Maschinenstillstand analysieren: So erkennen Sie Mikrostillstände, die in Tabellen fehlen

Wer einen Maschinenstillstand analysieren will, sollte jeden Zeitverlust erfassen, der die Erfüllung des Produktionsplans beeinflusst – auch Unterbrechungen, die nur wenige Dutzend Sekunden dauern. Wenn der Schichtbericht nicht erklärt, warum die geplante Stückzahl nicht erreicht wurde, sollten Sie zunächst die tatsächlichen Maschinenzyklen mit den manuell erfassten Stillständen vergleichen. So lassen sich Störungen von Mikrostillständen, langsameren Zyklen und Wartezeiten unterscheiden, die in einer Tabelle häufig gleich aussehen oder überhaupt nicht auftauchen.

Die manuelle Berichterstattung erfasst Ereignisse gut, die kaum zu übersehen sind, etwa eine Störung, einen längeren Materialmangel, einen Rüstvorgang oder einen Eingriff der Instandhaltung. Deutlich schwieriger wird es bei Ereignissen, die nur kurz dauern und sich während einer Schicht häufig wiederholen.

Ein 18-sekündiger Stillstand eines Zuführsystems, ein Sensor-Reset, eine kurzfristige Blockierung des nächsten Prozessschritts oder das Korrigieren der Position eines Werkstücks durch den Bediener gelangen häufig nicht in den Bericht. Nach wenigen Sekunden läuft die Produktion weiter, sodass das Ereignis nicht als vollständiger Maschinenstillstand betrachtet wird. Wiederholt es sich jedoch mehrere Dutzend Mal, wird die Summe im Schichtergebnis sichtbar.

Deshalb darf die Analyse nicht ausschließlich auf der gemeldeten Stillstandszeit basieren. Wenn Sie einen Maschinenstillstand analysieren, benötigen Sie eine Historie der Maschinenzustände und Zyklen mit einer ausreichenden zeitlichen Auflösung, um auch kurze Unterbrechungen zu erkennen.

In einer 2020 veröffentlichten Studie zum Einfluss von Mikrostillständen auf die OEE untersuchten Rafał Hubicki, Maria Richert, Piotr Łebkowski und Natalia Hubicka drei Maschinen aus einem Aluminiumextrusionsprozess. Die Daten wurden über zwei Jahre automatisch erfasst. Die Autoren weisen darauf hin, dass der Einfluss von Mikrostillständen gerade aufgrund der Schwierigkeiten bei ihrer Erfassung schwer zu erkennen ist. Bei den untersuchten Maschinen veränderte die Berücksichtigung der Mikrostillstände den OEE-Wert um mehrere Prozentpunkte. Dabei handelt es sich um das Ergebnis eines konkreten Prozesses und nicht um einen Benchmark für jeden Produktionsbetrieb.

Eine universelle Zeitgrenze eignet sich nicht für jede Produktion. Auf einer schnell laufenden Linie kann ein 20-sekündiger Stillstand den Verlust zahlreicher Zyklen bedeuten. Bei einem Prozess, bei dem ein Zyklus mehrere Minuten dauert, hat dasselbe Ereignis eine andere Bedeutung.

Im Six-Big-Losses-Modell werden kurze Stillstände von einer reduzierten Maschinengeschwindigkeit getrennt betrachtet. Idling and Minor Stops umfasst kurze Unterbrechungen, während Reduced Speed Zyklen beschreibt, die langsamer als die ideale Zykluszeit ausgeführt werden. Beide Phänomene wirken sich auf die Leistung aus, führen jedoch normalerweise zu unterschiedlichen Diagnosen.

Die Analyse sollte deshalb mit einer eigenen Klassifizierungsregel beginnen. Legen Sie den Schwellenwert fest, ab dem das System einen Mikrostillstand erkennt, die Grenze für einen längeren Produktionsstillstand sowie die Regeln für Ereignisse zwischen diesen beiden Bereichen. Wenn jede Schicht einen Mikrostillstand anders definiert, zeigen spätere Vergleiche Unterschiede in der Berichterstattung statt Unterschiede im tatsächlichen Maschinenbetrieb.

