Herausforderungen für Hersteller:
Die Führung eines profitablen Produktionsunternehmens wird zunehmend schwieriger. Kosten und Erlöse stehen unter ständigem Druck, während der harte Wettbewerb – lokal wie global – die Margen schmälert und kaum Spielraum für Fehler lässt.
Daten, die von automatisierten Montageanlagen generiert werden, können Antworten auf diese Herausforderungen liefern. Jedes Mal, wenn eine Vorrichtung bestückt, ein Abfallzuschnittblech durchlaufen, eine Düse ein Bauteil aufnimmt und platziert oder eine Baugruppe geprüft wird, erfassen Sensoren wie Positionssensoren, Kraftsensoren, Düsenkameras und Inspektionskameras detaillierte Informationen über den Zustand der Montageanlagen, die Stabilität von Prozessen wie Siebdruck und Bauteilplatzierung sowie die Eigenschaften der Bauteile und Materialien, die die Herstellbarkeit und die Endproduktleistung bestimmen.
Die Erfassung dieser Daten stellt eine Herausforderung dar. Die Umwandlung von Rohdaten in verwertbare Informationen zur Problemlösung und Verbesserung der Messergebnisse am Ende der Produktionslinie war bisher weitgehend der SMT-Linienmanagement-Software überlassen. Doch das ändert sich jetzt.
Verschiedene Linienmanagement-Pakete, wie beispielsweise Yamahas Factory Tools Suite, unterstützen Bediener, Produktionsleiter und Planer bei der Kontrolle der SMT-Anlagen im laufenden Betrieb und tragen so zu höherer Auslastung, Effizienz und Produktivität bei. Sie umfassen typischerweise Tools zur Unterstützung der Maschinenplanung und des Linienausgleichs sowie zur Echtzeit-Produktionsüberwachung. Linienüberwachungssoftware wie Yamahas M-Tool ermöglicht es Managern, den Anlagenstatus auf einen Blick zu erfassen und sicherzustellen, dass Komponenten und Zuführungen rechtzeitig nachgefüllt werden, um unnötige Ausfallzeiten zu vermeiden. Darüber hinaus zeigen Tools wie Yamahas QA Options und die Smartphone-App Mobile Judgment Ergebnisse von Ausschussprüfungen an und helfen, die Ursache zu identifizieren und die Produktion wieder aufzunehmen.
Mehr Daten, leistungsstärkere Tools:
Die Suche nach Antworten in Daten birgt Herausforderungen. Bisher war die Analyse aufwendig und erforderte oft erfahrene Produktionsmitarbeiter, um die Ergebnisse zu interpretieren, unerwünschte Trends zu erkennen und die Ursachen von Fehlern zu ermitteln. Dies beruhte häufig auf Erfahrung und einem gewissen „Gespür“ für die einzelnen Maschinen, um Problemursachen zu identifizieren und Wartungsbedarf vor Geräteausfällen zu antizipieren. Die Erstellung von Berichten auf Basis der erfassten Daten, die oft zur Unterstützung wichtiger Entscheidungen wie der Vorbereitung neuer Ausschreibungen, der Verbesserung von Produktdesigns oder der Steuerung von Investitionen in neue Anlagen benötigt werden, erhöht den Arbeitsaufwand und verlangsamt die Entscheidungsfindung.
Aktuell befindet sich die Datenwissenschaft inmitten eines rasanten Entwicklungsschubs, da Unternehmen verschiedenster Branchen, die die digitale Transformation vorantreiben, mehr Daten und leistungsstärkere Analysetools benötigen, um deren Bedeutung für ihr Geschäft zu verstehen. Viele Organisationen in Branchen wie Logistik, Pharma, Lebensmittelverpackung und Bankwesen etablieren ihre eigenen Datenkulturen, um neue Geschäftseinblicke zu gewinnen und zu verstehen, wie sie Risiken minimieren, Kosten senken, die Effizienz steigern, bessere Produkte und Dienstleistungen entwickeln und einen höheren Mehrwert für Kunden und Stakeholder schaffen können.
