Dieses Bild zeigt den Header zur Success Story Eckelt - Process Mining Pilot. Es wird der Firmensitz von Eckelt gezeigt.

success story

Process-Mining-Pilot
bei einem Glasveredler

Mit Prozesstransparenz und Echtzeitinformationen die Produktion unterstützen und Potentiale aufzeigen

Die vandaglas Eckelt GmbH mit Sitz in Steyr ist ein Tochterunternehmen der vandaglas Unternehmensgruppe und auf die Herstellung komplexer XL-Gläser für Fassaden spezialisiert. Um die seit 2003 gesammelten Produktionsdaten erstmals ganzheitlich auszuwerten und Optimierungspotenziale in der Fertigung systematisch zu identifizieren, setzte das Unternehmen auf Process Mining. Rothbaum Consulting entwickelte ein Process-Mining-Datenmodell, erarbeitete produktspezifische Use Cases und analysierte ausgewählte Prozessbereiche. Die gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen eine datenbasierte Optimierung der Produktionsprozesse und schaffen die Voraussetzungen für den nachhaltigen Einsatz von Process Mining.

Das Bild zeigt Christian Lechner, CEO von vandaglas Eckelt GmbH

Durch den Einsatz von Celonis und die Unterstützung durch Rothbaum haben wir viele nützliche Ansatzpunkte zur weiteren Optimierung unsere Fertigung erhalten. Die schnelle Transparenzschaffung und das gezielte Arbeiten an definierten Use Cases war ausschlaggebend für den Projekterfolg.

Christian Lechner, CEO, vandaglas Eckelt GmbH

Prozesstransparenz als Grundlage für die Produktionsoptimierung

Herausforderung

Die umfangreichen Produktionsdaten aus mehr als 20 Jahren sollten erstmals ganzheitlich analysiert werden, um Transparenz über die Prozessabläufe zu schaffen. Ziel war es, Optimierungs- und Automatisierungspotenziale in ausgewählten Vertiefungsfeldern zu identifizieren und den Mehrwert von Process Mining für das Unternehmen aufzuzeigen.

Umsetzung

Zu Beginn wurden die Pain Points aufgenommen sowie die Datenanbindung aufgebaut und auf ihre Eignung für die Analysen geprüft. Anschließend priorisierte das Projektteam die relevantesten Use Cases und analysierte diese detailliert zur Ermittlung konkreter Optimierungs-potenziale. Die Ergebnisse wurden abschließend bewertet und hinsichtlich ihres nachhaltigen Mehrwerts eingeordnet.

Ergebnisse

Mit dem Aufbau eines Datenmodells auf Basis von über 6,5 Millionen produzierten Produkten wurde eine fundierte Grundlage für datenbasierte Analysen geschaffen. Die Untersuchung zentraler Vertiefungsfelder identifizierte vier konkrete Einsatzgebiete, in denen Process Mining einen kontinuierlichen Mehrwert bietet.

2003

Erstmals ganzheitliche Analyse der Produktionsdaten

6,5 Mio.

Ausgewertete Produkte im Produktionsdatenmodell

4 

Use Cases für den Einsatz von Process Mining

Die Grafik zeigt einen Abgleich der real entstandenen mit den kalkulierten Kosten pro Arbeitsstation und Produkt, um Unterschiede zwischen den Kosten zu ermitteln. Die Analysemöglichkeit und übersichtliche Darstellung der Kosten stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.
Ein Abgleich der real entstandenen mit den kalkulierten Kosten pro Arbeitsstation und Produkt wurde erstellt, um Unterschiede zwischen den Kosten zu ermitteln. Die Analysemöglichkeit und übersichtliche Darstellung der Kosten stärkt die Wettbewerbsfähigkeit.

Detaillierte Ergebnisse

  • Durch die Analyse der theoretisch möglichen Maschinenbelegung konnte gezeigt werden, dass theoretisch an einer Arbeitsstation mit sehr hohem Energiebedarf (Ofen) die Betriebszeit und somit Kosten reduziert werden können.
  • Es konnte ein Algorithmus entwickelt werden, der die tatsächlichen Produktionskosten jedes Produkts bestimmt. Perspektivisch kann dieser zum Abgleich mit den kalkulierten Produktionskosten verwendet werden.
  • Die generierte Transparenz der Durchlaufzeiten zeigt, dass ein erhebliches Optimierungspotential in den Pufferzeiten vor den Anlagen existiert.
  • Durch die Analyse der Bruchmeldungen konnten Produkteigenschaften ermittelt werden, die zu erhöhtem Ausschuss führen.
  • Durch die Analyse des Produktmixes seit 2003 konnten Ansatzpunkte für die Trends der Nachfrage anhand Produkteigenschaften abgeleitet werden.
Die Grafik zeigt ein Sankey-Diagramm, das den Materialfluss und das Verhältnis von unterschiedlichen Arbeitsstationen zueinander visualisiert. Durch eine Filterung auf bestimmte Zeiträume, Produkt- oder Prozessattribute kann die Produktion gezielt ausgewertet werden.
Mithilfe eines Sankey-Diagramms wird der Materialfluss und das Verhältnis von unterschiedlichen Arbeitsstationen zueinander visualisiert. Durch eine Filterung auf bestimmte Zeiträume, Produkt- oder Prozessattribute kann die Produktion gezielt ausgewertet werden.
Rothbaum-Consulting-Success-Story-Process-Mining-Pilot-Vandaglas-Eckelt
Portrait von Clemens Wolf, Manager bei Rothbaum.
Dr. Clemens Wolf

Senior Manager, Digital Operations

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