Manufacturing Analytics: Welche Bedeutung hat die Analyse der Produktionskennzahlen für die Fertigungsplanung?

Aktualisiert: 17. August 2023

11 min.

Haufe Redaktion Produktion Cloud ERP

FPY, OEE, Ojemine? Die Zukunft der Produktion ist datengetrieben, aber nutzen Sie diesen Datenschatz bereits? Das sogenannte Manufacturing Analytics setzt auf datenbasierte Intelligenz, um die Fertigungsplanung zu optimieren. Erfahren Sie hier, was sich hinter dem Begriff Manufacturing Analytics verbirgt und wie Sie damit Kosten senken und gleichzeitig die Produktqualität steigern. 

Definition: Was bedeutet Manufacturing Analytics?

Manufacturing Analytics bezeichnet den Einsatz von Datenanalyse, statistischen Methoden und maschinellem Lernen, um die Produktionsprozesse in der industriellen Fertigung zu optimieren. Dabei werden große Mengen von Produktionsdaten aus verschiedenen Quellen erfasst, analysiert und interpretiert. 

Das Ziel besteht darin, durch fundierte Entscheidungen die Effizienz zu steigern, die Produktqualität zu verbessern und Kosten zu reduzieren. Durch die gezielte Auswertung von Daten können wertvolle Erkenntnisse gewonnen werden, die es Unternehmen ermöglichen, ihre Abläufe kontinuierlich zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. 

Die Vorteile von Manufacturing Analytics für die produzierende Industrie

Manufacturing Analytics nimmt eine immer wichtigere Rolle in der produzierenden Industrie ein, da es Unternehmen ermöglicht, den stetig wachsenden Anforderungen an Produktivität und Qualität gerecht zu werden. Die gezielte Analyse von Produktionsdaten ermöglicht es, ineffiziente Prozesse zu identifizieren und zu optimieren. Dadurch lassen sich Produktionsausfälle reduzieren, die Maschinenverfügbarkeit verbessern und die Gesamtleistung steigern. 

Darüber hinaus können dank Predictive Analytics Ausfallzeiten vorhergesagt und vorausschauende Instandhaltungsmaßnahmen getroffen werden, was zu beträchtlichen Kosteneinsparungen führt.  

Die Potenziale der Datenanalyse in der Fertigung und Produktion

Die produzierende Industrie sieht sich mit einer Vielzahl von Herausforderungen konfrontiert, darunter steigender Wettbewerbsdruck, komplexe Lieferketten, volatile Nachfrage, hoher Kostendruck und sich ändernde Kundenanforderungen. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, benötigen Unternehmen präzise Informationen und eine effiziente Entscheidungsgrundlage. 

Traditionelle Methoden allein reichen oft nicht aus, um komplexe Produktionsprozesse zu steuern und zu optimieren. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel, die es ermöglicht, große Datenmengen aus unterschiedlichen Quellen zu erfassen, zu verarbeiten und in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln. 

Chancen für die Fertigungsplanung

Durch den gezielten Einsatz von Datenanalyse-Technologien eröffnen sich vielfältige Chancen und Potenziale für die produzierende Industrie. Die Auswertung von Produktionsdaten ermöglicht eine umfassende Sicht auf die Abläufe in der Fertigung und identifiziert Engpässe, Ineffizienzen und Fehlerquellen. Dadurch können Unternehmen ihre Prozesse gezielt optimieren und Engpässe beseitigen, um eine höhere Produktivität zu erreichen. 

Zudem ermöglicht die Datenanalyse die frühzeitige Erkennung von Qualitätsproblemen, wodurch die Produktqualität verbessert und Ausschuss minimiert werden kann. Durch die Integration von Echtzeitdaten in die Produktion können Unternehmen außerdem flexibler auf Marktveränderungen reagieren und ihre Lieferketten effizienter gestalten. 

