Vom Logbuch zum Live-Dashboard: Wie OEE die Seifenproduktion am Nil revolutioniert

Die Luft in der Fabrikhalle von Arma Soap and Chemicals in Ägypten ist schwer, erfüllt vom Duft nach Ölen, Lauge und den unverwechselbaren Aromen von Seife. Noch vor einem Jahr war dieser Duft vermischt mit der gedämpften Stille von Stillständen und dem Rascheln von Papier – den allgegenwärtigen Logbüchern, in denen Vorarbeiter mit Bleistift die Schichtberichte verfassten. Heute summen die Maschinen gleichmäßiger, und das Auge des Betriebsleiters ruht nicht mehr auf karierten Blättern, sondern auf einem leuchtenden Display, das in Echtzeit die Seele der Produktion offenbart: die Gesamtanlageneffektivität (OEE).

Die Einführung eines automatisierten OEE-Systems bei Arma Soap and Chemicals ist mehr als nur ein Digitalisierungsprojekt. Es ist eine Fallstudie für den industriellen Wandel in Schwellenländern, ein Sprung von der analogen Intuition zur datengestützten Präzision. Es ist die Geschichte, wie ein mittelständischer Chemieproduzent erkannte, dass der größte Feind der Produktivität nicht die Maschine ist, sondern die Unkenntnis über ihr tatsächliches Verhalten.

Dieser Artikel beleuchtet den gesamten Weg dieses Projekts – von der ersten Idee über die Beschaffung und technische Umsetzung bis hin zum messbaren Nutzen. Er zeigt, wie die scheinbar trockene Kennzahl OEE zum Dreh- und Angelpunkt einer neuen Unternehmenskultur wurde.

Im Herzen der Produktion: Das Projekt „Arma Digital“

Auslöser des Projekts war ein typisches Problem der Prozessindustrie: ungeplante Stillstände. Bei Arma wusste man, dass es sie gab, aber man konnte sie nur schwer quantifizieren. Die handschriftlichen Logbücher waren subjektiv, unvollständig und vor allem zu langsam. Ein Maschinenstopp um 2 Uhr nachts wurde zwar vermerkt, aber der wahre Grund – war es ein Materialstau, ein Wartungsproblem oder schlicht eine verlängerte Pause? – verschwamm oft im Nebel der Zeit oder wurde durch die Brille des Schreibers verfälscht. Die Leitung arbeitete im Blindflug.

Das Ziel war ambitioniert: die Einführung eines Echtzeit-Überwachungssystems, das nicht nur Daten sammelt, sondern sie direkt in handlungsrelevante Informationen, sprich die OEE-Kennzahl, umwandelt. Die Gesamtanlageneffektivität setzt sich bekanntlich aus den Faktoren Verfügbarkeit, Leistung und Qualität zusammen. Um diese Faktoren zu berechnen, brauchte man präzise, objektive Daten.

Phase 1: Der Einkauf – Auf der Suche nach der passenden Intelligenz

Der erste Schritt war die Markterkundung. Die Anforderungen von Arma waren spezifisch: Das System mussimusste robust genug für die manchmal staubige und feuchte Umgebung einer Chemiefabrik sein, einfach zu bedienen für die Mitarbeiter an der Linie und vor allem flexibel genug, um an die unterschiedlichen Maschinentypen angekoppelt zu werden – von Abfüllanlagen bis zu Mischern.

Der Einkauf prüfte verschiedene Optionen. Reine Maschinendatenerfassungs-Systeme (MDE) waren zu unflexibel und lieferten keine berechneten Kennzahlen wie OEE. Komplexe Manufacturing Execution Systems (MES) der großen Anbieter waren zwar leistungsfähig, aber für ein Unternehmen dieser Größenordnung zu teuer und in der Implementierung zu aufwändig.

