Software für Fertigungsanalysen: 6 Tools im Vergleich (2026)

Was Fertigungsanalyse-Software leistet

Monitoring zeigt Ihnen, was eine Maschine gerade tut. Analysen zeigen Ihnen, warum dieselbe Linie immer wieder dieselbe Stunde verliert, in welcher Schicht das passiert und was es kostet. Die meisten Werke haben bereits eine Form von Monitoring. Was ihnen fehlt, ist die nach Ursachen geordnete Historie, die daraus eine Entscheidung macht.

Der größte Teil des Nutzens steckt in zwei Arten von Analyse, wenn sie gut gemacht sind: deskriptiv (was passiert ist, nach Linie, Schicht und Ursache) und diagnostisch (warum es passiert ist). Prognosen brauchen zuerst eine lange, saubere Historie. Unser Leitfaden dazu, worauf es bei Fertigungsanalyse-Software ankommt, behandelt die Datenqualität im Detail.

Drei Arten von Tools für Fertigungsanalysen

Eine Frage sortiert sie: Erfasst das Tool die Daten aus der Fertigung selbst, oder analysiert es Daten, die ein anderes System bereits erfasst hat? Wenn noch nichts sie erfasst, ist das die erste Lücke, die Sie schließen sollten.

6 Tools für Fertigungsanalysen im Überblick

Fabrico steht an erster Stelle, weil es unser Produkt ist. Die anderen fünf sind alphabetisch geordnet, nicht bewertet.

1. Fabrico

Offenlegung: Fabrico ist unser Produkt.

Was es ist: ein Light MES, die Überwachungs- und OEE-Ebene eines MES. Es erfasst die Daten an der Maschine, sodass die Analysen von Lauf-, Stillstands- und Zählsignalen ausgehen statt von Zahlen, die nach der Schicht eingetippt werden.

Was es analysiert

• OEE nach Maschine, Linie und Schicht, aufgeteilt in Verfügbarkeit, Leistung und Qualität, sodass Sie sehen, welcher Faktor den Wert nach unten zieht und wann ein Rückgang begann.
• Stillstände nach Ursache, Maschine und Schicht, für diese Woche oder einen vergangenen Zeitraum, auf Basis der Ursachen, die Bediener auf einem Tablet oder Smartphone erfassen.
• Mikrostopps und langsame Zyklen, die aus dem Maschinensignal erkannt und als Leistungsverlust gezählt werden.
• Verluste in Geld: Der OEE-Rechner und der Pilot beziffern die Lücke zwischen der aktuellen OEE und dem Ziel.
• Dashboards im Web und mobil, konfiguriert für Ihre Linien, Schichten und KPIs, mit einer standortübergreifenden Ansicht, die Werke vergleicht.
• MTTR und MTBF aus Reparaturen, die im selben Maschinendatensatz gespeichert sind, weil Arbeitsaufträge aus Stillständen eröffnet werden (eingebautes CMMS).
• Datenexport: Jede Liste lässt sich nach Excel oder CSV exportieren, und eine REST-API und Webhooks versorgen andere Systeme, auch ein BI-Tool.

Woher die Daten kommen

Die SPS an automatisierten Linien, ein IoT-Gerät von Fabrico mit externen Sensoren an älteren Maschinen und KI-Kameras an manuellen oder hybriden Arbeitsschritten. Jede Quelle fließt in dieselbe OEE-Berechnung, sodass sich unterschiedlich angebundene Linien direkt vergleichen lassen.

Zu beachten

• Fabrico analysiert Maschinenleistung und Verluste. Finanz-, Lieferketten- und Personalberichte gehören in ein BI-Tool.
• Produktionsplanung und Feinplanung stehen auf der Fabrico-Roadmap, sind heute aber nicht im Produkt enthalten.

2. MachineMetrics

Was es ist: MachineMetrics beschreibt seine Plattform MaximaOS als „one platform, running on real-time machine data, purpose-built for discrete manufacturing.“

Was MachineMetrics hervorhebt

• Maschinenanbindung über OPC UA, FOCAS, MTConnect, EtherNet/IP, Modbus TCP und MQTT, mit Sensoren und I/O-Adaptern für ältere Anlagen.
• Stillstände, aus Maschinendaten erkannt, ohne Bedienereingabe und ohne Mindestdauer, mit Gründen, die eine konfigurierbare Regel-Engine zuordnet.
• Berichte zu Auslastung, OEE, Stillständen und Rüsten sofort verfügbar, filterbar nach Maschine, Schicht, Auftrag, Teil oder Bediener.
• Max AI, das Fragen zu Produktion, Stillständen, OEE oder Kosten in einfacher Sprache beantwortet.
• Alarme per E-Mail, SMS oder Webhook, wenn eine bestimmte Stillstandsart auftritt oder eine Maschine länger als ein Schwellenwert steht.

Am besten geeignet für

Diskrete Fertiger. MachineMetrics nennt Luft- und Raumfahrt und Verteidigung, Automobil, Lohnfertigung, Job Shops, Medizintechnik und Industrieausrüstung.