Rolle von Manufacturing Analytics in der digitalen Transformation

Manufacturing Analytics spielt eine Schlüsselrolle in der digitalen Transformation der produzierenden Industrie. In einer zunehmend vernetzten Welt ermöglicht die Datenanalyse die Integration von Maschinen, Sensoren und anderen Produktionsressourcen in ein umfassendes Informationssystem. Dadurch entstehen sogenannte "Smart Factories", in denen Daten in Echtzeit erfasst, analysiert und genutzt werden, um autonome Entscheidungen zu treffen. 

Manufacturing Analytics stellt somit eine essenzielle Grundlage für die digitale Zukunft der produzierenden Industrie dar und wird zu einem strategischen Erfolgsfaktor für Unternehmen, die in einem dynamischen Marktumfeld erfolgreich agieren wollen. 

Drei konkrete Einsatzbereiche von Manufacturing Analytics in der Fertigung

1. Produktionsprozesse optimieren

Die Produktionsprozessoptimierung ist einer der zentralen Einsatzbereiche von Manufacturing Analytics. Durch die Analyse von Produktionsdaten können Unternehmen Engpässe, Flaschenhälse und ineffiziente Abläufe identifizieren. Echtzeitüberwachung und Fehlererkennung ermöglichen es, Probleme frühzeitig zu erkennen und proaktiv zu handeln. Durch die Stabilität der Prozesse und die Verbesserung der Produktionsqualität kann die Gesamtleistung der Fertigung gesteigert werden. 

2. Wissen, was kommt dank Predictive Maintenance

Predictive Maintenance, auch als vorausschauende Instandhaltung bezeichnet, ist eine datengetriebene Methode zur Wartung von Maschinen und Anlagen. Dabei werden fortlaufend Maschinendaten analysiert, um potenzielle Ausfälle oder Störungen frühzeitig zu identifizieren. und präventive Instandhaltungsmaßnahmen rechtzeitig einzuleiten. Ziel ist es, ungeplante Stillstände zu minimieren, die Lebensdauer von Maschinen zu verlängern und die Wartungskosten zu optimieren. 

3. Transparenz im Supply Chain Management

Im Bereich des Supply Chain Managements hilft Manufacturing Analytics dabei, die Effizienz der Lieferkette zu verbessern. Durch die Analyse von Daten zu Beständen, Lieferzeiten und Lieferantenleistung können Unternehmen den Bestand optimieren, den Bedarf besser vorhersagen und Risiken in der Lieferkette minimieren. Dies ermöglicht eine bessere Planung und Steuerung der Materialflüsse und trägt dazu bei, die Lieferfähigkeit zu erhöhen und Kosten zu senken. 

7 wichtige Produktionskennzahlen in der Manufacturing Analytics, die sie kennen sollten

Wer regelmäßig und zielgerichtet KPIs in der Produktion misst, analysiert und zum Beispiel in einem Produktionskennzahlen-Dashboard zusammenfasst, kann nachhaltig seine Fertigung optimieren. Doch welche Kennzahlen sind für das Produktionscontrolling wichtig? Eine kleine Auswahl für Ihre Manufacturing Analytics finden Sie hier:  

1) Overall Equipment Efficiency (OEE, auf Deutsch: Gesamtanlageneffektivität): Die Kennzahl OEE misst die Gesamteffizienz einer Produktionsanlage. Sie berechnet sich aus den Verhältnissen von geplanter Produktionszeit, tatsächlicher Produktionszeit, Ausschuss und Geschwindigkeitsverlusten. Ein hoher OEE-Wert deutet auf eine effiziente Nutzung der Anlagen hin und zeigt, wie gut die Produktionsanlage ihre geplante Leistung erbringt. 

2) First Pass Yield (FPY, auf Deutsch: Erstausbeute): FPY gibt an, welcher Anteil der hergestellten Produkte beim ersten Durchlauf fehlerfrei ist. Eine hohe FPY-Rate zeigt eine effiziente Produktionsqualität an, während niedrige Werte auf mögliche Probleme im Fertigungsprozess hinweisen, die behoben werden müssen. 

