Maschinendaten erfassen: Welche Daten zählen (und welche Sie ignorieren können)
DBR77 Team · Veröffentlicht am
Erfassen Sie zuerst fünf Dinge von jeder Maschine: ihren Zustand (läuft, wartet oder steht), Stückzahlen, Taktzeit, Stillstandsgründe und Alarme. Energie, Schwingungen oder Prozesswerte kommen erst dazu, wenn Sie die Entscheidung benennen können, die sie verändern, die Person, die sie trifft, und den Schwellenwert, der sie auslöst.
Alles andere kann warten. Hier sehen Sie, welches Signal welche Entscheidung unterstützt und was Sie anfangs weglassen sollten.
Warum „wir haben schon IoT“ oft nichts verändert
Wenn ein Kunde Paweł Dera, CTO von DBR77, erzählt, dass er schon IoT hat, stellt er eine Frage: „Was haben Sie letzten Monat auf Basis der Daten aus dem System im Prozess geändert?“ Die Antwort ist oft Schweigen.
Die Daten fließen, Alarme kommen an und das Dashboard sieht beeindruckend aus, trotzdem fallen Entscheidungen weiterhin nach der Erfahrung der Bediener und nach „so haben wir es immer gemacht“. In den meisten dieser Werke sind die Daten selbst brauchbar. Es fehlen die Antworten auf drei Fragen, die zu Beginn niemand gestellt hat.
McKinsey stellte schon 2015 fest, dass die meisten IoT-Daten nicht genutzt werden: Auf einer Bohrinsel mit 30.000 Sensoren wurde nur etwa 1 % der Daten ausgewertet. Spätere Studien beschreiben das „Pilot-Fegefeuer“, in dem Projekte stecken bleiben, bevor sie skalieren.
Drei Fragen, die Sie vor der Datenerfassung beantworten sollten
Bevor Sie Sensoren oder Tags auswählen, beantworten Sie für die betreffende Linie drei Fragen:
- Welche fünf Kennzahlen zählen hier wirklich? Fünf, für die der Linienverantwortliche einen Plan ändern würde.
- Wer ist dafür verantwortlich, bei jeder davon zu handeln? Eine benannte Rolle in der aktuellen Schicht.
- Welcher Schwellenwert löst eine Maßnahme aus, nicht nur eine Benachrichtigung? Zum Beispiel erzeugt ein Stillstand über 5 Minuten eine Aufgabe für die Instandhaltung.
Die schriftlich festgehaltenen Antworten nennen wir den Entscheidungsvertrag. Ihn für eine Linie zu vereinbaren, ist der erste Schritt in den ersten 30 Tagen IoT in einem Brownfield-Werk.
Unsicher, welche fünf Kennzahlen zu Ihrer Linie passen?
In einer 30-minütigen Online-Demo zeigen wir, mit welchen Signalen DBR77 IIoT startet, und helfen Ihnen, den Entscheidungsvertrag für eine Linie zu skizzieren.
Die fünf Signale für den Start
Diese fünf decken die meisten Verfügbarkeits- und Leistungsverluste ab und lassen sich von fast jeder Maschine auslesen, auch von alten ohne PLC (SPS).
- Maschinenzustand. Läuft, wartet oder steht, mit Zeitstempel. Das Rückgrat von Verfügbarkeit und Reaktionszeit.
- Stückzahlen. Gesamt und, wo möglich, Gut- und Schlechtteile.
- Taktzeit. Tatsächlicher Takt im Vergleich zur idealen Taktzeit. Vorne definiert reduzierte Geschwindigkeit als langsameren Lauf als die theoretisch kürzeste Zeit zur Herstellung eines Teils.
- Stillstandsgründe. Vom Bediener an der Maschine aus einer kurzen Liste gewählt, damit sich jeder Stillstand einer Ursache zuordnen lässt.
- Alarme. Fehlercodes aus der PLC, wo vorhanden.
Erfassen Sie ein Signal nur, wenn Sie es an eine Entscheidung und eine Person koppeln können. An einer typischen Linie:
| Signal | Unterstützte Entscheidung | Wer handelt |
|---|---|---|
| Maschinenzustand (läuft, wartet, steht) | Sofort jemanden schicken oder einen unbeantworteten Stillstand eskalieren | Schichtleiter |
| Stückzahlen | Schichtplan anpassen oder Überstunden ansetzen | Produktionsplaner |
| Taktzeit im Vergleich zum Ideal | Werkzeug, Einstellungen oder Material an einer langsamen Maschine prüfen | Prozessingenieur |
| Stillstandsgründe | Den größten Verlust auswählen, der diese Woche behoben wird | Linienverantwortlicher, KVP-Team |
| Alarme und Fehlercodes | Den richtigen Techniker mit dem richtigen Ersatzteil schicken | Instandhaltung |
Gründe sind wichtiger, als die meisten Werke erwarten. Eine Studie mit OEE-Rohdaten von 884 Maschinen in 23 Unternehmen ergab, dass fast die Hälfte der erfassten Verluste nicht zugeordnet werden konnte, weil Verlustkategorien fehlten oder schlecht beschrieben waren. An einer Linie für Wellpappverpackungen war die Grunderfassung beim Stillstand (etwa zwei Sekunden pro Stillstand) ein Teil dessen, was die OEE von 61 % auf 70 % brachte.
Wann sich Energie-, Schwingungs- und Prozessdaten lohnen
Energie, Schwingungen, Temperatur und Druck sind nützlich, gehören an den meisten Linien aber in eine zweite Phase.
