PROZESSAUTOMATISIERUNG & DIGITALISIERUNG




 Kontinuierlich lernende Anlagen-Optimierung  

Datenbasierte Software 
für Fill- & Finish-Linien

Kurzstopps, technische Störungen und Taktzeitverluste in hochautomatisierten Produktionsanlagen reduzieren deren Gesamtanlageneffektivität (OEE). Um dem bestmöglich entgegenzuwirken, bietet plus10 datenbasierte Software-Tools, welche nicht nur ursächliche Störungen und Leistungsgradverluste identifizieren, sondern auch direkt konkrete Optimierungsvorschläge liefern. Shannon kommuniziert via Smartphone, Tablet oder Smartwatch mit dem Bedienpersonal und bildet so eine unterstützende Werker-Assistenz mit situativen Vorschlägen in Echtzeit bei Störungen oder sich anbahnenden Tätigkeiten der nächsten Minuten wie zum Beispiel Materialmangel eines bestimmten Packmittels. Darwin bietet zusätzlich vollständige Transparenz über Taktzeiten auf Stationsebene und visualisiert den Signalverlauf beteiligter Signale relevanter Maschinenkomponenten in Echtzeit.






"Es ist wie in der Schule: nach zehn Jahren kann man Essen, Trinken und sich artikulieren und hat das Gröbste an Kinderkrankheiten überstanden. Man nimmt nach und nach seinen Platz in der Gesellschaft ein, zählt dann zu den Großen und entwickelt seine Kompetenzen und Fähigkeiten weiter. Unser herzlicher Glückwunsch zum zehnjährigen Bestehen der Prozesstechnik und weiterhin viel Erfolg beim Wachsen!"

Gregor Dietz 
Marktmanager
SEW-Eurodrive Bruchsal

Sowohl im GMP-regulierten Pharmabereich als auch im Non-GMP-Konsumgüterbereich gilt: Gerade bei großen und damit komplexen hochautomatisierten Fill & Finish Produktionslinien, die im Mehrschichtbetrieb rund um die Uhr laufen, bietet plus10 mit Shannon einen Vorteil, da das Bedienpersonal im Falle eines Maschinenstopps direkt auf den Ort einer Störung zum Beispiel eine spezifische Servo-Achse in einer Station verwiesen und mit konkreten Lösungsvorschlägen versorgt wird. Somit können Fehlersuchzeiten eliminiert und Ausfallzeiten reduziert werden, was eine höhere Produktivität der Gesamtanlage bedeutet. Umgekehrt kann über mehrere Wochen oder Monate Betrieb die Stabilität einzelner Maschinenkomponenten oder auch umgesetzter Abstell- und konzeptioneller Optimierungsmaßnahmen quantitativ bewertet werden.

Analyse

Durch die kontinuierlich lernende Analyse der hochfrequenten Maschinendaten und gleichzeitigem Einsammeln von Kontextwissen aller Mitarbeitenden stehen bei einer Störung mit der Zeit immer mehr Ursachen- und Lösungsvorschläge zur Verfügung. Mit einer Schritt-für-Schritt Anleitung kann zudem neues und weniger erfahrenes Bedienpersonal anhand der Shannon-App geschult werden. Durch das Reduzieren von Kurzstopps und Ausfällen ermöglicht Shannon eine signifikante und automatisiert gemessene Verbesserung der Mean-Time-To-Repair (MTTR) über alle Schichten hinweg.

Läuft der operative Betrieb rund, stellt darüber hinaus Darwin, der Machine Performance Finder, weitere Funktionen bereit, um neben der technischen Verfügbarkeit zusätzlich noch den Leistungsgrad der Linie zu optimieren. Es steht die Auswertung des dynamischen Engpasses der Gesamtanlage auf Einzelprozessebene auf Basis einer Taktzeitanalyse zur Verfügung, um quantitativ belegbar programmiertechnische oder auch konstruktive Optimierungsmaßnahmen anzustoßen und ihre Wirksamkeit nach der Umsetzung ebenfalls mittels Darwin klar bewerten zu können. Zusätzlich bietet Darwin mit dem Signal Viewer die Möglichkeit relevante Signale im Zeitverlauf zu visualisieren und damit zu analysieren.


