Effiziente Analyse von Produktionsprozessen – Der Weg zu messbaren Verbesserungen

Produktionsanalyse heute: Warum manuelle Erfassung an Grenzen stößt

In der modernen Fertigung sind Transparenz und schnelle Reaktionsfähigkeit entscheidend für Wettbewerbsfähigkeit. Dennoch arbeiten viele Unternehmen noch mit Excel-Tabellen, manuellen Berichten oder Insellösungen: Daten werden verzögert erfasst, Zusammenhänge bleiben verborgen, und Entscheidungen basieren auf unvollständigen Informationen. Die Folge sind ungeplante Stillstände, versteckte Engpässe und ungenutztes Optimierungspotenzial.

Die effiziente Analyse von Produktionsprozessen erfordert eine systematische, datengetriebene Herangehensweise. Das MES (Manufacturing Execution System) bildet die zentrale Steuerungs- und Auswertungsebene der Produktion. BDE und MDE sind funktionale Erfassungsbereiche, über die Produktions- und Maschinendaten strukturiert erhoben und dem MES in Echtzeit zur Verfügung gestellt werden.

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Was ist MES – und welche Rolle spielen BDE und MDE?

Das Manufacturing Execution System (MES) bildet die führende operative Ebene zwischen ERP und Shopfloor. Es aggregiert Daten aus BDE und MDE, stellt sie in Produktionskontext, berechnet relevante KPIs und ermöglicht eine datenbasierte Steuerung der Fertigung.

Betriebsdatenerfassung (BDE) ist ein zentrales Modul innerhalb eines MES und ermöglicht die strukturierte Erfassung manueller Rückmeldungen direkt am Shopfloor. Mitarbeitende melden über Terminals unter anderem Auftragsstarts, Mengen, Stillstände oder Qualitätsabweichungen. Die Daten stehen dem MES in Echtzeit und in einheitlicher Struktur zur Verfügung – ein klarer Fortschritt gegenüber papierbasierten oder nachträglichen Erfassungen.

Maschinendatenerfassung (MDE) ergänzt die manuelle Rückmeldung als weiteres MES-Modul durch die automatische Anbindung von Maschinen und Anlagen. Über Schnittstellen werden Betriebszustände, Lauf- und Stillstandszeiten, Prozessparameter sowie – abhängig von der technischen Integration – weitere Messwerte erfasst.

Erst die Kombination aus BDE und MDE im MES ermöglicht ein konsistentes und vollständiges Bild der Produktion und bildet die Grundlage für belastbare Analysen und fundierte Entscheidungen.

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Der Wandel zu datengetriebener Produktionsanalyse

Mit einem MES wird Prozessanalyse nicht nur digital abgebildet, sondern strategisch weiterentwickelt. Die integrierten Module BDE und MDE erfassen automatisch Daten, die direkt aus der laufenden Fertigung stammen und im MES zusammengeführt werden.

Erfasst werden unter anderem:

• Reale Laufzeiten und Taktzeiten
• Stückzahlen und Ausschussmengen
• Stillstandsursachen und -dauern
• Prozessparameter (Temperatur, Druck, Geschwindigkeit)
• Qualitätsdaten und Prüfergebnisse
  

Diese Transparenz wird durch BDE und MDE geschaffen. Die Daten bilden die Basis für strukturierte Analysen wie Engpassidentifikation, Stillstandsauswertung oder OEE-Optimierung.

Echtzeitdaten vs. manuelle Erfassung: Was macht den Unterschied?

Der entscheidende Unterschied liegt nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern in der Handlungsfähigkeit. Echtzeitdaten ermöglichen proaktives Handeln statt reaktiver Problembehandlung.

Für Verantwortliche in Produktion und Planung bedeutet das:

• Probleme werden sichtbar, während sie entstehen – nicht erst Stunden oder Tage später
• Zusammenhänge sind erkennbar – etwa zwischen Schichtwechsel und Qualitätsschwankungen
• Entscheidungen basieren auf Fakten – nicht auf Schätzungen oder Erinnerungen
  

In der Lebensmittelproduktion zeigt sich dieser Vorteil besonders deutlich: Temperaturabweichungen oder Prozesszeitüberschreitungen müssen sofort dokumentiert werden. Manuelle Erfassung birgt Risiken durch Übertragungsfehler oder vergessene Einträge. Automatische Systeme gewährleisten lückenlose Rückverfolgbarkeit und Compliance.

Im Maschinenbau mit komplexer Variantenfertigung ermöglicht die Echtzeiterfassung präzise Nachkalkulationen und realistische Angebote basierend auf tatsächlichen Bearbeitungszeiten.

Wie funktioniert Engpassanalyse in der Praxis?

