Dieses Bild zeigt den Header zur Success Story Eckelt - Process Mining Pilot. Es wird der Firmensitz von Eckelt gezeigt.

success story

Process-Mining-Pilot
bei einem Glasveredler

Mit Prozesstransparenz und Echtzeitinformationen die Produktion unterstützen und Potentiale aufzeigen

Mittels Process Mining wurde ein digitales Abbild des kompletten Produktionsprozesses erzeugt und dadurch Transparenz über die Prozessabläufe generiert. Dies ermöglichte, die seit 2003 gesammelten Produktionsdaten erstmalig ganzheitlich zu analysieren. Hierfür wurden fünf Vertiefungsfelder definiert, in denen ein explorativer Erkenntnisgewinn bzw. ein konkretes Optimierungs- oder Automatisierungspotential vermutet wurde. Diese Vertiefungsfelder wurden im Projekt genauer untersucht und vier Use Cases entwickelt, wie Process Mining in der Glasveredelung Mehrwehrt generieren kann.

Durch den Einsatz von Celonis und die Unterstützung durch Rothbaum haben wir viele nützliche Ansatzpunkte zur weiteren Optimierung unsere Fertigung erhalten. Die schnelle Transparenzschaffung und das gezielte Arbeiten an definierten Use Cases war ausschlaggebend für den Projekterfolg.

Christian Lechner, CEO vandaglas Eckelt

Eckelt

  • Die vandaglas Eckelt GmbH mit Sitz in Steyr ist ein Tochterunternehmen der vandaglas Unternehmensgruppe mit Standorten in Deutschland, Niederlande, Österreich, England und der Schweiz.
  • Der Fokus von Eckelt liegt in der Herstellung von komplexen XL-Gläsern im Fassadengeschäft.
  • Auf etwa 20.000 m² werden kunden-individuelle Produkte hergestellt.

Leistungen

  • Erzeugung eines Process-Mining-Datenmodels auf Basis der seit 2003 gespeicherten MES-Daten
  • Erarbeitung von spezifischen Use Cases für Process Mining in der Produktion von Eckelt
  • Erstellung von Analysen für gezielte Bereiche zur Transparenzsteigerung und Erschließung von Optimierungspotentialen
  • Aufbau von Strukturen für die nachhaltige Nutzung der Technologie bei Eckelt

Ergebnisse

  • Entwicklung eines Datenmodels der Produktion mit über 6,5 Mio. produzierten Produkten
  • Untersuchung der Vertiefungsfelder: Maschinenbelegungen, Qualität, Produktionskosten, Wartezeit und Produktionsmix
  • Aufzeigen von vier konkreten Einsatzgebieten, in denen Process Mining einen kontinuierlichen Mehrwert generiert
Die Grafik zeigt einen Abgleich der real entstandenen mit den kalkulierten Kosten pro Arbeitsstation und Produkt, um Unterschiede zwischen den Kosten zu ermitteln. Die Analysemöglichkeit und übersichtliche Darstellung der Kosten stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.
Ein Abgleich der real entstandenen mit den kalkulierten Kosten pro Arbeitsstation und Produkt wurde erstellt, um Unterschiede zwischen den Kosten zu ermitteln. Die Analysemöglichkeit und übersichtliche Darstellung der Kosten stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.

Projektbeschreibung: Prozessoptimierung in der Produktion von Eckelt

Mittels Process Mining wurde ein digitales Abbild des kompletten Produktionsprozesses erzeugt und dadurch Transparenz über die Prozessabläufe generiert. Dies ermöglichte, die seit 2003 gesammelten Produktionsdaten erstmalig ganzheitlich zu analysieren. Hierfür wurden fünf Vertiefungsfelder definiert, in denen ein explorativer Erkenntnisgewinn bzw. ein konkretes Optimierungs- oder Automatisierungspotential vermutet wurde. Diese Vertiefungsfelder wurden im Projekt genauer untersucht und vier Use Cases entwickelt, wie Process Mining in der Glasveredelung Mehrwehrt generieren kann.

Vorgehensweise

  • Pain-Point-Aufnahme im Kick-Off-Meeting
  • Aufbau der Datenverbindung
  • Datensichtung und Machbarkeitsanalyse
  • Meilenstein zur Priorisierung der Use Cases
  • Fokussierte Analyse der Key-Use Cases als Grundlage für die Potential-Bestimmung
  • Abschlusspräsentation mit Analyse der Erkenntnisse und Bewertung der kontinuierlichen Mehrwertgenerierung
Die Grafik zeigt ein Sankey-Diagramm, das den Materialfluss und das Verhältnis von unterschiedlichen Arbeitsstationen zueinander visualisiert. Durch eine Filterung auf bestimmte Zeiträume, Produkt- oder Prozessattribute kann die Produktion gezielt ausgewertet werden.
Mithilfe eines Sankey-Diagramms wird der Materialfluss und das Verhältnis von unterschiedlichen Arbeitsstationen zueinander visualisiert. Durch eine Filterung auf bestimmte Zeiträume, Produkt- oder Prozessattribute kann die Produktion gezielt ausgewertet werden.

Ergebnisse

  • Durch die Analyse der theoretisch möglichen Maschinenbelegung konnte gezeigt werden, dass theoretisch an einer Arbeitsstation mit sehr hohem Energiebedarf (Ofen) die Betriebszeit und somit Kosten reduziert werden können.
  • Es konnte ein Algorithmus entwickelt werden, der die tatsächlichen Produktionskosten jedes Produkts bestimmt. Perspektivisch kann dieser zum Abgleich mit den kalkulierten Produktionskosten verwendet werden.
  • Die generierte Transparenz der Durchlaufzeiten zeigt, dass ein erhebliches Optimierungspotential in den Pufferzeiten vor den Anlagen existiert.
  • Durch die Analyse der Bruchmeldungen konnten Produkteigenschaften ermittelt werden, die zu erhöhtem Ausschuss führen. 
  • Durch die Analyse des Produktmixes seit 2003 konnten Ansatzpunkte für die Trends der Nachfrage anhand Produkteigenschaften abgeleitet werden.
Portrait von Clemens Wolf, Manager bei Rothbaum.
Dr. Clemens Wolf

Geschäftsfeldleiter Digital Operations

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