OEE Software - Kriterien für die optimale Entscheidung

Warum ist OEE Software wichtig?

Wichtige Kriterien bei der Auswahl einer OEE Software

Neben den bereits genannten Faktoren sollten bei der Auswahl einer OEE-Software noch weitere entscheidende Kriterien berücksichtigt werden, die den langfristigen Erfolg der Implementierung sicherstellen.

Besonders die einfache und schnelle Anbindung an Anlagen und Maschinen sowie die Kosteneffizienz spielen eine zentrale Rolle bei der Auswahl einer OEE-Software, um einen schnellen Return on Investment (ROI) zu erzielen. 

1. 1. Daten-Erfassung: Qualität, Zuverlässigkeit, Einfachheit und Flexibilität

      • Anlagen, Maschinen und Arbeitsplätze sind die Quellen für Prozess-Daten bzw. Ereignisse, die für die Berechnung von OEE und weiteren Kennzahlen herangezogen werden. Die Qualität und die Zuverlässigkeit der Daten muss absolut zuverlässig und vertrauenswürdig sein - ansonsten sind alle darauf fußenden Informationen zweifelhaft oder schlimmstenfalls schlichtweg falsch!
        
        Worauf Sie unbedingt achten sollten:
        
        • Zuverlässige und robuste Mechanismen zur Datenerfassung
        • Einfache Anbindung der Anlagen, Maschinen und Arbeitsplätze - möglichst in Eigenregie
        • Unterstützung der üblichen Industrie-Standards: digitale Signale, OPC-UA, MQTT, Modbus, ...
        • Unterstützung hoher Signal-Freqenzen - insbesondere bei schnellen Prozessen 
        • Filter und Algorithmen bei der Datenerfassung für maximale Daten-Qualität
        • Lokale Zwischenspeicherung, um lückenlosen Datenverläufe sicherzustellen
          
          
      • Digitalisierungsaufwand
        Der Aufwand für die Digitalisierung, d.h. die Anbindung eines physischen Einheit und deren digitalen Abbildung, ist ein weiteres wichtiges Differenzierungsmerkmal. Idealerweise ermöglicht eine moderne professionelle OEE Software es einem Endkunden die Digitalisierung in Eigenregie vorzunehmen - ein entscheidender Faktor in der Gesamtkostenbetrachtung!
        
        
      • Flexibilität bei der Anbindung von Maschinen: Eine moderne OEE-Software muss verschiedenste Maschinentypen und Protokolle unterstützen, um in einer heterogenen Umgebung eingesetzt werden zu können.
        
        
   2. Funktionalität und Anpassungsfähigkeit
      
      
      • OEE Kernfunktionen:
        Die OEE-Software muss in der Lage sein aus den Rohdaten die OEE-Kennzahl und deren Faktoren (Verfügbarkeit, Leistung und Qualität) exakt zu berechnen und bedarfsgerecht über verschiedene Ansichten, Verläufe und Abhängigkeiten (Produkt, Schicht, etc.) darzustellen und auszuwerten. Idealerweise gehören weitere produktionsrelevante Kennzahlen zum Funktionsumfang.
        
        
      • Anpassungsfähigkeit
        Auch wenn OEE eigentlich eine Standard-Definition unterliegt, gibt es in der Praxis doch kundenspezifische Sichtweisen. Die Software muss daher flexibel genug sein, um sich an kundenspezifische Gegebenheiten anzupassen. Sie muss kleine als auch groß angelegte Produktionsumgebungen unterstützen.
        
        
   3. Benutzerfreundlichkeit
      
      
      • Intuitive Bedienung
        Mitarbeiter müssen die Software ohne großen Schulungsaufwand bedienen können. Eine leicht verständliche Benutzeroberfläche erleichtert den täglichen Gebrauch. Tool-Tips sollten verfügbar sein, um eine aufwändige Suche im Handbuch zu vermeiden.
        
        
      • Anpassbare Dashboards und Reporting
        Die OEE-Software sollte visuelle Anzeigen und Echtzeit-Dashboards bieten, die an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden können, um Prozesswerte und Kennzahlen verständlich darzustellen.
        
        

   4. Skalierbarkeit

      • Skalierbarkeit
        Ob nur eine Anlage/Maschine, eine kleine Produktionslinie, große Fabrik oder sogar mehrere Produktionsstandorte - die OEE-Software muss in der Lage sein, mit dem Wachstum des Unternehmens mitzuwachsen, ohne dass die Leistung beeinträchtigt wird.
        
        

   5. Integration

      • Nahtlose Integration: Die OEE-Software sollte problemlos mit ERP-Systemen und ggf. mit lokal bereits vorhandenen MES- und SCADA-Systemen integriert werden, um den Datenfluss über alle Informations-Ebenen automatisiert und fehlerfrei zu ermöglichen. Eine modere OEE-Software stellt hierfür REST-APIs Schnittstellen zur Verfügung.
        
