Echtzeitdaten in der Fertigung: Was Real-Time Insights verändern

Was sind Real-Time Insights?

Real-Time Insights bezeichnen in der Fertigung die Fähigkeit, Maschinendaten, Kennzahlen und Prozessinformationen in dem Moment zu sehen und zu nutzen, in dem sie entstehen. Nicht am nächsten Tag im Excel-Report, nicht in der wöchentlichen Besprechung, sondern jetzt: Während die Maschine läuft, während der Stillstand passiert, während die Schicht noch steuern kann.

Der Begriff ist kein standardisierter Fachbegriff. Er beschreibt das Ergebnis, das entsteht, wenn automatische Maschinendatenerfassung (MDE), Betriebsdatenerfassung (BDE) und ein MES zusammenwirken: Rohdaten aus der Maschine werden in Echtzeit zu Kennzahlen, Dashboards und Alarmen verarbeitet, die unterschiedliche Rollen in der Fertigung für unterschiedliche Entscheidungen nutzen.

Der Unterschied zu "wir haben Daten" ist entscheidend: Die meisten Fertigungen haben Daten. Sie haben Stückzahlen auf Zetteln, Stillstandszeiten in Excel, OEE-Werte im Monatsreport. Aber diese Daten kommen zu spät, sind unvollständig oder stehen nicht der Person zur Verfügung, die jetzt eine Entscheidung treffen muss. Real-Time Insights lösen alle drei Probleme: Die Daten sind sofort da, sie sind automatisch erfasst (also vollständig) und sie stehen der richtigen Person im richtigen Format zur Verfügung.

Was "Echtzeit" in der Fertigung technisch bedeutet

Echtzeit klingt nach "sofort". In der Praxis ist die Frage differenzierter: Wie schnell müssen Daten da sein, damit sie Entscheidungen verändern?

Für ein MES sind die relevanten Latenzzeiten Sekunden bis Minuten. Die Millisekunden-Ebene gehört der SPS (die regelt den Prozess, nicht das MES). Die Stunden/Tage-Ebene ist Reporting (wichtig, aber kein Real-Time Insight). Der eigentliche Wert von Real-Time Insights liegt in der Sekunden-bis-Minuten-Ebene: Schnell genug, um während der Schicht zu reagieren. Langsam genug, um aggregierte Kennzahlen zu berechnen.

Technisch funktioniert das so: Ein IoT-Gateway (z. B. über OPC UA oder digitale I/O-Signale) erfasst Maschinensignale an der Steuerung. Die Signale werden an die Cloud übertragen (über LAN, WLAN oder LTE). In der Cloud werden sie innerhalb von Sekunden zu Zuständen, Stückzahlen, Stillständen und Kennzahlen verarbeitet. Die Ergebnisse stehen sofort in Dashboards, Shopfloor-Clients und der MES-App zur Verfügung.

Vier Rollen, vier Perspektiven: Wer braucht welche Echtzeitdaten?

Real-Time Insights sind nicht "ein Dashboard für alle". Verschiedene Rollen brauchen verschiedene Daten, in verschiedener Granularität, für verschiedene Entscheidungen.

Diese Rollenaufteilung ist nicht trivial. Wenn der Werker dasselbe Dashboard sieht wie der COO, nützt es keinem von beiden. Der Werker braucht die Stückzahl seiner Maschine, nicht die OEE des Werks in Ungarn. Der COO braucht den Werksvergleich, nicht den Stillstandsgrund von Presse 3. Real-Time Insights bedeutet: Die richtige Information für die richtige Rolle im richtigen Moment.

Was sich verändert, wenn Echtzeitdaten da sind: Fünf Kundenbeispiele

Schmiedetechnik Plettenberg (Metallverarbeitung): Vom Rückspiegel zur Windschutzscheibe. "Produktionsdaten wurden überwiegend manuell erfasst, Maschinenzustände waren nur begrenzt sichtbar und Abweichungen wurden oft erst im Nachgang erkannt." Das ist der Normalzustand in vielen Fertigungen: Die Daten kommen zu spät. Nach der Einführung: "Echtzeittransparenz über Maschinen, Schichten und Aufträge. Stillstände wurden schneller erkannt, Ursachen konnten direkt überprüft werden." Thorsten Manns, Technischer Leiter: "SYMESTIC verschafft uns eine durchgängige Echtzeittransparenz, die wir in dieser Form vorher nicht hatten. Dadurch können wir schneller eingreifen, unsere Prozesse deutlich stabiler steuern und den täglichen Betrieb spürbar vereinfachen."

Klocke (Pharma, Verpackung): Echtzeitdaten als sofortiger Hebel. Bei Klocke zeigte sich der Effekt von Real-Time Insights in der ersten Woche: "7h mehr Produktionszeit innerhalb einer Woche." Das passiert nicht durch eine komplexe Analyse. Das passiert, weil zum ersten Mal sichtbar wird, wo die Minuten verloren gehen. "Erfassung von Stückzahlen und Stillständen über DI-Gateway." Einfache digitale Signale, keine aufwendige SPS-Integration. Das Ergebnis: "12 % Verbesserung der Ausbringung. 8 % Verbesserung der Verfügbarkeit."

Brita (FMCG, Filterproduktion): Echtzeitdaten über Ländergrenzen. Brita nutzt SYMESTIC an zwei Standorten: Taunusstein (Deutschland) und Bicester (UK). "Übernahme digitaler Maschinensignale zur Erfassung der tatsächlichen Ausbringung. Stillstands Signale werden über Digitale Signale abgegriffen und transparent dargestellt." Ergebnis: "5 % Reduktion von Stillstandszeiten. 7 % Verbesserung der Ausbringung." Real-Time Insights funktionieren standortübergreifend: Dieselben Dashboards, dieselben KPIs, dieselbe Datenbasis, egal ob die Maschine in Hessen oder in Oxfordshire steht.

