Process Mining in der Produktion

Vorteile & Potenziale

An untidy room with pieces of paper flying around.

Process Mining in der Produktion – mit process.science

Produktionsunternehmen müssen vielfältige Herausforderungen meistern, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Das Risiko, dass Lieferketten gestört werden, hat sich aufgrund der zunehmenden Globalisierung stark erhöht. Gleichzeitig führen steigende Rohstoffpreise und Personalkosten zu einem erhöhten Kostendruck. Strenge regulatorische Vorgaben in den Bereichen Umweltschutz und Arbeitssicherheit stellen weitere Kostenhürden dar, die es zu bewältigen gilt.

Die wachsenden Herausforderungen machen ein Process Mining im Bereich der Produktion essenziell. Mit den leistungsstarken Lösungen von process.science für Microsoft Power BI und Qlik Sense können Produktionsunternehmen Prozesse datengestützt analysieren, Ineffizienzen aufdecken und gezielte Verbesserungsmaßnahmen ableiten. Unsere Process Mining Lösungen für die Produktion ermöglichen eine kontinuierliche Prozessoptimierung, was es Ihnen erlaubt, sich zukunftsfähig weiterzuentwickeln.  

INTERAKTIVE DEMO
A tidy space showing the integration of process.science with Power BI and Qlik Sense.

Vorteile von Process Mining in der Produktion

Process Mining ist eine innovative Technologie an der Schnittstelle von Data Science und Prozessmanagement. Das Verfahren ermöglicht Unternehmen, ihre realen Prozessabläufe datenbasiert zu analysieren und zu optimieren. Beim Process Mining geht es darum, digitale Spuren – sogenannte Event-Logs – für die Prozessoptimierung zu verwerten. Event-Logs enthalten Informationen darüber, welche Aktivitäten wann, von wem und in welchem Kontext ausgeführt wurden. Process Mining Tools rekonstruieren aus diesen Event-Logs den tatsächlichen Ist-Prozess in Form eines Prozessmodells. Unternehmen haben dadurch einen Einblick in alle real vorkommenden Prozessvarianten und -abweichungen, wodurch diese Ineffizienzen, Engpässe und Compliance-Verstöße aufgedeckt werden können.

Produktionsprozesse sind oft über verschiedene Systeme und Standorte verstreut. Dadurch sind diese Prozesse nur schwer greifbar – diese Intransparenz war bisher ein Hindernis für das Erkennen von Optimierungspotenzialen. Gerade deshalb birgt Process Mining für die Produktion enorme Potenziale. Die Lösungen von process.science führen die verstreuten Prozessdaten zusammen und ermöglichen ein ganzheitliches End-to-End-Monitoring. Als Unternehmen können Sie Prozessabläufe von der Auftragsannahme bis zur Auslieferung durchleuchten, Schwachstellen identifizieren und die Effizienz steigern – mit den intuitiven Dashboards von Power BI und Qlik Sense haben Sie jederzeit den Überblick über die Prozessleistung.

A room which shows the topic of process mining.

Potenziale von Process Mining in der Produktion ausschöpfen

Eine der größten Stärken unserer Process Mining Lösungen für die Produktion liegt in der Schaffung von umfassender Transparenz. Tools für Power BI und Qlik Sense führen Daten aus verschiedenen Quellen wie ERP, MES oder SCADA zusammen und ermöglichen so eine vollständige Sicht auf die Produktionsprozesse. Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen einzelnen Prozessschritten werden sichtbar. Diese ganzheitliche Transparenz bildet die Grundlage für eine effektive Prozessanalyse und gezielte Fertigungsprozess-Optimierungen.

Besonders wichtig ist hierbei die Aufdeckung von Schwachstellen und Ineffizienzen in der Produktion. Die interaktiven Prozessmodelle von process.science bilden auch komplexe Produktionsprozesse detailliert ab, was es Ihnen erlaubt, Verzögerungen im Materialfluss, Maschinenausfälle oder Qualitätsprobleme zu identifizieren. Letztere zu beseitigen ist in der Produktion von entscheidender Bedeutung, denn Qualitätsprobleme führen zu Ausschuss, Nacharbeit und Kundenreklamationen. Mit einem Process Mining für die Produktion von process.science können Unternehmen durch eine umfassende Qualitätskontrolle in der Fertigung die Ursachen für Qualitätsmängel identifizieren. Die Analyse von Qualitätsdaten gibt Aufschluss über Zusammenhänge, wodurch sich systemische Fehler ermitteln lassen. Unternehmen können so gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen und die Produktqualität nachhaltig verbessern.