Zu beachten

• MachineMetrics bezeichnet seine Plattform auch als MES der nächsten Generation, mit Funktionen für Planung und Arbeitsaufträge. Entscheiden Sie, welche Teile Sie jetzt brauchen.

3. Microsoft Power BI

Was es ist: Microsoft schreibt: „Power BI is a unified, scalable platform for self-service and enterprise business intelligence (BI)“.

Was Microsoft hervorhebt

• Mehr als 100 Datenquellen, darunter Excel, SQL Server, SAP HANA und ERP-Konnektoren, in der Cloud oder vor Ort.
• Eine Berichtsfläche mit Drag-and-drop, KI, die Berichte erstellen kann, und Hunderte von Vorlagen-Apps.
• Copilot, um Fragen zu Ihren Daten in natürlicher Sprache zu stellen.
• Echtzeit-Dashboards und Streaming-Daten, mit Alarmen über Data Activator.
• Paginierte Berichte zum Drucken und Power BI Report Server, um Berichte vor Ort zu halten.

Am besten geeignet für

Organisationen, die eine einheitliche Berichtsebene über Finanzen, Vertrieb, Lieferkette und Betrieb hinweg wollen und Berichtsersteller haben, die sie aufbauen. Microsoft sagt, Power BI richte sich an Fachanwender, Berichtsersteller und Entwickler.

Zu beachten

• Power BI berichtet über Daten, die andere Systeme erfassen. Planen Sie, woher die Maschinen-, Stillstands- und Stückzahldaten kommen, bevor Sie die Dashboards entwerfen.

4. Seeq

Was es ist: Seeq schreibt: „Seeq Analytics unlocks the value of your operational data for faster, better decision-making through intuitive, AI-enabled analytics.“

Was Seeq hervorhebt

• Direkte Verbindungen zu Historians und Datenbanken, etwa OSIsoft PI, AspenTech IP.21, Honeywell PHD, Canary, Rockwell FactoryTalk Historian, SQL Server und Snowflake.
• Werkzeuge per Mausklick, um Zeitreihendaten in Kontext zu setzen, zu bereinigen und damit zu rechnen.
• Berichte und Dashboards in Seeq Organizer, die sich auf Abruf oder nach Zeitplan aktualisieren.
• Python und No-Code-Erweiterungen für maschinelles Lernen in Seeq Data Lab sowie KI-Agenten in Seeq Intelligence.
• OEE als Anwendungsfall: Seeq beschreibt, wie man OEE-Dashboards und Verlustaufschlüsselungen in Organizer erstellt und OEE-Kennzahlen an BI-Tools wie Power BI streamt.

Am besten geeignet für

Prozessindustrien mit Historian-Daten. Seeq nennt Öl und Gas, Chemie, Pharma und Life Sciences, Bergbau und Metalle, Energie und Versorgung, Lebensmittel und Getränke sowie Halbleiter.

Zu beachten

• Seeq verbindet sich über Historians und Datenbanken. Wenn Ihre Maschinen noch keinen Historian speisen, planen Sie diesen Schritt zuerst.

5. Sight Machine

Was es ist: Sight Machine beschreibt „agent-powered manufacturing that continuously finds more output, eliminates more waste, and improves with every run.“

Was Sight Machine hervorhebt

• Verbindungen zu OT- und IT-Systemen, genannt werden Steuerungen, Historians, MES und ERP, sowie eine Option auf Siemens Industrial Edge.
• Ein Datenmodell, das Werksdaten in vier Kernschemata überführt: Zyklen, Teile, Stillstände und Fehler, wobei jeder Stillstand Ursachencodes, Bedienernotizen und Maschinentelemetrie enthält.
• KI-Agenten, die Fehlersignale und Alarme beobachten, um Grundursachen zu finden, und ein Agent, der aus Live-Daten Produktionspläne erstellt.
• Erkenntnisse, die an andere Tools übergeben werden, darunter Microsoft Teams, Microsoft Fabric und Excel.

Am besten geeignet für

Sight Machine nennt Lebensmittel und Getränke, Automobil, Konsumgüter, Industrieausrüstung sowie Metall-, Glas-, Papier- und Prozessindustrie.

Zu beachten

• Sight Machine sagt, dass Experten prüfen und freigeben, was seine Agenten vorschlagen. Planen Sie, wer das in Ihrem Werk übernimmt.

6. Tableau

Was es ist: Tableau bezeichnet sich als „a visual analytics platform transforming the way we use data to solve problems.“

Was Tableau hervorhebt

• Fertigungsanalysen, um nach Tableaus Worten die Prozesseffizienz zu verbessern und die Produktionsüberwachung zu zentralisieren.
• Accelerators auf Tableau Exchange mit von Experten erstellten Dashboards für Anforderungen der Fertigung, etwa ein Dashboard für Produktionsfehler.
• Datenquellen wie Excel, SQL Server, Oracle Database, SAP HANA, Databricks und Snowflake.
• Tableau Agent, um Fragen in einfacher Sprache zu stellen, von der Datenaufbereitung über die Exploration bis zur Visualisierung.

