Dank der digitalen Transformation konnten bei Barrett Steel die Anlagenauslastung und Betriebszeit branchenweit gesteigert werden

Bis heute sind die Ergebnisse äußerst beeindruckend. „Wir haben einen Test an einer Maschine an einem Standort durchgeführt, der hervorgehoben hat, dass eine Verbesserung der Anlagenauslastung um 1 % zu einem zusätzlichen Einkommen von GBP 250.000 führen würde“, schwärmt Burke. „Selbst eine konservative Verbesserung von 5 % entspricht einem zusätzlichen Umsatz von mehr als GBP 1000000. Anschließend haben wir die Ergebnisse auf alle Standorte mit ähnlichen Maschinen extrapoliert.

„Wir haben uns auch die ungeplanten Ausfallzeiten angesehen und festgestellt, dass wir bei Verwendung von branchenüblichen Daten – die immer noch sehr konservativ sind – GBP 5000000 an Ausfallzeiten durch eine bessere Verwaltung der 40 Asset-Care-Ingenieure verbessern könnten. Selbst eine Verbesserung um 10 % entspricht GBP 500.000. Diese Erkenntnis führte zur Einführung von Fiix CMMS.

„90 % der Instandhaltungsarbeiten unseres Kran-Teams sind jetzt proaktiv“, erklärt er. „Tatsächlich hätte sich bei dem ursprünglichen rudimentären Ansatz die Investition an einem Standort mit acht Maschinen in nur sechs Monaten amortisiert; mit Fiix CMMS, das an allen Standorten eingeführt wird, wird die Amortisation ebenso beeindruckend sein.

„Durch die Erfassung und Zusammenstellung der Daten mit ThingWorx® haben wir auch überschüssige Maschinenkapazitäten an anderen Standorten in Höhe von GBP 300.000 ermittelt. Wenn wir dies in Investitionsausgaben für neue Krane, Lader und Gabelstapler umrechnen, rechtfertigen wir die Investition in ThingWorx® für vier Jahre durch Einsparungen in nur einem Jahr.“

Und es sind nicht nur die schweren Arbeiten, die von diesem neuen datengestützten Paradigma profitieren, Burke hat auch andere Disziplinen innerhalb des Unternehmens identifiziert und gemessen.

„Dank ThingWorx®, das cloudbasiert ist und offene APIs bietet“, fährt Clarke fort, „können wir andere, bisher von Barrett Steel nicht berücksichtigte Datenquellen einbeziehen und sie in den Kontext anderer Betriebsdaten stellen. Logistik und Energieverbrauch spielen dabei eine große Rolle.

„Im Bereich Transport betrachten wir Fahrzeuge hinsichtlich ihres Kraftstoffverbrauchs, der zurückgelegten Kilometer und des Gewichts des transportierten Stahls. Mit diesen Informationen können wir die am besten geeigneten Fahrzeuge für den jeweiligen Auftrag einsetzen. Außerdem nutzen wir ThingWorx®, um den Energieverbrauch zu analysieren, indem wir den Verbrauch basierend auf den Schichtmustern messen. Wir haben festgestellt, dass über GBP 1200000 oder 40 % des Energieverbrauchs während nicht betriebsbereiter Schichten stattfanden, weil Lichter eingeschaltet oder Geräte laufen gelassen wurden. Daher haben wir sofort einen Plan zur Reduzierung der CO₂-Emissionen aufgestellt, der Luftlecks beheben, unnötige Maschinen ausschalten, den ‚Missbrauch‘ der Beleuchtung mit Lux- und Präsenzsensoren beheben und die bestehende Solargenerierungsinfrastruktur weiterentwickeln würde. All diese Einsparungen wirken sich auf den Geschäftserfolg aus.“

„Wir verwenden derzeit keine echte OEE“, fährt Burke fort. „Wir betrachten nur die Anlagenauslastung und Verfügbarkeit, aber wir werden schließlich auch die Leistung einführen. Qualität ist ebenfalls kein Thema, da sie für uns nur einen sehr geringen Nutzen darstellt, da die Ausschussraten so niedrig sind. Wir werden sicherlich Produktivitätssteigerungen sehen, aber dies ist derzeit keine Schlüsselmetrik, wir befinden uns aktuell in der Phase der Problemerkennung.

„Wenn wir jedoch an einem Standort in Bradford die Maschinen auf eine OEE/Anlagenauslastung von über 80 % gebracht haben, konnten wir definitiv eine erhöhte Produktmenge auf den Fahrzeugen und aus der Tür sehen, eine Steigerung der Anzahl der pünktlich ausfahrenden Fahrer und eine deutliche Reduzierung der Überstunden der Fahrer und am Wochenende, dank der Planung rund um den Datenverkehr und die Stoßzeiten.

„Wir haben auch nicht aus den Augen verloren, wie wichtig die Menschen in der Gesamtgleichung sind. Menschen müssen mit den Daten arbeiten. Sie können sie sammeln und überwachen, aber wenn Sie nicht darauf reagieren und gute operative Entscheidungen treffen, die greifbare Ergebnisse liefern, dann sinkt die Motivation, sie zu nutzen. Es ist wichtig, dass Sie sie nutzen und motiviert sind, sie zu nutzen.

„Zunächst dachten einige Bediener, wir würden sie beobachten, aber als wir ihnen zeigten, dass die Maschinen im Mittelpunkt standen, und ihnen dann zeigten, was wir gelernt hatten, gab es eine spürbare Verhaltensänderung, die im Vergleich zu den nicht überwachten Linien noch deutlicher wurde. Nicht nur die Einstellung war anders, sondern auch die Produktivitätsniveaus auf den überwachten Linien wurden enorm verbessert. Wenn man das Projekt als Ganzes betrachtet, sind wir noch nicht am Ziel, aber wir sehen das sehr helle Licht am Ende des Tunnels.“

Burke spart sich die überzeugendste Redewendung bis zum Schluss auf; und zwar die, die er vor seinem Managementteam verwendet hat, nachdem er den Business Case für die digitale Transformation vorgestellt hatte. Er sagte einfach: „Es liegt an Ihnen, ob wir es uns leisten können oder nicht, aber ich glaube nicht, dass wir es uns leisten können, es NICHT zu tun!“