Engpässe begrenzen den gesamten Produktionsdurchsatz und sind oft schwer zu identifizieren. Eine systematische Engpassanalyse basiert auf der Erfassung von Durchlaufzeiten, Wartezeiten und Auslastungen an allen relevanten Stationen.

Das MES visualisiert diese Daten und identifiziert automatisch:

• Stationen mit überdurchschnittlich langen Bearbeitungszeiten
• Bereiche mit häufigen Wartezeiten
• Schwankungen zwischen Schichten oder Produktvarianten

Durch Korrelation mit Auftragsdaten, Personalbesetzung und Materialverfügbarkeit lassen sich die wahren Ursachen eingrenzen. Ist eine Maschine überlastet? Fehlen qualifizierte Mitarbeiter? Gibt es Materialengpässe?

Mit diesen Erkenntnissen können gezielte Maßnahmen entwickelt werden:

• zusätzliche Kapazitäten schaffen
• Prozesse umgestalten
• Pufferbestände anpassen

Die Wirkung jeder Maßnahme lässt sich anschließend quantifizieren.

Stillstandsanalyse: Wie lassen sich ungeplante Stillstände reduzieren?

Ungeplante Stillstände gehören zu den kostspieligsten Problemen in der Fertigung. Eine effektive Stillstandsanalyse kategorisiert alle Unterbrechungen nach Ursachen, Dauer und Häufigkeit.

Das System erfasst nicht nur, dass eine Maschine steht, sondern auch:

• Warum – technischer Defekt, Materialfehler, Werkzeugwechsel, Qualitätsproblem
• Wie lange – von Kurzstillständen bis zu mehrstündigen Ausfällen
• Wann – Muster nach Schicht, Wochentag oder Produktwechsel

Die Auswertung zeigt typische Muster auf: Wiederkehrende technische Probleme deuten auf Wartungsbedarf hin, häufige Rüstvorgänge auf suboptimale Losgrößenplanung, organisatorische Stillstände auf Prozessschwächen.

In Automotive-Zulieferunternehmen, wo Prozesssicherheit und Taktoptimierung entscheidend sind, ermöglicht die Stillstandsanalyse präzise Verfügbarkeitsprognosen und vorausschauende Wartung durch kontinuierliche Prozessdatenerfassung.

Welche KPIs sind wichtig – und wie werden sie automatisch berechnet?

Overall Equipment Effectiveness (OEE)

Die OEE ist die zentrale Kennzahl zur Bewertung von Anlageneffektivität. Sie kombiniert drei Dimensionen:

• Verfügbarkeit – wie viel Zeit steht die Anlage tatsächlich zur Verfügung?
• Leistung – wie schnell produziert die Anlage im Verhältnis zur Sollgeschwindigkeit?
• Qualität – wie viele Gutteile entstehen im Verhältnis zur Gesamtproduktion?

Langjährige gbo datacomp-Kunden verzeichnen nach der Implementierung durchschnittliche OEE-Steigerungen von bis zu 38%. Diese signifikanten Verbesserungen entstehen durch die zentrale Datendrehscheibe des MES, die Transparenz schafft, schnellere Entscheidungen ermöglicht und Prozesse durch Echtzeitmonitoring optimiert.

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Ausschussquote und First-Pass-Yield

Die Ausschussquote misst den Anteil fehlerhafter Produkte. Der First-Pass- Yield zeigt, wie viele Produkte ohne Nacharbeit die Qualitätsprüfung passieren. Beide Kennzahlen sind direkt mit Kosten verbunden: Jedes Ausschussteil verbraucht Material, Maschinenzeit und Energie ohne Ertrag.

Taktzeiten und Durchlaufzeiten

Taktzeiten messen die Zeit zwischen zwei aufeinanderfolgenden Einheiten und zeigen, wie gut theoretische Kapazitäten ausgeschöpft werden. Durchlaufzeiten umfassen die gesamte Zeit vom Auftragsstart bis zur Fertigstellung inklusive Wartezeiten und Transport.

Lange Durchlaufzeiten bei kurzen Bearbeitungszeiten deuten auf organisatorische Ineffizienzen hin. In der Praxis zeigt sich: Der Einsatz von gboMES verkürzt Durchlaufzeiten um bis zu 19% durch Automatisierung und Optimierung von Produktionsabläufen. Die frühzeitige Erkennung von Wartungsthemen verhindert ungeplante Stillstände und optimiert die Maschinenauslastung. Die papierlose Fertigung reduziert manuelle Prozesse und sorgt für Zeitersparnis, höhere Datengenauigkeit und gesteigerte Transparenz.

Rüstzeiten

In der Variantenfertigung spielen Rüstzeiten eine zentrale Rolle. Die Erfassung zeigt, wo Standardisierung, bessere Werkzeugvorbereitung oder Schulung Verbesserungen bringen können.

