Prozessparameter-Optimierung
Die besten Maschineneinstellungen datenbasiert finden.
Prozessparameter-Optimierung nutzt historische Produktionsdaten, um optimale Einstellungen für Durchsatz, Qualität und Energieverbrauch zu ermitteln. Statt Erfahrungswerten einzelner Mitarbeiter entstehen datengestützte Empfehlungen. Das reduziert Varianz und steigert die Ausbeute.
- Höhere und stabilere Ausbeute
- Weniger Abhängigkeit von Erfahrungswissen Einzelner
- Reduzierter Energie- und Materialverbrauch
Ausbeute
Prozessvarianz
Amortisation
Energieverbrauch je Einheit
Berechnet aus aktueller Ausbeuteschwankung je Linie und dem Potenzial optimierter Parametersätze.
- 01
Zielgrößen definieren
Gemeinsam mit Prozessingenieuren Optimierungsziele festlegen.
- 02
Datenaufbereitung
Parameter- und Ergebnisdaten aus MES und Historian bündeln.
- 03
Optimierungsmodell
Zusammenhänge zwischen Parametern und Zielgrößen modellieren.
- 04
Simulation von Szenarien
Parametersätze virtuell testen, bevor sie live gehen.
- 05
Einführung im Betrieb
Empfehlungen schrittweise mit Bedienern validieren.
Schritte
Datenquellen
Stakeholder
Vom ersten Datenzugriff bis zum produktiven Betrieb – jeder Schritt liefert ein greifbares Zwischenergebnis.
MES-Prozessparameter
Ist-Einstellungen je Auftrag und Charge.
Historian-Zeitreihen
Kontinuierliche Prozessdaten über die Zeit.
Qualitätsergebnisse
Zielgrößen zur Bewertung der Parametersätze.
Energiemessdaten
Verbrauch je Prozessschritt.
Materialdaten
Chargenspezifische Eigenschaften als Einflussgröße.
Bedienereingaben
Manuelle Korrekturen als zusätzliches Signal.
Prozessingenieure
Erhält belastbare Optimierungsvorschläge statt Bauchgefühl.
Produktionsleitung
Sieht Ausbeute- und Effizienzsteigerungen messbar.
Energiemanagement
Profitiert von reduziertem spezifischem Verbrauch.
Schichtpersonal
Erhält klare Handlungsempfehlungen im Leitstand.
Höhere und stabilere Ausbeute
Weniger Abhängigkeit von Erfahrungswissen Einzelner
Reduzierter Energie- und Materialverbrauch
Schnellere Einarbeitung neuer Bediener
Objektive Basis für Prozessentscheidungen
Mit sauberer Dateninfrastruktur wird dieser Use-Case schneller, günstiger und stabiler.
Einheitliche Datenbasis aus MES, Historian und Energie
Schnelle Simulation neuer Parametersätze ohne Produktionsrisiko
Wiederverwendbare Optimierungslogik für neue Linien
Automatisierte Empfehlungen direkt im Leitstand
Predictive Quality
Optimierte Parameter senken direkt die Ausschussrate.
Energieoptimierung
Gleiche Modelle liefern auch Energieeinsparpotenziale.
Digital Twin
Optimierte Parameter lassen sich im Zwilling weiter testen.