09/11/2015

Case Study: Optimierung von Liefer- und Fertigungsprozess in der Elektronikindustrie

Bei der Herstellung von Elektronikbauteilen fällt eine sehr grosse Menge an Prozessdaten entlang der Lieferkette an. Es werden zukünftig neben reinen Standardprodukten verstärkt massgeschneiderte Komponenten in kleineren Stückzahlen mit kurzen Lieferzeiten verlangt. Aufgrund des häufigen Fertigungswechsels eines Chargenbetriebs fallen dabei notgedrungen zunehmende Stillstandszeiten an den Maschinen an. Das ständige An- und Abfahren der Maschinen führt zu vermehrten Wartungszeiten und –kosten und zu häufigeren Ausfällen der Maschinen und damit zu höheren Produktionskosten.

Die Rückverfolgbarkeit der Produkte wird für die Produktnutzer zum Thema Nr. 1 werden – aus Compliance-Gründen, aber auch aus internen Qualitätsüberlegungen. Qualitätsprobleme an den Produkten sollen zu allen Zeiten nachweislich rückverfolgbar sein.
Hier kommt die Methode der Analytic Industry ins Spiel: Analytic Industry optimiert den Liefer- und Fertigungsprozess des Elektronikherstellers mit folgenden Zielen.

Projektziele
  • Zentrales Erfassen der Prozess- und Produktdaten sowie der Daten zu Materialbewegungen und die Lieferinformationen
  • Verarbeitung von Fehler-Logdateien, Erkennen von Fehlerzusammenhängen
  • Einführung eines zentralen Kennzahlensystems zur Fertigungsplanung- und Optimierung über die gesamte Prozess- und Produktkette
  • Qualitätssteigerung durch Rückverfolgbarkeit.
  • Einfache Historisierung der gesamten Datenmenge in feingranularer Form für spätere Analysen

Case Study: Optimierung von Liefer- und Fertigungsprozess in der Elektronikindustri

Kundennutzen
  • Verringerung der Produktionskosten durch optimierte Prozessführung (Minimierung der Umrüst-, Wartungs- und Stillstandzeiten)
  • Analyse von Qualitätsproblemen
  • Sicherstellung der 100%-igen Rückverfolgbarkeit
  • Steigerung der Produktqualität durch Kombination von Qualitäts- und Maschinendaten
Vorgehen

Eine Datenaufnahme entlang der Lieferkette inklusive Maschineninformationen findet häufig weder systematisch noch flächendeckend statt. Angefangen mit einem Prototyp des Mess- und Analytic- Aufbaus beweisen wir deshalb die Machbarkeit einer solchen flächendeckenden Informationsbeschaffung mit Analytic Industry. Es findet dabei eine kontinuierliche Messdatenerfassung mit hoher zeitlicher Auflösung statt, welche die Daten in einen zentralen Datenpool überträgt. Da dies häufig mit grossen Datenmengen verbunden ist, verwendeten wir neueste Big Data Technologien. Wichtigstes Merkmal einer solchen Lösung ist die einfache Datenarchitektur, also keine komplexen Data Warehouse (DWH), sondern eine formatübergreifende Speicherung mit dem Ziel stetige Anpassungen und Erweiterungen einfach umsetzen zu können.

Nach dem Machbarkeitsbeweis werden sukzessiv weitere Systeme und Messpunkte aufgeschaltet, so dass sich bereits nach wenigen Wochen wesentliche neue Erkenntnisse zur Gesamtanlage ergeben.
Zur Analyse der Daten werden unterschiedliche Analyse-Verfahren eingesetzt, insbesondere Algorithmen aus dem Bereich des Machine Learning und des Operations Research. Die komplexe Fertigungsplanung wird so über algorithmische Ansätze verbessert, Stillstandzeiten der Maschinen und daraus abgeleitete Maschinenkosten reduziert. Qualitäts- Beanstandungen können neu über den gesamten Prozess rückverfolgt werden. Damit wird auch prognostisch das Risiko von weiteren Qualitätsbeanstandungen abgeschätzt und zukünftige Qualitätsmängel werden frühzeitig behoben.

Weitere Case Studies finden Sie in unserer Proschüre „4 Case Studies, Analytic Industry

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