Use Case

OEE- und Stillstandssteuerung in Near Real Time für Fertigungsunternehmen

Vom reaktiven Shopfloor-Reporting zur operativen Steuerung von Verfügbarkeit, Leistung, Qualität und Bottlenecks – mit klarer Sicht auf Verluste, Ursachen und Maßnahmen im laufenden Betrieb.

Wenn OEE sichtbar, aber nicht steuerbar ist

Ein OEE-Wert allein ist noch keine Steuerungsinformation. Er zeigt, dass Leistung verloren geht – aber nicht, wo die Linie gerade verliert, warum die Verluste entstehen und welche Maßnahme im laufenden Betrieb den größten Hebel hätte.

In vielen Fertigungsunternehmen gibt es Daten und Berichte, aber keine wirklich wirksame Shopfloor-Steuerung. Stillstände werden im MES, in Schichtbüchern, in Wartungssystemen oder direkt an der Anlage erfasst. Geschwindigkeitsverluste, Mikrostopps und Qualitätseffekte laufen oft in separaten Logiken.

Die Produktionsleitung sieht Rückblicke, aber nicht früh genug die kritischen Verlustmuster. Schichtführung, Instandhaltung, Qualität und Planung reagieren dadurch häufig parallel, aber nicht abgestimmt. Das Ergebnis ist operative Hektik statt systematischer Steuerung.

Verluste im laufenden Betrieb erkennen, priorisieren und wirksam steuern
Eine OEE- und Stillstandssteuerung in Near Real Time verbindet Maschinenereignisse, Produktionsaufträge, Soll-Takte, Qualitätsdaten, Störgründe und Instandhaltungsinformationen in einem gemeinsamen Ereignis- und Verlustmodell. So entsteht keine weitere Rückschau, sondern eine operative Steuerungsschicht für Linie, Schicht, Werk und Management.
Verluste einheitlich erklärbar machen
Verfügbarkeit, Leistung und Qualität werden entlang einer gemeinsamen Verlustlogik bewertet. Geplante Stillstände, ungeplante Ausfälle, Mikrostopps, Taktverluste und Ausschuss werden vergleichbar.
Bottlenecks früher erkennen
Linien, Anlagen, Schichten und Aufträge werden in Near Real Time überwacht. Kritische Bottlenecks werden sichtbar, bevor Output, Liefertermine oder Überstunden eskalieren.
Maßnahmen gezielter priorisieren
Top-Störgründe, Verlustminuten, Planabweichungen und Qualitätsverluste werden nach operativer Wirkung bewertet. Teams erkennen, welche Abweichungen sofortiges Handeln erfordern.
Schichtführung wirksamer unterstützen
Schichtführung, Instandhaltung, Qualität und Planung greifen auf dieselbe Sicht zu. Abweichungen werden schneller eingeordnet, an die richtige Rolle adressiert und übergreifend verfolgt.
KI für operative Frühwarnung nutzen
KI unterstützt Anomalieerkennung, Bottleneck-Frühwarnung, automatische Schichtzusammenfassungen und die Priorisierung von Maßnahmen nach Verlustwirkung.
1und1 Telekommunikation Referenz für DatenprojekteBPW Bergische Achsen Industrie und Fahrzeugbau ReferenzBWI IT für Deutschland als Partner für Data GovernanceBeitragsservice von ARD und ZDF als ProjektpartnerBitmarck Referenzprojekt im Bereich Gesundheit und AnalyticsBrita Wasserfilter als Industrie-Referenz für DatenprojekteDaimler Truck Automotive Referenz für QualitätsmanagementDavaso Gesundheit und Versorgung Datenplattform ProjektDeutsche Bahn Konzernreferenz für Logistik und TransportDeutsche Post Customer Service Low-Code ApplikationenDeutsche Telekom Referenz für Cloud Data PlatformEdeka Handel Referenz für Data Analytics und ReportingFinanz Informatik Sparkassen-Finanzgruppe ReferenzHochtief Bauindustrie Referenz ProjektcontrollingITZBund Referenz Data Governance Öffentlicher SektorKKH Krankenkasse Referenz VersorgungssteuerungNetto Marken-Discount Handel Referenz AnalyticsPE Automotive Referenz Digital Quality TwinSpar Einzelhandel Referenz für skalierbare DatenplattformenTEDi Handel Referenz Warenwirtschaft ReportingTelefonica Telekommunikation Referenz für Data AnalyticsVattenfall Referenz für zentrale HR-AnalysenZurich Versicherung Referenz für Regulatory Data Fabriceon Energieversorgung Referenz Grid Balancingigus Industrie-Referenz Power BI Reportingthyssenkrupp Industrie Referenz für Produktionscontrolling
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Für Produktion, Schichtführung, Instandhaltung und Werkleitung

Der Use Case eignet sich für Fertigungsunternehmen, die OEE nicht nur berichten, sondern Verluste, Stillstände, Mikrostopps und Bottlenecks im laufenden Betrieb steuerbar machen wollen.

Besonders relevant ist er für Produktionsleitung, Schichtführung, Werkleitung, Instandhaltung, Qualität, Planung, Operations und Management. Er unterstützt dort, wo MDE-, BDE-, MES-, Qualitäts- und Instandhaltungsdaten vorhanden sind, aber noch nicht zu einer gemeinsamen Verlust- und Maßnahmenlogik zusammenlaufen.

Eingesetzte Technologien
Image Christian Straube