Wichtig ist außerdem, die Erfassung über alle verglichenen Schichten hinweg gleich anzuwenden. Wenn eine Schicht kurze Stopps automatisch erfasst und eine andere nur manuelle Meldungen verwendet, entstehen Unterschiede, die nicht aus dem tatsächlichen Produktionsprozess stammen. Dasselbe gilt für Zykluszeiten, Zählerstände und Ursachenkategorien. Erst eine konsistente Datengrundlage macht sichtbar, ob sich die Häufigkeit der Ereignisse verändert, ob einzelne Ursachen wiederkehren und ob eine Maßnahme tatsächlich Wirkung zeigt. So bleibt die Auswertung nicht bei einer Liste von Stillständen stehen, sondern verbindet Zeitverlust, Produktionskontext und tatsächliche Ausbringung. Gerade bei vielen kurzen Unterbrechungen ist diese Vergleichbarkeit entscheidend, weil der einzelne Stopp unauffällig wirken kann, während seine Summe die Schichtleistung deutlich beeinflusst und dadurch die geplante Stückzahl verfehlt wird.

Zu Beginn benötigen Sie keine Hunderte von Variablen aus der SPS. Entscheidend sind vor allem Daten, mit denen Sie feststellen können, wann eine Maschine gearbeitet hat, wann sie nicht produziert hat und wie sich die Zykluszeit entwickelt hat.

Mehr dazu erfahren Sie in unserem Beitrag zur Maschinendatenerfassung und dazu, welche Daten Sie erfassen sollten: Beginnen Sie mit Zuständen, Zyklen, Zählern, Stillständen und Alarmen und ergänzen Sie anschließend den Kontext von Produkt, Fertigungsauftrag, Charge oder Rezeptur. Jedes zusätzliche Signal sollte eine konkrete Frage beantworten und nicht nur deshalb in der Datenbank landen, weil die Steuerung es bereitstellt.

Angenommen, die Referenzzykluszeit beträgt 10 Sekunden. Die Maschine führt zunächst mehrere reguläre Zyklen aus, anschließend wird 40 Sekunden lang kein Teil produziert und danach kehrt die Produktion zum normalen Tempo zurück. Das ist ein kurzer Stillstand.

Im zweiten Fall stoppt die Maschine kein einziges Mal, aber die folgenden Zyklen dauern 12, 13 und 14 Sekunden. Der Bericht kann weiterhin eine hohe Verfügbarkeit anzeigen, obwohl die Leistung sinkt.

Wer einen Maschinenstillstand analysieren möchte, muss beide Situationen getrennt betrachten. OEE.com weist darauf hin, dass die Unterscheidung zwischen Idling and Minor Stops und Reduced Speed in vielen Prozessen genaue Zyklusdaten erfordert, da die Ursachen dieser Verluste normalerweise unterschiedlich sind.

Bei einer Reihe kurzer Stillstände überprüfen Sie den Zeitpunkt innerhalb des Zyklus, Alarme und die Bedingungen für die Wiederaufnahme der Produktion. Verlängert sich dagegen die Zykluszeit, interessieren Sie sich für Prozessparameter, Belastung, Einstellungen oder den Maschinenzustand. In einer Tabelle mit nur einer Spalte „Stillstand“ verschwindet diese Unterscheidung.

Wählen Sie eine Maschine aus, die die Erfüllung des Produktionsplans begrenzt, einen Engpass darstellt oder regelmäßig in Gesprächen über Leistungsverluste auftaucht.

Trennen Sie die geplante Produktionszeit von geplanten Stillständen sowie von Unterbrechungen, die während der Umsetzung des Produktionsplans auftreten.

Die Norm ISO 22400-1 definiert Rahmenbedingungen, Begriffe und Terminologie für Kennzahlen im Manufacturing Operations Management. ISO 22400-2 beschreibt ausgewählte Kennzahlen einschließlich ihrer Formeln, Bestandteile, ihres zeitlichen Verhaltens und ihrer Einheiten. Bevor Sie Maschinen, Schichten oder Zeiträume vergleichen, sollten Sie gemeinsame Zeitdefinitionen und einheitliche Berechnungsregeln festlegen.

Die Maschinenüberwachung sollte den Zeitpunkt eines Stillstands und des Wiederanlaufs automatisch erfassen, ohne dass die Dauer manuell gemessen werden muss. Der Bediener wird vor allem benötigt, um dort Kontext zu ergänzen, wo die Steuerung eine organisatorische Ursache nicht erkennen kann.

Ein OEE-Modul automatisiert die Erfassung von Maschinendaten, ermöglicht das Erkennen von Stillständen, die Klassifizierung ihrer Ursachen sowie die Analyse von Produktionszyklen und Mikrostillständen. Dadurch können Sie einen Maschinenstillstand analysieren, indem Sie sich auf den tatsächlichen Betriebsverlauf der Anlage stützen, statt auf Zeiten, die später aus dem Gedächtnis rekonstruiert werden.

