Die Digitalisierung als wesentlicher Faktor für einen langfristigen Unternehmenserfolg im internationalen Wettbewerb gewinnt rasant an Bedeutung. Wie aber kann die Digitalisierung in der Gießerei mit ihrer besonderen Spezifik gelingen ? Welche Arbeitsschritte und Arbeitsweisen versprechen eine erfolgreiche Realisierung ? Welche Potenziale können damit erschlossen werden ?
Entry into the digitalization of the foundry
Digitalization as an essential factor for long-term corporate success in international competition is rapidly gaining in importance. But how can digitization in the foundry with its special characteristics succeed ? Which work steps and working methods promise successful implementation ? What potential can be tapped ?
Die deutsche Gießereiindustrie steht vor zahlreichen Herausforderungen bei der Zukunftssicherung der Unternehmen. Dabei stehen bisher die Erhöhung der Wettbewerbsfähigkeit, die Modernisierung der Anlagentechnik und die Verfügbarkeit qualifizierter
Mitarbeiter im Vordergrund. Das in der öffentlichen Diskussion wichtige Thema, die Digitalisierung in Industrie und Gesellschaft, hat in den klassischen Kundengießereien bisher kaum eine Bedeutung erlangt.
Die Gießereien werden im Zuge der Digitalisierung der Industrie immer stärker mit zahlreichen Konzepten und Begriffen wie Industrie 4.0, Gießerei 4.0, Smart Foundry, Big Data, Industrial Internet of Things (IoT) u. a. konfrontiert.
Bei genauer Betrachtung stellt man fest, dass diese in anderen Industriezweigen entwickelten Digitalisierungskonzepte sich nur adaptiert in die Gießereipraxis übertragen lassen und dass die dafür notwendigen technischen und organisatorischen Voraussetzungen weit entfernt von den aktuellen Möglichkeiten in vielen Gießereien sind. Sowohl der notwendige Investitionsaufwand als auch die Chancen und Risiken auf dem Weg zur Digitalisierung erscheinen insbesondere für die mittelständischen Gießereien schwer kalkulierbar. Das führt oft dazu, dass man sich wie bisher nur auf Investitionen in neue Maschinen und Anlagen konzentriert, anstatt die Vorteile einer Digitalisierung mit vorhandenen Equipment genauer zu analysieren und eigene Konzepte für die Ausschöpfung der sich daraus ergebenden großen Möglichkeiten zu entwickeln.
Die Motivation für eine durchgängige Digitalisierung sollte dabei nicht in der Schaffung von Leuchtturmprojekten liegen, um Kunden und Gesellschafter zu beindrucken. Vielmehr sollte nach genauer Betrachtung klar werden, dass die in dem Wissen der Mitarbeiter und aus den vorhandenen Prozessdaten gesammelten Erkenntnisse das wesentliche Kapital des Unternehmens sind, das es zu bewahren und zu vermehren gilt.
Vor diesem Hintergrund muß der erste Schritt für den Einstieg in eine Digitalisierung der Prozesse in der Gießerei die Schaffung eines Systems zur durchgängigen Erfassung, Verarbeitung, Speicherung und schnellen Auswertung aller relevanten Daten des Unternehmens sein.
Wie kann ein sinnvoller und erfolgversprechender Einstieg in die Digitalisierung gelingen ?
Projektmanagement:
Was ist das Ziel ?
Ausgangspunkt ist wie bei jedem erfolgreichen Projekt die klare Beschreibung des Ziels, welchen Stand möchte ich in meiner Gießerei in fünf oder zehn Jahren erreicht haben. Davon ausgehend wird formuliert, welche Zwischenschritte dafür erforderlich sind, ein durchdachter und vor allem hinsichtlich der einzubringenden Ressourcen realistischer Meilensteinplan bildet die Ausgangsbasis. Es ist zu klären, welche internen Mitarbeiter für das Projekt zur Verfügung stehen können, welche Aufgaben diese Mitarbeiter bisher erledigt haben und wer diese Aufgaben übernehmen wird. Eine häufige Ursache für steckengebliebene Projekte liegt in der Unterschätzung der aufzubringenden Zeit für das Projekt : Der Kollege X hat doch ein Faible für IT, das macht der nebenbei mit. Eine durchgängige Digitalisierung ist ein Quantensprung für jedes Werk und damit weit mehr als ein paar neue, bunte Diagramme oder Tabellen auf dem Handy des Geschäftsführers.
