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Jeder OEE-Punkt hat eine Ursache. Wir finden sie — und beheben sie.

Aus MES-, SCADA- und ERP-Daten wird sichtbar, wo Verfügbarkeit, Leistung und Qualität verloren gehen — je Linie, je Schicht, je Produkt. Und was jede Maßnahme wirklich gebracht hat.

+6,2
OEE-Punkte · 90 Tage
−31 %
ungeplante Stillstände
−11 %
kWh je Gutteil
OEE-Verlustanalyse · Linie 3 · letzte 30 Tage78,4 % OEE
Geplante Zeit 100 % Stillstände −12,0 Leistung −6,9 Qualität −2,7 OEE 78,4 % Top-Treiber Stillstand: Rüsten (4,1) · Störung Verpacker (3,2) · Materialmangel (2,4) — automatisch aus MES-Gründen geclustert
Typische Datenlandschaft

Wir kennen Ihre Systeme — und ihre Silos.

BDE-Gründe im MES, Prozesswerte im SCADA, Aufträge im ERP, Prüfergebnisse im CAQ: Die OEE-Wahrheit liegt quer über vier Systemen. Wir führen sie in Ihrem Data Warehouse zusammen — takt- und chargenscharf.

MES / BDE / MDE · Betriebsdaten SCADA / PLS · Prozesswerte ERP · Aufträge, Stücklisten CAQ / LIMS · Qualität Instandhaltung · CMMS / IH-Aufträge Energiezähler · je Anlage Historians / IoT · Sensorik
Use Cases Industrie

Fünf Hebel — von der Linie bis zur Instandhaltung.

Jeder Use Case folgt demselben Muster: Ausgangslage verstehen, Ansatz implementieren, Ergebnis am KPI nachweisen — und dann im Dauerbetrieb halten.

OEE-Steigerung je Linie & Schicht

+6,2
OEE-Punkte · 90 Tage
Ausgangslage

OEE wird berichtet, aber nicht erklärt: Verluste verstecken sich in unklaren BDE-Gründen, Mikrostopps und Schichtunterschieden.

Ansatz

Automatisches Clustern der Verlustgründe, Mikrostopp-Erkennung aus Prozesswerten, Pareto je Linie/Schicht/Produkt — mit Maßnahmen-Tracking und Vorher-Nachher-Nachweis.

VerlustanalyseParetoDecision Ops

Uptime: ungeplante Stillstände senken

−31 %
ungeplante Stillstände
Ausgangslage

Störungen kommen „aus dem Nichts" — dabei kündigen sich viele in Vibrations-, Temperatur- und Stromsignaturen an.

Ansatz

Anomalie-Früherkennung auf Prozess- und Sensordaten je kritischer Anlage; Warnungen mit Kontext (Was? Wo? Wie dringend?) direkt an Schicht und Instandhaltung.

Anomalie-ErkennungCondition Monitoring

Energieeffizienz je Anlage & Produkt

−11 %
kWh je Gutteil
Ausgangslage

Energie wird je Werk abgerechnet, aber je Anlage und Produkt entschieden. Ohne diese Auflösung bleiben Effizienzhebel unsichtbar.

Ansatz

Verknüpfung von Energiezählern mit MES-Aufträgen: kWh je Charge und Gutteil, Grundlast je Anlage, Effizienzvergleich baugleicher Maschinen — als laufendes Monitoring, ISO-50001-tauglich.

Energie × MESISO 50001

Qualitäts- & Ausschussanalyse

−24 %
Ausschussquote
Ausgangslage

Ausschuss wird gezählt, aber selten auf Prozessparameter zurückgeführt — die Ursachensuche bleibt Erfahrungssache.

Ansatz

Korrelation von CAQ-Ergebnissen mit Prozesswerten je Charge; Identifikation kritischer Parameterfenster und Frühwarnung, bevor eine Charge kippt.

Prozess × QualitätFrühwarnung

Instandhaltungsoptimierung

−17 %
IH-Kosten je Anlagenstunde
Ausgangslage

Wartung läuft nach starrem Kalender: manche Anlagen werden zu oft angefasst, kritische zu selten.

Ansatz

Priorisierung nach tatsächlichem Zustand und Ausfallrisiko; IH-Aufträge, Ersatzteile und Stillstandsfenster werden datenbasiert geplant — integriert mit Ihrem CMMS.

Predictive MaintenanceCMMS

Ihr Use Case fehlt?

Rüstzeitanalyse, Traceability, Durchlaufzeiten, CO₂ je Produkt — wenn die Daten es hergeben, quantifizieren wir das Potenzial im Assessment.

Stillstands-Pareto · Linie 3, 30 Tage, aus MES-Gründen geclustertTop 5
Rüsten & Anfahren 41,2 h Störung Verpacker 32,0 h Materialmangel 24,1 h Mikrostopps (< 2 min) 18,8 h
Mini-Case · Industrie
„Zum ersten Mal streiten wir nicht über die OEE-Zahl, sondern arbeiten an den drei Gründen dahinter. Die Schichtleiter sehen morgens, was heute den Unterschied macht."
Werksleiter · Serienfertiger, 3 Linien · (Referenz auf Anfrage)
5 Wo.
bis Produktivbetrieb
+6,2
OEE-Punkte in 90 Tagen
4
Systeme integriert (MES, SCADA, ERP, CAQ)
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  • 30 Minuten, Live-Demo an einem Fertigungs-Beispiel
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  • 2-Wochen-Assessment mit echten MES-Daten als Einstieg
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