BI-Infrastruktur für die Auswertung der Maschinensteuerungssysteme

Business-Discovery bei Daimler

Daimler analysiert die Effizienz seiner weltweiten Produktionsanlagen mit Qlikview.

Unterschiedliche BI-Werkzeuge gehören bei Daimler seit Jahren zum IT-Inventar, um Entscheidungen rund um die stetige Optimierung der Entwicklung und Produktion von Kraftfahrzeugen aufgrund fundierter Analysen und Reports treffen zu können. Dies gilt auch für die Produktions- und Montageanlagen bei Daimler, deren Auslastung, Wartungszyklen und Effizienz permanent und genau auf reibungslose Produktionsabläufe oder Kostenaspekte hin justiert sein müssen.

Weltweiter Einsatz auf zentraler Shared-Service-Plattform


Die seit 2010 gemachten positiven Erfahrungen mit Dashboards, Reports und Datenanalysen auf Basis der Business-Discovery-Lösung Qlikview in diversen Projekten sollten nun in eine zentralisierte BI-Infrastruktur für die Auswertung der konzernweiten Maschinensteuerungssysteme münden. Die 2011 etablierte Shared-Service-Plattform als Technologiebasis sollte nun auch für die Überprüfung von Maintenance-Daten, Störbetrachtungen, Fehlerhäufigkeit sowie der Unter- und Überschreitung von Taktzeiten und Pufferständen der global verteilten Produktions- und Montageanlagen verwendet werden.

Als Datenquelle für die angesprochenen Analysen dienen die Leittechniksysteme, die bei Daimler im Einsatz sind. Das Vorsystem war hier aufgrund mangelnder Flexibilität, hoher Anpassungskosten und des großen Datenvolumens das in den Leittechniksystemen generiert wird und permanent wächst, kein geeignetes Werkzeug. Die neue Lösung hingegen bietet die Möglichkeit, Daten aus unterschiedlichen Leittechniksystemen zu verknüpfen und auszuwerten. Über die Business-Discovery-Plattform wird nun erstmals ein einheitlicher Datenbestand pro Werk auswertbar. Somit sollen alle Beteiligten von einer „Single Source of Truth“ profitieren, über die gleichen Kennzahlen sprechen und auf die Konsistenz der Daten vertrauen können. Auch Auswertungen aus unterschiedlichen Teilen des Werks sind so möglich. Beispielsweise können sich Mitarbeiter aus Rohbau, Lackierung und Montage nun leichter über Optimierungspotentiale austauschen. Vorstellbar ist, dass in Zukunft auch werksübergreifende Analysen relevant werden.

Effizienzgewinnen durch Reduktion des Fehlerrisikos

Die Ablösung des Vorsystems durch Qlikview führte laut Hersteller zu Effizienzgewinnen durch Reduktion des Fehlerrisikos sowie des manuellen Aufwands. Auch der Entwicklungsaufwand sei mit QlikView reduziert worden, da Erweiterungen oder Anpassungen der Applikationen für alle Werke in einem Schritt durchgeführt werden können. Dadurch ergeben sich geringere Betriebs- und Wartungskosten.

Bei der Entwicklung für eine Qlikview-Applikation zeigt sich das IT-Management bei Daimler überzeugt: „Der Entwicklungsaufwand einer entsprechenden Applikation im Verhältnis zu traditionellen Werkzeugen beträgt rund eins zu drei“, so Jörg Oeding, verantwortlicher Teamleiter für Business Intelligence der Mercedes-Benz Aufbauwerke. Da alle Systeme über ein Frontend angezeigt werden und die Bedienung intuitiv erfolge, sei auch der Schulungsaufwand entsprechend gering.

Daimler hat sich entschieden, die Applikationen modular aufzubauen. Das hat einen entscheidenden Vorteil: Je nachdem, ob ein Werk nach taktzeitbasierter (Vergleich von Soll und Ist Taktzeiten) oder meldungsbasierter (Analyse der Dauer von Störzeiten aus Meldungen) Verfügbarkeitsrechnung steuert, können die entsprechenden Teile der Applikation aktiviert oder außer Acht gelassen werden.

Anhand dieser Informationen ist Daimler in der Lage, die produzierte Stückzahl einzuordnen, An- und Ablaufzeiten zu beurteilen oder Standzeiten von Maschinen zu verkürzen. So kann der Hersteller Verfügbarkeiten von Anlagen erhöhen und Wartungszeitpunkte und Materialbereitstellung optimal terminieren.

Analysen komplexer Zusammenhänge bei schnellen Antwortzeiten


Im Gegensatz zum operativen System ermöglicht das Tool auch Langzeitauswertungen, wenn es etwa um die detaillierte Analyse von Karossenpuffern geht. Die Auswertungen geben Aufschluss darüber, ob Prozess A Material zu langsam liefert oder Prozess B Material zu langsam abnimmt. Diese Funktionalität ergänzt Standardauswertungen, die für das tägliche Monitoring, etwa im Rahmen der Schichtübergabe, durchgeführt werden.

Die Software wird bei Daimler vornehmlich von zwei Gruppen angewendet: Die „Blue Collar Worker“ erhalten bei Schichtübergabe einen Überblick zu Ausfallzeiten, Störursachen, Fehlermeldungen und Auffälligkeiten. Im Rahmen der Predictive Maintenance erhält die zweite Anwendergruppe, die „Instandhaltern“, erstmals einen gewerkeübergreifenden Blick auf alle Auffälligkeiten: Teile, die häufig Probleme bereiten, lassen sich austauschen, noch bevor Qualitätsmängel oder Stillstände der Anlagen entstehen. Auch diese Erkenntnisse konnten früher nur stichprobenartig gewonnen werden. „Während früher mit Werkzeugen wie Excel aufgrund der teils erheblichen Datenmenge nur kurze Phasen analysiert werden konnten, ermöglicht Qlikview auch Analysen komplexer Zusammenhänge bei schnellen Antwortzeiten“, so Dominik König.

Ziel des Projektes ist ein Roll-out über alle Montagewerke weltweit mit bis zu 3.000 Anwendern.

www.qlik.com/de

www.daimler.com/de

Bildquelle: Daimler AG

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