Wenn der Projektleiter gewonnen ist, wird gemeinsam ein Team zusammengestellt sowie die personellen und finanziellen Ressourcen festgelegt. Zum Kick Off sollte der Lenkungsausschuss den exakt formulierten Projektauftrag an das Team erteilen, die Reformulierung einfordern und die Regelkommunikation festlegen.
Analyse und Auswahl
der Daten
Im Prozeß der Digitalisierung sollten im ersten Schritt alle vorhandenen betrieblichen Daten betrachtet und die Zusammenhänge und Verknüpfungen festgehalten werden.
Das beinhaltet die Daten der Fertigungsprozesse, Qualitätsdaten, Maschinendaten, Leistungs- und Effizienzdaten, Produktionsdaten, Umweltdaten bis hin zu betriebswirtschaftlichen Daten.
Alle diese Daten werden in der Regel in verschiedenen Systemen, von der Handaufschreibung über Excel bis zum ERP-System und oft auch mehrfach verwaltet. Ein gern gemachter Fehler in diesem frühen Stadium ist es, nach einer „geeigneten“ Software Ausschau zu halten und sich von dem entsprechenden Anbieter erklären zu lassen, wie die Produktionsprozesse am besten angepasst werden können. Weit erfolgversprechender ist es, einen repräsentativen Prozess festzulegen und diesen systematisch von Anfang bis Ende zu analysieren.
Welche Daten entstehen bzw. werden an welcher Stelle des Prozesses erfasst ? Können die Daten verlässlich und den Prozessen bzw. Produkten eindeutig zugeordnet werden ? Werden diese Daten auch für die Unternehmenssteuerung verwendet, sind die Daten untereinander verknüpft und in welcher Form fallen sie wann an ? Es ist sinnvoll, die betrieblichen Zeitsysteme innerhalb des IT-Netzes genauer zu betrachten: Laufen wirklich alle Systeme über die gleich Systemuhr, wie oft werden Daten gespeichert ?
Qualitätsrelevante Daten
mit Effizienz
Wichtige Bestandteile der Datenerfassung und Auswertung, sind neben den Prozessdaten alle produktspezifischen internen und externen Qualitätsdaten wie Reklamationen, Nacharbeitsdaten, der Bauteillebenslauf, das Änderungsmanagement, Gieß- und Laborberichte sowie die Modelldaten.
Die aus den Prozessen und Rückmeldungen von den Produktionsanlagen gewinnbaren Daten können in zwei Kategorien unterteilt werden, ein Teil kann mit aktuellem Wissenstand als qualitätsrelevant eingestuft werden, der andere Teil scheint keinen erkennbaren Qualitätseinfluß zu besitzen. Hier ist zu entscheiden, ob die Daten ohne Einfluss ggf. für spätere Auswertungen gespeichert werden sollten. Ebenfalls in dieser ersten Periode zu klären ist, wie mit den Erfassungsstellen für Prozessparameter in Falle von Störungen oder Fehlmeldungen umzugehen ist. Soll der Ausfall einer Messung zum Stillstand der Anlage führen, welche Daten werden in diesem Fall gespeichert, wie wirkt sich das auf eine Bewertung des Prozesses Wochen oder Monate später aus ?
Auch bei der Datenerfassung und Auswertung sollte die Effizienz eine wichtige Rolle spielen. Es kann es nicht das Ziel sein, ein kostenintensives System aufzubauen, mit dem man so viel Daten wie möglich sammeln kann, viel wichtiger ist es, die richtigen Daten zu erfassen.