3) Mean Time Between Failures (MTBF, auf Deutsch: mittlere Ausfallzeit):  Ein hoher MTBF-Wert weist auf eine gute Zuverlässigkeit der Maschinen hin und ermöglicht eine gezielte Planung von Wartungsaktivitäten, um Ausfallzeiten zu minimieren. Ein hoher MTBF-Wert zeigt eine gute Zuverlässigkeit der Maschinen an und ermöglicht eine gezielte Planung von Wartungsaktivitäten, um Ausfallzeiten zu minimieren. 

4) Mean Time to Repair (MTTR, auf Deutsch: mittlere Reparaturzeit): MTTR gibt an, wie viel Zeit im Durchschnitt benötigt wird, um eine defekte Maschine zu reparieren und wieder in Betrieb zu nehmen. Ein niedriger MTTR-Wert zeigt eine effiziente Instandhaltung und kurze Reparaturzeiten an, was die Anlagenverfügbarkeit erhöht. 

5) Produktionskosten pro Einheit: Diese Kennzahl berechnet die Kosten für die Herstellung einer Einheit des Produkts. Sie berücksichtigt direkte Material- und Arbeitskosten sowie indirekte Kosten wie Energieverbrauch und Wartung. Eine kontinuierliche Überwachung der Produktionskosten hilft, Einsparungspotenziale zu identifizieren und die Wettbewerbsfähigkeit zu steigern. 

6) Durchlaufzeit: Die Durchlaufzeit misst die Zeit, die benötigt wird, um ein Produkt von der Auftragserteilung bis zur Auslieferung an den Kunden zu produzieren.  Kurze Durchlaufzeiten ermöglichen eine schnellere Reaktion auf Kundenanforderungen und tragen zur Kundenzufriedenheit bei. 

7) Bestandsniveaus: Die Überwachung der Lagerbestände ist entscheidend, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden. Eine optimale Lagerhaltung reduziert Kapitalbindungskosten und stellt sicher, dass die benötigten Materialien rechtzeitig verfügbar sind, um die Produktion aufrechtzuerhalten. 

Diese digitalen Prozesse stecken hinter Manufacturing Analytics

Datenakquise und Datenvorbereitung 

Die Datenakquise ist ein wichtiger Schritt in der Manufacturing Analytics. Hier werden Daten aus verschiedenen Quellen wie Sensoren, Maschinen, Produktionsanlagen und Unternehmenssystemen erfasst. Die Datenvorbereitung umfasst das Aufbereiten und Bereinigen der Daten, um sie für die Analyse geeignet zu machen. Moderne IoT-Sensoren und Schnittstellen ermöglichen eine effiziente Erfassung und Integration von Echtzeitdaten. 

Data Mining und maschinelles Lernen 

Data Mining und maschinelles Lernen sind zentrale Techniken in Manufacturing Analytics. Sie ermöglichen es, Muster, Trends und Zusammenhänge in den Produktionsdaten zu identifizieren. Durch Algorithmen des maschinellen Lernens können Modelle entwickelt werden, die Vorhersagen und Optimierungen ermöglichen. Diese Techniken helfen, frühzeitig potenzielle Probleme zu erkennen und optimale Entscheidungen zu treffen. 

Big Data und IoT-Integration

Manufacturing Analytics nutzt oft Big Data Technologien, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Die Integration von IoT (Internet of Things) ermöglicht die Anbindung von Sensoren und Geräten, wodurch Echtzeitdaten aus der Produktion erfasst und ausgewertet werden können. Die Kombination von Big Data und IoT ermöglicht eine umfassende Überwachung und Analyse von Produktionsprozessen in Echtzeit, was die Reaktionsfähigkeit und Leistungsfähigkeit der Unternehmen erhöht. 

Visualisierung und Reporting

Die Visualisierung von Analyseergebnissen ist ein wesentlicher Aspekt in Manufacturing Analytics. Durch aussagekräftige Visualisierungen können komplexe Daten verständlich und übersichtlich dargestellt werden, was Entscheidungsträgern hilft, schnell und fundiert zu handeln. Interaktive Dashboards und Reports bieten einen klaren Einblick in die Produktionsleistung und ermöglichen eine präzise Steuerung und Überwachung der Prozesse. 

