Im traditionellen Werk sind Produktion und Instandhaltung im Krieg.
Die Produktion konzentriert sich auf OEE (Overall Equipment Effectiveness). Sie trackt Verfügbarkeit, Leistung, Qualität. Bei einem Stillstand schreit sie: „Repariere es!"
Die Instandhaltung konzentriert sich auf CMMS (Computerized Maintenance Management System). Sie trackt Arbeitsaufträge, Ersatzteile, MTTR. Bei einem Stillstand fragt sie: „Warum hast du nicht gesagt, dass sie vibriert?"
Das Problem sind nicht die Menschen, es sind die Daten. Die „Diagnose" (OEE) ist von der „Heilung" (CMMS) abgeschnitten.
Die OEE-CMMS-Integration ist die technische Brücke, die diesen Kreislauf schließt. Sie automatisiert den Fluss von Beobachtung zu Handlung. Fabrico ist genau dafür gebaut.
Der Weg von der Erkennung bis zum gemessenen Ergebnis besteht aus 4 Elementen.
Der Sensor (Nervensystem): SPS, IoT-Sensor oder Computer-Vision-Kamera. Fängt das Signal, wenn eine Maschine langsamer wird oder stoppt.
OEE-Modul (Gehirn): Wandelt das Signal in ein Loss-Event mit Typ um, Functional Failure, Unplanned Stop, Performance Loss, Quality Loss.
CMMS-Modul (Hände): Empfängt das Loss-Event, erzeugt automatisch einen Arbeitsauftrag mit Severity, Anlage, Bediener und Beschreibung.
Das Feedback: Wenn der Arbeitsauftrag erledigt ist, wird MTTR zurück in die OEE-Historie geschrieben. Der Kreislauf schließt sich.
Die verbundene Instandhaltung ermöglicht intelligente Trigger, nicht nur zeitgesteuerte PM.
Cycle-Count-Trigger: Nach 50.000 Zyklen → automatische PM. Nicht „nach 6 Monaten", sondern nach echtem Verschleiß.
Runtime-Trigger: Nach 2.000 aktiven Betriebsstunden → Lagerprüfung. Nicht nach Kalenderdatum.
Performance-Trigger: Wenn OEE-Verfügbarkeit 3 Schichten in Folge 5% unter Baseline fällt → automatischer Diagnose-Arbeitsauftrag. Präventiv, nicht reaktiv.
Der Fabrico-Vorteil: Alle 3 Trigger-Typen laufen nativ, ohne Custom-Skripte oder Integrationen.
Nicht jedes Werk hat moderne SPSen. Alte Maschinen, spezialisierte Prozesse, ungewöhnliche Personallösungen, sie machen die OEE-Messung mit klassischen Sensoren oft unmöglich.
Hier kommt Fabrico Computer Vision ins Spiel. Eine auf die Maschine gerichtete Kamera zählt echte Teile, misst Zykluszeit, erkennt Micro-Stops. Keine SPS, keine Maschinenmodifikation, kein IT-Projekt.
Entscheidung: Wenn das SPS-Budget €50k+ und die Zeit 6+ Monate beträgt, kommt CV OEE bei €2k und 4 Stunden raus. Für die alten 30% Ihrer Linien ist das die Lösung.
Der echte Weg von der Erkennung bis zum gemessenen Ergebnis sieht in der Realität so aus.
Fault-Trigger: 14:32, Linie 7 stoppt. Das OEE-Modul erkennt Availability Loss nach 60 Sekunden.
Response: 14:33, CMMS erzeugt automatisch einen Arbeitsauftrag „Linie 7, Stillstand > 60s, Severity Hoch" und schickt ihn an den Schichttechniker.
Completion: 14:51, Der Techniker markiert den Auftrag als erledigt mit Foto und Root Cause „Festgefressenes Lager an Förderer 3".
Restart: 14:52, Linie 7 startet wieder. Das OEE-Modul erfasst die Produktion erneut.
MTTR (Mean Time To Repair): 19 Minuten, automatisch geloggt. Keine Verwaltungszeit.
Die Implementierung des geschlossenen OEE-CMMS-Kreislaufs erfolgt in 3 Schritten.
Schritt 1: Datenquelle anbinden. SPS, IoT-Sensor oder Fabrico-CV-Kamera. Bei CV: 4 Stunden pro Linie.
Schritt 2: Failure Modes definieren. Was ist „Ausschuss", „Stillstand", „Performance Loss"? Eine Liste von 5-10 pro Anlage.
Schritt 3: Den Kreislauf trainieren. Die ersten 30 Tage lernt die KI. Danach Loss → automatischer Arbeitsauftrag. Dann: automatisches PM-Scheduling aus Cycle Counts.
OEE liefert das Signal. CMMS liefert die Handlung. Ohne Integration haben Sie zwei Wahrheiten und null Ergebnisse. Mit Fabrico haben Sie ein Gespräch und echten ROI.
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