UdZ 01.23 / 19 Mit Industrial-Process-Mining zum digitalen Wertstrom Ein wesentlicher Baustein auf dem Weg zur schlanken und nachhaltigen Produktion ist Transparenz über die Effizienz der Prozesse. Mithilfe von Process-Mining können im Produktionsprozess anfallende Daten visualisiert werden und somit den Wertstrom digital abbilden. Hierdurch können Ineffizienzen in den Prozessen auf Knopfdruck sichtbar gemacht sowie die Kernursachen identifiziert werden. Eine der Voraussetzungen für Process-Mining sind Prozessdaten, insbesondere die Rückmeldedaten aus der Auftragsabwicklung, oder sogenannte Eventlogs – Datenstrukturen, die die Aktivitäten eines Prozesses aufzeichnen, vor allem den Zeitstempel und die Aktivitätsbezeichnung. Durch die Rückmeldedaten und Eventlogs ist es möglich, einen Prozess chronologisch zu rekonstruieren und in einen Kontext zu setzen. Quellsysteme sind daher insbesondere Manufacturing-Execution-Systeme (MES) oder das Enterprise-Resource-Planning (ERP). ONIQ bietet mit der Software IQ|A eine Lösung, um den Informations- und Materialfluss automatisiert mithilfe der Rückmeldedaten und Eventlogs zu erfassen und zu analysieren. Mit speziell für die Produktion entwickelten Process-Mining-Verfahren können aus diesen Daten die realen Wertströme rekonstruiert und ihre Effizienz im Hinblick auf unterschiedlichste Aspekte analysiert werden, z. B. Durchlaufzeiten, Bestände, Qualität oder Carbon-Footprint. Abweichungen von der Produktionsplanung, Ineffizienzen oder Verbesserungspotenziale werden so auf Knopfdruck sichtbar. Industrial-Process-Mining in der Demonstrationsfabrik Um die Funktionsweise von Process-Mining in einem Produktionsumfeld zu demonstrieren, entstand in der DFA Anfang des Jahres ein neuer Echtzeit-Usecase, der die Software IQ|A mit der bestehenden IT-Infrastruktur verbindet. Analog zum Materialfluss eines Werkstücks in der Produktion werden nun die Besucher-Touren in der DFA digital rekonstruiert und analysiert. Alle Touren werden live und anonym verfolgt und anschließend gemeinsam mit den Gästen ausgewertet. Die Daten für die Process-Mining-Analyse werden über einen Transmitter am Handgelenk der Tourguides erhoben, die in Echtzeit ihre Position übertragen. Jede im Rahmen der Tour besuchte Station repräsentiert einen „Arbeitsplatz“ im Produktionsablauf und wird nun automatisch in den digital erstellten Wertstrom übernommen. Im realen Produktionsprozess wird dieser digitale Wertstrom aus den Informationen der Prozesssteuerungssysteme (z. B. dem MES) erstellt und mit allen Informationen angereichert, die zur Analyse der Prozesseffizienz notwendig sind. With Industrial Process Mining to the Digital Value Stream A key building block on the road to lean and sustainable production is transparency about the efficiency of processes. With the help of process mining, data generated in the production process can be visualized and thus digitally map the value stream. In this way, inefficiencies in the processes can be made visible at the push of a button and the core causes can be identified. One of the prerequisites for process mining is process data, in particular feedback data from order processing, or so-called event logs – data structures that record the activities of a process, especially the time stamp and the activity name. The feedback data and event logs make it possible to reconstruct a process chronologically and place it in context. Source systems are therefore especially Manufacturing Execution Systems (MES) or Enterprise Resource Planning (ERP). With its IQ|A software, ONIQ offers a solution to automatically capture and analyze the flow of information and materials using feedback data and event logs. Using process mining methods specifically developed for production, the real value flows can be reconstructed from this data and their efficiency can be analyzed with regard to a wide range of parameters, e.g. lead times, inventories, quality, or carbon footprint. Deviations from production planning, inefficiencies, or potential for improvement thus become visible at the push of a button. Industrial Process Mining in the Demonstrationsfabrik To demonstrate how process mining works in a production environment, a new real-time use case was created in the DFA at the beginning of the year, linking the IQ|A software to the existing IT infrastructure. Analogous to the material flow of a workpiece in production, visitor tours at DFA are now digitally reconstructed and analyzed. All tours are tracked live and anonymously and then evaluated together with the guests. The data for the process mining analysis is collected via a transmitter on the wrist of the tour guides, who transmit their position in real time. Each station visited during the tour represents a “workstation” Figure 2: Antennas for the RTLS from UbiSense
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