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oee.cloud: OEE-Optimierung einfach, schnell
mit Industrie 4.0 Technologie
– LeanAroundTheClock 2018 –
Jörn Steinbeck
Mannheim, 08. März 2018
Gefördert durch
Präsentiert auf
Überschrift
Institut für Produktivität, Aachen
+ …
Pragmatische, schnelle Lösungen zur Optimierung von 

Produktion und Logistik durch Industrie 4.0-Technologien
2
Beratung
Fußnote
Überschrift
OEE =
V x L x Q
3
Daten! Wir brauchen Daten! – Und zwar schnell!
Fallstudie: Fast Moving Consumer Goods Hersteller
4
• Hersteller von Fast Moving
Consumer Goods
• Heterogener Anlagenpark
von unterschiedlichen
Abfülllinien
• Monats-OEE unter 50%: 

Steigerung für neue 

Aufträge erforderlich
Das Unternehmen
• Wenig Daten vorhanden:
OEE nicht laufend ermittelt,
Stillstandszeiten hand-
schriftlich und geschätzt
• Verbesserungsmaßnahmen
mit Bauchgefühl identifiziert,
Potenzial unklar
• Zeit und Personal für hand-
schriftliche Ermittlung nicht
vorhanden
Das Problem
Fußnote
Überschrift


Nutzung von oee.cloud als minimalinvasive
Datenermittlung zur Identifikation von
Handlungsfeldern:
• Vollkommener Bypass: Messung Anlagen-
output, Übertragung via Mobilfunk,
Darstellung über www.oee.cloud; kein
Eingriff in die Anlage oder Unternehmens-
IT
• Installationsdauer: 20 min
• OEE-Daten stehen in Echtzeit zur
Verfügung
Die Lösung
5
oee.cloud sammelt mit eigener Hardware die OEE; Darstellung in Echtzeit
über den Browser
Technologie
6
Datenerfassung
Bottleneck Alert: Equipment
B3416 running on 81% since 10
minutes
Datenerfassung DatennutzungDatenspeicherung
Web

Server
Fußnote
Überschrift
Über den Sensor
erfasste OEE
Daten
Tägliche OEE mit
V x L X Q
7
Die Situation der Anlage wird über den Zeitraum von zwei Wochen
bewertet – Handlungsfeld sind Stillstandszeiten der Anlage
Ist-Situation auf Basis von Daten
8
Datenbasis 2 Wochen im 2-Schicht-Betrieb
OEE relativ niedrig
V > L ⇾ Optimierungsfokus
geplante und ungeplante
Stillstandszeiten
• Verlässliche Laufzeiten und OEE über
2 Wochen ermittelt
• Schwerpunkt der Verluste ist
Verfügbarkeitsgrad mit 56%
• Mittlere Reparaturzeit mit 45 min
ungewöhnlich lang
Arbeit mit der OEE
Mittlere Reparaturzeit
ungewöhnlich lang
Aber wo kommen die Stillstände bzw.
Verfügbarkeitsverluste her?
Fußnote
Überschrift
9
• Klassifizieren von Verlusten
in Echtzeit
• Verwendung von günstigen,
verfügbaren Consumer
Geräten
• Keine IT-Installation
erforderlich
Stillstandsgründe
10
Deutlich größte Einzelstörung,
größter Verbesserungshebel
Gleichverteilte Störungen
Auffällige
Häufigkeit
In KVP-Workshops werden die Optimierungen sofort umgesetzt;
Messung noch im Rahmen der Workshoparbeit erfolgt
Umsetzung: KVP-Workshop
11
• Team aus Linienmitarbeitern,
Instandhaltern und Prozess-
ingenieuren optimiert
gemeinsam den Prozess
• Sofortige Überprüfung der
Wirksamkeit
KVP-Workshop
Das Cockpit von oee.cloud ist der Einstieg in die visuell aufbereiteten
Berichte; Download-Möglichkeit für alle Daten
Zusammenfassung Analyse-Möglichkeiten
12
Im Analysecockpit können Widgets für
einzelne Berichte konfiguriert werden
Steigender Detaillierungsgrad durch
hineinklicken in die Berichte
Konfiguration von Art und Schwellwert
der Info- und Warnmeldungen
Download-Möglichkeit aller Messwerte
nach xls
Eine kleine Zusatzbox im WLAN macht ein Andon auf jedem Monitor
möglich
Andon Board
13
OEE-Auswertung durch künstliche Intelligenz wird mit Unterstützung der
Förderung „Mittelstand.innovativ!“ des Landes NRW in Umsetzung
Aktuelle Ausbaustufe KI
14
Auffällige Daten-
verläufe werden
durch künstliche
Intelligenz identifi-
ziert und dem
Prozessingenieur zur
weiteren
Untersuchung
vorgeschlagen
Aus einem Forschungsvorhaben ist ein Produkt mit breitem industriellen
Einsatz geworden
Auswahl aktueller Industriekunden
15
16
Prof. Dr.
Markus Focke
Geschäftsführer
tel +49 241 401 842 75

