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Allein 10-15 % der Produktionskosten entfallen auf schlechte Qualität (Quelle PWC Studie). Schlechte Qualität führt zu Verzögerungen im Prozess, zu Verlusten in der Produktionskapazität, zu erhöhtem Testaufwand, zu einem Herabsetzen der Güteklasse der Produkte und entsprechend zu Retourkosten, Imageschaden, zu Kundenverlusten und weiteren nachgelagerten Kosten.
Wir helfen Ihnen, die komplexen Zusammenhänge in der Produktion datenbasiert aufzuschlüsseln und somit die Qualität und die Prozesse zu stabilisieren. Durch Predictive Quality erkennen Sie Probleme, bevor Sie entstehen. Das spart Kosten und erhöht die Produktivität.
Das Feuer vorne ausmachen, bevor es hinten brennt
Oft werden Abweichungen in Qualität erst spät oder gar nicht bemerkt. Durch vorausschauende Analysen werden Qualitätsmuster in den Daten erkannt, sodass bei zukünftig abweichenden Daten kritische Events im Voraus identifiziert werden können. Durch unsere Domainexpertise unterstützen wir Sie mit unseren Lösungen konkret, im Prozess frühzeitig dagegen zu steuern oder die nachgelagerten Prozesse und Lieferketten rechtzeitig zu informieren und anzupassen.
Hohe Komplexität trifft auf Faktor Mensch
Insbesondere in der chemischen Industrie steigt die Nachfrage nach Spezialpodukten. Dieser Innovationsdruck erhöht die Komplexität in der Produktion und somit die Anfälligkeit für Qualitätsprobleme. Hinzu kommt, dass die Abhängigkeit vom menschlichen Faktor und ein geringer Automatisierungsgrad immer wieder zu Abweichungen führt. Darüber hinaus werden in den nächsten 5 Jahren 20% der Belegschaft in den Ruhestand gehen und somit auch ihr Wissen.
Menschen und Daten aus den Silos befreien
Um Kosten durch vorausschauende Maßnahmen reduzieren zu können, müssen diese erstmal erkannt und aufgedeckt werden. Durch das Verbinden von qualitätsrelevanten Daten aus verschiedenen Bereichen wie zum Beispiel aus dem Prozessleitsystem, aus den Labor-Informations- und Management-System, aus dem ERP System und von Sensoren- und Aktoren lassen sich neue Erkenntnisse über Qualitätsparameter gewinnen. Wir helfen Ihnen, dieses Wissen richtig anzuwenden.
In diesem Webinar lernen Sie:
Auf Basis unserer IoT-Lösung Bilfinger Connected Asset Performance (BCAP) lassen sich die Daten zielgerichtet zusammenführen und ermöglichen eine qualitätsorientierte Prozessoptimierung und vorausschauende Analytik.
Das essentielle bei digitalen Innovationen ist neben der eingesetzten Technologie und Domainexpertise das proaktive Change-Management. Eine neue Lösung muss alle Beteiligen abholen und besser machen. BCAP bietet rollenbasierte Lösungen für alle relevanten Ebenen.
Vorstellungskraft für das Management
Empowerment für den Prozessingenieur
Praktische Anwendungen für den Operateur
Der Virtual Sensor bietet kostengünstige Qualitätsinformationen, wenn keine physischen Sensoren verfügbar sind. So können qualitätsrelevante Produktionseigenschaften wie z.B. die Restfeuchte eines Bandfilters oder der Mahlgrad einer Mühle, die ansonsten nur manuell in unregelmäßigen Abständen im Labor gemessen werden, mit Hilfe von Data Science aus den Daten eines Prozessleitsystems minütlich errechnet werden. Diese Echtzeit-Informationen stabilisieren die Qualität und somit auch den Produktionsprozess. Ausschuss kann reduziert werden, Rohmaterial und Energie gespart und aufwendige händische Analysen reduziert werden.
Das BCAP Recommender Model hilft Ihnen auf Basis von verschiedenen Produktionsparametern den „Sweet Spot“ zwischen bester Qualität und wirtschaftlicher Effizienz zu finden. Durch die datenbasierte Analyse erhält das Produktions-Team neue Einblicke in die Zusammenhänge der Qualität. Zum Beispiel können Empfehlungen für neue Betriebsparameter wie etwa Drehzahl und Mühlendruck bei Mahlprozessen abgeleitet werden oder auch Empfehlungen von Mengenzugabe von Hilfsstoffen wie Tenside und Schaumstabilisatoren in der Flotation. So kann der Operateur die Parameter optimal aufsetzen.
Mit den integrierten Tools in BCAP werden Sie Excel endlich los. Unsere Self-Service-Analyse Anwendungen helfen Ihnen zeitnah, Hauptursachen für Prozessabweichungen selbständig zu untersuchen und Zusammenhänge in der Qualität aufzudecken. Durch BCAP erhalten Sie Zugang zu TrendMiner und können so erweiterte Analysefunktionen auf Basis tagesaktueller Daten nutzen. So können Prozessingenieure ohne weitere Vorkenntnisse in Data Science selbstständig bei ad-hoc Prozessstörungen direkt die wahrscheinlichste Ursache finden und mit dem Anlagenpersonal an der Behebung arbeiten. Es können Golden Batches identifiziert werden und die optimale Fahrweise abgeleitet werden. Prozessfahrweisen können überwacht werden und bei Abweichungen nachhaltig Gegenmaßnahmen ergriffen werden.
Give us a call: +49 6221 427894-0
