Die Gesamtanlageneffektivität – kurz OEE – bewertet die Wirksamkeit eines Produktionssystems anhand von drei Faktoren:
- Verfügbarkeit
- Leistung
- Qualität
Eine niedrige OEE zeigt, dass die Produktion hinter ihren Zielen zurückbleibt. Die Kennzahl allein erklärt jedoch nicht, warum Verluste entstehen.
Mögliche Ursachen reichen von Maschinenstillständen und Mikrostörungen über reduzierte Taktgeschwindigkeiten bis hin zu langen Prüfzyklen, Ausschuss oder wiederholten Tests. Erst die Verbindung von Prüfergebnissen und Prozessdaten liefert den notwendigen Kontext: Prüfungen zeigen, ob ein Produkt die Anforderungen erfüllt. Prozessdaten helfen zu verstehen, wie es gefertigt wurde und wodurch eine Abweichung entstanden sein könnte.
Warum die OEE zusätzliche Kontextinformationen benötigt
Zwei Produktionslinien können dieselbe OEE erreichen und dennoch völlig unterschiedliche Probleme aufweisen. Eine Anlage verliert möglicherweise Verfügbarkeit durch häufige Stopps. Eine andere läuft kontinuierlich, erreicht jedoch nicht die geplante Taktzeit. Eine dritte produziert die vorgesehene Menge, verursacht aber zu viel Ausschuss oder Nacharbeit.
Für eine aussagekräftige OEE-Analyse müssen Hersteller daher unter anderem erkennen können:
- An welchen Stationen Verluste entstehen
- Welche Produkte oder Varianten betroffen sind
- Warum Bauteile abgelehnt werden
- Ob Produkt, Prozess oder Prüfmittel den Fehler verursacht haben
- Wie sich Prozesswerte vor einer Störung verändern
Produktionsanalysen führen Maschinenzustände, Taktzeiten, Prozessparameter und Qualitätsdaten zusammen. HAHN Analytics als Teil der Digitalisierungslösungen für die Fertigung schafft die notwendige Transparenz und unterstützt dabei, Potenziale zur Verbesserung der OEE zu identifizieren.
Integrierte Prüfungen liefern aussagekräftige Qualitätsdaten
Automatisierte Prüfungen werden häufig auf eine einfache Entscheidung reduziert: Das Produkt ist in Ordnung oder fehlerhaft. Die zugrunde liegenden Messwerte bieten jedoch deutlich mehr Nutzen.
Abhängig von der Anwendung können integrierte Prüfsysteme beispielsweise folgende Daten erfassen:
- Ergebnisse optischer Inspektionen
- Kraft-Weg- und Drehmoment-Winkel-Werte
- Elektrische Messdaten
- Dichtheits- oder Durchflusswerte
- Maßprüfungen
- Kalibrier- und Funktionsdaten
- Konkrete Ausschussgründe
Werden diese Ergebnisse mit Produkt-ID, Station, Rezeptur, Werkzeug oder Kavität verknüpft, lässt sich nicht nur feststellen, wie viele Teile aussortiert wurden. Hersteller erkennen auch, welcher Fehler unter welchen Produktionsbedingungen aufgetreten ist.
Ein Beispiel ist die integrierte Prüfung bei der Fertigung variantenreicher Steckverbinder. Das System prüft Hochspannungsfestigkeit, Kontaktanwesenheit und Pinposition. Fehlerhafte Bauteile werden nach Kavität und Fehlerart sortiert – eine wertvolle Grundlage für Fehleranalyse und Prozessoptimierung.
Qualitätsverluste reduzieren
Die unmittelbarste Verbindung zwischen integrierten Prüfungen und OEE besteht beim Qualitätsfaktor. Inline-Prüfungen erkennen Abweichungen, bevor weitere Wertschöpfung in ein fehlerhaftes Produkt investiert wird.
Die gewonnenen Daten helfen dabei:
- Wiederkehrende Fehlermuster zu erkennen
- Fehler bestimmten Werkzeugen oder Kavitäten zuzuordnen
- Schleichende Prozessabweichungen frühzeitig zu identifizieren
- Ausschuss und Nacharbeit zu reduzieren
- Falschausschleusungen zu untersuchen
- Die First-Pass-Yield-Rate zu erhöhen
Dabei sollten auch Wiederholungsprüfungen erfasst werden. Ein Produkt, das erst nach einem zweiten Test freigegeben wird, bindet zusätzliche Zeit und Kapazität. Bleiben solche Wiederholungen unberücksichtigt, werden Leistungsverluste in der OEE-Analyse möglicherweise nicht vollständig sichtbar.
Die Lösung für die flexible Automatisierung von Pipettenspitzen verbindet eine hundertprozentige Sichtprüfung mit kavitätenspezifischer Sortierung und durchgängiger Rückverfolgbarkeit. Dadurch erreicht das System eine OEE von 97 Prozent bei einer Ausschussquote von weniger als einem Prozent.
Verfügbarkeit durch präzisere Stillstandsanalyse erhöhen
Auch Prüfstationen können die Anlagenverfügbarkeit beeinflussen. Unterbrechungen entstehen beispielsweise durch instabile elektrische Kontakte, verschmutzte Sensoren, Kalibrierprobleme, Kommunikationsfehler oder eine fehlerhafte Produktpositionierung.
Ein erfasster Maschinenstopp zeigt nicht automatisch, ob Produkt, Produktionsprozess oder Prüfmittel die Ursache war. Eine sinnvolle Datenstruktur sollte deshalb zwischen unterschiedlichen Ereignissen unterscheiden:
- Produktfehler
- Prozessabweichungen
- Maschinen- und Prüfmittelfehler
- Materialmangel
- Bedienereingriffe
- Geplante Stillstände
Diese Klassifizierung ermöglicht es Produktions- und Instandhaltungsteams, gezielt an der tatsächlichen Ursache anzusetzen. Trenddaten können zudem sichtbar machen, wenn Sensoren, Vorrichtungen oder elektrische Kontakte zunehmend instabil werden. Wartungsmaßnahmen lassen sich dadurch einplanen, bevor längere Ausfälle entstehen.
