AI & BI Use-Case · Industrial AI

Produktionslinien-OEE

Verfügbarkeit, Leistung und Qualität in Echtzeit messen.

Worum es geht

OEE-Monitoring für Produktionslinien verknüpft Maschinendaten mit Qualitäts- und Planungsdaten. Schwachstellen werden sichtbar und Verbesserungspotenziale quantifiziert.

  • Höhere Effizienz
  • Mehr Transparenz
  • Schnellere Prozesse
Business Case & ROI
+15 %

OEE

−10 %

Stillstände

6 Mon.

Amortisation

x 3

Reaktionsgeschwindigkeit

Berechnet aus Mehrproduktion durch höhere OEE und geringeren Stillstandskosten.

Unser Vorgehen
  1. 01

    Datenintegration

    Daten aus ERP, MES und weiteren Quellen für Produktionslinien-OEE zusammenführen.

  2. 02

    Datenqualität

    Daten bereinigen, harmonisieren und auf Plausibilität prüfen.

  3. 03

    Modellentwicklung

    Produktionslinien-OEE-Modell auf historischen Daten trainieren und validieren.

  4. 04

    Pilot

    Produktionslinien-OEE in einem Bereich erproben und Feedback einholen.

  5. 05

    Rollout

    Lösung skalieren und in operative Prozesse integrieren.

5

Schritte

6

Datenquellen

4

Stakeholder

Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.

Welche Daten wir brauchen

MES-Daten

Produktionsaufträge, Rückmeldungen und Maschinendaten.

Maschinendaten

Zustand, Parameter und Produktionszähler.

Qualitätsdaten

Prüfergebnisse, Laborwerte und Reklamationen.

Auftragsdaten

Kundenaufträge, Positionen und Termine.

Personal-/HR-Daten

Schichtpläne, Qualifikationen und Fehlzeiten.

Wartungsdaten

Störungen, Wartungen und Ersatzteilverbrauch.

Stakeholder
  • Produktionsleiter

    Nutzt Erkenntnisse direkt im Tagesgeschäft.

  • Instandhaltung

    Plant Wartungen und Ersatzteile gezielt.

  • Qualitätsmanagement

    Sichert Einhaltung von Standards und Vorschriften.

  • Controlling

    Quantifiziert Effekte und unterstützt Budgetierung.

Typische Mehrwerte
01

Höhere Effizienz

02

Mehr Transparenz

03

Schnellere Prozesse

04

Bessere Planung

05

Höhere Verfügbarkeit

Hebel der Datenplattform

Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.

Zentrale Datenplattform

Echtzeit-Datenintegration

Skalierbare Analyse-Pipelines

Wiederverwendbare Datenprodukte

Datenplattform aufbauen
Synergien & positive Nebeneffekte

Predictive Maintenance

Sensordaten liefern Verschleißindikatoren.

Predictive Quality

Gleiche Daten zeigen Qualitätsabweichungen.

Energieoptimierung

Prozessdaten ermöglichen bedarfsgerechte Energiesteuerung.