Schichtende. Die Fortschrittsmeldung wird an den Meister übergeben. Diese ist jedoch veraltet – denn das Ergebnis liegt mehr als sechs Stunden zurück. Ohne aktuelle Daten kann auch das APS (Advanced Planning and Scheduling)-System keine optimale Planung liefern. Eine Kettenreaktion. Gerade in der Industrie 4.0 steht und fällt alles mit nutzbringenden Daten. Die Lösung: Livedatenerfassung in der Fertigung.
Datenerfassung und -verarbeitung bilden die Basis für die Industrie 4.0. Dies umfasst die Erhebung und Auswertung von Daten zu Prozessen, Qualität, Produkten, personellen Ressourcen und vieles mehr.
ERP (Enterprise-Resource-Planning)-Systeme fungieren dabei als Baustein für die Abbildung aller Geschäftsprozesse. Klassischen ERP-Systemen sind bei der realistischen Planung von Fertigungsprozessen unter Berücksichtigung aller erforderlichen Parameter oft Grenzen gesetzt. Hierfür sind APS-Systeme zur Feinplanung und Kapazitätsplanung aller Produktionsressourcen – Personal, Material, Maschinen sowie Terminvorgaben – prädestiniert. Sie verknüpfen die Produktions- mit der Managementebene. Intelligente Systeme wie GANTTPLAN von DUALIS sind dabei in verschiedene MES- und ERP-Lösungen integrierbar.
Während das ERP-System die Geschäftsprozesse abbildet und das APS-System die Planungen berechnet, ermöglicht das MES (Manufacturing Execution System) in diesem Dreigestirn unter anderem die Maschinendatenerfassung. Ein intelligentes MES wie beispielsweise von iTAC kann heute auf Maschinenebene Echtzeitdaten erfassen, z.B. über eine direkte Maschinenanbindung. Je besser die Datenerfassung erfolgt (in kurzen Intervallen), desto günstiger ist dies für die Planung bzw. Genauigkeit.
Intelligente MES werden außerdem künftig in die Zukunft schauen können. Das Stichwort lautet Predictive Maintenance. Dabei melden Sensoren Daten und es werden Vorhersagen möglich. Mit den Daten können Rückschlüsse für einen optimierten Produktionsablauf und vorbeugende Wartungen getroffen werden.
So spielen ERP, APS und MES sinnvoll zusammen und ermöglichen zuverlässige Vorhersagen in den zunehmend komplexen und von Big Data bestimmten Produktionsabläufen. Daraus ergibt sich eine Optimierung in der gesamten Lieferkette. Das Ergebnis: keine veralteten Daten mehr zum Schichtende, sondern intelligente Prozesse mit Daten in Echtzeit.
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