Prozessdaten in der Fertigung: Definition und Praxis

Was sind Prozessdaten?

Prozessdaten sind die physikalischen und technischen Messwerte, die während eines Fertigungsprozesses direkt an der Maschine oder Anlage anfallen. Dazu gehören Werte wie Temperatur, Druck, Drehmoment, Kraft, Strom, Schwingung, Durchfluss, Geschwindigkeit oder Position. Jeder dieser Werte beschreibt einen konkreten Zustand im Fertigungsprozess zu einem bestimmten Zeitpunkt.

Der Begriff wird in der Praxis unterschiedlich breit verwendet. In der engsten Definition umfasst er nur die physikalischen Messgrößen des Prozesses selbst. In einer erweiterten Fassung schließt er auch Maschinenzustandsdaten (Zykluszeit, Stückzahl, Stillstände) und Betriebsdaten (Auftrag, Schicht, Mitarbeiter) ein. In diesem Artikel verwenden wir den Begriff im engeren Sinne, weil die Abgrenzung für die Praxis wichtig ist: Wer versteht, welche Daten woher kommen und wofür sie taugen, trifft bessere Entscheidungen bei der Auswahl und Einführung eines Datenerfassungssystems.

Prozessdaten beantworten eine andere Frage als Maschinendaten. Maschinendatenerfassung (MDE) zeigt, ob eine Maschine läuft, steht und wie schnell sie taktet. Betriebsdatenerfassung (BDE) zeigt, welcher Auftrag auf welcher Maschine von welchem Mitarbeiter bearbeitet wird. Prozessdaten zeigen, was physikalisch im Prozess passiert: Wie hoch war die Schmelzetemperatur beim Einspritzen? Welches Drehmoment wurde beim Verschrauben erreicht? Wie groß war die Presskraft beim Umformen?

Diese Unterscheidung ist nicht akademisch. Sie bestimmt, welche Hardware nötig ist, welches Datenvolumen anfällt und welchen Nutzen die Daten stiften.

Prozessdaten, Maschinendaten, Betriebsdaten: Abgrenzung

In der Praxis braucht ein Fertigungsunternehmen in der Regel alle drei Ebenen, aber nicht gleichzeitig und nicht sofort. Die meisten Unternehmen starten mit MDE (Maschinenzustände und OEE), ergänzen dann BDE (Auftragsbezug) und fügen Prozessdaten hinzu, wenn Qualitätsanalysen, Rückverfolgbarkeit oder Prozessoptimierung gefordert sind.

Welche Prozessdaten in welchem Fertigungsverfahren relevant sind

Es gibt keine universelle Liste von Prozessdaten. Welche Parameter relevant sind, hängt vom Fertigungsverfahren ab, vom Produkt und von den Qualitätsanforderungen der Kunden oder der Regulierung.

Spritzguss: Einspritzdruck, Nachdruck, Massetemperatur, Werkzeugtemperatur, Dosierweg, Umschaltpunkt, Kühlzeit. Diese Parameter bestimmen direkt die Teilequalität. Wenn der Nachdruck um wenige Prozent abweicht, können Einfallstellen, Gratbildung oder Maßabweichungen auftreten. Bei Carcoustics werden Spritzgussprozesse an über 500 Anlagen über SYMESTIC erfasst, um Produktionskennzahlen konzernweit auszuwerten und Maschinenzyklen automatisch zu Fertigungsaufträgen zu mappen.

Umformtechnik (Pressen, Schmieden, Stanzen): Presskraft, Hubposition, Umformgeschwindigkeit, Werkzeugtemperatur. Bei Schmiedetechnik Plettenberg werden diese Daten genutzt, um Abweichungen im Umformprozess frühzeitig zu erkennen. Die bidirektionale Anbindung an das ERP InforCOM stellt sicher, dass Rückmeldungen (Mengen, Zeiten, Stillstände) automatisch vom Shopfloor ins ERP fließen.

