung und BI-Know-how Diese Projektbeispiele zeigen, wie gezielte Kostenvermeidung durch nutzerorientierte Bewertung vorhandener Fabrikdaten erreicht wird. Statt platter Datenanzeige wird Data-Mining betrieben. Um dafür die die richtigen Bewertungsmethoden und BI-Technologien zu implementie- ren, greift SALT Solutions auf eine langjährige Erfahrung mit Produkti- onsprozessen und erfolgreichen BI-Projekten für Mittelständler und Großunternehmen zurück. Autor: Claudia Lang Geschäftsbereichsleiterin Business Intelligence SALT Solutions GmbH Argelsrieder Feld 1a 82234 Oberpfaffenhofen Fon: +49.8153.90173.31 Fax: +49.8153.90173.20 claudia.lang@salt-solutions.de www.salt-solutions.de Unternehmen: SALT Solutions ist spezialisiert auf Softwarelösungen in Produktion und Logistik. Kundenprojekte werden mit fundiertem technologischem Know-how, langjähriger Branchenerfahrung und hohem Engagement zum Ziel geführt. Eine langfristige SAP-Strategie mit den spezifischen Wünschen der Fachanwender in Einklang zu bringen, stellt dabei einen wichtigen Erfolgsfaktor dar. Auf Basis dieser Erfahrungen wurde unter Anderem ein Produktions-Cockpit mit SAP BusinessObjects entwickelt, das dem Fertigungsmanagement schnell wichtige Kennzahlen liefert und der IT-Leitung hohe Skalierbarkeit und eine langfristige Perspekti- ve bietet.