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Use Case Datenhunger und Knabbergebäck: IoT-Projekt bei einem Snack-Unternehmen

Von Sebastian Human 5 min Lesedauer

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Scitis
EVO Informationssysteme GmbH
All for One Group SE
Schubert & Salzer Data GmbH

Lorenz wollte an mehreren Produktionslinien und Standorten die Herstellung gezielter datenbasiert steuern. So entschieden sich die Neu-Isenburger für eine Verknüpfung des MES mit dem ERP-System. Welche Herausforderungen warteten und welche Ergebnisse die Implementierung brachte, lesen Sie hier.

Durch die Verknüpfung des MES-Systems mit dem ERP-System von Lorenz ermöglichte Scitis.io einen umfassenden Überblick über die Abläufe, so dass die Produktionsprozesse optimiert und die Gesamtanlageneffektivität gesteigert werden konnten. Die Chipstüte ist trotzdem irgendwann leer.(Bild: frei lizenziert / Unsplash)
Durch die Verknüpfung des MES-Systems mit dem ERP-System von Lorenz ermöglichte Scitis.io einen umfassenden Überblick über die Abläufe, so dass die Produktionsprozesse optimiert und die Gesamtanlageneffektivität gesteigert werden konnten. Die Chipstüte ist trotzdem irgendwann leer.
(Bild: frei lizenziert / Unsplash)

In der heutigen Fertigungsindustrie ist die Fähigkeit, Produktionsprozesse anhand von Daten zu steuern, entscheidend. Hier kommen Manufacturing Execution Systeme (MES) und Software für das Enterprise-Resource-Planning (ERP) ins Spiel. Beide stellen ein zentrales Repository für Geschäftsdaten bereit. Anders ausgedrückt, sind sie also ein Datenlager, auf das verschiedene Abteilungen und Funktionen innerhalb eines Unternehmens zugreifen und es gemeinsam nutzen können.

Das IIoT-Start-up Scitis.io tat sich mit dem europäischen Snack-Hersteller Lorenz zusammen und zeigt, wie man ein MES-System mithilfe eines IoT-Frameworks implementieren kann. Das versetzte Lorenz in die Lage, seine Gesamtanlageneffektivität zu steigern.

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MES und ERP-Systeme: Was wofür?

MES sind Softwarelösungen, die in der Fertigungsindustrie zur Steuerung, Überwachung und Optimierung von Produktionsprozessen eingesetzt werden. Zu diesem Zwecke sammelt solches System Daten aus verschiedenen Quellen. Hierzu gehören Produktionsanlagen, Automatisierungssysteme und Sensoren. Anschließend kann das MES sie analysieren, um Erkenntnisse über die Produktionsprozesse zu gewinnen. Typischerweise umfasst ein Manufacturing Execution System Funktionen wie

  • die Planung von Produktionsaufträgen,
  • die Überwachung von Produktionsprozessen in Echtzeit,
  • die Erfassung von Produktionsdaten,
  • die Erfassung von Qualitätsdaten,
  • die Verfolgung von Produktionsabläufen,
  • die Steuerung von Maschinen und
  • die Analyse von Produktionsdaten zur Verbesserung der Effizienz und Qualität der Produktion.

Ein ERP-System hingegen ist eine Softwarelösung, die von Unternehmen zur Verwaltung und Integration ihrer Kerngeschäftsprozesse eingesetzt wird. Ein ERP-System umfasst in der Regel daher eine Reihe von Anwendungen, die Unternehmen bei der Verwaltung folgender Bereiche unterstützen:

  • Finanzen
  • Personalwesen
  • Beschaffung
  • Lieferkette
  • Inventar
  • Kundenbeziehungsmanagement

Der Zweck eines ERP-Systems besteht darin, einen zentralen Speicher für Geschäftsdaten bereitzustellen. Auf diesen können die verschiedenen Abteilungen und Funktionen eines Unternehmens zugreifen und ihn gemeinsam nutzen. Das kann Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren, Kosten zu senken und die Effizienz zu steigern, da es eine einzige Quelle für Geschäftsdaten bietet.

Die Einbindung eines MES in ein solches ERP-System kann für ein Fertigungsunternehmen dabei mehrere Vorteile mit sich bringen.

Durch die Verknüpfung der vom MES erfassten Produktionsdaten mit dem ERP-System erhalten die Hersteller einen genaueren und aktuelleren Überblick über ihren Betrieb, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führen kann. Darüber hinaus kann die Integration Unternehmen dabei helfen, ihre Abläufe zu rationalisieren, indem sie doppelte Dateneingaben reduzieren und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit verbessern.

Herausforderungen, Lösungen, Ergebnisse

Der Hersteller Lorenz stand, wie viele andere Firmen auch, vor der Herausforderung, seine Produktion anhand von Daten zu steuern. Das Unternehmen verfügt über verschiedene Produktionslinien, die jeweils unterschiedliche Produkte mit unterschiedlichem Komplexitätsgrad herstellen. Außerdem produziert Lorenz an mehreren Standorten, die nicht miteinander verbunden waren. Aufgrund dieser Faktoren war es für den Anbieter von Knabbergebäck schwierig, einen umfassenden Überblick über seine Produktionsprozesse zu erhalten, was zu einer niedrigen Gesamtanlageneffektivität führte.

