Das SDSC-BW ölt die Schmierstoffproduktion
Wie Smart Data-optimierte Prozessanalysen die Produktqualität von Schmierstoffen der Firma Fuchs verbessern
Der Kunde
Seit mehr als 85 Jahren entwickelt, produziert und vertreibt die Fuchs Schmierstoffe GmbH hochwertige Schmierstoffe und verwandte Spezialitäten – für nahezu alle Anwendungsbereiche und Branchen. Mit über 100.000 Kunden und 57 operativen Gesellschaften weltweit ist die Fuchs-Gruppe der führende unabhängige Anbieter von Schmierstoffen
www.fuchs.com
Die Daten
Die moderne Produktion von Ölen und Schmierstoffen ist ohne Informationstechnologie heute nicht denkbar. Die hierbei anfallenden Daten sind Gold wert: Sie geben Auskunft über das Produkt selbst (im Ressourcenplanungssystem – ERP) und über die eingesetzten Materialien (im Prozessleitsystem – PLS). Für die Analyse konnten die Data Scientists des SDSC-BW auf einen Mix von ERP- und PLS-Daten zugreifen. Insgesamt lagen detailreiche Produktionsinformationen für drei unterschiedliche Produkte über einen Zeitraum von einem Jahr vor.
Die Herausforderung
Die Produktion von chemischen Produkten mit höchstem Qualitätsanspruch ist ein komplexer Prozess, bei dem viele Faktoren berücksichtigt werden müssen. Um die gewünschte Qualität zu erreichen, gilt es, diesen Prozess an ver- schiedenen Stellen zu überwachen und zu kontrollieren. Dazu gehören neben den Arbeitsschritten auch die einzelnen Inhaltsstoffe und Arbeitsmittel. Eine übergreifende Analyse dieser Daten ist oft kompliziert, da sich die Daten in unterschiedlichen Systemen verstecken und in den Formaten stark variieren. Möchte man nach unbekannten Korrelationen Ausschau halten, helfen traditionelle BI-Lösungen meist nicht weiter. Aufgabe der Analysten vom SDSC-BW war es deshalb, den Produktionsprozess mit modernen Smart Data-Technologien zu durchleuchten und nach diesen unbekannten Korrelationen zu suchen, um Optimierungspotenziale aufzuspüren.
Die Potentialanalyse
Fuchs bestimmt die Beschaffenheit seiner Schmieröle mit sehr sensitiven Tests. Für die ausgewählten Produkte wollte das Unternehmen die datenseitige Abbildung des gesamten Produktionsprozesses mit neuem und vor allem neutralem Blick betrachten. Die Experten von Fuchs interessierten drei Faktoren: der Produktionsprozess der Schmierstoffe, die Güte der verwendeten Materialien sowie die jeweilige Produktionskonfiguration. In der vom SDSC-BW kostenlos durchgeführten Potentialanalyse untersuchten die Analysten jeden dieser Aspekte unter der Fragestelltung: Was genau beeinflusst die Eigenschaften der Produkte? Die Analyse wurde durch das Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg gefördert.
Das Resultat
Da für die Analyse der verdächtigten Faktoren unterschiedliche Ausgangsdaten aus PLS und ERP benötigt wurden, entwickelte das SDSC-BW-Team eine entsprechende Vorverarbeitung. Als Zielgröße wurden die wesentlichen Tests in drei Qualitätsstufen unterschieden und aggregiert. Dies legte einen Zusammenhang zwischen Materialqualität und Produktqualität nahe. Die Anwendung von Smart Data-Methoden (Entscheidungsbäume, Chi²-Tests) konnte dies bei einem Produkt tatsächlich belegen. Darüber hinaus offenbarten sie weitere Zusammenhänge in der Dauer spezifischer Produktionsschritte. Eine andere Erkenntnis: Die spezifische Produktionskonfiguration (z.B. Batchgröße) scheint keinen Einfluss auf die Eigenschaften der Produkte auszuüben.
Wie es weiter geht
Die Ergebnisse der Analyse bieten den Experten der Fuchs Schmierstoffe GmbH einen neuen Ansatzpunkt für die Optimierung der Produktionsprozesse. In einer Abschlusspräsentation diskutierte und bewertete das SDSC-BW-Team die Ergebnisse gemeinsam mit den Experten aus unter- schiedlichen Bereichen der Produktion. Es zeigte sich, dass die aufgezeigten Zusammenhänge auch aus der Perspektive der Produktionschemiker sinnvoll sind. Neben den direkten Ergebnissen hat die SDSC-BW-Untersuchung auch bewirkt, dass Fuchs sich intensiv mit der Qualität der erfassten Daten sowie dem Daten-Management auseinandersetzt. Hier möchte das Unternehmen stärker investieren, um die Grundlage für zukünftige, umfassendere Analysen zu legen.