An diese Herausforderungen müssen Sie denken, wenn Sie Manufacturing Analytics in Ihrer Produktionsplanung implementieren

Kennzahlen in der Produktions- und Fertigungsplanung sind wertvoll und bieten viele Potenziale. Trotzdem gibt es einige Hürden, die Projektverantwortliche beachten sollten, wenn sie auf Manufacturing Analytics setzen möchten. 

Datenschutz und Datensicherheit

Die Implementierung von Manufacturing Analytics erfordert den Umgang mit sensiblen Produktionsdaten, was Datenschutz- und Sicherheitsfragen aufwirft. Es ist wichtig, angemessene Sicherheitsvorkehrungen zu treffen, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen. Zudem müssen Unternehmen sicherstellen, dass die Nutzung von Daten im Einklang mit den geltenden Datenschutzbestimmungen steht, um potenzielle rechtliche Risiken zu vermeiden.  

Komplexität und Integrationsbedarf

Die Integration von Manufacturing Analytics in bestehende Produktionsprozesse kann eine komplexe Aufgabe sein. Es erfordert die Zusammenarbeit verschiedener Abteilungen und die Integration von Daten aus unterschiedlichen Quellen. Eine nahtlose Integration von Datenakquise, Analysewerkzeugen und Produktionsanlagen ist entscheidend, um die volle Leistungsfähigkeit von Manufacturing Analytics zu erreichen. 

Kulturelle und organisatorische Hürden

Die Einführung von Manufacturing Analytics kann auf Widerstand stoßen, wenn es in der Unternehmenskultur an Akzeptanz und Verständnis für datenbasierte Entscheidungsprozesse mangelt. Es ist wichtig, die Mitarbeiter in den Veränderungsprozess einzubeziehen und Schulungsmaßnahmen durchzuführen, um das Verständnis für die Bedeutung von Datenanalyse zu fördern. Die Etablierung einer datengetriebenen Kultur ist entscheidend, um die Herausforderungen der Implementierung zu bewältigen und die volle Effektivität von Manufacturing Analytics zu entfalten. 

Fazit: Ist eine Produktion der Zukunft ohne Manufacturing Analytics möglich?

Manufacturing Analytics bietet produzierenden Unternehmen eine Fülle von Chancen und Potenzialen, um ihre Produktionsprozesse zu optimieren und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken. Durch die gezielte Analyse von Produktionsdaten können Engpässe und Ineffizienzen identifiziert werden, was zu einer Steigerung der Produktivität und der Produktqualität führt. Die vorausschauende Instandhaltung ermöglicht eine Reduzierung ungeplanter Stillstände und eine effiziente Planung von Wartungsmaßnahmen, was die Lebensdauer von Maschinen verlängert und Kosten senkt. Auch im Bereich des Supply Chain Managements eröffnen sich Möglichkeiten zur Bestandsoptimierung und zur effizienten Steuerung der Lieferkette. 

Allerdings sind bei der Implementierung von Manufacturing Analytics auch Herausforderungen zu bewältigen.  Datensicherheit ist entscheidend, abteilungsübergreifende Zusammenarbeit ist notwendig und die Akzeptanz für datengetriebene Entscheidungsfindung muss im Unternehmen vorhanden sein. 

Dennoch zeigt sich eine positive Zukunft für Manufacturing Analytics in der produzierenden Industrie. Durch die rasante Entwicklung von Datenanalysetechnologien, künstlicher Intelligenz und Automatisierungspotenzialen werden neue Möglichkeiten zur Optimierung von Produktionsprozessen entstehen. Unternehmen, die frühzeitig auf eine datengetriebene Kultur setzen und die Potenziale von Manufacturing Analytics gezielt nutzen, werden in der Lage sein, ihre Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu stärken und den Anforderungen einer digitalisierten Welt erfolgreich zu begegnen. Die kontinuierliche Weiterentwicklung und Integration von Manufacturing Analytics in die unternehmerische Entscheidungskultur wird zu einem entscheidenden Erfolgsfaktor für produzierende Unternehmen in der Zukunft.