Nehmen Sie Energie dazu, wenn jemand danach handeln wird. Zum Beispiel eine Regel, dass wartende Maschinen nach 20 Minuten abgeschaltet werden, oder eine Tarifentscheidung, wann ein Ofen betrieben wird. ISO 50001 beschreibt Energiemanagement genauso: Daten nutzen, um Entscheidungen über den Energieeinsatz zu treffen.
Nehmen Sie Schwingungen an einigen kritischen Anlagen dazu, bei denen Ausfälle teuer sind und ein Techniker prüft, sobald ein Grenzwert überschritten wird. ISO 20816-1 beschreibt, wie man sie misst und bewertet.
Prozesswerte (Temperaturen, Drücke, Geschwindigkeiten) gehören in den Umfang, wenn sie Ausschuss bei einem bestimmten Produkt erklären.
Was Sie am Anfang ignorieren sollten
In der ersten Phase empfehlen wir, Folgendes wegzulassen:
- Jeden PLC-Tag, der nur „für alle Fälle“ erfasst wird. Tausende Tags verlangsamen die Einrichtung und verschütten die fünf Signale, die zählen.
- Hochfrequente Rohdaten ohne Anwendungsfall. Abtastung im Millisekundenbereich auf jeder Achse kostet Speicher und Aufmerksamkeit.
- Kennzahlen ohne Verantwortlichen. Ist in der Tabelle oben keine Rolle genannt, ist das Signal nicht bereit.
- Lange Grundlisten aus dem ERP. Bleiben Sie bei 10 bis 15 Gründen pro Maschinentyp, in den Worten der Bediener.
- Vorhersagemodelle, bevor eine saubere Ereignishistorie vorliegt. Vorhersagen brauchen zuerst Monate verlässlicher Zustands- und Grunddaten.
Rahmenwerke wie ISO 22400 definieren viele Fertigungskennzahlen. Am ersten Tag brauchen Sie nur wenige davon.
Von Signalen zu Entscheidungen
Ein Signal wird nützlich, wenn es Kontext trägt: welcher Auftrag, welche Schicht, welches Produkt, welcher Grund. Lesen Sie, warum Maschinendaten ohne Kontext nutzlos sind.
Die andere Hälfte ist die Reaktion: Jeder Alarm braucht einen benannten Empfänger und eine Eskalationsregel. In Warum IoT-Alarme in der Fertigung scheitern finden Sie Regeln für Weiterleitung und Eskalation, die funktionieren. Die DBR77 IIoT-Plattform macht aus jedem Alarm eine Aufgabe mit Verantwortlichem, sodass die dritte Frage des Entscheidungsvertrags im System selbst beantwortet ist.
Häufige Fragen
Welche Daten sollte man mindestens von einer Maschine erfassen?
Maschinenzustand mit Zeitstempeln, Stückzahlen, Taktzeit, Stillstandsgründe und, wo vorhanden, Alarme. Zusammen unterstützen sie OEE, Reaktionszeit und ein Stillstands-Pareto.
Können wir diese Daten von alten Maschinen ohne PLC erfassen?
Ja. Ein Edge-Gerät kann Signalsäule, Motorstrom oder einen Taktsensor auslesen, um Zustand und Stückzahlen zu erhalten. Den Stillstandsgrund ergänzt der Bediener auf einem Tablet an der Maschine.
Wie viele Kennzahlen sollte eine Linie anfangs verfolgen?
Fünf sind eine gute Obergrenze. Jede braucht einen Verantwortlichen und einen Schwellenwert, der eine Maßnahme auslöst. Können Sie nicht beides benennen, ist die Kennzahl nicht bereit.
Wann sollten wir Schwingungsüberwachung hinzunehmen?
Wenn eine kritische Anlage teure Ausfälle hat und ein Techniker bereit ist zu prüfen, sobald ein Grenzwert überschritten wird. Beginnen Sie mit wenigen solchen Anlagen.
Woran erkennen wir, dass die Daten genutzt werden?
Fragen Sie, was Sie letzten Monat auf Basis der Daten im Prozess geändert haben. Nennt die Antwort konkrete Maßnahmen, funktioniert das System als Entscheidungswerkzeug.
Fazit
Wenn Ihr Werk bereits Maschinendaten erfasst, stellen Sie Ihrem Team die Frage von Paweł Dera: Was haben Sie letzten Monat auf Basis dieser Daten im Prozess geändert? Kann niemand antworten, wählen Sie eine Linie, halten Sie den Entscheidungsvertrag für die fünf Startsignale schriftlich fest und stellen Sie Energie, Schwingungen und Prozesswerte zurück. Die Reihenfolge der Arbeiten für diese Linie beschreibt der Artikel über die ersten 30 Tage IoT in einem Brownfield-Werk.
Was wären bessere Daten an Ihrer Linie wert?
Geben Sie Schichten, Ausbringung und aktuelle OEE in den ROI-Rechner ein, um den Wert eines OEE-Punkts zu sehen. Das dauert etwa drei Minuten.
Quellen
- McKinsey Global Institute, The Internet of Things: Mapping the value beyond the hype (summary), 2015
- McKinsey & Company, IoT value set to accelerate through 2030, 2021
- Hedman, Subramaniyan, Almström (Chalmers, Procedia CIRP), Analysis of Critical Factors for Automatic Measurement of OEE, 2016
- Vorne, The Six Big Losses
- ISO, ISO 50001 Energy management
- ISO, ISO 20816-1 Mechanical vibration: measurement and evaluation of machine vibration, 2016
- ISO, ISO 22400-1 Key performance indicators for manufacturing operations management, 2014
- DBR77 IIoT Pilotdaten, Linie für Wellpappverpackungen (Kunde anonym), 2026