Am besten geeignet für

Organisationen mit Analysten, die visuelle Dashboards über viele Datenquellen hinweg wollen. Tableau sagt, es werde in allen Branchen und Abteilungen eingesetzt.

Zu beachten

• Wie bei jedem BI-Tool sollten Sie entscheiden, welches System die Maschinen- und Stillstandsdaten erfasst, die die Dashboards zeigen sollen.

Wer sollte was wählen

• Wählen Sie Fabrico, wenn Sie Daten und Analyse zusammen brauchen: Maschinendaten, Stillstände nach Ursache und OEE nach Linie und Schicht, für einen Mix aus SPS-Maschinen, älteren und manuellen Maschinen, zuerst an einer Pilotlinie bewiesen.
• Schauen Sie sich MachineMetrics an, wenn Sie diskrete Fertigung auf CNC- und SPS-gesteuerten Maschinen betreiben und Analysen als Teil eines breiteren Betriebssystems für die Fertigung wollen.
• Schauen Sie sich Seeq oder Sight Machine an, wenn Ihr Werk bereits Historians voller Prozessdaten hat und Ingenieure, die damit arbeiten werden.
• Schauen Sie sich Power BI oder Tableau an, wenn Sie Berichte für das ganze Unternehmen brauchen und Analysten haben, die sie erstellen. Viele Werke speisen sie aus einem OEE-System.

Das sind keine Entweder-oder-Entscheidungen. Eine häufige Konstellation ist ein Light MES, das Maschinendaten in der Fertigung erfasst und analysiert, zusammen mit einem BI-Tool, das dessen Exporte für das Management mit Finanz- und ERP-Daten kombiniert.

So starten Sie: zuerst Daten, denen Sie vertrauen

1. Wählen Sie eine repräsentative Linie und erfassen Sie Laufzustand, Output und Ausschuss automatisch.
2. Stimmen Sie die Definitionen ab: geplante Produktionszeit, ideale Zykluszeit und eine kurze Liste von Stillstandsgründen. Unser Leitfaden zur OEE-Berechnung zeigt die Formel.
3. Sammeln Sie einige Wochen saubere Historie und beziffern Sie die größten Verluste.
4. Gehen Sie den größten Verlust an, messen Sie erneut und erweitern Sie dann auf die nächste Linie.

Wenn Sie noch entscheiden, wie viel System Sie brauchen, erklärt unser Leitfaden zum Light MES, was die Maschinenebene abdeckt und was im ERP bleibt.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Fertigungsanalyse?

Die Umwandlung von Produktions-, Anlagen- und Qualitätsdaten in Antworten auf die Frage, warum der Output so aussieht, wie er aussieht. Sie arbeitet mit Maschinen-Zeitreihen und Ereignisdaten, nicht nur mit den Transaktionsdaten, die ein Business-Reporting-Tool erwartet.

Worin unterscheidet sie sich von gewöhnlichem BI?

BI ist für betriebswirtschaftliche Fragen über Zeilen und Zeiträume gebaut. Fertigungsdaten sind hochfrequent, ereignisgesteuert und kontextabhängig: Ein Stillstand sagt wenig ohne den Maschinenzustand drumherum. BI kann die Ergebnisse anzeigen, aber zuerst muss etwas die Daten aus der Fertigung erfassen und strukturieren.

Welche Daten brauchen Sie für den Start wirklich?

Laufzustand der Maschine, Stückzahlen, Ausschusszahlen und Stillstandsgründe. Diese vier tragen die meisten nützlichen Analysen. Wer Sensordatenströme hinzufügt, bevor zuverlässige Zustands- und Ursachendaten vorliegen, erzeugt Datenmenge statt Erkenntnis.

Kann ich Power BI oder Tableau mit einem OEE-System nutzen?

Ja, und viele Werke tun das. Das OEE-System erfasst und analysiert die Daten aus der Fertigung, und das BI-Tool kombiniert sie für Managementberichte mit Finanz- oder ERP-Daten. Fabrico exportiert jede Liste nach Excel oder CSV und bietet eine REST-API und Webhooks.

Warum geraten Analyseprojekte ins Stocken?

Weil Dashboards gebaut werden, bevor jemand vereinbart hat, welche Entscheidung sie unterstützen. Wenn niemand wegen eines Diagramms anders handelt, ist das Diagramm ein Kostenfaktor. Legen Sie zuerst die Maßnahme fest und arbeiten Sie sich zurück zur Kennzahl.

Was ist eine sinnvolle erste Kennzahl?

Verluste, aufgeteilt in Verfügbarkeit, Leistung und Qualität an einer Linie, weil die Aufteilung auf eine Ursache zeigt, statt nur eine Zahl zu melden. Siehe unseren Leitfaden zur Gesamtanlageneffektivität (OEE).

Sehen Sie Ihre eigenen Verluste, analysiert nach Linie, Schicht und Ursache: Buchen Sie eine Demo.