Automatisierte Überprüfung der Datenqualität
Projektziele & Projektergebnis
Umsetzung projekt in den Bereichen „Produktion“ mit dem Ziel der Erhöhung/Steigerung/ Optimierung der Entscheidungsqualität, der Zukunftssicherheit der IT-Systeme, des Informationsflusses (Qualität, Verfügbarkeit und Transparenz).
Als Ergebnis des Projektes ist ein prototypisches Tool entstanden, welches automatisiert die Qualität von Produktionsdaten anhand verschiedener Metriken prüft und Problemstellen findet sowie visualisiert.
Gesamtprojekt
Top Erkenntnisse aus dem Projekt
Ausgangslage
Zentrale Fragestellungen im Projekt
- Eine besondere Herausforderung war der strukturierte Umgang mit unterschiedlichen Fehlerursachen in den Produktionsdaten.
- Welche Daten müssen inwieweit überprüft werden, um von einer validen Datenbasis sprechen zu können, die Berechnungen aussagekräftiger KPI zulassen?
- Wie muss ein Software-Tool aussehen und aufgebaut sein, dass dies sicherstellen kann?
Projektdetails
Herausforderung
Die Trivium Packaging Germany GmbH erhebt Produktionsdaten an ihren Fertigungslinien und sammelt diese in einem zentralen „Line Monitoring System“. Aufgrund fehlerhafter Eingaben der Nutzer*innen sowie defekter bzw. falsch installierter Sensoren ist die Datenqualität unzureichend für eine verlässliche KPI-Berechnung, z. B. der Berechnung der Overall Equipment Effectiveness (OEE).
Zielsetzung
Das Ziel des Digitalisierungsprojekts war die Qualitätsverbesserung der Produktionsdaten durch die Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Evaluation der Datenqualität. Anhand der Daten soll zukünftig eine automatisierte Identifikation von Störungen im Produktionsprozess ermöglicht werden. Zudem sollte dem Fertigungsleiter des Unternehmens anhand der validierten OEE Transparenz über vergangene Arbeitsschichten gewährt werden.
Projektbeschreibung
Das Projekt befasste sich mit der Verbesserung der Datenqualität und der Implementierung eines automatisierten Evaluationsprozesses in einem Produktionsunternehmen. Zur Erreichung der Zielsetzung wurden zwei Fertigungslinien innerhalb des Unternehmens ausgewählt, an denen die Datenqualität überprüft werden sollte.
Das Projekt umfasste mehrere Teilschritte:
1. Analyse des aktuellen Datenaufnahmeprozesses,
2. Definition klarer Anforderungen an die Datenqualität,
3. Sammlung und Analyse der Produktionsdaten,
4. Konzeptionierung eines automatisierten Evaluationsprozesses,
5. Prototypische Umsetzung des entwickelten Verfahrens für ausgewählte Fertigungslinien.
Ein weiterer Bestandteil des Projektes war die Entwicklung eines allgemeingültigen Leitfadens, der auch andere produzierende Unternehmen befähigen soll, ihre Datenqualität signifikant zu verbessern.
