Digital Process Optimization: Prozessdatenanalyse & Workflow im Shopfloor

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:

1. Messen
   Live-KPIs wie OEE, FPY, Scrap, Durchsatz, Rüstzeiten werden aus Rohdaten berechnet.

2. Analysieren & Priorisieren
   Top-Verluste identifizieren, z. B. „Rüsten Linie A“, „Störung X Maschine B“, „Scrap Variante C“.

3. Maßnahmen & Workflow-Anpassung
   Konkrete Prozessänderungen einführen (Standard-Work, zusätzliche Checks, geänderte Parameter, automatisierte Workflows).

4. 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.