OEE-Integration Schritt für Schritt

Die Einführung und Integration von OEE (Overall Equipment Effectiveness) ist kein IT-Projekt, sondern ein Prozess der Datenvereinheitlichung. Ziel ist, Produktionsleistung, Verluste und Ursachen in Echtzeit zu erfassen – über alle Linien hinweg, ohne Medienbrüche. Entscheidend ist, wie konsistent Daten erfasst, berechnet und verfügbar gemacht werden.

Moderne Cloud-MES-Architekturen ermöglichen dabei eine schrittweise Integration: klein starten, schnell Nutzen erzeugen, und später skaliert auf das gesamte Werk oder Unternehmen erweitern.

Ausgangspunkt: Daten verstehen und strukturieren

Am Anfang steht nicht die Software, sondern die Datengrundlage.
OEE ergibt sich aus drei Faktoren: Verfügbarkeit, Leistung, Qualität.
Damit diese Kennzahl aussagekräftig ist, müssen Maschinendaten, Auftragsdaten und Qualitätsdaten in einem konsistenten Modell zusammengeführt werden.

Wichtige erste Schritte:

• Analyse vorhandener Datenquellen (MDE, BDE, SPS, ERP).
• Definition, welche Signale relevant sind (z. B. Laufzeit, Störgründe, Ausschussmengen).
• Standardisierung von Stillstandsgründen und Schichtstrukturen.

Erst wenn diese Basis steht, lohnt sich die Automatisierung.

Phase 1: Lokale OEE-Erfassung (Pilotlinie)

In der ersten Phase geht es um Funktionsfähigkeit und Datengüte.
Eine Linie oder ein Anlagenverbund wird angebunden, typischerweise über OPC UA oder REST-API.
Ziel ist, reale Produktionszeiten, Stillstände und Ausschuss automatisch zu erfassen.

Kriterien für ein gelungenes Pilotprojekt:

• Daten laufen stabil und fehlerfrei ein.
• Stillstandsgründe sind eindeutig klassifiziert.
• Dashboards zeigen OEE, Verfügbarkeit, Leistung und Qualität live.

Das Ergebnis: ein valider, überprüfbarer OEE-Wert, der als Referenz für die gesamte Fertigung dient.

Phase 2: Integration in MES-Struktur

Sind lokale Daten konsistent, folgt die Einbettung in das MES.
Das MES stellt sicher, dass OEE nicht isoliert berechnet, sondern in den Produktionskontext eingebettet wird.

Typische Integrationspunkte:

• ERP: Rückmeldung von Laufzeiten und Stückzahlen an Planungssysteme.

• Qualität: automatische Verknüpfung von Ausschuss- und Prüfberichten.

• Instandhaltung: Verfügbarkeit und Störungsdaten für TPM-Analysen.

• Energiemanagement: Effizienzbetrachtung pro Gutteil oder Auftrag.

Damit entsteht ein durchgängiges KPI-System – von der Maschine bis zur Managementebene.

Phase 3: Skalierung über Linien und Werke

Nach erfolgreicher Integration wird die Architektur horizontal und vertikal erweitert.
Cloud-MES-Systeme erleichtern diesen Schritt:

• neue Linien lassen sich per Konnektor in Stunden anbinden,

• zentrale KPI-Definitionen sichern Vergleichbarkeit,

• Dashboards lassen sich standortübergreifend konfigurieren.

Ein Hybrid-Ansatz bleibt oft sinnvoll: lokale Datenpuffer sichern Echtzeitfähigkeit, während Auswertung und Reporting zentral in der Cloud laufen.

Phase 4: Kontinuierliche Verbesserung mit OEE-Daten

Ist OEE integriert, beginnt die eigentliche Arbeit.
Die Kennzahl wird zur Grundlage für:

• Shopfloor-Meetings: strukturierte Diskussion von Verlusten und Ursachen,

• Instandhaltungsplanung: Ableitung präventiver Maßnahmen,

• Rüstoptimierung: Reduktion geplanter Stillstände (SMED),

• Ressourcenplanung: Vergleich von Linien, Schichten, Produkten.

Damit wird OEE Teil des Regelkreises im Produktionsmanagement – kein Projekt, sondern ein Arbeitsinstrument.

Rolle von Cloud-MES in der OEE-Integration

Ein Cloud-basiertes MES vereinfacht die Integration technisch und organisatorisch:

• vorkonfigurierte OEE-Berechnungsmodelle,

• automatische Schnittstellen zu Maschinen und ERP,

• keine lokale IT-Infrastruktur,

• konsistente Datenspeicherung über Werke hinweg.

So lässt sich der OEE-Rollout stufenweise gestalten:
vom Pilot über Linien-Cluster bis zur Unternehmenssicht – ohne Brüche oder Reimplementierungen.

Fazit

Eine erfolgreiche OEE-Integration folgt einem klaren Ablauf: Datenbasis schaffen, Pilot validieren, Systeme koppeln, skalieren, verbessern.
Cloud-MES-Systeme unterstützen diesen Prozess, indem sie Standardisierung, Skalierbarkeit und Echtzeit-Transparenz verbinden.
Das Ergebnis ist kein weiteres KPI-Dashboard, sondern ein belastbares Steuerungssystem für kontinuierliche Effizienzsteigerung – vom einzelnen Arbeitsplatz bis zum gesamten Produktionsnetz.