Daily Production Management

Daily Production Management ist ein kontinuierlicher Leistungsverbesserungsprozess. Es stellt sicher, dass die Arbeit nach den besten Standards ausgeführt wird, um eine hohe Maschinenauslastung (OEE) zu erreichen. Jedes Ereignis wird Priorisiert, Kategorisiert und auf die Grundursache analysiert. Die darauf aufbauende Aktion führt in der Regel zu einer Änderung des bestehenden oder das Definieren eines neuen Standards.

Wir konzentrieren uns auf leistungsrelevante KPIs und den Aufbau von Fähigkeiten in den bestehenden Team an der Produktionslinie, um eine nachhaltige Implementierung zu gewährleisten. Maschinenbediener und mittleres Management werden befähigt tägliche Routinen und Standardarbeitsprozesse zu definieren, zu leben und zu verbessern. Die entsprechenden Methoden leiten sich aus der autonomen und präventiven Instandhaltung ab.

Die Daily Production Management Solution berücksichtigt den individuellen Reifegrad des Unternehmens und integriert die vorhandenen Bausteine aus dem Produktionssystem oder OE Initiativen. Eine Roadmap mit entsprechenden Arbeitspaketen begleitet den Prozess zur Operational Excellence.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

Unsere Kennzahlenberechnung unterscheidet sich von Standort zu Standort.

Wie passen disruptive Technologien wie IoT oder Smart Factory in meinen derzeitigen Prozess, und was ist der Return of Technology?

Obwohl wir viel Mühe in Operational Excellence investieren, blieb der OEE bei etwa 45 %.

Entscheidungen werden aufgrund von Erfahrungen getroffen und nicht basierend auf Daten.

Mein bester Mitarbeiter in der Produktion geht bald in den Ruhestand. Mit ihm geht sein gesamten Wissen.

Die Arbeitsteams teilen kein Wissen und sind nicht an zentrale Verbesserungen angeschlossen.

Zwischen den Mitarbeiter und Schichtteams findet kein Wissensaustausch statt, da es keine zentrales Verbesserungsmanagement gibt.

Übliche Herausforderungen, die wir im Produktionsmanagementsystem sehen.

Kommt Ihnen das bekannt vor?

  • Unsere Kennzahlenberechnung unterscheidet sich von Standort zu Standort.
  • Wie passen disruptive Technologien wie IoT oder Smart Factory in meinen derzeitigen Prozess, und was ist der Return of Technology?
  • Obwohl wir viel Mühe in Operational Excellence investieren, blieb der OEE bei etwa 45 %.
  • Entscheidungen werden aufgrund von Erfahrungen getroffen und nicht basierend auf Daten.
  • Mein bester Mitarbeiter in der Produktion geht bald in den Ruhestand. Mit ihm geht sein gesamten Wissen.
  • Die Arbeitsteams teilen kein Wissen und sind nicht an zentrale Verbesserungen angeschlossen.
  • Zwischen den Mitarbeiter und Schichtteams findet kein Wissensaustausch statt, da es keine zentrales Verbesserungsmanagement gibt.

Vorteile

Erhöhung der Transparenz und sicherer Entscheidungs-findung

Reduzierung der Anzahl der Stopps um 30 %

Reduzierung des Ausschusses um bis zu 60 %

Steigerung der Effizienz bis zu 15 % innerhalb von 12 Wochen

Erhöhung der Motivation auf Führungsebene und Shopfloor durch eigenverant-wortliches Arbeiten

Bis zu 70 % Verbesserung des MTBF (mittlere Maschinenlaufzeit)

Übliche Einsparungen pro Jahr und Anlage von über 1 Mio. Euro

Nachhaltige Ergebnisse durch leistungsstarke und autonome Teams in der Produktion

Wie es funktioniert

Wir initiieren Maßnahmen mit kurz- bis langfristiger Wirkung. Unser Ansatz basiert auf drei Phasen: Gewinnen von Transparenz, Analyse und Umsetzung.

Unser standardisierter Proof of Value (POV) ist für 2-3 Pilotlinien ausgelegt und dauert 14 Wochen. Der Rollout kann eigenständig durch die Organisation durchgeführt werden. Eine Leitfaden zur Umsetzung erfolgt dabei über die AIO-Plattform.

In der Transparenzphase erfolgt ein werden vorab die notwendigen Daten und Prozesse identifiziert. Weiter wird eine Bewertung des aktuellen Reifegrads durchgeführt um einen Startpunkt festzulegen. Im Anschluss werden je Benutzergruppe Dashboards eingerichtet, um den Leistungsgrad der Linie und die Einhaltung von Standardprozessen zu monitoren.

Innerhalb der Analysephase werden Ziele und Grenzwerte für jeden KPI definiert, um eine AI/ML-basierte Erkennung abnormaler Muster zu ermöglichen. Warnhinweise heben Anomalien hervor und fordern zum Handeln auf.

In der Implementierungsphase, fokussieren wir uns darauf die erhobenen Daten und Erkenntnisse zu nutzen und Verbesserungen im Standard angehen. Alle Aktivitäten werden von regelmäßigen Verlustanalysen begleitet um sicherzustellen, dass die Prozesszuverlässigkeit gegeben ist und Verbesserungspotenziale direkt an der Produktionslinie gehoben werden können. Dabei liegt der Fokus auf ungeplanten Stillständen.

Der Beratungsansatz zum Daily Production Management basiert auf unserer AIO-Plattform.

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Besseres tägliches Produktionsmanagement.

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