Ergebnisse, gemessen am Shopfloor, nicht auf Folien.

−46 %

Durchlaufzeit

Mit 51 angebundenen Anlagen und jeder Charge in Flow View im Blick verkürzte Apsen die Durchlaufzeit um 46 % und schob die Investition in ein neues Werk um mehr als vier Jahre auf.

+126 %

OEE in 11 Monaten

In seinem Werk in Jordanien ersetzte Axantia Tabellenkalkulationen durch Echtzeitdaten vom Shopfloor und Flow View und steigerte die OEE in 11 Monaten von 18,5 % auf 41,9 %, ohne neue Maschinen zu kaufen.

+29{NBSP}%

OEE

Mit 85 Anlagen, die über IoT und die Tablet-App angebunden sind, und einem Produktionsfluss, der in Flow View verfolgt wird, steigerte Ourofino seine OEE um 29 % und sparte rund 600 Stunden pro Jahr.

−47 %

Durchlaufzeit

Echtzeitdaten von 16 Maschinen, tägliche Gemba Walks und Pull-Produktion in 60 % des Werks brachten die Durchlaufzeit von Brasterápica von 12–15 auf 8 Tage, während sich der Betrieb verdoppelte.

+117{NBSP}%

Maschinenverfügbarkeit

Papierprotokolle verbargen die Mikrostillstände an den Linien von Nutriex. Mit OEE in Echtzeit, Stillstands-Pareto und einer täglichen Managementroutine stieg die Maschinenverfügbarkeit von 45 % auf 97,7 %.

−69,7{NBSP}%

Wartezeit der Anlagen

Mit OEE in Echtzeit in zwei Werken senkte JA Saúde Animal die Wartezeit der Anlagen in 60 Tagen um 69,7 %, standardisierte das Rüsten mit SMED und steigerte die Anlagenleistung um 25 %.

37{NBSP}% → 66{NBSP}%

Linien-OEE 2024

Kollidierende Gläser stoppten immer wieder die Verpackungslinie von Sandéleh. Mit OEE und Flow View fand das Team die Ursache, baute das Förderband um und steigerte die OEE der Linie 2024 von 37 % auf 66 %.

2×

Produktionsziel bis 2030

Um die Produktion bis 2030 zu verdoppeln, hat Granado Echtzeit-OEE und Flow View in sein Werk Japeri gebracht, wo rund 1000 Mitarbeitende in vier Schichten arbeiten.