Engpässe in Prüfprozessen erkennen
Prüfungen gehören häufig zu den zeitintensivsten Schritten einer automatisierten Fertigungslinie. Während ein Produkt innerhalb weniger Sekunden montiert wird, können elektrische, funktionale oder pneumatische Tests deutlich länger dauern.
Sind Prüf- und Montagekapazität nicht aufeinander abgestimmt, wird die Prüfstation zum Engpass. Verknüpfte Taktzeitdaten zeigen:
- Welche Station den Gesamttakt bestimmt
- Wo Mikrostörungen auftreten
- Wie häufig Wiederholungsprüfungen stattfinden
- Welche Varianten längere Prüfsequenzen benötigen
- Wo Wartezeiten zwischen Stationen entstehen
Mögliche Lösungen sind parallele Prüfnester, automatisierte Kontaktierung oder die Aufteilung einzelner Prüfungen auf mehrere Prozessschritte. Ziel ist nicht, den Prüfumfang zu reduzieren, sondern ihn so in den Gesamtprozess zu integrieren, dass Qualitätsanforderungen und Produktionsleistung gleichermaßen erreicht werden.
Bei einer flexiblen Automatisierungslinie für elektrische Gehäuse kombinierte HAHN Automation Group elektrische und mechanische Prüfungen mit MES-Anbindung und Rückverfolgbarkeit. Die manuelle Tray-Beladung wurde vom automatisierten Ablauf entkoppelt, sodass die notwendige Flexibilität erhalten bleibt, ohne die Produktion unnötig zu unterbrechen.
Prozess- und Prüfdaten miteinander verbinden
Das größte Optimierungspotenzial entsteht, wenn abschließende Prüfergebnisse mit vorgelagerten Prozessdaten verglichen werden können.
Ein durchgängiger Produktionsdatensatz kann unter anderem enthalten:
- Produkt- und Variantenidentifikation
- Material- oder Komponentencharge
- Maschine, Station und aktive Rezeptur
- Werkzeug- oder Kavitätsinformationen
- Prozessparameter und Taktzeiten
- Prüf- und Messergebnisse
- Ausschussgrund
- Maschinenstatus und Zeitstempel
Damit lassen sich konkrete Zusammenhänge untersuchen: Führt ein bestimmter Kraft-Weg-Verlauf später zu Funktionsfehlern? Erzeugt eine Kavität mehr Ausschuss? Verändern sich Messwerte bei einer bestimmten Materialcharge? Bewegen sich Prozessparameter schrittweise in Richtung ihrer Grenzwerte?
Die Daten ersetzen keine technische Analyse. Sie grenzen den Suchbereich jedoch deutlich ein und schaffen eine belastbare Grundlage für gezielte Verbesserungen.
Auch bei der flexiblen Produktionslinie für implantierbare Medizinprodukte sorgen Bildverarbeitung und integrierte Analysen für hohe Prozesstransparenz bei mehr als 30 Produktvarianten.
Aus Produktionsdaten konkrete Maßnahmen ableiten
Mehr Maschinendaten führen nicht automatisch zu einer höheren OEE. Entscheidend ist, Daten entsprechend der zu untersuchenden Produktionsverluste auszuwählen.
Dafür sollten Hersteller zunächst klare Fragen definieren:
- Welche OEE-Verluste sollen untersucht werden?
- Welche Maschinen-, Prozess- und Prüfdaten erklären diese Verluste?
- Wie werden Produkte und Datensätze miteinander verknüpft?
- Sind Fehlercodes im gesamten System einheitlich?
- Wer wertet die Informationen aus?
- Welche Maßnahme folgt auf eine erkannte Abweichung?
Relevante Kennzahlen können OEE nach Maschine oder Variante, First Pass Yield, Ausschuss nach Fehlerart, Anzahl der Wiederholungsprüfungen, durchschnittliche Prüfzeit und häufigste Stillstandsursachen umfassen.
Voraussetzung sind eine zuverlässige Produktidentifikation, konsistente Zeitstempel und eindeutig definierte Fehlercodes. Andernfalls lassen sich Informationen aus verschiedenen Stationen nur schwer miteinander vergleichen.
Fazit
Die OEE macht Verluste bei Verfügbarkeit, Leistung und Qualität sichtbar, erklärt jedoch nicht automatisch deren Ursachen.
Integrierte Prüfungen liefern detaillierte Informationen zur Produktqualität. Prozessdaten dokumentieren die Bedingungen, unter denen jedes Produkt gefertigt wurde. Werden beide Datenquellen miteinander verbunden, können Hersteller Engpässe identifizieren, wiederkehrende Fehler untersuchen, Maschinenstörungen von Produktfehlern unterscheiden und Prozessabweichungen früher erkennen.
Das Ergebnis ist keine automatische Steigerung der OEE, sondern eine fundierte Grundlage für gezielte technische Verbesserungen, vorausschauende Instandhaltung und langfristig stabilere Produktionsprozesse.
Die Leistungsfähigkeit Ihres Automationssystems verbessern
HAHN Automation Group verbindet automatisierte Prüfungen, Prozessüberwachung und Datenanalyse in komplexen Produktionssystemen.
Unsere Experten unterstützen Hersteller dabei, Produktionsverluste transparent zu machen, Prozesse zu stabilisieren und die langfristige Leistungsfähigkeit ihrer Automationsanlagen zu erhöhen.
