Was bedeutet Digital Process Optimization?
Digital Process Optimization bezeichnet die datengetriebene, kontinuierliche Optimierung von Fertigungsprozessen.
Statt Einzelaktionen („Workshop, Maßnahmenliste, dann wieder Alltag“) werden:
- Prozessdaten permanent erfasst,
- Engpässe und Verschwendung analytisch identifiziert,
- Workflows systematisch angepasst und automatisiert,
- Effekte auf KPIs wie OEE, Durchlaufzeit, Scrap und FPY laufend gemessen.
Kurz: Digital Process Optimization macht aus Bauchgefühl-Verbesserung einen geschlossenen, digitalen Regelkreis – von der Maschine bis zum Management.
Warum Digital Process Optimization ein direktes Lead-Thema ist
Für Produktionsleitung, OPEX- und Werkeverantwortliche ist die Frage immer gleich:
- Wie senken wir Kosten pro Gutteil?
- Wie erhöhen wir OEE ohne Neuinvestition in Maschinen?
- Wie bekommen wir stabile Prozesse bei wachsender Variantenvielfalt?
Digital Process Optimization liefert genau dort Value:
-
sichtbare Hebel: wo gehen Minuten, Teile, Material wirklich verloren?
-
Priorisierung nach Business-Impact: welche Linien, Produkte, Schichten sind die größten Stellhebel?
-
messbare Ergebnisse: Vorher/Nachher in KPIs, nicht nur subjektive Einschätzung.
Darum eignet sich das Thema ideal als Lead-Magnet: Jeder Fertigungsleiter versteht den Nutzen sofort – ohne Buzzword-Erklärung.
Baustein 1: Prozessdatenanalyse
Herzstück von Digital Process Optimization ist eine robuste Prozessdatenanalyse:
- Maschinendaten: Status, Zyklen, Stillstände, Prozesswerte (Druck, Temperatur, Drehmoment, Zeiten).
- Qualitätsdaten: FPY, Nacharbeit, Scrap, Fehlercodes, Prüfwerte.
- Auftragsdaten: Produkt, Variante, Kunde, Schicht, Linie.
Typische Analysen:
- OEE- und Stillstandsanalysen: Welche Top-Stopper verursachen Verfügbarkeitsverluste?
- Scrap-/FPY-Analysen: Welche Produkte, Linien, Schichten treiben Ausschuss?
- Takt- und Durchlaufzeitanalysen: Wo entstehen Wartezeiten, wo sind Engpässe?
- Prozesskurven-Analysen: Wie hängen Prozesswerte (z. B. Drehmomentkurven, Temperaturprofile) mit Qualitäts- oder Stillstandsmustern zusammen?
Ohne diese Basis bleibt Prozessoptimierung reaktiv und personenabhängig. Mit sauber aufgesetzter Prozessdatenanalyse werden Mustereffekte sichtbar, die man auf dem Shopfloor sonst nie sieht.
Baustein 2: Workflow-Optimierung & Automatisierung
Die beste Analyse bringt nichts, wenn Prozesse danach gleich bleiben. Digital Process Optimization heißt deshalb immer auch Workflow-Optimierung:
-
Standardisierung: klar definierte Soll-Prozesse für Rüsten, Störungsbehebung, Qualitätsprüfungen, Rework.
-
digitale Workflows im MES:
-
Störung → digitale Ursache-Auswahl, Eskalation, Kommentar.
-
NOK-Teil → automatisiertes Rework- oder Scrap-Handling.
-
Abweichung in Prozessdaten → Alarm, Sperre, zusätzliche Prüfung.
-
Automatisierung: „Wenn X passiert, tue Y“ – statt „jemand muss daran denken“.
Ziel: weniger Chaos, weniger Ad-hoc-Kommunikation, mehr reproduzierbare Abläufe, die sich auf KPIs auswirken.
Baustein 3: KPI-Loop – Messen, Optimieren, Nachmessen
Digital Process Optimization funktioniert als Loop:
-
Messen
Live-KPIs wie OEE, FPY, Scrap, Durchsatz, Rüstzeiten werden aus Rohdaten berechnet.
-
Analysieren & Priorisieren
Top-Verluste identifizieren, z. B. „Rüsten Linie A“, „Störung X Maschine B“, „Scrap Variante C“.
-
Maßnahmen & Workflow-Anpassung
Konkrete Prozessänderungen einführen (Standard-Work, zusätzliche Checks, geänderte Parameter, automatisierte Workflows).
-
Nachmessen
Vorher/Nachher-Vergleich derselben KPIs – pro Linie, Produkt, Schicht.
Dieser KPI-Loop ist der Unterschied zwischen einmaligem Verbesserungsprojekt und dauerhafter digitaler Prozessoptimierung.
Rolle von Cloud-MES in der Digital Process Optimization
Ein Cloud-MES ist in der Praxis die zentrale Plattform, um Digital Process Optimization umzusetzen:
- verbindet Maschinen-, Qualitäts- und Auftragsdaten,
- berechnet KPIs automatisch (OEE, FPY, Scrap, Durchsatz, Stillstände),
- stellt Rollen-Dashboards für Werker, Schichtführer, OPEX, Management bereit,
- bildet Workflows, Alarme und Eskalationen digital ab,
- bietet Schnittstellen zu ERP, QMS, Instandhaltung, BI.
Damit werden alle Bausteine – Prozessdatenanalyse, Workflow-Optimierung, KPI-Loop – in einem System abgebildet, statt in Excel, E-Mail und Einzeltools.
Digital Process Optimization mit SYMESTIC
Für ein Cloud-MES wie SYMESTIC ist Digital Process Optimization ein Kern-Use-Case:
-
Echtzeit-Transparenz
OEE, Stillstände, Stückzahlen, Scrap, FPY pro Maschine, Linie und Schicht in Echtzeit – inkl. Drilldown auf Auftrags- und Ursachenebene.
-
Analytik statt Bauchgefühl
Standardisierte Auswertungen für Top-Stopper, Verlustarten, Rework- und Scrap-Strukturen machen sichtbar, wo der größte Hebel liegt.
-
Workflow- und Regel-Engine
Störungen, Qualitätsabweichungen oder Prozessdaten-Events können definierte Workflows auslösen: Sperren, Alarme, zusätzliche Prüfungen, Rework-Aufträge.
-
Cloud-Setup
Implementierung in Wochen statt in klassischen MES-Projektlaufzeiten; Rollout von Best-Practice-Workflows und KPI-Sets auf weitere Linien/Werke per Template.
Damit wird Digital Process Optimization von SYMESTIC nicht nur ein Buzzword, sondern ein konkreter Geschäftshebel: geringere Kosten pro Gutteil, stabilere Termine, messbar bessere OEE – basierend auf Prozessdatenanalyse und durchgängig digitalisierten Workflows.
