Error Analysis - Defintion, Ziele und Umsetzung mit MES

Einleitung

Error Analysis – oder auf Deutsch Fehleranalyse – bezeichnet den strukturierten Prozess zur Identifikation, Untersuchung und Beseitigung von Fehlerquellen in Produktions- oder Geschäftsprozessen. In der industriellen Fertigung ist sie ein zentrales Instrument, um Qualität, Effizienz und Prozesssicherheit zu steigern.

Während in klassischen Fertigungsbetrieben Fehler häufig erst am Endprodukt erkannt werden, nutzt moderne Industrie 4.0-Technologie heute Echtzeitdaten aus MES- und BDE-Systemen, um Abweichungen sofort sichtbar zu machen. Damit wird Fehleranalyse zu einem kontinuierlichen, datenbasierten Verbesserungsprozess statt zu einer reaktiven Maßnahme.

Ziel und Bedeutung

Ziel der Error Analysis ist es, Fehlerursachen zu verstehen, statt nur Symptome zu beseitigen. Ein systematischer Ansatz sorgt dafür, dass Probleme nachhaltig gelöst werden und sich nicht wiederholen.
In der Fertigung betrifft das sowohl technische Störungen an Maschinen als auch prozessuale oder menschliche Abweichungen.

Richtig umgesetzt, führt Fehleranalyse zu:

• geringeren Ausschussquoten
• stabileren Produktionsprozessen
• reduzierten Nacharbeitskosten
• messbar höherer Anlagenverfügbarkeit

Damit trägt Error Analysis direkt zur Steigerung der OEE (Overall Equipment Effectiveness) bei – einer der zentralen Kennzahlen in der modernen Produktion.

Vorgehensweise bei der Fehleranalyse

1. Datensammlung
Über BDE-Systeme (Betriebsdatenerfassung) und Sensorik werden alle relevanten Produktionsdaten aufgezeichnet – von Maschinenausfällen bis zu Qualitätsabweichungen. MES-Plattformen verknüpfen diese Daten mit Aufträgen, Schichten und Materialien, sodass Ursachen gezielt eingegrenzt werden können.

2. Fehlerklassifizierung
Abweichungen werden nach Art, Häufigkeit und Schweregrad kategorisiert. Dabei helfen Methoden wie die ABC-Analyse, um Prioritäten zu setzen, oder die Pareto-Regel (80/20), um die Hauptverursacher zu identifizieren.

3. Ursachenanalyse
Hier kommen klassische Methoden wie das Ishikawa-Diagramm (Fishbone) oder die 5-Why-Methode zum Einsatz. Sie helfen, Zusammenhänge zwischen Mensch, Maschine, Material und Methode sichtbar zu machen.

4. Bewertung und Maßnahmenplanung
Gefundene Ursachen werden hinsichtlich Risiko und Aufwand bewertet. Anschließend werden Gegenmaßnahmen definiert – von der Prozessanpassung über Softwarekonfiguration bis hin zu Schulungsmaßnahmen.

5. Monitoring und Wirksamkeitsprüfung
MES- und OEE-Dashboards ermöglichen, Verbesserungen in Echtzeit zu verfolgen und die Wirksamkeit eingeleiteter Maßnahmen zu beurteilen.

Methoden und Werkzeuge der Error Analysis

• FMEA (Failure Mode and Effects Analysis): strukturiert mögliche Fehlermodi und deren Auswirkungen.
• Statistische Prozesskontrolle (SPC): überwacht Prozessparameter, um Trends oder Anomalien frühzeitig zu erkennen.
• Root Cause Analysis (RCA): tiefgehende Untersuchung, um die tatsächliche Hauptursache zu isolieren.
• Digitaler Zwilling: Simulation von Prozessänderungen, um Auswirkungen auf Qualität und Stabilität vorherzusagen.

Rolle von MES, BDE und OEE in der Fehleranalyse

Ein modernes MES ist heute die Datenbasis für präventive Fehleranalyse. Es verbindet Qualitäts-, Prozess- und Maschinendaten zu einem Gesamtbild.

• Über die BDE-Ebene werden Ereignisse wie Stopps, Alarme oder Leistungsabweichungen automatisch erfasst.
• Das OEE-Reporting macht sichtbar, welche Fehlerarten den größten Einfluss auf Verfügbarkeit, Leistung oder Qualität haben.
• Kombiniert mit Echtzeit-Monitoring und Predictive Analytics können Ausfälle nicht nur analysiert, sondern frühzeitig verhindert werden.

Praxisbeispiel

Ein Kunststoffverarbeiter analysierte über ein MES-System die häufigsten Maschinenstopps. Dabei stellte sich heraus, dass Temperaturschwankungen im Werkzeug für über 40 Prozent der Ausschussware verantwortlich waren. Durch die Installation zusätzlicher Sensoren und automatischer Alarme konnte der Ausschuss um ein Drittel reduziert werden.

Fazit

Error Analysis ist weit mehr als Fehlerdokumentation – sie ist ein Schlüsselprozess moderner Fertigung. In Verbindung mit MES, BDE und OEE wird sie zu einem lernenden System, das Qualitätssicherung, Effizienzsteigerung und Kostensenkung vereint. Unternehmen, die Fehler systematisch und datenbasiert analysieren, entwickeln ihre Produktion Schritt für Schritt zur selbstoptimierenden Smart Factory weiter.