Die neuesten Entwicklungen im Bereich Data Science stehen auch der Elektronikfertigung zur Verfügung. Durch die Nutzung bewährter Verfahren in der aufstrebenden Datenbranche lassen sich ehemals manuelle Analyseprozesse automatisieren, um tiefergehende Erkenntnisse schneller und effizienter als je zuvor zu gewinnen. Yamaha hat sich mit Tableau Software zusammengetan, um die Visualisierungssuite Yamaha Dashboard vorzustellen, die die Analysesoftware von Tableau integriert. Die im Dashboard verfügbaren Tools bieten Live- und historische Produktionsanalysen, mit denen sich der Status der Betriebsqualität visualisieren, Verfügbarkeit, Leistung und die Qualitätsfaktoren der Gesamtanlageneffektivität (OEE) analysieren lassen. Zudem ermöglichen sie die detaillierte Datenanalyse, um die Ursachen von Problemen oder Fehlern zu identifizieren und so beispielsweise Kommissionierfehler, Probleme mit der Linienauslastung und andere Engpässe zu beheben.
OEE-Analyse:
Die Dashboard-Überwachungstools von Yamaha unterstützen Bediener dabei, den Anlagenstatus stets im Blick zu behalten und Maschinen und Produktion bei Bedarf schnell wiederherzustellen. Produktionsleiter und Ingenieure können die gewonnenen Erkenntnisse nutzen, um Probleme strategisch zu managen und Maßnahmen zur Leistungsverbesserung einzuleiten. Auf höherer Ebene liefern Management-Reporting-Tools die notwendigen Analysen zur Bewertung der aktuellen Fertigungskapazität und unterstützen kurz- und langfristige Entscheidungen.
Durch die Identifizierung der Ursachen für geringere Verfügbarkeit, Leistung und Qualität lassen sich die Gesamtanlageneffektivität (OEE) und letztendlich die Produktivität steigern. Die im Dashboard integrierten Datenanalyse-Erkenntnisse liefern die Schlüssel zu diesen Herausforderungen. Die in Abbildung 1 dargestellte Analyse quantifiziert Probleme und identifiziert deren Ursachen, um die jeweils geeignetste Vorgehensweise festzulegen.
Die Live-Produktionsanalyse stellt den Status der Maschinen und der Produktionslinie grafisch und detailliert dar, wie in Abbildung 2 gezeigt. Benutzer können schnell auftretende Störungen in der Produktionslinie erkennen, sehen, welche Maschinen stillstehen, und die Auswirkungen auf die Gesamtanlageneffektivität (OEE) in Echtzeit verfolgen.
Die historische Produktionsanalyse hingegen bietet eine direkte grafische Darstellung der OEE-Kennzahlen und ermöglicht es den Nutzern, Ausfallzeiten, Rüstzeiten und Fehler, die zu Stillständen führen, sofort zu visualisieren (Abbildung 3). Eine detailliertere Analyse umfasst die Anzahl der Erfassungsfehler und die Ereignisse, die am häufigsten zu Stillständen führen. 
Detailliertere Datenanalyse:
Das Yamaha Dashboard bietet verschiedene Ansichten, die eine tiefergehende Analyse von Problemen bei der Linienauslastung, Fehlern bei der Komponentenerfassung und anderen Störungen ermöglichen. Das Ballondiagramm in Abbildung 4 veranschaulicht, wie das Dashboard die Visualisierung von Erfassungsstatistiken erleichtert, um die Ursachen für Leistungsschwächen zu identifizieren und Maßnahmen zur Minimierung von Erfassungsfehlern zu ergreifen.