        

   6. Kosten
      

      • OEE Software-as-a-Service
        Eine OEE Software im Abonnement (SaaS) ist eine recht neues und modernes Business-Modell. Es zeichnet sich durch sehr geringe Kosten aus (OPEX = operative Kosten), vermeidet Investitionen (CAPEX) und minimiert Risiken. Bei Cloud-native basierten OEE Produkten kommt hinzu, dass praktisch umgehend eine produktiv nutzbare OEE Software zur Verfügung steht.
        
        
      • OEE Lösung als Projekt
        Über Jahrzehnte war es üblich, eine OEE Software traditionell im Rahmen eines Projekts als lokale Installation (on-premises) einzuführen. Investitionskosten (CAPEX) sowie Maintenance- und Erweiterungs-Kosten sind erheblich. Es vergehen Wochen, bis die OEE Software produktiv genutzt werden kann.
        
        
   7. Cyber-Security
      
      Berücksichtigen Sie bei Ihrer Entscheidung für eine OEE Software, ob Ihr Unternehmen in der Lage ist, für eine Cyber-Security zu sorgen, die permanent und zuverlässig auf hohem Niveau für eine Abwehr von Angriffen sorgen kann. Ein Aspekt, der immer wichtiger wird! 

OEE Software-Architekturen

Overall Equipment Effectiveness (OEE) ist seit den 1960er Jahren ein zentrales Konzept im Produktionsmanagement. Mit dem Aufkommen moderner Software-Technologien hat sich auch die Art und Weise, wie OEE überwacht und analysiert wird, erheblich verändert. Die Entwicklung von OEE-Software lässt sich in drei zentrale Architektur-Phasen unterteilen:

1. On-Premise Architekturen (1990er Jahre bis frühe 2000er Jahre)

   In den Anfängen der OEE-Software wurden On-Premise-Lösungen eingesetzt, die direkt auf den Servern der produzierenden Unternehmen installiert wurden. Diese Systeme waren oft individuell auf die Bedürfnisse der Fabrik abgestimmt, aber teuer in der Implementierung und Wartung. Die Daten wurden lokal gespeichert und oft manuell erfasst oder über SPS (Speicherprogrammierbare Steuerungen) importiert.
   
   

2. Client-Server Architekturen (2000er Jahre bis 2010er Jahre)

   Mit der zunehmenden Vernetzung von Fabriken kamen Client-Server-Architekturen auf, bei denen Daten in einer zentralen Datenbank auf einem Server gesammelt und von mehreren Clients (Arbeitsplätzen) aus abgerufen wurden. Diese Systeme verbesserten die Datenverfügbarkeit und -analyse, da sie Echtzeit-Daten von Maschinen aggregieren konnten, aber sie blieben auf die Infrastruktur vor Ort angewiesen.
   
   

3. Cloud-native Architekturen (seit den 2010er Jahren)

   In den letzten Jahren hat die Cloud-Technologie eine massive Transformation der OEE-Software eingeleitet. Cloud-native OEE-Lösungen bieten Skalierbarkeit, Flexibilität und geringere Kosten. Daten werden in der Cloud gespeichert und können von jedem Ort aus in Echtzeit abgerufen und analysiert werden. Diese Lösungen ermöglichen eine tiefere Integration von IoT (Internet of Things)-Geräten und bieten umfassende Analysen mit Big Data und Machine Learning.

Zukunftstrends

Zukünftig werden OEE-Systeme zunehmend in vernetzten Produktionsumgebungen wie Smart Factories eingebettet und durch Künstliche Intelligenz (KI) ergänzt. Dies führt zu noch präziseren Vorhersagen und besseren Entscheidungen in Echtzeit.

Die Evolution der OEE-Architekturen spiegelt die technologische Entwicklung der Industrie wider und zeigt, wie wichtig Flexibilität, Zugänglichkeit und Integration in moderne Produktionsumgebungen geworden sind. Nachfolgend gehen wir kurz auf die wesentlichen Vorteile und Nachteile der aktuell am Markt verbreitetsten OEE Software Architekturen vor. 

• Cloud-native OEE Produkte

  • Merkmale: Diese Software ist global verfügbar und wird als Software-as-a-Service (SaaS) über das Internet umgehend nach Buchung des OEE Dienstes bereitgestellt, d.h. kann sofort genutzt werden. 
    Die Software ist in der Regel bei einem internationalen Cloud-Service-Provider (Microsoft, Amazon, Google) gehostet. Benutzer greifen über Webbrowser oder mobile Apps darauf zu.
    
