Lebensmittel & Getränke

IIoT-basiertes Produktionsleitsystem

Die Herausforderung: Eine Produktionslinie zur Auftragsfertigung umfasst verschiedene, teils ältere Bestandsmaschinen. Zur Vorbeugung nicht planbarer Störfälle sollen Produktionskennzahlen kontinuierlich überwacht werden. Die Einführung eines klassischen MES wird jedoch als zu aufwändig und damit unwirtschaftlich bewertet.

Unsere Lösung: fine|moniToR lässt sich innerhalb kürzester Zeit als kostengünstige Produktionsleitsystem-Alternative auch in betagte Bestandsanlagen integrieren. Durch umfassende Verfügbarkeit und dezentralisierte Bereitstellung aktueller Prozesskennzahlen profitiert der Anlagenbetreiber von erhöhter Reaktionsfähigkeit bei auftretenden Abweichungen sowie einer optimierten Auftragsplanung.

Maschinennahe Datenvorverarbeitung

Die Herausforderung: Ein Lebensmittelhersteller möchte seine vorhandenen Maschinendaten zur Analyse nutzen. Das Volumen und die Vielfalt der Daten erschwert jedoch die echtzeitnahe Informationsextraktion. 

Unsere Lösung: fine|iioT dient zunächst der Synchronisation von Maschinendaten unterschiedlicher Quellen. Um das Netzwerk zu entlasten, werden die Daten maschinennah voranalysiert und nur relevante Informationen über das Netzwerk geschickt. Daraus resultiert eine deutliche Erhöhung des Informationsgehalts und der Datenqualität. Die standardisierten Daten sind damit für eine Vielzahl von Anwendungsfällen optimal vorbereitet.

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Pharma & Kosmetik

Transparenzsteigerung durch Maschinendatenerfassung

Die Herausforderung: Die Produktionslinie eines Kosmetikherstellers besteht hauptsächlich aus älteren Anlagen, so dass bspw. der aktuelle Zustand nur lokal an der Maschine einsehbar ist. Der Kunde möchte die Transparenz über die Auftragsabwicklung in der Produktion erhöhen sowie auch aus der Ferne überwachen können.

Unsere Lösung: fine|iioT verschafft den nötigen Zugriff auf Maschinendaten. Die Produktionslinie kann dezentral überwacht und alle Ereignisse protokolliert werden, z. B. Anlagenstatus und Störfälle. Der Hersteller profitiert von einer schnelleren Reaktionszeit bei Abweichungen sowie von einer zuverlässigeren Auftragsplanung.

Entscheidungsfindung bei der Produktionserweiterung

Die Herausforderung: Ein Kosmetikhersteller nimmt zur Kapazitätserweiterung eine zusätzliche Produktionslinie in Betrieb. Trotz baugleicher Komponenten kann aufgrund erhöhten Ausschusses nicht die gewohnte Produktivität erzielt werden.

Unsere Lösung: Die Durchführung eines Benchmarks mittels fine|anaLYTics offenbart Diskrepanzen in einzelnen Teilprozessschritten, die sich nach gezielter Untersuchung auf mangelhafte Systemparametrierung zurückführen lassen. Mit entsprechender Nachjustierung kann die Gesamtanlageneffektivität (OEE) innerhalb kürzester Zeit erheblich gesteigert werden.

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Papier & Verpackung

Informationsanreicherung eines Produktionsleitsystems

Die Herausforderung: Für eine variantenreiche Serienproduktion im Chargenprozess wird ein Produktionsleitsystem (MES) zur Auftragsverwaltung und Personalplanung eingesetzt. Die Datenerfassung während der Auftragsabwicklung ist stark von manueller Informationseingabe und Dokumentation geprägt und unzuverlässig und fehleranfällig.

Unsere Lösung: Mit fine|moniToR werden auf Basis einer IIoT-Infrastruktur zusätzliche Informationen durch Maschinen- und Prozessdatenauswertung erfasst und dokumentiert. Über Schnittstellen zur vorhandenen Produktionsdaten- und Auftragsverwaltung werden bestehende Datenbanken um wertvolle Informationen aufgewertet und manuelle, fehleranfällige Dokumentationsaufgaben automatisiert.

Optimierung eines Produktionsprozesses

Die Herausforderung: Bei der Herstellung von Unterhaltungselektronik unterliegen die sequentiellen Fertigungsschritte hohen Taktzeitschwankungen. Die Einhaltung von Produktionszielen und die unterbrechungsfreie Lieferkette sind gefährdet.

Unsere Lösung: Mit fine|anaLYTics wird ein digitaler Prozess-Zwilling trainiert, der eine statistische und visuelle Auswertung der Taktzeitvarianzen einzelner Prozesschritte ermöglicht. Die Störung eines Produktionsschritts wird über bisher unentdeckte Ausreißer identifiziert sodass die Ursache zielgerichtet beseitigt werden kann. Der Prozess kann folglich stabilisiert und die Produktivität um 15% gesteigert werden.

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