Digitaler Zwilling

MES und MOM – Eine Begriffsklärung

Digitalisierung in der Fertigung

Die Produktion gehört zu den am stärksten optimierten industriellen Bereichen. Nicht ohne Grund, denn vermeidbarer Ausschuss oder Maschinenstillstände kosten nicht nur Zeit und Nerven, sondern vor allem viel Geld. Um das zu verhindern, sichern Unternehmen ihre Fertigung mit digitalen Systemen zur Organisation und Durchführung der Prozesse ab.
Häufig setzen sie dafür ein Manufacturing Execution System (MES) ein. In letzter Zeit rückt aber auch ein weiterer Begriff vermehrt in den Fokus: Das Manufacturing Operations Management, kurz MOM.

Dieser Blogbeitrag erklärt, wie MES und MOM zusammenhängen und worauf bei der Auswahl eines MES zu achten ist.

Was ist MES?

MES ist eine Software, mit der produzierende Unternehmen ihre Fertigung organisieren. Im Enterprise Resource Planning (ERP)-System erfolgt zunächst die Absatzplanung und entsprechende Fertigungsaufträge werden erstellt. Im Anschluss nutzt die Produktionsabteilung das MES, um diese Aufträge auszuführen.

Im MES wird entschieden, welches Personal welchen Fertigungsauftrag unter Verwendung welcher Betriebsmittel und Werkzeuge ausführt. Während der Produktion erfassen die Mitarbeitenden Betriebsdaten im System, die durch automatisch erhobene Daten aus den Maschinensteuerungen ergänzt werden können. Um die Produktqualität sicherzustellen, können Qualitätsprüfungen im MES geplant und deren Ergebnisse dokumentiert werden.

Das MES schafft also Transparenz innerhalb der Fertigungsabteilung. Abschließend melden Mitarbeitende ausgeführte Aufträge an das ERP-System zurück und stoßen damit die logistischen und kaufmännischen Folgeprozesse an.

Was ist MOM?

Manufacturing Operations Management (MOM) ist ein ganzheitliches Konzept mit dem Ziel, den Gesamtwertschöpfungsprozess zu optimieren. Das erreichen Unternehmen, indem sie ihre Fertigungsprozesse digital verwalten und fertigungsbezogene Informationen transparent über mehrere Abteilungen hinweg bereitstellen. Dabei gelten die Produktionsabläufe als integraler Bestandteil der abteilungsübergreifenden Geschäftsprozesse. Um die Kommunikation von der Fertigungs- bis zur Managementebene lückenlos zu gestalten, ist ein Informationsaustausch zwischen den unterschiedlichen IT-System-Domänen unerlässlich. Dazu gehören zum Beispiel:

Product Lifecycle Management (PLM) zur Produktentwicklung und um Arbeitsschritte in der Produktion zu planen,
Enterprise Ressource Planning (ERP) zur Absatzplanung und kaufmännischen Abwicklung von Aufträgen,
Manufacturing Execution Systems (MES), um Fertigungsaufträge auszuführen,
Quality Management Software (QMS), um die Produktqualität sicherzustellen,
Industrial Internet of Things (IIoT)-Plattform, um Daten aus der Maschinensteuerung und Sensorik zusammenzuführen und die Fertigungsprozesse in Echtzeit zu überwachen.

Das Zusammenspiel der IT-Systeme gestaltet die Zusammenarbeit der unterschiedlichen Abteilungen und Teams effizienter, was sich positiv auf den gesamten Wertschöpfungsprozess auswirkt.
Die Produktion arbeitet zu geringeren Fertigungskosten, kann kürzere Lieferzeiten und hohe Produktqualität realisieren. Darüber hinaus befähigt der ganzheitliche MOM-Ansatz Unternehmen darin sich besser auf ändernde Marktsituationen einzustellen, da er die Produktionsprozesse in den Gesamtwertschöpfungsprozess integriert.

Wie grenzen sich MES und MOM ab?