Meleghy Automotive (6 Werke, Automotive): Echtzeitdaten als gemeinsame Sprache. Bei 6 Werken in 4 Ländern ist das Problem nicht fehlende Daten, sondern fehlende Vergleichbarkeit. "OEE-Erfassung an den wichtigsten Prozessschritten in allen Werken. Bidirektionale Anbindung an SAP R3 über ABAP IDoc." Real-Time Insights schaffen hier eine gemeinsame Sprache: Wilnsdorf, Gera, Brandýs, Bernsbach, Reinsdorf und Miskolc sehen dieselben KPIs, berechnet nach derselben Logik, in Echtzeit. Ergebnis: "10 % Reduktion von Stillstandszeiten. 7 % Verbesserung der Ausbringung."

Neoperl (Building, Montagemaschinen): Echtzeitdaten als Korrelationswerkzeug. Bei Neoperl gehen Real-Time Insights über Stückzahlen und Stillstände hinaus: "SPS-basierte Alarmerfassung und automatische Stillstandsüberwachung. Korrelation von SPS-Alarmen mit Stillständen und Qualitätsdefekten." Nicht nur "die Maschine steht", sondern "Alarm X korreliert mit Qualitätsdefekt Y". Das ist die nächste Stufe: Real-Time Insights nicht nur als Statusanzeige, sondern als Analysewerkeug. Ergebnis: "10 % weniger Stillstände. 15 % weniger Ausschuss."

Echtzeitdaten vs. Near-Time vs. Historisch: Wo liegt der Wert?

Der Fehler, den viele Fertigungen machen: Sie versuchen, mit historischen Daten operative Entscheidungen zu treffen. Der Monatsreport sagt: "OEE war 67 %." Aber niemand weiß, ob die OEE gerade bei 80 % oder bei 45 % liegt. Real-Time Insights ersetzen Near-Time und historische Daten nicht. Sie ergänzen sie um die Fähigkeit, während der laufenden Schicht zu reagieren. Die besten Ergebnisse entstehen, wenn alle drei Ebenen zusammenwirken: Echtzeit für die Reaktion, Near-Time für die Schichtübergabe, historisch für die Trendanalyse und den KVP.

Häufige Fragen zu Real-Time Insights

Brauche ich Real-Time Insights, wenn ich nur 10 Maschinen habe?

Gerade dann. Bei 10 Maschinen kennt der Produktionsleiter jede Anlage persönlich und glaubt deshalb, den Zustand zu kennen. Die Erfahrung zeigt: Die Wahrnehmung weicht systematisch von der Realität ab. Bei Klocke reichte die Transparenz über wenige Linien, um in der ersten Woche 7 Stunden Produktionszeit zu gewinnen. Die Anzahl der Maschinen bestimmt nicht den Nutzen, sondern den Preis. Der Nutzen pro Maschine bleibt derselbe.

Was ist der Unterschied zwischen Real-Time Insights und einem Dashboard?

Ein Dashboard ist ein Bildschirm. Real-Time Insights sind ein System: automatische Datenerfassung, Echtzeitverarbeitung, kontextualisierte Kennzahlen, rollenbasierte Sichten und Alarmregeln. Man kann ein Dashboard bauen, das Daten von gestern zeigt. Das ist kein Real-Time Insight. Man kann ein System haben, das Echtzeitdaten erfasst, aber kein Dashboard hat. Auch das ist kein Real-Time Insight. Beide Elemente müssen zusammenwirken.

Können auch alte Maschinen Echtzeitdaten liefern?

Ja. Jede Maschine, die einen Zustand hat (läuft/steht) und zählbare Teile produziert, kann Echtzeitdaten liefern. Bei modernen Steuerungen über OPC UA. Bei älteren Maschinen über digitale I/O-Gateways, die Signale wie "Maschine läuft", "Teil produziert" oder "Störung" direkt an der Steuerung abgreifen. Kein SPS-Eingriff, keine Produktionsunterbrechung. Bei Brita werden "digitale Maschinensignale zur Erfassung der tatsächlichen Ausbringung" genutzt. Bei Klocke erfolgt die "Erfassung von Stückzahlen und Stillständen über DI-Gateway".

Wie unterscheiden sich Real-Time Insights von MDE und BDE?

MDE und BDE beschreiben die Datenerfassung: Wie kommen die Daten aus der Maschine in ein System? Real-Time Insights beschreiben das Ergebnis: Was sieht wer wann, und welche Entscheidung wird dadurch besser? MDE/BDE sind die Eingabeseite. Real-Time Insights sind die Ausgabeseite. Ohne MDE/BDE gibt es keine Real-Time Insights. Aber MDE/BDE allein (ohne Dashboards, ohne Kontextualisierung, ohne Alarmregeln) liefern Daten, keine Insights.

Was kostet der Weg zu Real-Time Insights?

Das hängt von drei Faktoren ab: Anzahl der Maschinen, Art der Maschinenanbindung (OPC UA vs. digitale I/O-Gateways) und Umfang der gewünschten Funktionen (nur Kennzahlen oder auch Fertigungssteuerung, Alarme, Prozessdaten). Bei einem Cloud-MES wie SYMESTIC sind die typischen Einstiegspunkte: Wochen statt Monate für die Implementierung, SaaS-Modell ohne Serverinfrastruktur, Skalierung von einer Pilotlinie auf alle Werke per Template. Klocke skalierte "innerhalb von nur 3 Wochen auf alle Linien am Standort".

Über den Autor:

Mark Kobbert

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