Die Analyse der Komponentensammlung hilft auch dabei, Bauteile und Druckköpfe zu identifizieren, die regelmäßig Leistungsprobleme aufweisen, und kann die Ergebnisse nach Zuführung, Druckkopf oder Düse aufschlüsseln. Mithilfe der Beziehungsanalyse können Anwender die Anzahl der Fehler überprüfen, die bei anderen, von derselben Zuführung, demselben Druckkopf oder derselben Düse verarbeiteten Komponenten auftreten, um festzustellen, ob der Fehler mit der Komponente oder der Baugruppe zusammenhängt.
Hinzufügen von Image Tracer:
Hohe Ausschussraten treten häufig nach der Sichtprüfung auf, wenn ein neuer Bauteiltyp in die Montagelinie eingeführt wird. Um Fehlaussagen (NG) zu minimieren, müssen ausreichend Bilddaten erfasst und analysiert werden, um etwaige Mängel im Referenzbild zu identifizieren, das vom Prüfsystem zur Bauteilerkennung verwendet wird. Dies kann nach dem ersten Auftreten des Problems mehrere Tage dauern, bis genügend Informationen aus NG-Ereignissen gesammelt wurden, um das Erkennungsbild anzupassen.
Dank moderner, leistungsstarker Datenbanktools ist es nun möglich, große Mengen an Bildern im Zusammenhang mit NG-Ergebnissen zu speichern und diese zur schnelleren und effizienteren Anpassung der Erkennungsbilder zu verwenden. Yamaha All Image Tracer ist ein neues Tool, das alle Bildverarbeitungsbilder kontinuierlich speichert und somit eine Analyse ermöglicht, sobald ein Problem erkannt wird. Dies hilft, die Ursachen von NG-Ergebnissen schnell zu identifizieren (Abbildung 5), da die bisher übliche Zeit für die Bilderfassung nach der Problemerkennung entfällt. Mit diesem Tool können Ingenieure außerdem Referenzbilder schnell optimieren, um hohe Fehlaussagenraten nach der Sichtprüfung zu vermeiden.
Die Kombination von All Image Tracer und Dashboard bietet zusätzliche Möglichkeiten zur Produktionsüberwachung und hilft, die Ursachen von Problemen schnell zu identifizieren und zu beheben. Abbildung 6 zeigt, wie Yamahas Dashboard häufig auftretende Tonabnehmerfehler erkennt. Die anschließende Analyse der zugehörigen Bilder mit All Image Tracer ermöglicht die schnelle Identifizierung und Behebung der Fehlerursache durch Korrektur der Tonabnehmerhöhe.
Abbildung 7 zeigt, wie die mit Dashboard erkannten Ausrichtungsfehler durch die Analyse der All Image Tracer-Datenbank bestätigt werden. Eine Abweichung in der Genauigkeit der X-Achsen-Aufnahme, während die Genauigkeit der Y-Achse normal ist, ermöglicht die Fehlerbehebung durch Zurücksetzen der Aufnahmeposition.
Fazit: 
Die Big-Data-Revolution ist in vollem Gange, und Unternehmen der Elektronikfertigung müssen neue Analysetools nutzen, um deren Potenzial voll auszuschöpfen.
Durch die Erfassung großer Daten- und Bildmengen und den Einsatz automatisierter Analyse- und Visualisierungstools zur Auswertung und Interpretation der Ergebnisse gewinnen Bediener, Werksleiter, Ingenieure und das Management die notwendigen Erkenntnisse, um ihre Ziele zu erreichen. Diese reichen von der schnellen Wiederherstellung von Maschinen oder der Produktion nach Ausfallzeiten über die Fehlerbehebung und die Vermeidung von Wiederholungen bis hin zu strategischen Entscheidungen hinsichtlich zukünftiger Fertigungsstrategien und Produktentwicklung.
Das Yamaha Dashboard nutzt die leistungsstarke Analyseplattform von Tableau und ist ein skalierbares, zukunftssicheres Tool, das mit den Nutzern und der Weiterentwicklung der modernen Datenwissenschaft mitwächst.
