Das Zitat von Peter F. Drucker: „Was man nicht messen kann, kann man nicht lenken.“ gilt auch im Bereich der Digitalisierung. Was ich nicht messen kann, kann ich auch nicht verbessern bzw. digitalisieren! Das Messen ist in der Produktion ja nichts Unbekanntes. Werkstücke werden im Produktionsprozess mehrere Male gemessen. Aber wie sieht es mit der Messung der Prozesse aus?
Moderne Maschinen liefern Unmengen an Daten, durch die Eingaben der Maschinenführer kommen nochmals essentielle Information hinzu. Doch wie verliere ich im Dschungel der Messwerte nicht den Überblick? Man sucht sich einfach einen Messwert, der sich oft aus mehreren zusammensetzt und beobachtet, wie sich dieser über die Zeit entwickelt. Auf „Neudeutsch“ nennt man diese Messwerte Key Performance Indikator, kurz KPI.
Doch welcher KPI ist der richtige für mein Unternehmen? Im Bereich der produzierenden Industrie hat sich die Gesamtanlageneffektivität (GAE) oder auf Englisch die Overall Equipment Effectiveness (OEE) als zentraler KPI herauskristallisiert.
Die OEE definiert sich aus den drei „Sub“-KPIs:
- Verfügbarkeitsfaktor
- Leistungsfaktor
- Qualitätsfaktor
Diese Faktoren setzen sich wie folgt zusammen:
- Verfügbarkeitsfaktor = Laufzeit / (Laufzeit + Stillstandszeit)
- Leistungsfaktor = Istleistung / Sollleistung
- Qualitätsfaktor = (Anzahl produzierter Teile – Anzahl Nacharbeitsteile – Anzahl Ausschussteile) / Anzahl produzierter Teile
Alle diese Kennzahlen werden im jeweiligen Unternehmen für sich definiert. Eine generelle Regel wie diese anzuwenden sind, gibt es leider nicht.
In welchem Bereich sollte der OEE KPI sein?
Ihr Wert liegt immer zwischen 0 und 1 bzw. 0 und 100 Prozent. Um den OEE zu berechnen, werden die drei KPIs aus der Verfügbarkeit, Leistung sowie Qualität multipliziert. Wenn man also in allen Bereichen einen Wert von 90 Prozent erreicht, liegt man in der Overall Equipment Effectiveness 0,9 x 0,9 x 0,9 = 0,729, sprich bei 72,9 Prozent. Einen Wert nahe der 100 Prozent zu erreichen, ist äußerst schwer, wenn nicht sogar unmöglich. Ich wage zu behaupten, dass nicht einmal die bekannten Lean Management Vorreiter und Produktionsoptimierer von Toyota einen OEE Wert von 100 Prozent erreichen. Laut dem OEE Institut liegt der Wert in Unternehmen, die bisher keinen OEE erfasst haben, bei den ersten Messungen zwischen ca. 35 und 45 Prozent. Die Weltklasse liegt bei ca. 85 Prozent. Eine Verdoppelung der Produktivität ist also durchaus realistisch.
Bauchgefühl vs. harte Fakten:
Wichtig ist, mit dem Erfassen der Daten zu beginnen. Oftmals geht es in Unternehmen um die Entscheidung, in welche Maschinen künftig investiert wird. Hat man keine KPIs oder Aufzeichnungen zur Hand, lässt man sich oftmals vom berühmten Bauchgefühl leiten.
Kennen Sie die Situation: jede Controllerin/jeder Controller zieht sich aus dem ERP System die Reports die sie/er benötigt und sieht das als ihre/seine Wahrheit an. In einem gemeinsamen Meeting wird diskutiert, wessen Wahrheit nun wirklich die richtige ist und als Grundlage für Ankaufsentscheidungen, z.B. für das nächste millionenschwere Bearbeitungszentrum bzw. eine automatisierte Fertigungsstraße, dient.
Wie schaffen wir eine gemeinsame Wahrheit?
In einem gemeinsamen Workshop werden die KPIs und deren Datenbasis definiert. Hat man sich auf die Berechnung geeinigt, muss noch die Möglichkeit geschaffen werden, in die Entstehungsgeschichte Einblick nehmen zu können. Was hilft mir ein OEE Wert von zum Beispiel 38,79 Prozent, wenn ich nicht nachforschen kann, woran es liegt, dass der Wert so ist wie er ist?
Im Juli haben wir gemeinsam mit einem Produktionsunternehmen im Rahmen eines HACKATHONS ein Power BI Dashboard entwickelt. Dadurch lässt sich nun eine OEE auf allen Stufen der Produktion einfach und vor allem gleichartig über die Zeit darstellen und mit Power BI analysieren. Mit Hilfe dieses Dashboards lassen sich nun dringende Fragen einfacher beantworten: Muss und kann ich meine Maschinen effizienter machen und wie? Muss und soll ich neue Maschinen kaufen, um meine Produktion zu steigern? Worin liegt der (ungeplante) Hauptgrund für niedrige Effizienz?
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Mit Microsoft Power BI bringen wir Licht ins Dunkel!
Wir haben hier mit Microsoft Power BI sehr gute Erfahrung gesammelt, um einerseits KPIs zu berechnen, sie darzustellen und – was am wichtigsten ist – auch Nachforschungen anstellen zu können. Sind die Daten erfasst, ist es ein Leichtes, herauszufinden woran es hakt: fehlt z.B: kurzfristig Personal, Material oder warten wir auf Freigaben der Qualitätsabteilung? Geht eine Maschine oft ungeplant in Störung oder fällt gar der Strom aus? All das sind Informationen, die normalerweise in den Köpfen der Produktionsleitung, der Instandhaltung und vielen Weiteren verteilt sind. Mit Power BI geben wir dem Controlling bzw. dem Management ein Werkzeug, um die Daten aus diesen verschiedenen Köpfen anzuzapfen, zu sammeln und für Entscheidungen nutzbar zu machen.
Die Möglichkeiten gehen soweit, je Maschine ein Dashboard zu erstellen und damit mittels QR Code in Echtzeit die OEE KPIs der Maschine am Smartphone abzurufen. Diese kann der Produktionsleiter dann im Vorbeigehen ansehen und analysieren: Kann man einen Prozess zur Verbesserung der OEE automatisieren, oder doch in der Qualitätsabteilung mehr Personal einstellen, um die dortigen Messungen zu beschleunigen?
Also weg vom Bauchgefühl hin zur gemeinsamen Wahrheit, um Entscheidungen in Produktionen besser treffen zu können. Wir schaffen gemeinsam die Möglichkeit, diese Informationen aus Ihren Daten herauszufinden.
Das alles klingt interessant für Sie? Kontaktieren Sie uns, wir helfen Ihnen gerne, Ihre Prozesse messbar zu machen!
Links
- Weitere spannenden Beiträge und Links rund um Analytics und Power BI finden Sie hier.
- In diesem Webinar informiert Sie Wolfgang Straßer zum "Current State of Microsoft Reporting".