Durchgängig integrierte Analyse statt Insellösungen

Ein modernes MES integriert alle Analyseprozesse zentral. Produktionsdaten, Qualitätsinformationen, Maschinenzustände und Auftragsdaten stehen in einem System zur Verfügung und sind eindeutig zugeordnet.

In Zeiten von Industrie 4.0 und IoT ist gboMES das zentrale Bindeglied zwischen ERP, PPS und anderen Produktionssystemen. Durch die Vernetzung werden manuelle Eingriffe minimiert, was Fehler reduziert und die Produktionsgeschwindigkeit steigert. Der disziplinübergreifende Datenfluss führt sämtliche Echtzeitinformationen aus allen Produktionsbereichen zentral zusammen. 8

Dadurch arbeiten alle Beteiligten mit derselben Datenbasis:

• Produktionsleiter sehen aktuelle Auslastungen und Engpässe
• Qualitätsverantwortliche erkennen Abweichungen in Echtzeit
• Instandhaltung erhält frühzeitige Hinweise auf Probleme
• Geschäftsführung verfügt über konsolidierte KPIs für strategische Entscheidungen

Manuelle Listen, Medienbrüche oder parallele Systeme werden überflüssig. Alle relevanten Informationen liegen konsistent und strukturiert vor – die Grundlage für schnelle, fundierte Entscheidungen.

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Praxisbeispiel: Hans Berg GmbH – 80% weniger Störquellen in der Automotive-Fertigung

Hans Berg, Markt- und Technologieführer in der Anschlusstechnik und Produzent von Präzisions- und Sicherheitskomponenten für die Automobilindustrie, stellte in der Fertigung von Fahrwerks- und Airbag- Komponenten eine kritische Differenz fest: Die theoretische Taktzeit stimmte nicht mit der tatsächlich produzierten Stückzahl überein.

Das Problem: Maschinenstopps unter zehn Minuten wurden nicht erfasst, Störungsursachen blieben unklar. Eine gezielte Optimierung war unmöglich.

Die Lösung: Hans Berg implementierte gboMES mit zweistufiger Erfassungslogik. Maschinen wurden über SPS-Bausteine angebunden und unterscheiden automatisch zwischen „in Produktion" und „Stillstand". Bei Taktzeit-Überschreitungen setzt das System die Maschine auf „undefinierte Unterbrechung" – der Werker gibt mit zwei Klicks am Terminal den Grund ein.

Messbare Ergebnisse:

• Reduktion der Störquellen um über 80%
• Verbesserung der Taktzeit um 20%
• Vollständige Transparenz über alle Produktionsstillstände

Dashboards in den Werkshallen visualisieren Anlagenstatus, Aufträge und Restlaufzeiten in Echtzeit. In morgendlichen Shopfloor-Besprechungen werden die gboMES-Protokolle analysiert – die Grundlage für kontinuierliche Verbesserung.

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Wie starte ich mit datengetriebener Produktionsoptimierung?

1. Transparenz schaffen: Der erste Schritt ist eine strukturierte Bestandsaufnahme: Wo entstehen Verluste? Welche Prozesse sind kritisch? Welche Daten werden bereits erfasst? Ein Workshop vor Ort mit erfahrenen Beratern schafft Klarheit über Potenziale und Prioritäten.
2. Erfassungssysteme implementieren: Basierend auf der Analyse werden geeignete Systeme ausgewählt und schrittweise eingeführt. Die Einbindung der Mitarbeiter ist entscheidend – Schulungen und kontinuierliche Begleitung stellen sicher, dass die Akzeptanz hoch ist und die Datenqualität stimmt.
3. Analysen etablieren und kontinuierlich verbessern: Sobald verlässliche Daten vorliegen, beginnt die systematische Analyse. Regelmäßige Reviews identifizieren Verbesserungspotenziale, Maßnahmen werden priorisiert und umgesetzt. Die kontinuierliche Erfolgskontrolle zeigt, welche Interventionen wirken.

Entscheidend ist die Etablierung einer kontinuierlichen Verbesserungskultur. Datengetriebene Analyse wird zum festen Bestandteil der Führungsroutine.

Fazit: Von reaktiver Problembehandlung zu strategischer Prozessoptimierung

Mit modernen Systemen zur Betriebsdaten- und Maschinendatenerfassung entwickelt sich Produktionsanalyse von einer reaktiven Aufgabe zu einer strategischen Disziplin. Die Kombination aus Echtzeitdaten, automatischer KPI-Berechnung, strukturierten Analyse-Workflows und integrierten Prozessen schafft die Grundlage für messbare, nachhaltige Verbesserungen.

Kurz gesagt: Moderne MES-Systeme digitalisieren Produktionsanalyse nicht nur – sie machen sie zu einem strategischen Wettbewerbsvorteil.

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