Published: January 12, 2025
Lesezeit: 4 Minuten
Einführung
PACCAR stand vor großen Herausforderungen durch eine ineffiziente Werkzeugverwaltung, die durch eine fragmentierte Datenerfassung und eine schlechte Verfolgung der Werkzeugleistung gekennzeichnet war. Dies führte zu erhöhten Betriebskosten und Ausfallzeiten. Als Reaktion darauf schloss PACCAR eine Partnerschaft mit eMoldino und implementierte ein datengesteuertes, IoT-fähiges Werkzeugverwaltungssystem, um die betriebliche Effizienz zu steigern.
Geschäftliche Herausforderung
Die anfänglichen Praktiken des Werkzeugmanagements bei PACCAR ließen erhebliche systembedingte Ineffizienzen erkennen:
- Tooling Movement: PACCAR needed a robust system to track tooling in real-time across multiple manufacturing facilities, ensuring enterprise-wide visibility and the ability to quickly locate any piece of tooling.
- Maintenance Scheduling: The company sought to digitalize and standardize maintenance records, enabling more informed scheduling and extending tooling lifespan. By streamlining maintenance activities, PACCAR aimed to reduce downtime and improve overall operational efficiency.
- Asset Management: PACCAR aimed to gain clear visibility into its entire asset base with fully digitized tooling records. This would enable informed decisions about when to deploy, refurbish, or retire specific tools, ultimately improving resource utilization and asset lifecycle management.
- CapEx Budget Forecasting: Accurate, data-driven forecasting was needed to better anticipate annual tooling expenditures. By leveraging insights from asset condition and maintenance history, PACCAR aimed to confidently predict costs for repairs, refurbishments, and replacements, ensuring more effective budgeting and strategic planning.
Diese Unzulänglichkeiten schlagen sich in spürbaren finanziellen Verlusten nieder. Ohne einen ganzheitlichen Überblick über die Leistungsfähigkeit der Werkzeuge hatte PACCAR Schwierigkeiten, das Lebenszyklusmanagement der Werkzeuge auf die Produktionsanforderungen abzustimmen, was die Kosten in die Höhe trieb und die Betriebssicherheit beeinträchtigte.
Umsetzungsfahrplan und Ausrichtung auf die Interessengruppen
Die Einführung erfolgte nach einem strukturierten Zeitplan, um eine systematische Einführung zu gewährleisten:
- Juni-Juli 2024: Ersteinrichtung mit zweiwöchentlicher Schulung und Pilotversuchen an zwei Pressen.
- August-September 2024: Ausweitung auf weitere Druckmaschinen.
- Oktober-November 2024: Optimierungsphase mit monatlichen Überprüfungen und Fortbildungen.
- Dezember 2024: großflächiger Einsatz, einschließlich der Integration von Ausschussberichten und der Erweiterung der Presse.
Am Ende der anfänglichen Einführung hatte PACCAR 274 IoT-Sensoren, 22 Terminals und 20 Montagehalterungen installiert. Durch die intensive Einbindung der Beteiligten - wöchentliche Meetings mit den Werkzeugleitern, monatliche Management-Sitzungen und zweiwöchentliche Schulungen - wurde sichergestellt, dass technische Teams, Vorgesetzte und Führungskräfte mit den neuen Prozessen und Technologien vertraut waren.
Technische Integration und Datenarchitektur
PACCAR nutzte die IoT-fähige Tooling-Management-Lösung von eMoldino, um die betriebliche Transparenz zu verbessern und die Entscheidungsfindung zu optimieren. Das System integrierte mehrere kritische Datenströme, um die betriebliche Effizienz zu verbessern:
- Produktionsmetriken: Betriebsdaten der Presse in Echtzeit.
- Einblicke in den Werkzeugzustand: Kontinuierliche Überwachung des Zustands und der Leistung von Werkzeugen.
- Automatisierte Analytik: Unmittelbare Leistungsanalyse für proaktive Entscheidungen.
Operative Auswirkungen und Verbesserungen
Innerhalb eines Monats vollzog sich im Werkzeugbau von PACCAR ein grundlegender Wandel:
Die systematische Verfolgung der digitalisierten Werkzeugvorgänge ergab erhebliche Leistungsverbesserungen. Gesamtanlageneffektivität (OEE) increased from 56.8% to 71.3% (+25.5%), while Equipment Availability rose from 58.5% to 76.5% (+30.8%). Abgesehen von diesen Verbesserungen bleiben die durchschnittlichen Zykluszeiten 20-60% schneller als die tatsächliche Zykluszeit.
Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) nach Zeitraum
OEE rose significantly between weeks 33 and 44—from 55.6% to 69.6%. This improvement was closely tied to a 29.8% boost in equipment availability, indicating that efforts in reliability enhancement, scheduling optimization, and proactive maintenance substantially reduced downtime and improved overall operational performance.
Verbesserung der Maschinenverfügbarkeit nach Zeitraum
Die Maschinenverfügbarkeit stieg zwischen Woche 33 und 44 deutlich an - von 57,8% auf 75,0%. Diese Verbesserung um 29,8% deutet darauf hin, dass verbesserte Wartungsstrategien, eine effektivere Zeitplanung und eine höhere Zuverlässigkeit der Werkzeuge zu einem stabileren und durchgängig produktiven Betriebsumfeld beigetragen haben.
Finanzielle Ergebnisse
Die datengesteuerte Umstellung führte zu erheblichen Kosteneinsparungen:
Schlussfolgerung
Die Umsetzung begann mit erheblichen Ineffizienzen und lieferte dank eines systematischen Ansatzes und einer starken Ausrichtung der Interessengruppen messbare Ergebnisse:
- Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) stieg von 56,8% auf 71,3%.
- Die Anlagenverfügbarkeit verbesserte sich um 29,8% und stieg von 57,8% auf 75,0%.
- Die jährlichen Kosteneinsparungen beliefen sich auf etwa $89,35 Millionen, was durch datengestützte Sanierungs- und Investitionsstrategien bestätigt wurde.
Diese Erfolge unterstreichen die Auswirkungen der IoT-Technologie und datengesteuerter Strategien.
Über den Autor
eMoldino
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