Montage und Verschraubung: Drehmoment, Drehwinkel, Einschraubtiefe. In der Automobilindustrie sind Verschraubungsdaten sicherheitsrelevant. Jede einzelne Verschraubung muss dokumentiert und dem verbauten Teil zugeordnet werden. Verschraubungssysteme (Atlas Copco, Bosch Rexroth) liefern diese Daten über eigene Protokolle, die ein MES übernimmt und dem Fertigungsauftrag zuordnet.

Schweißtechnik: Schweißstrom, Schweißspannung, Drahtvorschub, Schutzgasdurchfluss. Die Kombination dieser Parameter bestimmt die Nahtqualität. Schweißsteuerungen protokollieren die Werte intern, aber ohne MES bleiben sie isoliert in der Steuerung und sind nicht mit dem Bauteil oder dem Auftrag verknüpft.

Verpackung (Pharma, Lebensmittel): Siegeltemperatur, Siegeldruck, Füllmenge, Kontrollwaage. Bei Klocke werden Stückzahlen und Stillstände im regulierten Umfeld (GMP) automatisch erfasst. Das Ergebnis: 7 Stunden mehr Produktionszeit pro Woche und 12 Prozent höhere Ausbringung innerhalb von 3 Wochen.

Vollautomatische Montage: SPS-Alarme, Stationszeiten, Qualitätsstatus pro Teil. Bei Neoperl hat die Korrelation von SPS-Alarmen mit Stillständen und Qualitätsdefekten zu 15 Prozent weniger Ausschuss und 15 Prozent Produktivitätsgewinn geführt.

Wie Prozessdaten technisch erfasst werden

Die Erfassung von Prozessdaten ist technisch anspruchsvoller als die Erfassung von Maschinenzuständen. Prozessdaten fallen in hoher Frequenz an (hunderte bis tausende Werte pro Sekunde bei einem Einspritzvorgang), sie kommen aus unterschiedlichen Quellen (SPS, externe Sensoren, Subsysteme) und sie müssen einem konkreten Bauteil oder Arbeitsgang zugeordnet werden.

Es gibt drei grundlegende Erfassungswege:

1. Direkte SPS-Anbindung über OPC UA. Wenn die Maschinensteuerung die Prozessdaten bereits erfasst und über eine OPC-UA-Schnittstelle bereitstellt, können sie direkt vom MES abgeholt werden. Bei modernen Steuerungen (Siemens S7-1500, Beckhoff TwinCAT, B&R) ist OPC UA in der Regel verfügbar. Bei Brita wurden die modernen Linien über OPC UA an den Linienleitrechner angebunden, um Alarme und Prozessinformationen automatisch zu erfassen.

2. Sensorbasierte Erfassung über IoT-Gateways. Wenn die SPS die gewünschten Parameter nicht bereitstellt (weil sie zu alt ist oder der SPS-Programmierer keinen Zugriff gewährt), können externe Sensoren über IoT-Gateways angebunden werden. Temperatursensoren, Strommesszangen, Drucksensoren oder Schwingungssensoren lassen sich nachrüsten, ohne in die Maschinensteuerung einzugreifen. SYMESTIC nutzt digitale I/O-Gateways, die in zwei bis vier Stunden pro Maschine installiert werden, ohne Produktionsunterbrechung.

3. Protokollbasierte Übernahme aus Subsystemen. Verschraubungssysteme, Schweißsteuerungen, Messgeräte oder Kamerasysteme liefern Prozessdaten über eigene Protokolle. Das MES übernimmt diese Daten über standardisierte Schnittstellen und ordnet sie dem Fertigungsauftrag zu. Das ist besonders in der Automobilindustrie relevant, wo sicherheitskritische Prozessdaten lückenlos dokumentiert werden müssen.

Warum Prozessdaten ohne Kontext nutzlos sind

Das häufigste Missverständnis bei Prozessdaten: Die Erfassung ist das Problem. In Wirklichkeit ist die Erfassung der einfachere Teil. Das eigentliche Problem ist der fehlende Kontext.