In diesem Zusammenhang ist noch festzuhalten, dass die Daten, ihre Auswertungen und vor allem ihre Rückschlüsse auf den Prozess immer einer menschlichen Bewertung durch Fachleute bedürfen. Mathematische Korrelationen ohne eine Idee für deren Kausalität sollten erst einmal zur Seite gelegt werden. Vor einer Änderung von Parametern sollte eine gewisse Plausibilität vorhanden sein. Die Trefferquote bei der ständigen Optimierung des Prozesses wird im Laufe der Zeit steigen, Irrwege und Sackgassen sind ein normaler Bestandteil des Weges zum Baum der Erkenntnis.
Kennzahlen der Produktivität :
Fertigungseffizienz
Aus den Rückmeldungen der Produktionsabteilungen und -anlagen können die Produktivitätskennzahlen abgeleitet werden. Auch diese Daten, die den Stand des Unternehmens in Richtung Lean-Management dokumentieren, sind von entscheidender Bedeutung für die Zukunftssicherung.
Die Datenerfassung über Stillstandszeiten, Störgründe und nichtkonforme Teile an den einzelnen Maschinen und in den Fertigungsprozessen – egal ob mit Aufschreibung oder automatisierter Rückmeldung – bildet die Grundlage zur Bewertung der Fertigungseffizienz. Die hieraus abgeleiteten Kennzahlen wie z. B. die OEE als Maßstab für die Gesamtanlageneffizienz bieten die Möglichkeit, schnell auf Abweichungen zu reagieren.
In diese Datenauswertung fließen die Qualitätsauswertungen über Ausschuss und Nacharbeit mit ein. Besonders Daten aus der Nacharbeit, ob durch zusätzliche Arbeitsschritte oder durch mehrfaches Wiederholen von Arbeitsschritten, fallen gern durch das Wahrnehmungsraster, da die Teile zum Schluss ja doch verkauft werden.
Neben den Produktionsdaten sind die Material- und Energieverbrauchsdaten ebenfalls wichtige Kriterien zur Bemessung der Effizienz des Unternehmens. Die Einbeziehung weiterer Daten wie z. B. Liefertreue und Kundenzufriedenheit, die als Grundlage für das Shopfloormanagement eingesetzt werden, ist sinnvoll. Zunehmende Bedeutung erlangen die Umweltdaten, die bei der Projektplanung ebenfalls berücksichtigt werden sollten. Auch bei diesen Daten ist eine vollständige Erfassung und automatisierte Auswertung eine wichtige Zielstellung im Prozess der Digitalisierung.
Weitere wichtige betriebswirtschaftliche Daten, die zur Unternehmenssteuerung eingesetzt werden, sind ergänzend mit einzubeziehen, um die Prozesse zur Erfassung und Auswertung auch dieser Daten durchgängig im Unternehmen gestalten zu können.
Projektrealisierung
In der erste Projektphase sollte ermittelt werden, welche Daten in welchen Systemen und Aufschreibungen im Unternehmen vorhanden sind, welche Prozesse mit welchen Daten zu beschreiben sind und welche weiteren Kennzahlen benötigt werden. Diese Phase erfordert ein akribisches Arbeiten, sichert aber den zukünftigen Erfolg des Projektes. Die Auswirkung fehlender oder falscher Daten kann im späteren Verlauf des Projektes, vor allem wenn eine Software ausgewählt und eingeführt wurde, nur noch mit Mehraufwand korrigiert werden.
In der zweiten Phase sollte auf Basis der Analyseergebnisse die zu ergänzenden Datenumfänge und die Methoden, wie diese Daten zu ermitteln sind, definiert werden. Ohne Anspruch auf Vollständigkeit sollten bei der Planung der Erfassung von Prozessdaten die folgenden Gedanken berücksichtigt werden :
1. Für die Definition der Prozesse ist eine klare Struktur erforderlich : Wo der Anfang ist, wo das Ende und was nicht betrachtet wird
2. Alle Zwischenstationen sollten mit einbezogen werden, inklusive Transporte, Lager, Aus- und Einschleusstationen
3. Die Verlässlichkeit der Daten sollte geprüft werden, also die Messgenauigkeit, die exakte Zuordnung sowie wo und wann was gemessen wird (und ob der Zeitstempel der Realität entspricht).
