Produktivitätssteigerung für Zerspaner: Moderne Optimierungsansätze für Haupt- und Nebenzeiten

Teil 1: Organisatorische Perspektive – OEE & Maschinendatenerfassung

Jörn Steinberg, oee.ai

Warum OEE-Management im Maschinenbau?

Laut einer Branchenanalyse schöpfen Anlagen in der zerspanenden Fertigung im Schnitt nur rund 40 % ihrer verfügbaren Zeit wertschöpfend – 60 % entfallen auf Verluste. Im Vergleich zu FMCG-Branchen (z.B. Abfüllung) ist OEE-zentriertes Management im Maschinen- und Anlagenbau noch wenig verbreitet. Das Potenzial ist entsprechend groß: Wer von 40 % auf 60 % OEE kommt, steigert seine Produktivität um 50 % – ohne Investitionen in neue Anlagen.

OEE in der Zerspanung: Die drei Verlustgrade

Verfügbarkeitsgrad: Rüsten, technische Defekte, fehlende Fertigungsaufträge, Ladungsträger, Personalengpässe.

Leistungsgrad: Häufig unterschätzt. Mitarbeiter fahren Vorschub oder Geschwindigkeit herunter. Noch häufiger in der Zerspanung: fehlerhafte Vorgabewerte aus der Arbeitsvorbereitung. Leistungsfaktoren von 130–200 % sind keine Seltenheit – ein klares Zeichen, dass die Soll-Zeiten nicht der Realität entsprechen.

Qualitätsgrad: Ausschuss, der entweder direkt an der Maschine oder nachträglich im Messlabor erkannt wird.

Typische OEE-Werte in der Zerspanung ohne systematisches Management: 30 – 40 %. Realistisches Optimierungsziel: ca. 60 %.

Datenerfassung: Wie kommt man an die Daten?

Je nach Alter und Ausstattung der Anlage gibt es drei Wege:

• Plug & Play Retrofit: Externes IoT-Gateway wird nachgerüstet – geeignet für ältere Anlagen, keine Eingriffe in die Steuerung.
• Integrierter Retrofit: OPC-UA-Server oder Industrie-PC, geliefert von Spezialisten.
• Nativ: Moderne Anlagen mit eigener Serverarchitektur (z.B. über MQTT) – Anbindung in etwa einer Stunde.

Störgründe, die die Maschine selbst nicht kennt (Pausen, Personalengpässe, Umfeldstörungen), werden über Tablets mit anpassbarem Störgrundkatalog erfasst. Aus ERP- oder PPS-Systemen kommen Planungsdaten: welcher Auftrag, in welcher Reihenfolge, mit welcher Vorgabegeschwindigkeit.

Alle Daten laufen in einer Cloud-Applikation (europäisches Rechenzentrum) zusammen, sind browser-basiert abrufbar und per API-Schnittstelle an andere Systeme weiterleitbar.

Was entsteht daraus?

• Echtzeit-Cockpit mit konfigurierbaren Widgets: OEE, Stückzahlverlauf, Herzschlaglinie
• Verlustanalyse nach Schichten (Früh, Spät, Nacht)
• Verlust-Wasserfall: Wo genau geht die OEE verloren?
• Pareto-Diagramm: Hauptstörursachen – z.B. NC-Programmierfehler, Rüsten
• MTTR (Mean Time to Repair) und MTBF (Mean Time Between Failures)
• Andon-Board über der Anlage, Smartwatch-Benachrichtigung für den Instandhalter

Warum scheitert OEE-Optimierung so oft?

Zwei Kernprobleme aus der Praxis:

Fehlende Verlustgründe: Eine OEE-Zahl allein reicht nicht. Ohne zu wissen, wo die OEE verloren geht, gibt es keinen Hebel zur Verbesserung.

Veraltete Daten: Wenn Daten erst am nächsten Tag im Shopfloor-Meeting besprochen werden, kann niemand mehr reagieren. Online-Daten hingegen erzeugen einen unmittelbaren Verhaltenseffekt: Allein das sichtbare Andon-Board über der Anlage steigert die Produktivität messbar – ohne dass technisch irgendetwas verändert wurde.

Entscheidend ist außerdem eine Führungskultur, die mit den Daten arbeitet: Ein Schichtleiter, der nachfragt, warum ein Rüstvorgang heute 52 statt 30 Minuten gedauert hat, erzielt mehr Wirkung als jede technische Maßnahme. Dafür braucht es eine unzweifelhafte, gemeinsam akzeptierte Datenbasis – keinen Raum für Diskussionen über die Datenqualität.