Anwendungsfall an einer Fill- & Finish-Anlage von Schwarzkopf & Henkel 

Durch die hochfrequente Datenanbindung aller am Prozess beteiligten Maschinensteuerungen unterschiedlichster Typen via plus10 DataCollector und die Implementierung der Softwaretools Shannon und Darwin, konnten bei Schwarzkopf & Henkel Optimierungserfolge hinsichtlich technischer Verfügbarkeit und Anlagen-Performance erzielt werden. Betrachtet wurde eine vollautomatisierte und verkettete Abfüll- und Verpackungslinie für Konsumgüter mit insgesamt 12 Prozessschritten aufgeteilt auf mehrere Stationen unterschiedlicher Maschinenhersteller, die durchgehend miteinander verknüpft waren. Die initiale Taktzeit betrug 0,17 Sekunden. Die größten Verlustfaktoren waren kurzzeitige Stopps durch leergefahrene, beziehungsweise vollgefahrene Puffer und daraus resultierende Ab- und Anfahrtverlustzeiten.

Bereits in der Implementierungsphase, in der eine Vielzahl unterschiedlicher SPS aller Generationen und Hersteller angebunden wurden (Siemens, Beckhoff, Schneider Electric), lieferten die intelligenten Software-Tools Prozessexperten des Werks wichtige Erkenntnisse über das Anlagenverhalten und technisch detaillierte Optimierungspotentiale. Hierbei konnte eine datenbasierte Transparenz über auftretende Störungen (Anzahl und Dauer pro Schicht) geschaffen werden, was eine effektivere Schichtübergabe und eine Ursachenanalyse ermöglichte. Darauf aufbauend wurde das detaillierte Signalverhalten zur Signal- und Taktzeitanalyse datenbasiert offengelegt. Zudem bot Darwin mehrere Analysemöglichkeiten für Experten, wodurch zusätzlich eine Optimierung der Taktzeit und des Outputs möglich wurde.


Zusammenfassend gesagt, konnte Schwarzkopf mit Shannon und Darwin einen signifikanten Mehrwert für seine hochautomatisierte Konsumgüter-Produktion erzielen:

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    Detaillierte Transparenz über Stillstände pro Schicht auf Stationsebene zur effektiven Schichtübergabe und Basis zur konzeptionellen Optimierung

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    Detaillierte Transparenz über Taktzeiten auf Stationsebene als Basis zur konzeptionellen Optimierung

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    Schnellere Ursachenfindung im Optimierungsprozess und bei Stillständen dank Visualisierung des Signalverhaltens mithilfe des integrierten plus10-Signal Viewers

Eine aufbauende, simulative Szenarienanalyse brachte darüber hinaus entscheidende Erkenntnisse, um basierend auf dem realen Anlagenverhalten, alternative Materialflussauslegungen für die Anlage zu bewerten. Hierbei konnte analysiert werden, wie sich der Gesamtdurchsatz der Anlage bei real auftretendem Störverhalten aller Einzelprozesse verändert, wenn an einer Stelle eine entsprechend höhere beziehungsweise geringere Anzahl an Pufferbändern eingebaut oder Steuerungslogiken zum Materialfluss verändert werden würde. Die Simulation der unterschiedlichen Szenarien bezüglich Durchsatz und Auslastung konnten auf Basis der von plus10 verfügbar gemachten Maschinensteuerungsdaten und somit gelernten Verhaltensmodelle realitätsnah durchgeführt werden.

Ergebnisse

Die Simulationsergebnisse zeigten unter anderem, dass durch Optimierung der Werkstückträger-Anzahl eine Erhöhung des Durchsatzes um + 3,3 Prozent möglich ist. Weiterhin konnten durch Simulation der Puffer-Szenarien Potentiale bis zu + 4,5 Prozent identifiziert werden. Die größten Hebel zur Outputsteigerung versprechen zum einen die Anpassung der Bandgeschwindigkeiten (+ 16,9 Prozent Durchsatz) und zum anderen der Einfluss einzelner Stationen (+ 17,4 Prozent Durchsatz). Generell konnten mit der Simulation auf Basis der plus10-Daten und Modelle verschiedene Verluste unterschiedlicher Wechselwirkungen des verketteten Systems identifiziert werden.

Insgesamt zeigte sich, dass durch Einsatz und Betrieb der plus10-Softwaretools Shannon und Darwin signifikante Ergebnisse und Potentiale identifiziert werden. Oder in den Worten des verantwortlichen Betriebsingenieurs Lutz Kaiser bei Schwarzkopf:

„Mit der intelligenten Software von plus10 konnten wir bereits während der Implementierungsphase von einer detaillierten Transparenz über Stillstände und Prozesszeiten profitieren. Besonders gewinnbringend war hierbei die signalbasierte Ursachenanalyse durch den Signal Viewer sowie die detaillierte Störungsanalyse auf Stationsebene. Mithilfe der Simulation auf Basis der Datengrundlagen konnte ein Maßnahmenpaket zur Output-Steigerung definiert werden.“

Lutz Kaiser bei Schwarzkopf, verantwortlicher Betriebsingenieur