4. Welche Aussagen jetzt und welche später gewünscht (Endausbaustufe) sind, automatisierte Auswertungen, welche Auswertungen jetzt genutzt werden
5. Auswertungen auf Plausibilität prüfen, wer und wie
6. Definition der Darstellungsart der Daten und Auswertungen
7. Ein Prozess wird nicht anders, nur weil man mehr Daten hat
8. Welche Daten beeinflussbar sind
9. Wer Prozesseigner der Datenerfassung und Auswertung ist
10. Festlegung, welche Datenausfälle welche Konsequenzen haben, von „fast egal“ bis „Anlage anhalten“
Aus den Informationen der Phase 1 und 2 ergeben sich der weitere Projektfahrplan und das Lastenheft für den Ausbau der digitalen Infrastruktur.
In Phase 3 sollten geeignete Methoden und Systeme zur Realisierung des Lastenhefts gefunden werden.
Bei der Auswahl einer Softwarelösung sollte berücksichtigt werden, dass alle Bestandsdaten weiterverwendet werden bzw. dafür digitalisiert werden können.
Die wichtigsten Anforderungen an ein zukunftsfähiges digitales System sind, dass das System offen für Erweiterungen ist und die Daten aus verschiedenen Ebenen verarbeitet und ausgewertet werden können.
Zahlreiche Rückmeldungen aus den Maschinensteuerungen, aus der Sandaufbereitung, Temperaturmessungen, Thermoanalyse, von Labor und Schmelzbetrieb u. a. sollten ebenso verarbeitet werden, wie z. B. die Rückmeldungen aus den einzelnen Abteilungen.
Ein problemloser Datenaustausch mit dem ERP-System stellt ebenfalls eine Grundvoraussetzung dar.
Im Maschinenbau wurde für solche Systeme, die als Manufacturing Execution Systems (MES) bezeichnet werden, der Standard VDI 5600 entwickelt.
Der modulare Aufbau dieser Systeme und die offene Systemarchitektur ermöglichen es, den Digitalisierungsprozess modular zu planen und schrittweise zu realisieren.
Damit kann je nach Priorisierung der einzelnen Module mit den wichtigsten Themen begonnen werden, ohne dass die personellen Kapazitäten überfordert werden.
Zusammenfassung
Die Digitalisierung aller Unternehmensprozesse in einer einheitlich vernetzten Systemlandschaft ist ein wesentliches Instrument zur nachhaltigen Sicherung des Unternehmenserfolges.
Ziel der Digitalisierung ist es, das im Unternehmen vorhandene Wissen über die Prozesse und Produkte schnell und umfassend verfügbar zu machen, und dieses Wissen als Wettbewerbsvorteil stetig weiterzuentwickeln. Ohne eine durchgängige digitale Basis sind weitere Schritte in Richtung einer vernetzten Produktion nicht sinnvoll zu realisieren. Eine erfolgreiche Implementierung einer neuen unternehmensweiten digitalen Struktur gelingt nur mit einem konsequenten Projektmanagement.
Dabei steht neben einer intensiven Projektplanung (hinsichtlich der Projektziele, des Zeitplans und der notwendigen Personalkapazität) die vollständige Bereitstellung aller erforderlichen Ressourcen als wesentliche Erfolgsfaktoren im Vordergrund.
Erst nach einer erfolgreichen Planungsphase sollte auf Basis der Lastenheftanforderungen eine geeignete Softwarelösung ausgewählt werden.
In der Gießerei bieten sich die im Maschinenbau sehr erfolgreich eingesetzten MES-Systeme als Fertigungsmanagementsysteme zwischen Maschinenebene (Anlagensteuerungen) und Unternehmensebene (ERP) ebenfalls als erprobte Softwarelösungen an.