Auch im Bereich der Anlagenproduktivität liefern unsere Lösungen wertvolle Erkenntnisse. Hier hilft Process Mining für die Produktion dabei, Stillstandszeiten, Taktzeitabweichungen oder Rüstzeiten zu erkennen. So können Sie beispielsweise mit einer Verbesserung der Rüstprozesse oder Wartungsplanung Optimierungen in der Anlagenproduktivität vornehmen. Eine vorausschauende Planung kann auch eine Energieeffizienz-Steigerung in der Produktion nach sich ziehen.

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A room that demonstrates the process transparency that process.science creates.

Process Mining in der Produktion – verschiedene Use Cases

Unser Process Mining bietet in der Produktion vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, um Prozesse zu optimieren, Ineffizienzen zu beseitigen und die Wettbewerbsfähigkeit von Produktionsunternehmen zu steigern.

Produktionsplanung und -steuerung verbessern

Mit den Tools für Power BI und Qlik Sense schafft process.science Transparenz über Produktionsabläufe und ermöglicht so eine verbesserte Produktionsplanung und -steuerung, was zu einer Produktionskosten-Reduktion beitragen kann. Durch die Analyse historischer Prozessdaten können Sie Muster und Zusammenhänge erkennen, die Aufschluss über die Planbarkeit und Stabilität der Produktion geben. Zudem können Sie die Produktionsauslastung mithilfe einer Analyse präziser und zuverlässiger gestalten. Auch Abweichungen lassen sich mit Process Mining für die Produktion frühzeitig erkennen.

Rüstzeitoptimierung

Rüstzeiten sind in vielen Produktionsbetrieben ein wesentlicher Faktor für die Gesamtanlageneffektivität (OEE). Mithilfe unseres Process Minings lassen sich Rüstprozesse detailliert analysieren und optimieren. Durch die Auswertung von Rüstdaten in Power BI oder Qlik Sense werden Abweichungen von Standardprozessen und Best Practices sichtbar. Unternehmen können mittels Process Mining für die Produktion Ansatzpunkte identifizieren, um die Rüstzeiten zu verkürzen – beispielsweise durch standardisierte Arbeitsabläufe oder verbesserte Werkzeuge.

Predictive Maintenance

Process Mining kann auch einen wertvollen Beitrag zur vorausschauenden Instandhaltung (Predictive Maintenance) leisten. Durch die Verknüpfung von Sensordaten, Maschinenzuständen und Prozessdaten in Power BI oder Qlik Sense können drohende Ausfälle frühzeitig erkannt werden. So können Sie wartungsintensive Komponenten identifizieren und Instandhaltungsstrategien optimieren. Durch die vorbeugende Wartung lassen sich ungeplante Stillstände vermeiden und die Verfügbarkeit der Produktion erhöhen.
A room that shows the unlimited application possibilities of process.science.

Process Mining in der Produktion umsetzen – mit process.science

Process Mining birgt für die Produktion eine große Bandbreite an Vorteilen. Neben den genannten Anwendungen bringt Process Mining auch weitere Möglichkeiten mit, wie beispielsweise die Lagermanagement-Analyse – im Bereich Arbeitssicherheit lassen sich ebenso ggf. Verbesserungen aufzeigen. Um Fertigungsprozesse zu optimieren, sind Analysen unabdingbar – trotzdem zögern viele Unternehmen bei der Beschaffung einer Process Mining Lösung. Grund dafür ist die oftmals aufwendige Implementierung.

Bei process.science bieten wir mit einfach integrierbaren Tools eine intuitive Lösung. Unsere Softwares lassen sich nahtlos in führende Business-Intelligence-Lösungen wie Microsoft Power BI und Qlik Sense integrieren. Ihr Vorteil: Sie benötigen mit unserem Process Mining für die Produktion keine separate Software und können sofort mit der Prozessanalyse beginnen – in Ihrer gewohnten BI-Umgebung. Wir legen höchsten Wert auf Datensicherheit und -integrität. Zugriff auf Ihre Daten haben ausschließlich Sie, es werden keine Daten an uns übermittelt. Ob On-Premise oder in der Cloud, Ihre Daten sind bei uns in sicheren Händen.  

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