Die Wahl fiel schließlich auf einen Mittelweg: ein schlankes, cloudbasiertes OEE-Modul eines spezialisierten Anbieters für industrielle IoT-Lösungen. Ausschlaggebend war die Möglichkeit, Maschinenzustände nicht nur über Sensoren, sondern auch manuell über einfach bedienbare Touchterminals erfassen zu lassen. Dies war der Schlüssel, um auch die nicht-automatisierbaren Stillstandsgründe (z.B. „Warten auf Material“, „Reinigung“) präzise zu dokumentieren. Die Lizenzierung erfolgte als Software-as-a-Service (SaaS), was hohe Anfangsinvestitionen in Server-Hardware vermied.

Phase 2: Die Programmierung – Die Übersetzung der Realität in Daten

Mit der Auswahl des Systems begann die eigentliche Geistesarbeit: die Konfiguration und Anpassung (Customizing). Ein OEE-System ist kein „Plug-and-Play“-Gerät. Es muss das spezifische Produktionswissen des Unternehmens in Logik übersetzen.

Die Herausforderung lag in der Definition der Maschinenzustände. Was ist ein „Produzieren“-Zustand? Wann beginnt ein „Rüsten“? Wie wird ein „Kurzstillstand“ definiert? Das Team von Arma, bestehend aus Produktionsleitern, Instandhaltern und den externen IT-Beratern, verbrachte Wochen damit, einen detaillierten Katalog von Stillstandsgründen zu erarbeiten.

• Technische Stillstände: Defekt Förderband, Sensorausfall, Motortemperatur zu hoch.
• Organisatorische Stillstände: Warten auf Charge aus vorgelagertem Prozess, Warten auf Gabelstapler, fehlendes Personal.
• Qualitätsbezogene Stopps: Einstellarbeiten nach Rezepturwechsel, Probenahme.

Diese Gründe wurden in die Benutzeroberfläche der Touchscreens programmiert. Das System selbst nutzte standardisierte Schnittstellen (OPC UA), um von den neueren Maschinen automatisch Signale wie „Maschine läuft“ oder „Störung“ zu empfangen. Bei älteren Maschinen ohne digitale Schnittstelle behalf man sich mit einfachen Sensorik-Lösungen (z.B. Strommessung, um den Betriebszustand zu erkennen). Die große Kunst der „Programmierung“ bestand hier also weniger im Schreiben von Code, sondern im Modellieren der Produktionswirklichkeit.

Phase 3: Der Aufbau – Vom Serverraum in die Halle

Die physische Installation war ein logistischer Kraftakt, der während des laufenden Betriebs stattfand. Das Team verlegte neue Netzwerkkabel zu den Maschinen, um eine stabile und von den Produktionsschwankungen unabhängige Datenverbindung zu gewährleisten – ein klares Bekenntnis zu Stabilität gegenüber einer reinen WLAN-Lösung.

An jedem der zehn wichtigsten Maschinen und Arbeitsplätze wurde ein industrietauglicher Touchscreen montiert, geschützt in einem wasser- und staubdichten Gehäuse (IP65). Parallel dazu installierten die Techniker die notwendigen Sensoren: Lichtschranken an den Abfüllern zur Erfassung der produzierten Stückzahl, Vibrationssensoren an den Mischern und einfache Stromzangen, um die Laufzeiten von Motoren zu erfassen.

Der eigentliche Nerv des Projekts war jedoch nicht die Hardware, sondern der Mensch. Die Mitarbeiter in der Produktion, die jahrelang mit ihren Logbüchern gearbeitet hatten, standen dem neuen „Kontrollsystem“ zunächst skeptisch gegenüber. Die eigentliche Aufbauarbeit war daher die Überzeugungsarbeit. In mehreren Schulungen wurde nicht nur die Bedienung der Touchscreens erklärt, sondern vor allem der Nutzen für sie selbst. Das Mantra lautete: „Das System ist euer Werkzeug, um uns zu zeigen, wo es hakt. Es hilft euch, eure Arbeit leichter zu machen.“ Die Vorarbeiter wurden zu „Change Agents“, die ihre Kollegen an den neuen Terminals anlernten und halfen, die ersten Kinderkrankheiten zu überwinden.