MES ist ein wichtiger Bestandteil des MOM-Ansatzes und fokussiert sich, als Software für den Einsatz im Shopfloor, hauptsächlich darauf, Aufgaben und Prozesse innerhalb der Produktion auszuführen.
MOM hingegen ist ein darüberliegendes Konzept, das die Produktionsabläufe in die Geschäftsprozesse der Gesamtwertschöpfung integriert. Der Ansatz zielt darauf ab die Wertschöpfungskette zu optimieren, indem Informationen über verschiedene Abteilungen hinweg koordiniert werden. Das Konzept beinhaltet daher neben der Ausführungsebene (MES-Funktionen), auch daran angrenzende Funktionen aus den Bereichen ERP, PLM, QMS, IIoT.

Worauf sollte bei der Auswahl eines MES geachtet werden?

Eine Herausforderung bei der Auswahl eines MES-Systems besteht darin, dass das gewählte System zur eigenen Fertigungsstruktur und den sich daraus ergebenen Bedürfnissen passt. Zum Beispiel benötigt die Prozessfertigung häufig eine Rezeptverwaltung, während in der diskreten Fertigung mit Stücklisten gearbeitet wird.

Darüber hinaus sollte darauf geachtet werden, dass sich das System leicht in die bestehende IT-Landschaft (z.B. PLM, ERP, QMS, IIoT-Plattform) und deren Prozesse integrieren lässt, da sich entsprechend dem MOM-Ansatz durch die abteilungsübergreifende Durchgängigkeit von Informationen die Effizienz der Gesamtwertschöpfung steigert.

Neben diesen beiden besonders wichtigen Kriterien sollten auch die folgenden Aspekte beachtet werden:

Erweiterbarkeit: Je nach Projektumfang können Projektrisiken minimiert werden, wenn zuerst einige MES-Grundfunktionen ausgerollt werden. Anschließend können Stück für Stück weitere Funktionsbereiche erschlossen werden, bis alle relevanten Prozesse integriert sind.
Für dieses Vorgehen sollte die Software modular aufgebaut sein und Schritt für Schritt mit den eigenen Bedürfnissen wachsen.
Skalierbarkeit: Neben der inhaltlichen Erweiterung des MES um weitere Funktionsbereiche ist relevant, ob sich die Lösung auf alle Fertigungsstandorte skalieren lässt. Dazu gehört neben der Unterstützung der entsprechenden Sprachen auch die Fähigkeit, lokale Informationen an einer zentralen Stelle zusammenzuführen und auszuwerten. Schlussendlich muss auch der MES-Anbieter in der Lage sein, Einführungsprojekte global durchzuführen.
Anpassbarkeit: Produktionsabläufe sind so individuell wie die gefertigten Produkte. Je besser das MES die eigenen Prozesse und Informationsbedürfnisse bedient, desto größer ist der Nutzen.
Zukunftssicherheit: Die wirtschaftliche Resilienz des MES-Anbieters und dessen Affinität zur Integration neuer Technologien, wie zum Beispiel IIoT und künstlicher Intelligenz (KI), sind wichtige Faktoren für die langfristige Entwicklung des Systems.
User Experience (UX): Die Software muss für die Endanwender und -anwenderinnen intuitiv und attraktiv gestaltet sein, um Akzeptanzprobleme und aufwändige Schulungsmaßnahmen zu vermeiden. Das inhaltlich beste System ist wertlos, wenn es nicht richtig genutzt wird.

Wenn Sie ein MES für die diskrete Fertigung suchen und dabei dem MOM-Ansatz folgen möchten, dann könnte CONTACT Elements for IoT die passende Lösung für Sie sein. Das ganzheitliche Fertigungsmanagementsystem kombiniert herkömmliche MES-Funktionen mit fortschrittlichem Instandhaltungsmanagement, Energiemonitoring und einer nahtlosen IT-Integration.
Das Resultat: Kosteneinsparungen durch Ausschuss- und Stillstandsminimierung, sowie die Integration der Fertigung in den Gesamtwertschöpfungsprozess.

