Case Study
Produktionsprozess datengetrieben optimieren
Rückschlüsse aus der Qualitätsprüfung von Produkten ziehen
AUSGANGSLAGE
Die Geberit AG ist ein weltweit tätiger Schweizer Konzern im Sanitärbereich. Die führende Marktposition verdankt das Unternehmen seinen qualitativ hervorragenden Produkten. Entsprechend grossen Wert legt die Geberit AG auf die Qualitätsprüfung ihrer Sanitärprodukte vor der Auslieferung. Diese Prüfung möchte sie trotz bereits heute hoher Güte, Konstanz und Durchlaufzeit stetig verbessern. Ziel des Projekts war es, mit den bei der Qualitätsprüfung erhobenen Daten vertiefte Einsichten und Rückschlüsse auf den Produktionsprozess ziehen zu können und diesen dadurch zu optimieren.
KUNDENWERT
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Weniger Beanstandungen bei den Endkunden
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Verbesserte Mitarbeiterschulung für den Prüfprozess
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Vertieftes Verständnis bezüglich des Prüfprozesses
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Erkennen von Möglichkeiten zur Erhöhung der Durchlaufzeit
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Kosten senken durch Fehlerreduktion im Prozess
ERKENNTNIS
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In einem Workshop konnten neue Einsichten zum Prüfprozesses ermittelt und Massnahmen abgeleitet werden.
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3 Projekte mit hohem Nutzen wurden identifiziert, zwei davon sofort umgesetzt.
INFORMATION
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Der Prüfprozess wurde mit der Data Science Plattform der LeanBI analysiert.
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Über Machine Learning konnten Erkenntnisse aus den Daten gezogen werden.
DATEN
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Die Daten werden kontinuierlich auf den Prüfständen der Geberit erzeugt und auf Datenbanken historisiert.
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Dadurch liegen Daten über mehrere Jahre vor.
UMSETZUNG
Das Projekt wurde in Zusammenarbeit mit der M&F Engineering umgesetzt. Umsetzungsdauer: Wenige Wochen, erste Erkenntnisse lagen bereits nach wenigen Tagen vor.
LESSONS LEARNED
Mit einer geeigneten Data Science Plattform lassen sich Zeit und Kosten sparen. Nur in Zusammenarbeit mit den Fachspezialisten lassen sich die richtigen Erkenntnisse gewinnen. Dafür braucht es auch beim Anbieter der Data Science Plattform Leute mit technischer Affinität.
Diese Case Study wurde erstellt von LeanBI AG
Eine Case Study der Geberit AG
