Transparenz schafft Effizienz

OEE-Indikatoren zur Verbesserung von Batch-Prozessen

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24.06.2019 Der Wettbewerb in der Pharmaindustrie nimmt an Intensität zu. Auch deshalb müssen die Betriebe ihre Chargenabläufe optimieren. Geeignete Indikatoren helfen dabei, die Anlageneffektivität im Blick zu behalten.

Entscheider-Facts

  • Neue, auf OEE ausgerichtete Technologien ermöglichen es Unternehmen, die Effizienz von Batch-Prozessen zu verbessern.
  • Der Visualisierungstechnologie kommt dabei eine besondere Bedeutung zu.
  • Die visuellen Analysen verringern die Belastung der Bediener.
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Batch-Prozesse effektiver zu machen, kann für Arzneimittelhersteller einen Wettbewerbsvorteil generieren.

Ähnlich spezifische Herausforderungen wie sie sich in der Pharmaindustrie aktuell stellen, sind in anderen Produktionsbereichen kaum anzutreffen. Ein wirksamer Ansatz, um diesen zu begegnen, ist die Verwendung von Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs), wie beispielsweise die Gesamtanlageneffektivität (OEE, Overall Equipment Effectiveness). Sie erlauben es, Produktivitätslücken in Batch-Betrieben zu erkennen und abzustellen. Die Effizienz der Bediener ist für das Erreichen dieser Ziele von entscheidender Bedeutung, da ein Bediener oft für die Überwachung mehrerer Stationen in der Anlage verantwortlich ist und sicherstellen muss, dass die Prozeduren in den komplexen Produktionslinien dieser stark regulierten, chargenorientierten Industrie gemäß Vorgabe ablaufen.

Durch Nutzung aller verfügbaren Funktionen werden unterbrechungsfreie Abläufe und Prozesse angestrebt. Jede Variation oder Abweichung von standardisierten Betriebsprozeduren (SOPs) beeinflusst den Prozess sowie die mögliche Bereitstellung und Verwendung des Produkts. Das ist kontraproduktiv, wenn in einer Branche der Nachweis der Qualität von entscheidender Bedeutung ist. In vielen Fällen haben heutige Bediener kein klares Bild über vergangene, gegenwärtige oder zukünftige Batch-Abläufe oder keinen Zugang zu intelligenten Werkzeugen, um die Ursache von Variationen oder Abweichungen erkennen zu können. Dies kann zu unwirtschaftlichen Betrieben führen, die Belastung des Bedieners erhöhen und die Qualität des Endprodukts beeinträchtigen.

OEE-Daten erfassen und dem Bediener anzeigen

Unternehmen können ineffiziente Batch-Prozesse verbessern, indem sie OEE-Daten erfassen und in Übersichten mit wichtigen Informationen für den Bediener anzeigen. Zu den Informationen gehören beispielsweise historische Daten, Darstellungen der laufenden Batch-Prozesse in Echtzeit, Warnhinweise bei Problemen und die Nutzung vorausschauender Plantafeln, mit denen der Bediener erkennen kann, was als nächstes getan werden muss.

Alle diese Informationen können in einer einzigen Bedienergrafik enthalten sein, entweder auf einem Desktop, einem mobilen Gerät oder sogar in einer Freisprecheinrichtung. Durch die Nutzung derartiger OEE-Daten können Unternehmen die Möglichkeiten der Automatisierung, Visualisierung, Simulationen, Mobilität und Datenanalyse umsetzen und dadurch die Effizienz der Batch-Prozesse verbessern.

Aktuelle Leistung mit den Zielen vergleichen

OEE misst die Produktionseffektivität bis zur Ebene der betrieblichen Teilanlagen und unterstützt dadurch die Unternehmen, die Auswirkungen der aktuellen Leistung aller Geräte auf die Gesamteffizienz der Produktionsanlage aufzuzeigen. OEE ermöglicht Pharmaunternehmen, den Fokus auf KPIs wie Durchsatz oder Stillstandszeiten zu legen und den aktuellen Leistungsstatus mit den vorgegebenen Zielen zu vergleichen.

In Batch-Prozessen wird der OEE-Wert durch die Messung von drei Variablen bestimmt: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität. Die Verfügbarkeit ist eine Funktion der Laufzeit, die durch Stillstandszeiten negativ beeinflusst wird. Die Leistung wird daran gemessen, wie nahe sich das System an die maximal möglichen Grenzwerte annähert. Qualität basiert darauf, wie gut Produkte die Qualitätsstandards bereits beim ersten Durchlauf erfüllen. Gemäß ARC unterscheiden sich die OEE-Vergleichswerte je nach Branche und Produktionsprozess. Allerdings liegt eine erstklassige OEE-Performance im Allgemeinen im Bereich von 85 %, obwohl die meisten Unternehmen bereits Probleme haben, die 60 %-Marke zu erreichen.

