Plattform für Fertigungssteuerung
Fertigung · Zulieferer für Automobil- und Luftfahrtindustrie
2024
enterprise
Was sie brauchten
Das Unternehmen betreibt fünf Werke, die Präzisionsmetallteile für Zulieferer der Automobil- und Luftfahrtindustrie fertigen. Jedes Werk verfolgte die Produktion mit einem Mix aus Papierbegleitscheinen, Tabellenkalkulationen und einem 15 Jahre alten MES-Modul, das nur nachts synchronisierte. Schichtleiter hatten keine Möglichkeit, den Maschinenstatus oder Auftragsfortschritt zu sehen, ohne zu einem Terminal zu laufen, sodass Stillstände oft stundenlang unentdeckt blieben. Die Zentrale konnte werksübergreifende Kapazitäten nicht in Echtzeit einsehen, wodurch verspätete Aufträge erst auffielen, nachdem ein Kunde angerufen hatte. Kunden aus der Automobil- und Luftfahrtindustrie erwarteten zudem nachvollziehbare, audit-fähige Stillstands- und Ursachenprotokolle auf Abruf, die der papierbasierte Prozess nicht schnell liefern konnte. Eine neue ERP-Einführung war noch sechs Monate entfernt und konnte die Lücke auf Werksebene allein nicht schließen.
Was wir gebaut haben
Prixelo hat eine Plattform zur Produktionsverfolgung gebaut, die Maschinen- und Linien-Daten – erfasst über nachgerüstete IoT-Sensoren an der bestehenden Ausrüstung – über Kafka-Event-Streams aufnimmt und in PostgreSQL für Reporting und Audit-Historie speichert. Ein React-Dashboard gibt Werksleitern und der Unternehmensführung einen Live-Überblick über Durchsatz, Rüstzeiten und Stillstandsursachen über alle fünf Werke hinweg, mit Drilldown bis zum einzelnen Arbeitsauftrag. Daneben haben wir eine mobile Begleit-App für Schichtleiter gebaut: eine React-basierte Oberfläche, die sie auf dem Werksboden bei sich tragen und die Echtzeit-Maschinenstatus, offene Warnungen und Schichtziele zeigt, mit Push-Benachrichtigungen, wenn eine Linie stoppt. Das Node.js-Backend läuft als eine Reihe von Docker-Diensten pro Werk, sodass ein Netzwerkausfall an einem Standort nie die anderen lahmlegt. Schichtleiter erfassen Stillstandsgründe direkt aus der App statt über einen Papierbegleitschein.
Wie wir es angegangen haben
Kafka wurde für die Erfassung von Maschinenereignissen gewählt – gespeist von nachgerüsteten IoT-Sensoren an bestehender Ausrüstung –, damit Stillstands- und Zykluszeitereignisse in Echtzeit gestreamt werden, statt auf die nächtlichen Batch-Synchronisationen zu setzen, auf die sich das alte MES verließ.
Das Node.js-Backend wurde als Docker-Container pro Werk hinter einem gemeinsamen Gateway bereitgestellt, sodass der Netzwerkausfall eines Werks nie die Überwachung an den anderen vier lahmlegte.
Die Schichtleiter-App wurde als installierbare React-PWA statt zweier nativer Codebasen gebaut, sodass die IT Updates auf Werksboden-Tablets ausrollen konnte, ohne Verzögerungen durch App-Store-Prüfungen.
Stillstandsgründe und Arbeitsaufträge wurden in PostgreSQL mit einem audit-freundlichen Schema modelliert, sodass Ursachenberichte direkt für Kundenqualitätsaudits gezogen werden können.
Die Wirkung
Reduzierter ungeplanter Stillstand
Geschwindigkeit der Stillstandsmeldung
Angebundene Maschinen & Linien
"Früher haben wir am nächsten Morgen bei der nächtlichen MES-Synchronisation von einem Linienstopp erfahren. Jetzt meldet ein Schichtleiter es direkt aus der App auf dem Werksboden, und die Zentrale sieht es in derselben Minute. Allein diese Veränderung hat sich für das Projekt bereits bezahlt gemacht."
VP Operations
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