Der Nutzen: Transparenz als Produktivitätstreiber

Heute, ein Jahr nach dem Go-Live, ist das System aus dem Alltag von Arma nicht mehr wegzudenken. Der Nutzen ist auf mehreren Ebenen spürbar:

1. Objektive Datengrundlage: Die subjektiven Einträge in den Logbüchern sind Geschichte. Die OEE-Daten sind präzise, nachvollziehbar und minutengenau. Die wöchentlichen Produktionsbesprechungen basieren nicht mehr auf Meinungen, sondern auf Fakten. Man spricht nicht mehr über „viele“ oder „einige“ Stillstände, sondern über konkrete 45 Minuten Stillstand an Maschine 3 am Dienstag, verursacht durch einen bestimmten Sensortyp.
2. Identifikation von Mustern: Erst die Analyse der gesammelten Daten über mehrere Wochen hinweg offenbarte die wahren Probleme. So zeigte sich, dass es jeden Morgen um 8:15 Uhr zu einem kurzen Produktionsabfall kam. Der Grund war nicht technisch, sondern organisatorisch: Der einzige Gabelstaplerfahrer brachte pünktlich um 8 Uhr das Rohmaterial, musste dann aber einen Palettentausch vornehmen, während die Maschine hungerte. Durch eine einfache Umstellung der Route des Staplers konnte dieses tägliche Minus eliminiert werden.
3. Gezielte Verbesserungen: Die OEE-Analyse deckte auf, dass die Hauptverlustquelle nicht die Verfügbarkeit (die Maschinen liefen meistens), sondern die Leistung war. Eine Maschine produzierte konstant unter ihrer Soll-Geschwindigkeit. Die detaillierten Daten führten das Team zu einem unterschätzten Problem: ein verstelltes Messer an der Verpackungsstation, das für Mikrostopps sorgte. Eine kleine, gezielte Wartungsmaßnahme brachte eine signifikante Leistungssteigerung.
4. Kulturwandel: Die Mitarbeiter an der Basis nutzen die Touchscreens heute aktiv, um Probleme zu eskalieren. Ein drücken auf „Stillstand – Materialnachschub“ sendet eine automatische Nachricht an den Logistiker. Das System ist vom „Kontrollinstrument“ zum „Kommunikationswerkzeug“ geworden.

Fazit und Ausblick: Der Anfang einer datengetriebenen Reise

Die Einführung des automatisierten OEE-Systems bei Arma Soap and Chemicals ist ein Paradebeispiel für gelungene Digitalisierung im produzierenden Gewerbe. Sie zeigt, dass der Schlüssel zum Erfolg nicht in der teuersten oder komplexesten Technologie liegt, sondern in einer durchdachten Kombination aus Hard- und Software, vor allem aber in der frühzeitigen Einbindung der Mitarbeiter.

Arma hat den ersten Schritt von der Industrie 2.0 (Fließband) direkt in die Industrie 4.0 (Datenvernetzung) gemacht. Der Nutzen ist messbar und hat sich innerhalb des ersten Jahres amortisiert. Die Zukunft wird zeigen, wohin die Reise geht. Die nächsten Schritte könnten die Einbindung von Predictive Maintenance sein, wo Algorithmen anhand der gesammelten Daten vorhersagen, wann eine Maschine ausfallen wird. Auch die Anbindung an das ERP-System zur automatischen Auftragsverwaltung ist denkbar.

Eines aber ist heute schon sicher: Zurück zu den handschriftlichen Logbüchern wird bei Arma niemand mehr wollen. Die Produktion spricht jetzt eine neue Sprache – die Sprache der Daten.