Ein STOP-Signal zeigt, wann eine Maschine nicht gearbeitet hat, erklärt aber nicht die Ursache. Die Analyse wird dann nützlich, wenn Sie das Ereignis mit Produkt, Fertigungsauftrag, Schicht, Alarm und einer kurzen Ursachenkategorie verknüpfen. Anschließend können Sie prüfen, ob das Problem zufällig auftritt oder hauptsächlich nach einem Rüstvorgang, bei einer bestimmten Rezeptur oder während der Produktion eines bestimmten Produkts.

Die Liste der Ursachen sollte kurz und eindeutig sein. Wenn die meisten Ereignisse in der Kategorie „Sonstiges“ landen, erklärt Ihnen der Bericht nicht, wo tatsächlich Produktionszeit verloren geht.

Sortieren Sie die erste nach der gesamten Dauer und die zweite nach der Anzahl der Ereignisse. Die gleiche Zahl verlorener Minuten kann durch zwei Störungen von jeweils 20 Minuten oder durch 120 Stillstände von jeweils 20 Sekunden entstehen. Das sind zwei unterschiedliche Probleme.

In der zuvor genannten Studie zu drei Maschinen waren die drei dominierenden Ursachen je nach Maschine für etwa 51–63 % der gesamten Mikrostillstandszeit verantwortlich. Eine Pareto-Analyse soll daher den Bereich für die weitere Diagnose eingrenzen, statt alle Ereignisse gleich zu gewichten.

Vergleichen Sie nach einer Änderung der Einstellungen, einer Sensorreparatur oder der Anpassung eines Arbeitsstandards die Anzahl und Gesamtdauer der Ereignisse in den folgenden Schichten. Ändert sich das Ergebnis nicht, wurde die Ursache möglicherweise zu allgemein beschrieben oder die Maßnahme hat die tatsächliche Problemquelle nicht beseitigt. Ein Rückgang sowohl der Anzahl als auch der Dauer der Ereignisse schafft eine Grundlage für die Bewertung der Wirkung.

Eine Tabelle kann Mikrostillstände sehr gut analysieren, wenn sie vollständige Daten erhält. Der Schwachpunkt ist häufig die manuelle Datenquelle. Wenn beispielsweise nur Produktionsstillstände von mehr als fünf Minuten erfasst werden, zeigt die Tabelle keine 40 Unterbrechungen von jeweils 30 Sekunden. Gibt ein Bediener die Stillstandszeit am Ende der Schicht aus dem Gedächtnis an, kann die Berechnung mathematisch korrekt sein und trotzdem auf unvollständigen Daten beruhen.

Eine bessere Aufgabenteilung besteht darin, dass die Maschine oder das System Zeitpunkt und Verlauf des Ereignisses automatisch erfasst, der Bediener den Kontext ergänzt und eine Tabelle oder ein Analysesystem für Aggregation und Vergleiche verwendet wird.

Wenn Sie festlegen möchten, welche Signale Sie erfassen sollten, lesen Sie unseren Beitrag dazu, welche Maschinendaten Sie zu Beginn sammeln sollten. Er behandelt Maschinenzustände, Zähler, Zykluszeiten, Alarme sowie Informationen, die für eine detailliertere Diagnose erforderlich sind.

Die Maschinenüberwachung für Produktionszwecke zeigt Ihnen, ob eine Anlage läuft, wann sie stillsteht, wie lange ein Zyklus dauert und wie das tatsächliche Ergebnis im Verhältnis zum Produktionsplan aussieht. Genau diese Informationen benötigen Sie, wenn Sie einen Maschinenstillstand analysieren und Zeitverluste in der Produktion aufdecken möchten.

Die Maschinenzustandsüberwachung konzentriert sich dagegen auf den technischen Zustand der Anlage. Schwingungen, Temperatur, Stromaufnahme oder Verschleißtrends werden relevant, wenn Sie untersuchen möchten, ob wiederkehrende Verluste eine technische Ursache haben.

explitia.OEE konzentriert sich auf Produktionseffizienz, Stillstände, Ursachen und Zyklen. explitia.PDM für Predictive Maintenance erweitert die Analyse um Daten zum technischen Zustand der Maschinen. Eine zunehmende Häufigkeit von Mikrostillständen kann dadurch mit Veränderungen der Maschinenparameter verglichen werden.

Diese Unterscheidung hilft Ihnen auch dabei, Verantwortlichkeiten festzulegen. Entstehen Mikrostillstände aufgrund fehlenden Materials, betrifft das die Organisation des Materialflusses. Ein wiederkehrender Sensoralarm lenkt die Analyse in Richtung Instandhaltung oder Automatisierung. Nimmt die Zahl der Stillstände gleichzeitig mit Veränderungen technischer Maschinenparameter zu, sollte der Maschinenzustand überprüft werden.