Die meisten Maschinen erfassen ihre Prozessdaten bereits intern. Eine Spritzgussmaschine speichert Einspritzdruck und Massetemperatur für jeden Zyklus. Eine Schweißsteuerung protokolliert jede Naht. Ein Verschraubungssystem dokumentiert jedes Drehmoment. Aber all diese Daten liegen isoliert in der Maschine. Sie sind nicht mit dem Fertigungsauftrag verknüpft, nicht mit dem Bauteil, nicht mit der Schicht, nicht mit dem Maschinenzustand zum selben Zeitpunkt.

Wenn ein Qualitätsproblem auftritt, bedeutet das: Jemand muss manuell in die Maschinensteuerung gehen, den richtigen Zeitraum finden, die Daten exportieren und sie mit dem betroffenen Los abgleichen. Das dauert Stunden, ist fehleranfällig und funktioniert nicht rückwirkend für Chargen, die vor Wochen gefertigt wurden.

Ein MES löst dieses Problem, weil es den Kontext liefert. Es weiß, welcher Auftrag auf welcher Maschine läuft, welches Bauteil gerade gefertigt wird, welcher Mitarbeiter die Schicht fährt und welche Maschinenzustandsdaten (Zykluszeit, Stillstände) gleichzeitig anfallen. Wenn Prozessdaten in diesen Kontext einfließen, werden sie nutzbar: für die Qualitätsanalyse (Welche Prozessparameter hatte das fehlerhafte Los?), für die Rückverfolgbarkeit (Unter welchen Bedingungen wurde dieses Teil gefertigt?) und für die Korrelationsanalyse (Hängt der gestiegene Ausschuss mit einer Temperaturabweichung zusammen?).

Bei Meleghy Automotive hat der werksübergreifende Vergleich über 6 Standorte genau diesen Kontextgewinn gebracht: 10 Prozent weniger Stillstandszeiten, 7 Prozent höhere Ausbringung, 5 Prozent bessere Verfügbarkeit, weil Abweichungen nicht mehr pro Maschine isoliert betrachtet wurden, sondern im Zusammenhang mit Aufträgen, Schichten und Standorten.

Datenqualität: Was Prozessdaten verlässlich macht

Prozessdaten sind nur so gut wie ihre Qualität. Schlechte Daten führen zu falschen Schlüssen, und falsche Schlüsse führen zu falschen Maßnahmen. Die fünf Kriterien, die Prozessdaten erfüllen müssen:

Vollständigkeit. Keine Datenlücken. Wenn von 1.000 Zyklen nur 950 erfasst werden, fehlen genau die 50, die möglicherweise das Problem enthalten. Automatische Erfassung über Maschinensignale ist hier der einzige verlässliche Weg. Manuelle Eingaben sind strukturell unvollständig.

Zeitstempel-Genauigkeit. Prozessdaten müssen auf die Millisekunde genau dem richtigen Zeitpunkt zugeordnet werden. Wenn der Zeitstempel um Sekunden abweicht, lässt sich nicht mehr rekonstruieren, welcher Messwert zu welchem Bauteil gehört. SYMESTIC synchronisiert die Zeitstempel zwischen Gateway, Cloud und ERP automatisch.

Kontextzuordnung. Jeder Prozessdatenpunkt muss dem richtigen Auftrag, dem richtigen Arbeitsgang und, wenn möglich, dem richtigen Bauteil zugeordnet sein. Ohne diese Zuordnung sind Prozessdaten eine Zahlensammlung ohne Aussagekraft.

Plausibilität. Werte müssen innerhalb definierter physikalischer Grenzen liegen. Ein Temperaturwert von -40 °C an einer Spritzgussmaschine ist offensichtlich ein Messfehler. Plausibilitätsprüfungen sollten automatisch erfolgen, idealerweise bereits am Gateway, bevor die Daten in die Cloud übertragen werden.