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Zahlen, bitte! Energieeffizienz ist messbar

Energie, die wir nicht verbrauchen, ist die günstigste und klimaschonendste. Energieeffizienz liefert daher einen wichtigen Beitrag zur Energiewende und wir haben an vielen Stellen das Einsparpotenzial bereits ausgeschöpft: LED-Leuchtmittel sind mittlerweile Standard und energiefressende Verbraucher wie alte Kühlschränke oder Wasserboiler sind entweder ersetzt oder abgeschaltet. Bei CONTACT haben wir ein Projekt gestartet, um die Energieeffizienz in Bürogebäuden zu optimieren. Es ist erstaunlich, wie viel Einsparpotenzial noch vorhanden ist, obwohl die Mitarbeitenden bereits schonend mit den Ressourcen umgehen. Durch den Austausch elektrischer Geräte und der Klimaanlage im Serverraum sowie dem Abschalten und Zusammenführen alter Server konnte der Energieverbrauch um 50 % gesenkt werden. Das ist nicht nur ökologisch sinnvoll, sondern zahlt sich auch wirtschaftlich aus. Vieles ist mit wenig Aufwand möglich. Vorausgesetzt, die Verbrauchsdaten können geloggt und visualisiert werden.

Energieeffizienz nicht ohne Software

Im Bericht Energieeffizienz in Zahlen der Bundesregierung gibt es eine Übersicht, in der der Endenergieverbrauch in Deutschland nach Sparten Industrie, Verkehr, private Haushalte und Gewerbe/Handel/Dienstleistungen aufgeschlüsselt ist.

Fast ein Drittel des Endenergieverbrauchs in Deutschland entfällt auf die Prozesse in der Industrie. Um hier Effizienzsteigerungen zu erreichen, ist es wichtig, genauer in die industriellen Abläufe zu schauen. Ein Großteil der Energie (etwa zwei Drittel) geht auf Prozesswärme zurück, die beispielsweise in der Fertigung von Produkten eingesetzt wird. Um herauszufinden, welche Anlagen und Maschinen in der Fertigungshalle Einsparpotential besitzen, ist ein Monitoring und Controlling notwendig. Unsere Software-Plattform Elements for IoT bietet Unternehmen die Möglichkeit, ihre Verbrauchsdaten zu monitoren, grafisch darzustellen und zu analysieren. Dabei können Daten von Messstellen, die beispielsweise den Stromverbrauch messen, den einzelnen Maschinen und Produktionsprozessen zugeordnet werden. Zudem ist es möglich, auch Sensorwerte und Zustände der Maschinensteuerung zu verarbeiten und an einem Digitalen Zwilling der Maschine zusammenzuführen. Für die speziellen Anforderungen im Energiemanagement haben wir ein neues Modul entwickelt, das einen kontinuierlichen Verbesserungsprozess von Energiekennzahlen (gemäß ISO 50 001) darstellt. Angefangen vom Energieverbrauch, der nach verschiedenen Energiearten wie Strom oder Druckluft für eine Maschine im Shopfloor aufgeschlüsselt wird, lassen sich Verbrauchswerte bis hinunter zu einer gefertigten Einheit des Produktes berechnen. Das bietet auch die Möglichkeit, den entsprechenden CO2-Fußabdruck des gefertigten Produkts abzubilden. Das folgende Beispiel eines Dashboards einer Produktionsanlage zeigt die Zusammenfassung einer Schicht und liefert Informationen zum Energieverbrauch für den Produktionsprozess sowie zum durchschnittlichen Verbrauch für jedes gefertigte Teil aus dieser Schicht.

Energieeffizienz in der Produktion

Die Energiekennzahlen können unterschiedlich eingesetzt werden, wobei die Audits gemäß der ISO 50 001 besonders hervorzuheben sind. Sie erfordern den Nachweis eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses. Neben der Umsetzung von Nachhaltigkeitskonzepten werden damit gleichzeitig Ressourcen wie Strom oder Gas eingespart.

Des Weiteren können die Energieinformationen zur Berechnung des CO2-Fußabdrucks dienen, der dann auch über Lieferketten hinweg ausgetauscht werden kann. Im Bereich dieses Datenaustauschs implementieren wir das Konzept der Verwaltungsschale, um die Integration des Submodells für den CO2-Footprint in unserer IoT-Plattform vorzunehmen.