OEE bietet einen automatisierten Einblick

OEE ist jedoch mehr als nur eine Zahl. OEE-Daten können Unternehmen dabei unterstützen, ihre betriebliche Leistungsfähigkeit auf verschiedene Weise zu verbessern. OEE ermöglicht einen automatisierten Einblick in Batch-Prozesse. Dadurch können Ausfälle in den Betrieben nachträglich verfolgt und die Ursachen von Stillständen ermittelt werden, sodass man vorbeugende Maßnahmen ergreifen, Engpässe aufzeigen und die Gesamtlaufzeit für jeden Prozess abschätzen kann. Auf Basis dieser Informationen können Bediener und Wartungspersonal ein besseres Verständnis für die weitere Ausrichtung ihrer Aktivitäten gewinnen. Darüber hinaus können die Unternehmen positive OEE-Kennzahlen nutzen, um neue Geschäftsfelder aufzubauen. (1/2)

Neue Wege zu besseren Batch-Prozessen

OEE kann Pharmaunternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen, indem sie die Leistungsfähigkeit der Assets anhebt. Mit den von OEE bereitgestellten Daten können Anlagen ihre betriebliche Verfügbarkeit und Prozessleistung erhöhen und gleichzeitig die Transparenz ihrer Produktqualität gewährleisten. Auf der anderen Seite gehen Unternehmen, die OEE-Daten nicht verwenden, das Risiko ein, die Möglichkeiten zur Verbesserung ihrer Performance zu verpassen und im Wettbewerb zurückzufallen.

Ein wichtiger Aspekt bei der Implementierung einer OEE-Strategie ist die Bereitstellung einer Benutzeroberfläche mit einer Visualisierungstechnologie, die automatisch über vorausschauende Ansichten verfügt, sodass die Bediener anstehende Ereignisse oder mögliche Verzögerungen im Batch-Prozess leicht vorab erkennen können. Diese vorausschauende Arbeitsweise kann die Flexibilität fördern, die für die simultane Handhabung zusätzlicher Aufgaben notwendig ist.

Der wesentliche Effekt von OEE liegt in der geführten Fehlersuche, mit deren Hilfe die Bediener den Batch am Laufen halten. Die neuesten Technologien unterstützen eine geführte Fehleranalyse durch übersichtliche, intuitive Anzeigen mit transparenter Darstellung der Chargenabläufe. Dadurch können die Bediener Prozessabweichungen oder Ausrüstungsfehler besser vorausahnen und bearbeiten. Letztendlich kann diese Analyse beste Betriebspraktiken aufzeigen, die in allen Batches zur Verkürzung der Zykluszeit und Verbesserung der Produktivität genutzt werden können. Die visuellen Analysen verringern außerdem die Belastung und ermöglichen den Bedienern eine sichere Ausführung paralleler Aufgaben, da sie wissen, dass ausreichend Zeit vor der nächsten erforderlichen Aktion zur Verfügung steht.

KPIs zur OEE leichter implementieren

Neue, auf OEE ausgerichtete Technologien ermöglichen es Unternehmen, die betriebliche Effizienz von Batch-Prozessen auf zusätzliche Weise zu verbessern. Unternehmen können beispielsweise eine auf einem zentralen Server ablaufende Batch-Software durch mehrere verteilte, redundante und modulare prozessnahe Komponenten ersetzen. Ein derart verteiltes System bietet Re-dundanz, Robustheit und erhöhten Durchsatz durch Reduktion der Ausführungs- und Wartezeiten bei der Kommunikation zwischen den beteiligten Applikationsebenen.

Die Unternehmen können erweiterte Simulationsfunktionen nutzen, um den erforderlichen Zeit- und Arbeitsaufwand für Tests und Validierung zu reduzieren. In der Vergangenheit konnte die Übertragung einer neuen oder geänderten Konfiguration von der Laborumgebung in den realen Betrieb mehrere Stunden für die Validierung und die Dokumentation beanspruchen. Durch das direkte Herunterladen der neuen Konfiguration in den Batch-Controller können die Firmen nun problemlos vom Test zur Produktion übergehen.
Diese neuen Technologien erleichtern den Pharmaproduzenten die Implementierung von KPIs zur OEE, um so die Verfügbarkeit zu erhöhen, die Leistungsfähigkeit zu steigern und die Qualität der Batch-Abläufe zu verbessern.

Fazit: OEE-Kennzahlen eröffnen neue Wege, um Batch-Abläufe produktiver und effizienter zu gestalten und werden damit zu einem Wettbewerbsvorteil. Unternehmen können so beste Betriebspraktiken ermitteln und auf alle weiteren Batches übertragen und so die Zykluszeit verkürzen sowie die Produktivität und Qualität insgesamt verbessern. Mit Blick auf zukünftige Entwicklungen wird die Zunahme der betrieblichen Mobilität und intelligenter Analysen die Übertragung von OEE-Daten in aufkommende Datenanalysesysteme mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz unterstützen, um damit Trends zu erkennen und innovative Wege zu weiterhin verbesserter Prozesseffizienz aufzuzeigen. Diese Fortschritte lassen sich in Unternehmen auf alle Prozesseinrichtungen zur Chargenverarbeitung übertragen, um Leistung, Verfügbarkeit und Qualität noch weiter zu verbessern. (2/2)

Heftausgabe: Pharma+Food Juli 2019

Über den Autor

Steve Zarichniak ist Technical Solutions Consultant bei Honeywell
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