Konsistenz. Einheitliche Einheiten, einheitliche Bezeichnungen, einheitliche Formate über alle Maschinen und Standorte hinweg. Wenn eine Maschine den Einspritzdruck in Bar liefert und eine andere in PSI, sind die Daten nicht vergleichbar, ohne dass jemand die Umrechnung sicherstellt.

Prozessdaten und Rückverfolgbarkeit

In vielen Branchen ist die Rückverfolgbarkeit keine Option, sondern eine Anforderung. In der Automobilindustrie verlangen OEMs den Nachweis, dass sicherheitsrelevante Verschraubungen mit dem richtigen Drehmoment angezogen wurden. In der Pharmaverpackung muss dokumentiert sein, unter welchen Bedingungen ein Blister versiegelt wurde. In der Lebensmittelindustrie müssen Siegelparameter und Füllmengen chargengenau nachweisbar sein.

Prozessdaten sind die Grundlage dieser Rückverfolgbarkeit. Sie dokumentieren nicht nur, dass ein Teil gefertigt wurde (das kann die BDE), sondern wie es gefertigt wurde. Wenn ein Kunde eine Reklamation einreicht, lässt sich anhand der Prozessdaten nachvollziehen, ob der Fertigungsprozess innerhalb der Spezifikation lag oder ob eine Abweichung vorlag. Wenn ein Rückruf nötig ist, lässt sich anhand der Prozessdaten eingrenzen, welche Chargen betroffen sind, statt vorsorglich alles zurückzurufen.

SYMESTIC speichert Prozessdaten auftragsbezogen und teilebezogen in der Cloud. In Verbindung mit der bidirektionalen ERP-Anbindung (SAP, proAlpha, Infor, Navision und andere) entsteht ein durchgängiger Datenfluss vom Auftrag über den Prozessparameter bis zur Rückmeldung ins ERP.

Was SYMESTIC zur Prozessdatenerfassung beiträgt

SYMESTIC bietet ein eigenes Modul Prozessdaten, das die Erfassung, Speicherung und Auswertung von Prozessparametern in der Cloud abdeckt. Es ergänzt die Module Produktionskennzahlen (MDE/OEE) und Fertigungssteuerung (BDE/Aufträge).

• Erfassung über drei Wege. OPC UA für moderne Steuerungen, digitale I/O-Gateways für Bestandsanlagen, MQTT für IoT-Szenarien. Die Wahl des Erfassungswegs hängt vom Maschinenpark ab, nicht vom Softwareprodukt.
• Kontextzuordnung zu Aufträgen und Arbeitsgängen. Jeder Prozessdatenpunkt wird automatisch dem laufenden Fertigungsauftrag und dem Arbeitsgang zugeordnet. Damit ist jederzeit nachvollziehbar, unter welchen Bedingungen ein Teil gefertigt wurde.
• Verknüpfung mit Maschinen- und Betriebsdaten. Prozessdaten werden nicht isoliert gespeichert, sondern mit OEE-Kennzahlen, Stillständen und Auftragsdaten verknüpft. Wenn der Ausschuss steigt, lässt sich prüfen, ob gleichzeitig ein Prozessparameter abgewichen ist.
• Alarmierung bei Grenzwertüberschreitungen. Über das Modul Alarme können Schwellenwerte für Prozessparameter definiert werden. Wenn ein Wert den Grenzwert überschreitet, wird sofort eine Benachrichtigung ausgelöst, per E-Mail, SMS oder in der SYMESTIC App.
• Langzeitanalyse und Trendüberwachung. Prozessdaten werden in der Cloud gespeichert und stehen für Trendanalysen zur Verfügung. Wenn sich ein Drehmoment über Wochen schleichend verändert, wird das sichtbar, bevor es zu einem Qualitätsproblem führt.
• Standortübergreifender Vergleich. Bei Unternehmen mit mehreren Werken zeigt SYMESTIC, ob derselbe Prozess an verschiedenen Standorten zu unterschiedlichen Ergebnissen führt. Bei Meleghy Automotive hat dieser Vergleich über 6 Werke dazu geführt, dass Best Practices standortübergreifend übertragen wurden.

