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Process Mining in der Produktion: Durchsatzrate und -differenz

Von in Know-how, Process Management, Process Mining

Eine Produktionsanlage muss planbar und flexibel sein: Es ist wichtig zu wissen, wann ein Fertigungsauftrag abgeschlossen sein wird oder wie schnell ein neuer Fertigungsauftrag begonnen werden kann. Eventuelle Fehler und Verlangsamungen sollen einfach identifizierbar und behebbar sein, mögliche Verbesserungen erkennbar. Dazu kann man Kenngrößen definieren, die allgemeine Aussagen über die Anlage liefern. Ein Beispiel für die Qualität der Planbarkeit ist die Varianz der Fertigungszeit für gleichartige Produkte. Ein Beispiel für Planbarkeit und Flexibilität ist die Durchsatzrate. Sie beschreibt wie viele Werkstücke in einer Anlage pro Zeiteinheit (z.B. Stunde) gefertigt werden.

Solche auf Anlagenebene aggregierten Kenngrößen lassen keinen direkten Drilldown zu, z.B. auf mögliche Ursachen einer größeren Varianz von Fertigungszeiten oder auf Teilprozesse, welche die Fertigungsgeschwindigkeit verlangsamen. Process Mining kann an diesem Punkt ansetzen, da es einen Drilldown auf einzelne Prozessabschnitte zulässt.

Process Mining in der Fertigung

Process Mining ist die Visualisierung und Analyse von Prozessen auf der Basis von Event-Logs. Allgemein sind Event-Logs Protokolle IT-basierter Prozesse. Bei einem Fertigungsprozess werden Daten erzeugt an Arbeitsplätzen, an denen Werkstücke gescannt und verarbeitet werden. Verfolgt man den Weg einzelner Werkstücke von Arbeitsplatz zu Arbeitsplatz, erhält man ihre Fertigungswege. Dabei kann man auf Teilabschnitte der Fertigungswege gezielt filtern, diese einzeln analysieren und verstehen.

Das digitale Abbild der Fertigungsanlage

Bei Produktionsprozessen mit einem hohen Grad an Standardisierung haben viele Werkstücke den gleichen Fertigungsweg. Daher kann man die über einen längeren Zeitraum häufigsten Fertigungswege als ein digitales Abbild der Produktionsanlage interpretieren. Der Zeitraum sollte mindestens so gewählt sein, dass die Mehrheit der in den Daten beschriebenen Produktionsprozesse abgeschlossen wurde. Dieses aus den Daten gelernte digitale Abbild der Anlage ist nicht perfekt, denn es fehlen u.U. Fertigungswege mit selten genutzten Arbeitsplätzen. Jedoch erhält man so mit geringem Aufwand sehr viele Informationen über eine Produktionsanlage, Informationen über den Großteil der Daten und schnell nützliche Einblicke (Paretoprinzip). Für das Abbild der Fertigungsanlage werden nur sehr wenige Daten benötigt. Es genügt bereits zu wissen wann welches Werkstücke an welchem Arbeitsplatz beobachtet wurde.

Die Durchsatzrate

Betrachtet man nun die Häufigkeit einzelner Events für einen gewählten Zeitraum, erhält man die Durchsatzrate des durch das Event beschriebenen Arbeitsplatzes. Sie beschreibt die “Geschwindigkeit”, mit der Werkstücke bearbeitet werden. Doch Process Mining bietet noch weitere Informationen. Da auch der Fertigungsweg aus den Daten gelernt wird, kann man Änderungen der Durchsatzraten erkennen.

Ein Beispiel: nehmen wir einen Prozess an, bei dem ein Werkstück vier Arbeitsplätze A bis D durchlaufen muss. Alle Stationen haben eine Soll-Durchsatzrate von 65 Stück pro Stunde (65/h), dargestellt im nachfolgenden Prozessmodell.

Durchsatzrate pro Station

Zwischen 3 und 4 Stunden nach Arbeitsbeginn sinkt die Rate der fertiggestellten Werkstücke auf 57/h, obwohl noch nicht alle geplanten Werkstücke gefertigt sind. Filtert man jetzt auf das Zeitintervall 3 bis 4 Stunden nach Arbeitsbeginn, lässt sich sofort erkennen an welcher Stelle in der Fertigungsanlage die Durchsatzrate gesunken ist.

Senkung der Durchsatzrate

Die Rate ist erstmals gesunken bei der Bearbeitung an oder der Wartezeit auf Arbeitsplatz C. Jetzt kann man zielgerichtet die Ursachen für das Problem identifizieren und für zukünftige Produktionsaufträge verhindern. 

Durch Filtereinstellungen wie diese haben Sie mit LANA Process Mining die Möglichkeit eines Drilldowns auf einzelne Prozesskennzahlen und -abschnitte. Durch das Tool erhalten Sie also einen Einblick in Ihre Prozesse und Erkenntnisse, welche mit konventionellen Methoden der Prozessanalyse in dieser Form nicht möglich wären.

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