Bevor Sie die Maschinenüberwachung auf den gesamten Maschinenpark ausweiten, wählen Sie eine Maschine und eine vollständige Schicht aus – vorzugsweise eine Anlage, deren Ergebnis den Durchsatz der Linie beeinflusst.

Erfassen Sie automatisch die Historie der Maschinenzustände und Zyklen, den Stückzähler sowie den Bericht des Bedieners. Vergleichen Sie nach der Schicht die gesamte Stillstandszeit aus beiden Quellen, die Anzahl kurzer Ereignisse, die im manuellen Bericht fehlen, den Anteil langsamerer Zyklen sowie die drei häufigsten Ursachen.

Wenn der Unterschied zwischen automatischer und manueller Erfassung gering ist, besteht kein Grund, das Projekt allein deshalb auszuweiten, weil es technisch möglich wäre. Erklärt die Differenz dagegen die fehlende Ausbringung, liefert die systematische Analyse eine konkrete Grundlage für die Festlegung des Umfangs einer dauerhaften Überwachung.

Bei aktuellen Produktionsdaten spielt auch die Reaktionszeit eine Rolle. In unserem Beitrag OEE in Echtzeit oder ein Bericht nach der Schicht? zeigen wir zwei unterschiedliche Einsatzmöglichkeiten von Daten. Eine Echtzeitansicht ermöglicht es, zu reagieren, solange der Verlust noch anhält. Ein historischer Bericht hilft dabei, wiederkehrende Ereignisse zu erkennen und die Wirkung bereits umgesetzter Maßnahmen zu bewerten.

Wenn Sie einen Maschinenstillstand analysieren, sollte das Ergebnis eine zuverlässige Liste der Verluste einschließlich ihrer Dauer, Häufigkeit und ihres Kontexts sein. Erst dann lässt sich sinnvoll entscheiden, wie die Ursache beseitigt werden kann.

Dominieren kurze, wiederkehrende Unterbrechungen, kann der nächste Schritt unser Leitfaden dazu sein, wie sich Mikrostillstände in der Produktion minimieren lassen. Dort geht es um die Ursachen und Methoden zur Reduzierung von Mikrostillständen, während die hier beschriebene Analyse vor allem dazu dient, sie zu erkennen, zu messen und korrekt zu klassifizieren.

Bringen Sie Ihre Daten an den Punkt, an dem Sie vier Fragen beantworten können: Welche Maschine verliert Zeit? Wann tritt der Verlust auf? Wie oft wiederholt sich das Ereignis? Und womit hängt es zusammen? Dann basiert die Entscheidung darüber, wie Sie Produktionsstillstände reduzieren können, nicht auf der auffälligsten Störung der vergangenen Woche, sondern auf dem tatsächlichen Einfluss der Ereignisse auf die Produktion.

Am genauesten ist die automatische Erfassung von Änderungen des Maschinenzustands und aufeinanderfolgenden Zykluszeiten. Der Schwellenwert für einen Mikrostillstand sollte an den jeweiligen Prozess und die Regeln der Berichterstattung angepasst werden. Die manuelle Eingabe durch den Bediener eignet sich besser zur Klassifizierung der Ursache als zur Messung der Dauer.

Die Klassifizierung hängt von der verwendeten Methode ab. Im Six-Big-Losses-Modell werden kurze Stillstände als Performance-Verlust klassifiziert, während längere ungeplante Stillstände die Availability beeinflussen. Verwenden Sie beim Vergleich von Ergebnissen dieselbe Regel für alle analysierten Maschinen und Zeiträume.

Beginnen Sie mit einer Anlage, deren Verluste das Ergebnis der gesamten Linie beeinflussen, mit einem Engpass oder mit einer Maschine, bei der eine ungeklärte Differenz zwischen geplanter Produktionszeit und tatsächlicher Ausbringung besteht. Ein einzelner Bereich reicht aus, um zu prüfen, ob eine genauere Maschinenüberwachung zu besseren Entscheidungen führt.

Ein System kann Stillstände automatisch erfassen, Pareto-Diagramme anzeigen und Ereignisse mit einem Produkt oder einer Schicht verknüpfen. Die eigentliche Ursachenanalyse erfordert weiterhin die Interpretation durch Personen, die den Prozess kennen. Das System verkürzt den Weg zum richtigen Problem, die Entscheidung bleibt jedoch beim Produktions- und Instandhaltungsteam.