    
  • Vorteile:
    • Schnelle Systemverfügbarkeit
      Innerhalb weniger Stunden nach Bestellung einsatzfähig.
    • Skalierbarkeit in Eigenregie
      Unbegrenzte Skalierbarkeit, um wachsende Datenmengen und Nutzeranforderungen zu bewältigen.
      
    • Kosten
      Keine oder nur geringe Anfangsinvestitionen; nutzungsbasierte Abrechnung.
      Abhängig vom Anbieter: ab 500 EUR pro Monat / monatlichen Flat-Rate pro Werk.
      
    • Zugriff und Flexibilität
      Zugriff von überall und zu jeder Zeit über das Internet. Anpassungen in Eigenregie.
      
    • Wartung und Updates
      Automatische Updates und Wartung durch den Anbieter, keine Ausfallzeiten.
      
    • Sicherheit / Cyber-Security
      Hochentwickelte Sicherheitsprotokolle und regelmäßige Sicherheitsupdates durch den Anbieter.
      
    • Integration und Interoperabilität
      Leichte Integration mit anderen cloudbasierten Tools und on-premises Systemen, flexible APIs.
      
    • Datenwiederherstellung und -sicherung
      Automatische Datensicherung und einfache Wiederherstellung durch Cloud-Anbieter
      
    • Performance und Verfügbarkeit
      Hochverfügbarkeit und leistungsstarke Rechenressourcen dank global verteilter Rechenzentren.
      
    • Innovation und Weiterentwicklung
      Schnelle Einführung neuer Funktionen und Technologien durch den Anbieter.
      
    • Umweltfreundlichkeit
      Bessere Energieeffizienz und geringerer CO2-Fußabdruck durch optimierte Nutzung von Rechenressourcen.
      
    
    Kostengünstigster Einstieg in die Digitalisierung, OEE und Optimierungsprozess. Monatliche oder jährliche SaaS-Subscription, die als OPEX Kosten direkt bilanziert wird. Weitere Funktionsumfänge (MDE. BDE, Energie, Prozessdaten, ...) können zu seinem späteren Zeitpunkt einfach zusätzlich gebucht werden.
  • Nachteile: Gelegentlich spekulative  Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit, auf die bei traditionellen IT Abteilungen getroffen wird. 
    
    

• On-Premises OEE-Lösungen

  • Merkmale: Die Software wird direkt auf den Servern des Unternehmens oder auf dedizierten Hardwaregeräten installiert und betrieben. Die Software ist eine CAPEX-Investition, die als Projekt-Lösung beschafft wird (Software, Hardware, Beratung, Installation, Inbetriebnahme, Abnahme, Support). Die Lösung und ist nach nach einigen Wochen bzw. wenigen Monaten vollumfänglich nutzbar.
    
    
  • Vorteile:
    • Vollständige Kontrolle durch eigene lokale IT Abteilung
    • Vollständige Infrastruktur-Verantwortung in der Hand der eigenen IT-Abteilung
    • Daten vermeintlich sicherer - Daten verbleiben auf lokalen IT-Systemen
      
    • Vielzahl an möglichen Anbietern aus dem klassischen, traditionellem MES-Umfeld
      
      
  • Nachteile:
    • Hohe Investitionen für Hardware, Software und Dienstleistung (meist > 100.000 EUR) vorab.
    • Systemverfügbarkeit erst nach einigen Monaten
    • Kapazitäten und Kosten für eigenes IT-Personal zur Wartung und Updates von Applikations- und Betriebssystem.
    • Kosten für regelmäßige Schulung des eigenen IT-Personals
    • Regelmäßiger kostenintensiver Austausch der IT-Hardware (nach 3 bis 5 Jahren).
    • Hoher Aufwand bei der Skalierung und Systemerweiterung.
    • Jährliche Folgekosten durch Software-Maintenance und Support.

In den letzten Jahren hat sich eine Anfälligkeit dieses Ansatzes gegenüber Cyber-Security Attacken gezeigt, die Produktionsstillstände und hohe Kosten zur Folge hatten.

Quelle: Waterfall - 2024 Threat Report

• Edge-Computing OEE-Lösungen

  • Merkmale: Die Datenverarbeitung findet direkt an der Quelle der Datenerfassung statt, beispielsweise auf einem Gerät oder Sensor, das/den an der Produktionslinie installiert ist.
  • Vorteile: Geringere Latenzzeiten bei der Datenverarbeitung, verringerte Bandbreitennutzung, da weniger Daten über das Netzwerk gesendet werden müssen.
  • Nachteile: Zentrale Datenhaltung und Verarbeitung nur über Zusatzkomponenten. Kann höhere Kosten für die fortgeschrittene Hardware bedeuten, erfordert möglicherweise spezialisierte Softwareentwicklung.
    Heterogene OEE Datenquellen, keine zentrale Administration mit einhergehendem hohen Personalaufwand.

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Weiterführende Informationen