Energieverbrauchsdaten können in der Fertigungsindustrie zudem dafür nützlich sein, die Produktionsprozesse zu optimieren. Durch die Zuordnung von Energieverbrauchsdaten zu den zeitgleich stattfindenden Prozessen können Analysen zeigen, welche Abschnitte besonders energieintensiv sind. Oftmals genügt der übliche Erfassungstakt von 15 Minuten für das Auslesen des Zählerstandes nicht, weil Daten in höherer Zeitauflösung erforderlich sind. Mit smarten Zählern sind Abtastraten im Minuten- oder gar Sekundenbereich möglich, so dass darauf aufbauende Analysen helfen können, die Produktionsprozesse zu optimieren.

KI-basierte Prognosen für den Energieverbrauch

Interessanterweise sind im Shopfloor immer wieder Maschinen anzutreffen, die im Standby-Betrieb auf den nächsten Fertigungsauftrag warten, auch wenn für die nächsten Stunden oder auch das bevorstehende Wochenende keine Aufträge anstehen. Optimiertes Abschalten der Maschine unter Berücksichtigung von Hochlaufzeiten kann direkt Energiekosten einsparen. Ein konkretes Beispiel hierfür ist die Implementierung eines Alarmmechanismus, der die Maschinenbedienenden basierend auf den geplanten Werkzeugwechseln, Fertigungs- oder Serviceaufträgen darüber informiert, wann es sinnvoll ist, die Maschine abzuschalten. Zudem wird auf dem Maschinen-Dashboard angezeigt, wann der nächste Auftrag ansteht. Untersuchungen anhand historischer Daten haben ergeben, dass für diese Maschine eine Einsparung von etwa 23 % der Stromkosten möglich ist. In der Abbildung des Dashboards ist die Abschaltempfehlung anhand der roten Ampel visualisiert. Außerdem ist angezeigt, um wieviel Kilowattstunden der prognostizierte Wert vom tatsächlich gemessenen Stromverbrauch abweicht.

Die Prognose des Stromverbrauchs basiert auf Decision Trees und ist direkt in der Plattform umgesetzt. Dabei wird auf die Verbrauchsdaten über den digitalen Zwilling der Maschine zugegriffen. Das Inferenzmodell der Prognose verwendet die Daten der geplanten Fertigungsaufträge einschließlich Zeitdaten und Informationen zum zu fertigenden Material und berechnet daraus den zu erwartenden Stromverbrauch in Kilowattstunden. Weicht der tatsächlich gemessene Wert von der Prognose um ein festes Limit ab, informiert das System den oder die Verantwortliche/n über eine rote Ampel auf dem Dashboard.

Darüber setzt das Peak-Management Prognosen ein, um Lastspitzen zu vermeiden. Sind an einem Standort eines Produktionsunternehmens mehrere Maschinen oder Anlagen parallel in Betrieb, kann dies je nach Produktionsprozessen zu einem Überlagern von Spitzen des Energiebedarfs führen, und Sonderzahlungen zur Folge haben. Basierend auf den Prognosen für den Stromverbrauch ist oft eine Optimierung der Ausführungszeiten und Maschinenbelegungen möglich, um den Energieverbrauch gleichmäßiger zu verteilen und teure Strafzahlungen zu verhindern.

Erfahren Sie in diesem Webcast von CONTACT Software und Limón mehr über die Implementierung einer ganzheitlichen Energiestrategie.

Developer Experience – von intuitiv bis komplex

Es klingt nach einer spannenden Zukunftsvision: Anwender:innen jedes Fachbereichs nutzen vorgefertigte Programmbausteine, um schnell und einfach Simulationen, Optimierungsaufgaben oder Analysen mittels Künstlicher Intelligenz (KI) zu erstellen. Das können dann auch Fachabteilungen umsetzen, deren Mitarbeiter:innen nicht über Kenntnisse in einer höheren Programmiersprache verfügen. Soweit die Idee. Vorab müssen Entwickler:innen diese Programmbausteine natürlich erstellen, damit Fachanwender:innen daraus eine für ihre Anforderung passende Lösung zusammensetzen können.

