Spurensuchen im Shopfloor mit Process Mining

Auf dem Weg zum digitalen Zwilling der Produktion

Process-Mining ist angesagt wie noch nie, um auf Basis digitaler Spuren in IT-Systemen Ineffizienzen zu rekonstruieren und so den Weg freizumachen für die Optimierung. Dieser Ansatz im ERP-Umfeld verortet. Geht es aber um Analysen im Shopfloor, ist die Verwendung eines MES wie PROXIA die bessere Wahl.

Immer wieder Stillstände während der wertvollen Betriebszeit der Anlagen im Shopfloor – das MES schlägt Alarm! Es will auf eine Reduktion der Overall Equipment Efficiency (OEE) aufmerksam machen. Oft wird in einem derartigen Fall die Schuld nur bei den Werkern oder den Produktionsanlagen gesucht. Doch kann es sein, dass in diesen Teilprozessen alles richtig gemacht wurde und die Probleme an anderer Stelle aufgetreten sind, etwa bei der Materialbereitstellung oder in anderen Teilprozessen der Betriebsorganisation. Erst spät, oft zu spät oder in vielen Fällen auch gar nicht, wird die wahre Ursache erkannt.

Genau an diesem Punkt setzt Process Mining an, das prozessorientiertes Geschäftsprozessmanagement mit nicht-prozessorientiertem Data Mining verbindet. Process Mining hat gegenüber Data Mining den Vorzug, die erhobenen Rohdaten bestimmten (Teil-) Prozessen zuordnen und visualisieren zu können. Dadurch ist es möglich, den Gesamtprozess in seiner gesamten Granularität zu überwachen und zu verbessern. Gerade bei einem steigenden Automatisierungsgrad und zunehmender Korrelation von früher autonomen Einzelprozessen können anfallende Stillstände durch die genaue Rekonstruktion von Abhängigkeiten erkannt werden. Ursache-Wirkungs-Zusammenhängen lässt sich so auf die Spur kommen, ohne sich in langwierigen Analysen verlieren zu müssen. Nachdem die Zusammenhänge erkannt wurden, können die erhobenen Daten mittels Process Mining in Verbindung mit Methoden des Data Minings weiter analysiert werden, um hieraus zum Beispiel Entscheidungsregeln abzuleiten.