Teil 2: Technische Perspektive – Hauptzeitoptimierung in der Zerspanung

Ivan Jofkov, Pionik / Institut für Spanende Fertigung, Dortmund

Hauptzeit vs. Nebenzeit

Wertschöpfung entsteht nur während der Hauptzeit – wenn der Span fällt. Nebenzeiten (Werkzeugwechsel, Werkstückwechsel, Rüsten) sind notwendig, aber nicht wertschöpfend. Das Ziel: maximalen Anteil der verfügbaren Schichtzeit in Hauptzeit umwandeln.

Nebenzeitenoptimierung lohnt sich, wenn der Anteil wirklich hoch ist – z.B. durch zu viele Werkzeugwechsel oder lange Anfahrbewegungen (eher relevant in der Serienmassenfertigung). In den meisten Fällen liegt aber das größere Potenzial in der Hauptzeitoptimierung.

Gewinden im Eilgang: Punch-Step-Verfahren

Ein Paradebeispiel für radikale Hauptzeitreduktion ist das axiale Gewindeformen (Punch Step), entwickelt gemeinsam mit EMUGE und Audi (Serienstart 2014 im Motorenwerk Göhr):

Statt klassischem Gewindebohren mit Beschleunigung, synchronisiertem Vorschub und Reversieren wird das Gewinde in einer halben Werkzeugumdrehung geformt – helikales Einfahren, Formen, helikales Ausfahren im Eilgang. Ergebnis: 22 Gewindebohrungen konventionell vs. 52 mit Punch Step in gleicher Zeit.

Die Konsequenz auf Systemebene: In einer Fertigungszelle mit 8 Maschinen konnte die Anzahl der benötigten Maschinen deutlich reduziert werden – weniger Fläche, weniger Investition, weniger Energieverbrauch.

Energieeffizienz: Warum mehr Gas geben besser ist

Nur 5 – 15 % der eingesetzten elektrischen Energie einer Werkzeugmaschine fließen in den eigentlichen Zerspanprozess. Der Rest entfällt auf Grundlast (Hydraulik, Steuerung, Kühlung), Kühlschmierstoffpumpen und Hilfsfunktionen – unabhängig davon, ob die Maschine schnell oder langsam läuft.

Daraus folgt eine kontraintuitive Empfehlung: Werkzeuge am Limit betreiben, nicht schonen. Werkzeugkosten machen nur 2 – 4 % der Gesamtkosten aus. Wer die Bearbeitungszeit durch höheren Vorschub halbiert, spart trotz höherer Kräfte mehr Energie als durch vorsichtiges Fahren.

Konkret am Beispiel Tiefbohren mit Minimalmengenschmierung: Bei Vorschub 0,1 mm/U entstehen 24 kJ Energieaufwand pro Bohrung und über 100 °C Bauteiltemperatur. Bei Vorschub 0,5 mm/U sinkt der Energieaufwand auf ca. 16 kJ – und die Bauteiltemperatur auf unter 40 °C. Weniger Wärmeeintrag ins Bauteil bedeutet weniger thermische Verzüge und bessere Maßhaltigkeit.

Thermische Bauteilverzüge als unterschätztes Problem

Besonders bei Trockenbearbeitung und MMS gilt: Hohe Temperaturen an einer Bearbeitungsstelle können die Maßhaltigkeit an einer ganz anderen Stelle des Bauteils beeinflussen – durch thermische Verformung während der Aufspannung. Erst nach dem Abkühlen auf der Messmaschine werden die Abweichungen sichtbar. Werkzeug- und Prozessauswahl sowie Spannkonzept sind entscheidend, um diesem Effekt entgegenzuwirken.

Aus der Q&A-Runde

Lohnt sich Hauptzeitoptimierung auch bei Kleinserien? Ja – aber mit anderem Fokus. Bei kleinen Losgrößen und teuren Bauteilen steht Prozesssicherheit im Vordergrund: Das erste Teil soll ein I/O-Teil sein. „Vorsichtiger" bedeutet dabei nicht automatisch langsamerer Vorschub – dieser kann bei bestimmten Operationen (z.B. Eckenfräsen mit hohem Umschlingungswinkel) sogar kontraproduktiv sein. Schruppen und Schlichten können separat betrachtet werden.

Warum haben viele Unternehmen eine OEE, optimieren aber nicht? Zwei Hauptgründe: Erstens fehlen die Verlustgründe – eine OEE-Zahl ohne Aufschlüsselung gibt keinen Ansatzpunkt. Zweitens wird oft wertvolle Zeit damit verbracht, die Datenqualität zu diskutieren statt den Prozess. Echtzeit-Daten, die für alle sichtbar und unzweifelhaft sind, lösen dieses Problem. Dazu kommt: Viele Unternehmen versuchen, Zehntel-Sekunden beim Vorschub einzusparen, während in der gleichen Schicht Stunden an organisatorischen Verlusten liegen. Die Prioritäten stimmen nicht.

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