Die OEE (Overall Equipment Effectiveness) zeigt, wie effizient Maschinen genutzt werden – aber sie beschreibt nur die Vergangenheit. In der datengetriebenen Fertigung geht es heute darum, zukünftige Effizienzverluste frühzeitig zu erkennen. Predictive OEE nutzt maschinelles Lernen, um genau das zu ermöglichen: den Übergang von reaktiver Analyse zu proaktiver Steuerung.
Klassische OEE-Berichte beantworten die Frage: Was ist passiert?
Predictive OEE erweitert sie um: Was wird passieren – und warum?
Anhand historischer und aktueller Maschinendaten erkennt das System Muster, die auf sinkende Verfügbarkeit, steigende Rüstzeiten oder Qualitätsabweichungen hindeuten.
So können Maßnahmen eingeleitet werden, bevor die OEE messbar fällt – etwa Wartung, Prozessanpassungen oder Personalplanung.
Predictive OEE setzt auf drei Datenebenen auf:
Maschinendaten: Zustände, Taktzeiten, Stillstände, Prozesswerte.
Kontextdaten: Aufträge, Schichten, Materialchargen, Bediener.
Qualitätsdaten: Ausschuss, Nacharbeit, Prüfzeiten.
Eine Cloud-basierte MES-Plattform analysiert diese Signale in Echtzeit und verknüpft sie mit historischen Verläufen.
Machine-Learning-Modelle berechnen Wahrscheinlichkeiten für Effizienzverluste und liefern Prognosen für kommende Schichten oder Aufträge.
Predictive OEE verändert das Ziel der Effizienzsteuerung:
| Perspektive | Klassisch | Predictive |
|---|---|---|
| Zeitbezug | Vergangenheitsanalyse | Zukunftsorientiert |
| Handlungsart | Reaktiv | Präventiv |
| Nutzen | Transparenz | Prozessstabilität |
| Wirkung | Nachträgliche Korrektur | Frühzeitige Intervention |
Die Fertigung reagiert nicht mehr auf Verluste, sondern verhindert sie. Das führt zu höherer Anlagenverfügbarkeit, konstanterer Qualität und stabileren Planzeiten.
Ein modernes MES bildet die notwendige Datengrundlage:
Es sammelt Produktions-, Qualitäts- und Energiedaten automatisiert, bereitet sie in einer Analytics-Schicht auf und stellt sie in Dashboards bereit.
KI-gestützte Module erweitern diese Daten um Prognosen und Anomalieerkennung – als Teil eines integrierten Performance-Frameworks.
Predictive OEE fügt sich damit logisch in bestehende Methoden wie TPM, Lean, Six Sigma und Operational Excellence ein: Effizienz wird nicht nur gemessen, sondern aktiv gesichert.
Unternehmen, die OEE-Daten vorausschauend auswerten, erzielen in der Regel:
10–20 % weniger ungeplante Stillstände,
5–10 % höhere Linienstabilität,
kürzere Reaktionszeiten bei Qualitätsabweichungen.
Predictive OEE verbindet damit Effizienzsteigerung, Kostenkontrolle und Prozesssicherheit – ohne zusätzliche Erfassungsaufwände.
Predictive OEE ist der logische nächste Schritt in der Produktionssteuerung.
Aus statischen Kennzahlen werden lernende Systeme, die Verluste antizipieren statt dokumentieren.
Mit einer cloudbasierten MES-Architektur und integrierter Datenanalyse wird OEE zur vorausschauenden Steuerungsgröße für stabile, effiziente und nachhaltige Fertigung.