12 October Auslastungsanalyse von Arbeitsgeräten October 12, 2018 By Gina Wurms Industrie, Logistik |UWB|, |serverseitig| 0 Im industriellen Umfeld trägt eine geobasierte Logic Engine entscheidend dazu bei, effiziente Betriebsabläufe und die bestmögliche Auslastung der Arbeitsplätze zu gewährleisten. Auf einen Blick serverseitiger Datenaustausch zur Aufgabenverteilung Erfassung von Auslastung und Status der Arbeitsgeräte Analyseberichte basierend auf historischen Daten Problemstellung Moderne Produktionsprozesse sind von der Auftragserfassung über die Verarbeitung bis zur Fertigung weitestgehend automatisiert. Allerdings wird oft eine rein sequenzielle Arbeitsgliederung genutzt und die Mitarbeiter warten die Fertigstellung eines einzelnen Vorgangs ab, was wiederum eine ineffiziente Nutzung der Arbeitskraft darstellt. Werden Tätigkeiten nacheinander abgearbeitet, entstehen Wartezeiten. Die Folge sind höhere Lohnkosten und eine geringere Wettbewerbsfähigkeit. Lösung Der Einsatz einer geobasierten Logic Engine Lösung steigert die Effizienz der Betriebsabläufe und stellt eine optimale Auslastung aller zur Verfügung stehenden Maschinen sicher. In Echtzeit sind die Standorte der sich auf dem Areal befindenden Arbeitsgeräte sowie Belegung und Status jederzeit einsehbar. Diese Daten werden der infsoft LocAware platform® zur Verfügung gestellt, welches die Auftragsvergabe an die Mitarbeiter steuert. Mit infsoft Machine Learning verfügt die Plattform über Algorithmen, welche die Auftragsvergabe über Erfahrungswerte und individuelle Parameter nach effizienzoptimierten Bedingungen steuert. Die Verknüpfung der Systeme ermöglicht eine deutlich effizientere Arbeitsgestaltung der Mitarbeiter und eine gleichmäßigere Auslastung der Arbeitsstationen. Nach einem erfolgreich ausgeführten Task, wird dem Angestellten sofort der nächste Auftrag angezeigt. Dieser wurde zuvor vom Machine Learning Tool als der Auftrag identifiziert, welcher am zeiteffizientesten umzusetzen ist. Zusatzinformationen wie die Standorte der Hilfsmittel werden zeitgleich mitgeliefert. Eine erfolgreiche Umsetzung einer derartigen Lösung bedeutet geringere Personalkosten, Zeitersparnis und letzten Endes eine höhere Wettbewerbsfähigkeit des Betriebes. Weiterhin können Berichte basierend auf historischen Aktivitäten erstellt werden, die das Management bei Investitions- oder Steuerungsentscheidungen unterstützen. Hierfür können die bereits vorhanden ERP- und Managementunterstützungs-Systeme genutzt werden, welche um die geobasierten Daten erweitert werden. Technische Umsetzung Im Produktionsbereich werden infsoft Locator Nodes installiert und mit dem Stromnetz verbunden. Maschinen und Anlagen werden mit infsoft Locator Tags mit Ultra-wideband (UWB) Modul ausgestattet, welche die Entfernung (Time of Flight, ToF) zu den Locator Nodes messen. Die Daten werden an die Locator Nodes zurückgesendet und von dort an die infsoft LocAware platform® übermittelt. Im Anwendungsfall sind in der infsoft LocAware platform® auch Algorithmen hinterlegt, welche nach dem Prinzip des maschinellen Lernens funktionieren. Hier übernimmt infsoft Machine Learning die Auftragssteuerung und Koordination nach den durch das Management definierten Parametern und leitet es an den Workflow Manager weiter. Die bereits im Unternehmen vorhandene ERP-Software und sonstige betrieblich Systeme können um die geobasierten Daten ergänzt werden. Die Betriebsparameter können so auf die gewohnte Weise ausgewertet werden. Use Case als PDF zum Download Kostenloses Whitepaper Der perfekte Einstieg in das Thema Indoor Positionsbestimmung Download Related Articles Auslastungsanalyse von Lackierräumen In einer Autolackiererei kann Indoor Positionsbestimmung dazu beitragen, die Auslastung der Lackierräume zu optimieren und Energiekosten einzusparen. 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