Der Kunde


Die Erdrich Umformtechnik GmbH mit Stammsitz im badischen Renchen-Ulm ist ein familiengeführtes Unternehmen, das seit mehr als 55 Jahren Brems-, Fahrwerks- und Antriebsteile für die Automobilindustrie liefert. Ein Kennzeichen von Erdrich ist das permanente Streben nach Verbesserungen, Einsparungen oder Erhöhung des Kundennutzens durch zusätzliche Funktionen. Dies gilt für alle Stanz-, Feinschneide-, Tiefziehprodukte und Baugruppen, die hergestellt werden. Erdrich ist mit Fabriken in den USA, China, Tschechien und in Deutschland (Renchen-Ulm und Sömmerda) weltweit als Automobilzulieferer aufgestellt. www.erdrich.de

„In unserem gemeinsamen Projekt hat das SDSC-BW aufgezeigt, wie wir unsere Produktionszeiten besser abschätzen können. Dies motiviert uns, die kontinuierliche und detaillierte Maschinendatenerfassung und Produktionsplanung weiter auszubauen, umso schneller zu einer Echtzeitbewertung durch Smart Data-Algorithmen zu gelangen.“

Tobias Fischer / Lean-Manager

Die Daten


Bei der Produktion von Bauteilen sind mehrere aufeinanderfolgende Schritte mit teilweise externen Zulieferungen erforderlich. Für jeden dieser Produktionsschritte (z.B. Pressen, Montieren, Schweißen) liegen unterschiedliche Daten vor. Diese stammen zum Beispiel von der genutzten Maschine, deren Bestückung, aber auch der Herkunft einer Komponente (Hersteller, Charge) her. Gleichzeitig kommen während der Produktion neue Daten hinzu, beispielsweise über notwendige Maschinenreparaturen, die Maschinengeschwindigkeit oder die produzierte Stückzahl. Für eine erste Potentialeinschätzung der Daten wählte Erdrich Fahrwerkskomponenten (Teil der Radaufhängung von Fahrzeugen) des Produktionsstandorts in Thüringen aus und stellte die Daten der gesamten Produktionsprozesse (alle während und nach der Produktion anfallenden Daten aus MES und ERP) über einen Zeitraum von 1,5 Jahren bereit.

Die Herausforderung


Die qualitativ hochwertige und planmäßige Produktion einer großen Menge von Bauteilen ist ein komplexer Prozess, der aus unterschiedlichen Einzelschritten besteht. Verzögert sich einer dieser Schritte, muss der Zeitverlust an anderer Stelle kompensiert werden, um den Plan einhalten zu können. Da die vor Beginn einer Produktion zur Verfügung stehenden Daten (Plandaten) stark begrenzt sind, stoßen klassische Business Intelligence (BI)-Tools hier an ihre Grenzen. Das Ziel des Projekts war es deshalb, die Datenmenge mit Smart Data-Technologien intelligent anzureichern und auszuwerten.

Die Potentialanalyse


Die kostenlose, vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg geförderte Potentialanalyse des SDSC-BW startete mit der Suche nach möglichen Einflussfaktoren für eine Planungsverzögerung. Schnell stellte sich heraus, dass bestimmte Maschinenarbeitsplätze und Komponentenkombinationen besonders häufig zu einer Planabweichung führen. Die Analyse warf dabei die Frage auf, ob der bisher genutzte Planungsansatz flexibel genug auf die sich ständig veränderten Maschinenkonditionen reagieren kann. Die Experten des SDSC-BW berieten sich hierzu mit den Fachleuten von Erdrich und erweiterten ihre Zielstellung dann auf die Erprobung einer dynamischen Planung. Sie reicherten damit einhergehend den Datensatz mit weiteren Informationen aus historischen Produktionsdaten an.

Das Resultat


Das Projektteam konnte neben wichtigen Einflussgrößen, die häufig zur Verzögerung bei der Produktion führen (bestimmte Arbeitsplätze und Produkte), verschiedene Verarbeitungsketten identifizieren, mit denen die zeitliche Abschätzung der Produktion bei Erdrich verbessert werden kann. Dabei evaluierte es eine Reihe leistungsfähiger und moderner Algorithmen (u.a. Lasso Regression, XGBoost Regression Trees) sowie spannende Vorverarbeitungsschritte (z.B. Merkmalsbildung über historische Daten, um z.B. die Abnutzung von Maschinen abzubilden). Die Ergebnisse wurden neben den typischen statistischen Fehlermaßen auch als Kostendifferenzen zum ursprünglichen Planmodell sowie einem sehr einfachen Basis-Modell (Mittelwertschätzer) evaluiert. Erdrich erfuhr auf diese Weise, dass sich die Produktionskosten durch die verbesserte Produktionszeitschätzung genauer voraussagen lassen.

Wie es weiter geht


Das SDSC-BW stellte die Analyseergebnisse in einer Abschlusspräsentation dar und diskutierte und bewerte sie mit den Experten bei Erdrich. Das Unternehmen erhielt so einen neuen Ansatzpunkt für die Untersuchung möglicher Produktionsverzögerungen. Mit Hilfe der entwickelten Regressionsmodelle kennt es nun Möglichkeiten, die Planungsgenauigkeit zu verbessern und dynamisch anzupassen. Auch wenn die Maschinendatenerfassung bis dato noch nicht lückenlos erfolgt, helfen die erzielten Ergebnisse den Entscheidern bei Erdrich die Umsetzung der Digitalisierung in der Firma fundiert voranzutreiben. Bereits heute sind die Ergebnisse zur Verbesserung der Produktionszeitschätzung verwendbar.