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Datenqualität überprüfen für zuverlässige KPI-Berechnung

Alexander Supertramp/shutterstock.com

In produzierenden Unternehmen spielen automatisierte Fertigungslinien eine entscheidende Rolle für eine effiziente und kostengünstige Produktion. Die Integration von Sensorik und Monitoring-Systemen ermöglicht es, eine Vielzahl an Daten zu erheben – zum Beispiel Ausfallzeiten zu tracken, die Anzahl der produzierten sowie defekten Produkte (Ausschuss) pro Maschine beziehungsweise pro Schicht zu zählen oder die Produktionsgeschwindigkeiten zu dokumentieren.

Allerdings können ungenaue oder gar fehlerhafte Daten ein Problem für die weitere Nutzung der erhobenen Daten darstellen. Werden fehlerbehaftete Daten beispielsweise zur Berechnung von Key-Performance-Indicators (KPIs) herangezogen – das sind wichtige Leistungskennzahlen zur Indikation der Performance –, kann dies weitreichende negative Folgen haben. So kann dieser Umstand dem Management ein fehlerhaftes Bild der Produktivität vermitteln.

Ein prominentes Beispiel eines KPI ist die sogenannte Overall Equipment Effectiveness (OEE), welche die Gesamtanlageneffektivität beschreibt. Sie lässt sich aus drei Bestandteilen berechnen: Der (Maschinen-)Verfügbarkeit, der Leistung und der Qualität.

Regelbasierte Datenqualitätskontrolle

Die Nutzung von regelbasierten Datenqualitätskontrollen bringt mehrere Vorteile mit sich. Zunächst gewährleistet sie eine korrekte Berechnung der KPIs. So können durch eine frühzeitige Erkennung von Datenfehlern verlässliche und aussagekräftige Kennzahlen erzeugt werden, welche fundierte Entscheidungen auf Managementebene ermöglichen. Dies kann zu einem effizienten Ressourceneinsatz im Unternehmen beitragen und zu Kosteneinsparungen führen.

Darüber hinaus bringen regelbasierte Algorithmen den Unternehmen Zeit- und Kostenersparnisse, da die manuelle Prüfung und Korrektur großer Datenmengen äußerst zeitaufwändig und fehleranfällig sein können. Eine Automatisierung dieses Prozesses mittels Algorithmen spart nicht nur Zeit, sondern reduziert auch den Bedarf an manuellen Ressourcen und senkt somit langfristig die Kosten.

Ein weiterer entscheidender Vorteil liegt in der frühzeitigen Erkennung von Problemen. Durch die kontinuierliche automatische Überwachung der Datenqualität werden Abweichungen und Unregelmäßigkeiten in der Fertigungslinie rechtzeitig identifiziert. Dadurch können bereits frühzeitig geeignete Maßnahmen eingeleitet werden, um die Ausfallzeiten zu minimieren. Dies führt zu einer Leistungssteigerung der Produktionsanlagen und folglich zu einer erhöhten Gesamteffizienz.

Herausforderung: Was sind Fehler, was normale Schwankungen?

Allerdings gibt es auch Herausforderungen bei der Einführung und Implementierung einer regelbasierten Datenqualitätskontrolle. Die Integration der verschiedenen Datenquellen und die Konsolidierung der Daten sind komplexe und anspruchsvolle Aufgaben. Zudem erfordert die Anomalie-Erkennung prozessspezifisches Wissen und statistische Methoden, um tatsächliche Abweichungen von normalen Schwankungen zu unterscheiden. Die nahtlose Integration der Datenqualitätskontrolle in bestehende Fertigungsprozesse ist ebenfalls essenziell, um die Effizienz nicht zu beeinträchtigen.

Digitalisierungsprojekt: Datenfehler erkennen und beheben

Das IPH – Institut für Integrierte Produktion Hannover gGmbH unterstützt die Trivium Metal Packaging Germany GmbH innerhalb eines Digitalisierungsprojektes des Mittelstand-Digital Zentrums Hannover mit der regelbasierten Datenqualitätskontrolle. Ziel des Projektes ist es, mithilfe eines entwickelten Prototyps Datenfehler zu identifizieren und den Anwender*innen gezielte Informationen zur Fehlerquelle bereitzustellen, um eine schnelle Behebung der Fehler zu ermöglichen. Durch diese innovative Lösung sollen Produktionsausfälle reduziert, die Effizienz gesteigert und die Produktqualität verbessert werden.

Experten für regelbasierte Datenqualitätskontrolle

Sie möchten mehr über den Einsatz von regelbasierter Datenqualitätskontrolle in der Fertigungsindustrie erfahren? Dann kontaktieren Sie uns gern! Unsere Experten Philipp Harder und Paolo Pappe stehen Ihnen unter harder@mitunsdigital.de beziehungsweise pappe@mitunsdigital.de oder telefonisch unter 0511 279 76-446 beziehungsweise 0511 279 76-447 zur Verfügung.

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