Überblick

Hexagon Downtime Tagging ist eine mobile Lösung, die entwickelt wurde, um die Fertigungseffizienz zu steigern, indem sie es den Bedienern ermöglicht, Ausfallzeiten schnell und genau aufzuzeichnen. Durch die Erfassung detaillierter Informationen über Maschinen- und Baugruppenstillstände liefert dieses Tool verwertbare Daten, die eine fundierte Entscheidungsfindung und Verbesserungen der Gesamtanlageneffektivität (OEE) unterstützen. Die Lösung lässt sich nahtlos in bestehende ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) und Analysetools integrieren, wodurch die manuelle Dateneingabe überflüssig wird und die Abhängigkeit von papierbasierten Ausfallcodes reduziert wird. Diese Integration stellt sicher, dass Ausfalldaten konsistent aufgezeichnet und für die Analyse zur Verfügung stehen, was die Identifizierung und Behebung zugrunde liegender Probleme erleichtert, die sich auf die Produktionsleistung auswirken.

Merkmale und Fähigkeiten

• Datenerfassung in Echtzeit: Ermöglicht es den Bedienern, Ausfallzeiten umgehend zu protokollieren und so die sofortige Verfügbarkeit von Daten für die Analyse zu gewährleisten.
• Mobile Erreichbarkeit: Ermöglicht es Betreibern, Ausfallinformationen direkt von mobilen Geräten aufzuzeichnen, was die Flexibilität und Effizienz erhöht.
• Anpassbares Tagging: Bietet die Möglichkeit, maßgeschneiderte Ausfallzeit-Tags wie "Leerlauf" (gelb), "Fehler" (rot) und "Unbekannt" (grau) zu erstellen, um Ausfallereignisse genau zu kategorisieren.
• ERP-Integration: Nahtlose Integration in ERP-Systeme und stellt sicher, dass Ausfalldaten automatisch aktualisiert und plattformübergreifend synchronisiert werden.
• Unterstützung für Analysen: Speist Ausfalldaten in native Analysetools ein und ermöglicht so eine detaillierte Analyse und Berichterstellung.
• Eliminierung von Papierkram: Reduziert die Abhängigkeit von papierbasierten Stillstandscodes, optimiert die Datenerfassung und minimiert Fehler.
• Prozessbezogene Stillstandsverfolgung: Ermöglicht die Verfolgung von Ausfallzeiten im Zusammenhang mit bestimmten Prozessen, auch ohne SPS-Konnektivität.
• Integration von maschinellem Lernen: Unterstützt Initiativen für maschinelles Lernen durch die Bereitstellung konsistenter Ausfalldaten für vorausschauende Analysen.
• Sicherung der Datenintegrität: Gewährleistet die rechtzeitige und konsistente Kennzeichnung von Ausfallereignissen unter Beibehaltung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Datensätzen.
• Schnelles Tagging: Ermöglicht das Abschließen von Ausfallzeit-Tags in nur drei bis fünf Sekunden auf jedem Gerät, wodurch Betriebsunterbrechungen minimiert werden.
• Umfassende Systemkonnektivität: Verbindet sich mit verschiedenen Systemen, einschließlich ERPs, Historikern und Qualitätsmanagementsystemen, um eine ganzheitliche Sicht auf Ausfallereignisse zu erhalten.