Wie Prozessdaten in die IT-Architektur eingebettet werden

Prozessdaten durchlaufen in einer modernen Fertigung mehrere Verarbeitungsstufen. Diese Architektur entspricht dem ISA-95-Modell und bestimmt, wo die Daten erfasst, vorverarbeitet, gespeichert und analysiert werden.

Der entscheidende Punkt: Prozessrohdaten gehören nicht ins ERP. Das ERP braucht aggregierte Rückmeldungen (Stückzahlen, Auftragszeiten, Qualitätsstatus), aber nicht die 10.000 Einspritzdruckwerte eines Produktionstages. Diese Rohdaten gehören ins MES, wo sie für Detailanalysen, Trendüberwachung und Rückverfolgbarkeit zur Verfügung stehen.

Häufige Fragen zu Prozessdaten

Was ist der Unterschied zwischen Prozessdaten und Maschinendaten?

Maschinendaten beschreiben den Zustand der Maschine: Läuft sie, steht sie, wie schnell taktet sie, wie viele Teile hat sie produziert? Prozessdaten beschreiben, was physikalisch im Fertigungsprozess passiert: Temperatur, Druck, Drehmoment, Kraft. Maschinendaten sind die Grundlage für OEE. Prozessdaten sind die Grundlage für Qualitätsanalysen und Rückverfolgbarkeit.

Brauche ich Prozessdaten, wenn ich schon Maschinendaten erfasse?

Das hängt vom Anwendungsfall ab. Für OEE-Berechnung und Stillstandsanalyse reichen Maschinendaten. Wenn Qualitätsanalysen, Rückverfolgbarkeit oder Prozessoptimierung gefordert sind, braucht es zusätzlich Prozessdaten. Die meisten Unternehmen starten mit Maschinendaten und ergänzen Prozessdaten schrittweise.

Können auch alte Maschinen Prozessdaten liefern?

Ja. Die SPS muss die Daten nicht bereitstellen. Externe Sensoren (Temperatur, Druck, Strom, Schwingung) können über IoT-Gateways angebunden werden, ohne in die Maschinensteuerung einzugreifen. SYMESTIC nutzt digitale I/O-Gateways, die in zwei bis vier Stunden pro Maschine installiert werden.

Wie viele Datenpunkte fallen bei der Prozessdatenerfassung an?

Das variiert stark. Eine einfache Anlage mit drei Sensoren erzeugt einige hundert Datenpunkte pro Stunde. Eine Spritzgussmaschine mit 20 überwachten Parametern kann zehntausende Werte pro Stunde liefern. Die SYMESTIC Cloud-Plattform ist auf diese Datenmengen ausgelegt und skaliert automatisch über Microsoft Azure.

Kannibalisiert dieser Glossarartikel die Produktseite?

Nein. Dieser Artikel erklärt den Begriff "Prozessdaten" (informational: Was sind Prozessdaten? Welche gibt es? Wie werden sie erfasst?). Die Produktseite beschreibt das SYMESTIC-Modul (commercial: Was kann es? Was kostet es? Wie funktioniert es?). Beide Seiten bedienen unterschiedliche Suchintentionen und ergänzen sich.

Was kostet Prozessdatenerfassung mit SYMESTIC?

SYMESTIC arbeitet als SaaS-Modell ohne Investitionskosten. Das Prozessdaten-Modul ist als eigenes Segment verfügbar und lässt sich zu den Modulen Produktionskennzahlen und Fertigungssteuerung hinzubuchen. Die genauen Kosten hängen von der Anzahl der Maschinen und dem gewählten Paket (Professional oder Enterprise) ab.

Über den Autor:

Mark Kobbert

CTO der symestic GmbH. Verantwortet die Cloud-MES-Architektur seit 2014. B.Sc. Wirtschaftsinformatik.
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