Vom alten MES zu KI-Dashboards bei Egon Grosshaus
Deutschland
Automobilzulieferer
<1000 Mitarbeitende
100 bis 200 Mio. EUR Umsatz
100 Mio.+ Stanzteile pro Jahr
Ein MES, das an seine Grenzen kam, keine Echtzeitdaten aus der Fertigung und eine SAP-Anbindung, die nur von Hand funktionierte. Heute: eine offene Datenplattform, mit KI eingerichtet und seitdem vom eigenen Team weiterentwickelt.
„Wir haben keine Insellösung gekauft, sondern etwas, das wir für all unsere Use Cases nutzen können.”
Altes MES
vollständig ersetzt
90%
weniger Aufwand für Einführung und Anpassungen
Eigene KI
Dashboards täglich im Einsatz
70%
weniger Arbeitsaufwand
Die Herausforderung
Am Shopfloor wurde jede Änderung zum Projekt
Zwei Werke in zwei Ländern ohne gemeinsames System, keine Echtzeitdaten, manuelle Nacherfassung in SAP bei jedem Auftrag und keine Grundlage für KI.
Das alte MES ließ sich nicht erweitern
Egon Grosshaus setzte für die Produktionsverfolgung ein altes MES ein. Jede Änderung lief über den Hersteller. Schon die Anpassung eines einzelnen Dashboards war entweder gar nicht möglich oder kostete schnell einen vierstelligen Betrag. Als das Unternehmen das zweite Werk in Ungarn anbinden wollte, gab es dafür im MES keinen Weg.
Die Daten waren da, nur zu spät
Maschinenstatus, Stückzahlen und andere Fertigungsdaten lagen verteilt in einzelnen Systemen und standen nicht in Echtzeit zur Verfügung. Wer wissen wollte, wie eine Linie gelaufen war, zog sich die Zahlen von Hand aus mehreren Excel-Dateien zusammen. Wenn eine Maschine stand, erfuhr die zuständige Person davon oft erst nach Schichtende.
Zwischen SAP und Produktion wurde von Hand übertragen
Die Fertigungsaufträge kamen aus SAP R3, doch die Rückmeldungen mit Mengen, Zeiten und Ausschussgründen mussten manuell erfasst werden. Die Daten kamen spät und waren nicht immer verlässlich. Zwischen Shopfloor und ERP gab es keinen geschlossenen Kreislauf: Bei jedem abgeschlossenen Auftrag übertrug jemand die Zahlen von einem System ins andere.
Die Lösung
Eine Datenplattform, die mitwächst
In Monaten statt Jahren aufgebaut, an beiden Standorten im Einsatz, und jeder weitere Use Case setzt darauf auf.
Offene Plattform, mit KI eingerichtet
Die Maschinen wurden nicht einzeln von Hand angebunden, sondern über KI-generierte Konfigurationen. Dadurch dauerte das Projekt Monate statt Jahre. Heute läuft UMH als eigenständige Instanz an jedem Standort, mit einem Unified Namespace nach ISA-95 als gemeinsamem Datenmodell. Dasselbe Setup steht in Deutschland und in Ungarn, lokal angepasst an Sprache und Schichtzeiten.
Datensouveränität
Die Plattform läuft auf der eigenen Infrastruktur, auf einem Open-Source-Kern. Die Daten gehören dem Unternehmen, und Änderungen macht das Team selbst, ohne den Hersteller dazwischen.
Flexibilität für jeden Use Case
Egon Grosshaus hat nicht nur das MES ersetzt. Stattdessen steht dort heute eine Datenplattform, auf der das Unternehmen seine MES-Funktionen selbst aufbaut. Energiemonitoring, OEE-Auswertungen, die Zentralkühlung und jede weitere Maschinenanbindung kamen auf derselben Grundlage dazu. Wartungs- und Qualitätssysteme bleiben, wo sie sind, und bekommen ihre Daten automatisch.
Architektur
Unified Namespace nach ISA-95, in beide Richtungen mit SAP R3 verbunden
Unified Namespace nach ISA-95 als einheitliches Datenmodell für beide Standorte
Maschinenanbindung über S7, Modbus, OPC UA und MQTT, quer durch einen gewachsenen Maschinenpark
SAP R3 über iDoc angebunden, für Aufträge und Rückmeldungen in beide Richtungen
Eine Instanz pro Standort, dieselbe Plattform, lokal angepasst an Sprache und Schichtzeiten
90%
weniger Aufwand für Einführung und Anpassungen
Eigene KI
Dashboards täglich im Einsatz
70%
weniger Arbeitsaufwand