KI-gestützte Analysen für die Fachabteilung

Gemeinsam mit unseren Partnern forschen wir im Projekt KI-Marktplatz daran, dieser Vision ein Stück näher zu kommen. Namensgebendes Ziel ist es, KI-Anwendungen auf dem Gebiet des Produktentstehungsprozess zu entwickeln und auf einer zentralen Handelsplattform anzubieten. Das Angebot soll zudem Services, wie zum Beispiel Seminare zu ausgewählten KI-Themen oder Auftragsentwicklungen sowie fertige KI-gestützte Apps und Programmblöcke für ganz spezielle Aufgaben umfassen. Die Entwicklung und Wiederverwendung der Apps befinden sich aktuell in der Erprobung. Parallel dazu evaluiert das Projektteam Nutzen und Qualität der Resultate.

Verschiedene Programmierebenen für eine breitere Anwendung

Soweit der Stand der Forschung, aber wie genau unterstützen wir bei CONTACT die Entwicklung wiederverwendbarer Programmbausteine, die Integration von Simulationsmodellen oder KI-gestützter Analysemethoden? Ein Beispiel für den Einsatz in der Praxis findet sich im Bereich der vorausschauenden Wartung (englisch: predictive maintenance). Vorausschauend heißt, dass Wartungszeiträume nicht wie bisher in festen Abständen stattfinden, sondern in Abhängigkeit von Betriebsdaten und Ereignissen an der Maschine oder Anlage berechnet werden. Unsere Plattform Elements for IoT stellt für solche Anwendungsfälle eine Lösung bereit, Betriebsdaten direkt zu analysieren. Dabei speichert der Digitale Zwilling die Daten der jeweiligen Maschine oder Anlage in einem eindeutigen Kontext. Diese lassen sich anhand einer blockbasierten Programmierung direkt abrufen und einfach auswerten. Mit der No-Code-Funktionalität der IoT-Plattform können Fachabteilungen Digitale Zwillinge intuitiv erstellen, automatische Regeln definieren und Ereignisse überwachen sowie Diagramme und Dashboards anlegen – ohne eine Zeile Code zu schreiben.

Darüber hinaus gibt es Anwendungen rund um den Digitalen Zwilling, die mehr Programmier-Know-how erfordern. Hierfür bietet die Plattform Analysten die Möglichkeit, mit einem Jupyter Notebook oder anderen Analysewerkzeug ihre Modelle in einer höheren Programmiersprache selbst zu entwickeln. Vor allem im Bereich des Prototyping ist Python die Sprache der Wahl. Es ist aber auch möglich, mit einer Compiler-basierten Programmiersprache wie C++ zu arbeiten. Eine kontinuierliche Berechnung der Prognosen erfolgt dann über eine Automatisierung der Modelle, die in einer Laufzeitumgebung zur Verfügung stehen. Die Ausführung des Codes erfolgt entweder in der eigenen IT-Infrastruktur oder direkt an der Anlage oder Maschine im Feld (Edge).

Dieses Vorgehen fassen wir unter dem Begriff Low-Code-Entwicklung zusammen, da nur noch der Code für die Entwicklung der Modelle geschrieben wird. Die Datenanbindung erfolgt über den Digitalen Zwilling und geschieht konfigurativ. Das Stück Programm-Code kann dann für verschiedene Anwendungen, wie beispielsweise Digitale Zwillinge innerhalb einer Flotte, als Programmblock wiederverwendet werden.

CONTACT Elements for IoT ist somit offen für Interaktionen auf unterschiedlichen Levels: Von der Verwendung vordefinierter Bausteine (No-Code), über die Möglichkeit, mit selbstgeschriebenem Programm-Code zu interagieren (Low-Code), bis zur Definition eigener Geschäftsobjekte und der Erweiterung der Plattform auf der Basis von Python.