Transparenz & Kontrolle bei Booster-Produktionslinie durch
PIA Industrial App Suite
PIA-Fakten-Check
- Erhöhung Anlagentransparenz
- Analyse der Fehlerquellen
- Eingesetzte PIA Apps: piaVisibility, piaOEETracker, piaOptimum und piaAnalyze
Transparenz und Kontrolle: PIA Apps machen es möglich
Ein Automobilzulieferer hat bei seiner Montageanlage für Booster auf die Expertise von PIA gesetzt. Angewendet wurde die PIA Industrial App Suite (kurz IAS) mit den Modulen: piaVisibility, piaOEETracker, piaOptimum und piaAnalyze. Die große und weitläufige Anlage mit vielen manuellen und komplexen automatisierten Prozessen sollte überschaubar und einsehbar werden. Zwar bestand bereits eine Anbindung an ein MES-System, jedoch stellte dieses nicht den notwendigen Detaillierungsgrad der Daten bereit, um die Produktion ausreichend analysieren zu können. Mit den Applikationen der PIA IAS erhielt der Kunde ein leistungsfähiges Toolset, das ihm eine transparente Übersicht über die tägliche Produktion ermöglicht und umfangreiche Analysen erlaubt, die zuvor nicht realisierbar gewesen wären.
Präzise Analyse von Fehlerquellen mit der PIA IAS
Bei Endprüfung der Bauteile wurden im Gehäuse lose Bauteile gefunden. Mit diesem Problem trat der Kunde an PIA mit der Bitte um Unterstützung heran. Hilfreich war dann die Analyse durch die PIA IAS, da aus dem bestehenden MES-System keine zweckdienlichen Informationen für eine Problemlösung ermittelt werden konnten. Mit Hilfe der IAS konnten dann die Bearbeitungszeitpunkte in allen Schraubstationen nachvollzogen werden. Durch Analyse der einzelnen Takte wurde eine Meldung identifiziert, die darauf hinwies, dass keine Schraube in der Zuführung erkannt wurde und eine weitere Schraube zugeführt wurde, nachdem die Meldung vom Bedienpersonal ohne Prüfung quittiert wurde. Die zuerst zugeführte Schraube war hierbei durch die Zuführung gerutscht und in das Gehäuse gefallen. Durch die Meldungshistorie und die präzise Zuordnung der Bauteilbearbeitungen in der piaIAS konnten weitere fehlerhafte Bauteile anhand des bekannten Fehlerbildes identifiziert werden. Die Liste der möglicherweise betroffenen Bauteile konnte an den Endkunden weitergegeben werden und zusätzliche Überwachungen bei der Schraubenzuführung wurden für ein nachhaltiges Abstellen des Problems implementiert. Zudem wurde das Bedienpersonal für dieses Problem in der manuellen Schraubstation sensibilisiert. Diese Datenanalyse und -erhebung wäre ohne die PIA IAS nicht denkbar gewesen.
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