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, benötigte Lorenz eine Lösung, die Daten von den verschiedenen Produktionsstandorten und -linien erfassen und Einblicke in die Abläufe geben kann. Oder anders: Das Unternehmen brauchte ein MES, das mit dem ERP-System verbunden werden konnte, um sicherzustellen, dass die Produktionsdaten im gesamten Unternehmen zugänglich und gemeinsam nutzbar sind.

Scitis.io bot Lorenz eine Lösung an, indem es ein MES implementierte, das mit dem ERP-System verbunden ist. Alle Daten sind auf der Plattform verfügbar, so dass die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter von Lorenz von überall darauf zugreifen können.

Um die Daten zu sammeln, kommt ein sofort einsatzbereites IoT-Framework zum Einsatz. Es beinhaltet einen Cloudplug zur Extraktion der Daten aus verschiedenen SPS-Systemen wie Siemens S7-1200, S7-1500 oder Mitsubishi R/Q-Serie, die Google Cloud-Infrastruktur als Backbone und das neue MES-Framework.

Der Cloudplug ist ein Hardware-Gerät, das eine Verbindung zu mehreren SPS-Systemen gleichzeitig herstellt und Echtzeitdaten an das Cloud-Backend sendet. Dabei dient die Google Cloud zum Speichern und Analysieren der Daten, während das MES-Framework zur Verwaltung und Steuerung der Produktionsprozesse eingesetzt wird.

Das MES-Framework bietet mehrere Funktionen, die Lorenz bei der Optimierung seiner Produktionsprozesse unterstützen. Dazu gehörten die Anbindung an das Produktionsplanungssystem, die Überwachung der Produktionsprozesse in Echtzeit, die Erfassung von Produktionsdaten, die Erfassung von Qualitätsdaten, die Verfolgung von Produktionsabläufen, die Steuerung von Maschinen und die Analyse von Produktionsdaten zur Verbesserung der Effizienz und Qualität der Produktion.

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Durch die Verknüpfung des MES-Frameworks mit dem ERP-System konnte Lorenz auf Echtzeitdaten aus den Produktionsprozessen zugreifen und Einblicke in die Abläufe an allen weltweiten Produktionsstandorten nahezu in Echtzeit gewinnen; die Daten benötigen vier bis sechs Sekunden von der SPS bis zur Analyse.

Nach der Implementierung konnte Lorenz seine Gesamtanlageneffektivität deutlich verbessern. Durch den Zugriff auf Echtzeitdaten aus den Produktionsprozessen konnte das Unternehmen Engpässe und Ineffizienzen in den Abläufen erkennen. Das ermöglichte es ihnen, Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, was zu einer höheren Produktivität und geringeren Ausfallzeiten führte.

Darüber hinaus ermöglichte die Integration des MES-Frameworks in das ERP-System eine bessere abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, wodurch doppelte Dateneingaben vermieden und die Kommunikation verbessert werden konnten.

Cloud-basierte Lösung

Das IoT-Framework von Scitis.io ist eine hybride Lösung, die das Beste aus beiden Welten vereinen will – die Geschwindigkeit von Fertigprodukten und die Anpassungsmöglichkeiten von Inhouse-Lösungen. Herkömmliche IoT-Produkte von der Stange sind in der Regel einfach und schnell zu implementieren, aber sie erfüllen oft nicht die spezifischen Anforderungen der einzelnen Branchen. Umgekehrt bieten firmeneigene Lösungen die Flexibilität, auf die Bedürfnisse des Unternehmens einzugehen. Jedoch erfordern sie viel Zeit und Ressourcen für die Entwicklung. Der Ansatz von Scitis.io möchte ein Gleichgewicht zwischen diesen beiden Aspekten erzielen.

Die Plattform nutzt die Leistungsfähigkeit der Google Cloud. Dabei werden 80 Prozent der Aufgaben eines MES durch den Framework-Ansatz gelöst und 20 Prozent der Kundenanforderungen, die für jeden Kunden sehr spezifisch sind, können noch vollständig an die spezifischen Anforderungen des Kunden angepasst werden. Dieser modulare Ansatz ermöglicht eine flexible, skalierbare und kostengünstige IoT-Lösung.

Der hybride IoT-Ansatz ist somit die Grundlage für maßgeschneiderte Lösungen, die individuellen Anforderungen gerecht werden und gleichzeitig die Zeit und den Aufwand minimieren, die für die Entwicklung einer maßgeschneiderten IoT-Plattform von Grund auf erforderlich sind. Zusätzlich will die Plattform eine integrierte Skalierbarkeit bieten, die sicherstellt, dass sie mit den Geschäftsanforderungen des Kunden wachsen und sich anpassen kann.

Transparenz bis in die Chipstüte

Durch die Implementierung eines mit dem ERP-System verknüpften MES ist Lorenz in der Lage, Echtzeitdaten aus seinen Produktionsprozessen zu sammeln und Einblicke in seine Abläufe zu gewinnen. Das ermöglicht es, verbesserungswürdige Bereiche zu identifizieren und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen, was zu einer höheren Produktivität und geringeren Ausfallzeiten führt.

Die Integration des MES in das ERP-System ermöglicht zusätzlich eine bessere abteilungsübergreifende Zusammenarbeit, wodurch Datenredundanz verringert und die Kommunikation verbessert wird. Das sofort einsatzbereite IoT-Framework, das Cloudplug, Google Cloud und das MES-System umfasst, bietet Lorenz eine kosteneffiziente Lösung, die gleichzeitig seine spezifischen Anforderungen erfüllt.

(ID:49440325)

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