mobil +49 171 362 055 4
email focke@ifp-aachen.de
Dipl.-Ing.
Jörn Steinbeck
Geschäftsführer
tel +49 241 401 842 76

mobil +49 157 595 229 59
email steinbeck@ifp-aachen.de

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  • 1. oee.cloud: OEE-Optimierung einfach, schnell mit Industrie 4.0 Technologie – LeanAroundTheClock 2018 – Jörn Steinbeck Mannheim, 08. März 2018 Gefördert durch Präsentiert auf
  • 2. Überschrift Institut für Produktivität, Aachen + … Pragmatische, schnelle Lösungen zur Optimierung von 
 Produktion und Logistik durch Industrie 4.0-Technologien 2 Beratung
  • 4. Daten! Wir brauchen Daten! – Und zwar schnell! Fallstudie: Fast Moving Consumer Goods Hersteller 4 • Hersteller von Fast Moving Consumer Goods • Heterogener Anlagenpark von unterschiedlichen Abfülllinien • Monats-OEE unter 50%: 
 Steigerung für neue 
 Aufträge erforderlich Das Unternehmen • Wenig Daten vorhanden: OEE nicht laufend ermittelt, Stillstandszeiten hand- schriftlich und geschätzt • Verbesserungsmaßnahmen mit Bauchgefühl identifiziert, Potenzial unklar • Zeit und Personal für hand- schriftliche Ermittlung nicht vorhanden Das Problem
  • 5. Fußnote Überschrift 
 Nutzung von oee.cloud als minimalinvasive Datenermittlung zur Identifikation von Handlungsfeldern: • Vollkommener Bypass: Messung Anlagen- output, Übertragung via Mobilfunk, Darstellung über www.oee.cloud; kein Eingriff in die Anlage oder Unternehmens- IT • Installationsdauer: 20 min • OEE-Daten stehen in Echtzeit zur Verfügung Die Lösung 5
  • 6. oee.cloud sammelt mit eigener Hardware die OEE; Darstellung in Echtzeit über den Browser Technologie 6 Datenerfassung Bottleneck Alert: Equipment B3416 running on 81% since 10 minutes Datenerfassung DatennutzungDatenspeicherung Web
 Server
  • 7. Fußnote Überschrift Über den Sensor erfasste OEE Daten Tägliche OEE mit V x L X Q 7
  • 8. Die Situation der Anlage wird über den Zeitraum von zwei Wochen bewertet – Handlungsfeld sind Stillstandszeiten der Anlage Ist-Situation auf Basis von Daten 8 Datenbasis 2 Wochen im 2-Schicht-Betrieb OEE relativ niedrig V > L ⇾ Optimierungsfokus geplante und ungeplante Stillstandszeiten • Verlässliche Laufzeiten und OEE über 2 Wochen ermittelt • Schwerpunkt der Verluste ist Verfügbarkeitsgrad mit 56% • Mittlere Reparaturzeit mit 45 min ungewöhnlich lang Arbeit mit der OEE Mittlere Reparaturzeit ungewöhnlich lang Aber wo kommen die Stillstände bzw. Verfügbarkeitsverluste her?
  • 9. Fußnote Überschrift 9 • Klassifizieren von Verlusten in Echtzeit • Verwendung von günstigen, verfügbaren Consumer Geräten • Keine IT-Installation erforderlich Stillstandsgründe
  • 10. 10 Deutlich größte Einzelstörung, größter Verbesserungshebel Gleichverteilte Störungen Auffällige Häufigkeit
  • 11. In KVP-Workshops werden die Optimierungen sofort umgesetzt; Messung noch im Rahmen der Workshoparbeit erfolgt Umsetzung: KVP-Workshop 11 • Team aus Linienmitarbeitern, Instandhaltern und Prozess- ingenieuren optimiert gemeinsam den Prozess • Sofortige Überprüfung der Wirksamkeit KVP-Workshop
  • 12. Das Cockpit von oee.cloud ist der Einstieg in die visuell aufbereiteten Berichte; Download-Möglichkeit für alle Daten Zusammenfassung Analyse-Möglichkeiten 12 Im Analysecockpit können Widgets für einzelne Berichte konfiguriert werden Steigender Detaillierungsgrad durch hineinklicken in die Berichte Konfiguration von Art und Schwellwert der Info- und Warnmeldungen Download-Möglichkeit aller Messwerte nach xls
  • 13. Eine kleine Zusatzbox im WLAN macht ein Andon auf jedem Monitor möglich Andon Board 13
  • 14. OEE-Auswertung durch künstliche Intelligenz wird mit Unterstützung der Förderung „Mittelstand.innovativ!“ des Landes NRW in Umsetzung Aktuelle Ausbaustufe KI 14 Auffällige Daten- verläufe werden durch künstliche Intelligenz identifi- ziert und dem Prozessingenieur zur weiteren Untersuchung vorgeschlagen
  • 15. Aus einem Forschungsvorhaben ist ein Produkt mit breitem industriellen Einsatz geworden Auswahl aktueller Industriekunden 15
  • 16. 16 Prof. Dr. Markus Focke Geschäftsführer tel +49 241 401 842 75
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