Was hat Maschinendatenerfassung mit einem MES zu tun?
MDE steht für Maschinendatenerfassung: Maschinen- und Prozessdaten werden automatisch aus den Anlagen erfasst. Ziel ist eine objektive Sicht auf Zustand, Leistung und Störungen von Maschinen in Echtzeit.
Ein MES-System nimmt diese Maschinendaten auf und verknüpft sie mit Aufträgen, Arbeitsplänen und Qualitätsdaten aus der BDE. So entstehen aus rohen Maschinensignalen auswertbare Produktionskennzahlen — kontextualisiert, historisiert und in einem zentralen Dashboard visualisiert.
MDE ist damit die maschinelle Datenschicht im MES: Was die Anlage tut — läuft, steht, stört, rüstet — wird durch MDE zum sekundenaktuellen, auswertbaren Datenpunkt. Ohne MDE kennt das MES nur den Auftragsstand aus BDE-Rückmeldungen, aber nicht den objektiven Anlagenzustand dahinter.
Die VDI-Richtlinie 5600 ordnet die Maschinendatenerfassung als Kernfunktion eines MES ein und definiert sie als Grundlage für produktionsrelevante Kennzahlen.
Welche Maschinendaten gibt es in der Fertigung?
Welche Daten ein MDE-System liefert, hängt von Maschine, Automatisierungsgrad und Schnittstellen ab. Grundsätzlich lassen sich die erfassten Maschinendaten in folgende Kategorien unterscheiden:
- Maschinenzustände: Produktion, Stillstand, Störung, Rüsten, Wartung — der aktuelle Betriebszustand jeder Anlage, sekundenaktuell.
- Leistungsdaten: Taktzeiten, Zykluszeiten, Laufzeiten, Stillstandzeiten — die Basis für OEE-Berechnungen und Leistungsanalysen.
- Stör- und Alarmmeldungen: Fehlercodes, Störmeldungen, Ursachenklassen — maschinenseitig erfasst, im MES mit BDE-Begründungen kombinierbar.
- Prozessdaten: Temperaturen, Drücke, Drehzahlen und Vorschübe, Verbräuche (beispielsweise Energie und Druckluft — entscheidend für Qualitätssicherung und Prozesskontrolle.
- Produktdaten: Stückzahlen, Ausschuss, Zyklen, Betriebsstunden — die direkte Verknüpfung von Maschinenlauf und tatsächlicher Produktionsmenge.
Condition-Monitoring-Daten: Schwingung, Vibration, Lautstärke und Lagerzustand — Messwerte, die Verschleiß und bevorstehende Ausfälle frühzeitig signalisieren. Grundlage für Predictive Maintenance.
Wie werden Maschinen an ein MDE-System angebunden?
Dabei sind für ein MDE-System unter anderem folgende Datenquellen und Anbindungswege üblich:
- Maschinensteuerung: SPS (Speicherprogrammierbare Steuerung), CNC-Steuerungen.
- Industrielle Schnittstellen und Protokolle: OPC UA / OPC DA, Profinet / Profibus, Modbus, MT-Connect, MQTT.
- Sensorik: Sensoren, IO-Klemmen (digital und analog).
OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) hat sich dabei als de-facto-Standard für moderne MDE-Anbindungen etabliert. Es ermöglicht herstellerunabhängige, sichere Kommunikation zwischen Maschinensteuerungen und übergeordneten IT-Systemen — und ist Grundlage vieler Industrie-4.0-Architekturen.
Bei älteren Maschinen ohne native Schnittstellen kommen Nachrüstlösungen zum Einsatz: externe IO-Module, Signalabgreifer oder Retrofit-Gateways, die analoge Signale in digitale MDE-Datenpunkte übersetzen. Damit ist auch ein heterogener Maschinenpark mit Anlagen verschiedener Baujahre und Hersteller MDE-fähig.
Welche Funktion hat MDE für OEE und Anlagenoptimierung?
Die Gesamtanlageneffektivität (OEE — Overall Equipment Effectiveness) ist die zentrale Kennzahl zur Bewertung der Produktivität einer Anlage. Sie setzt sich aus drei Faktoren zusammen, die MDE direkt und objektiv liefert:
- Verfügbarkeit: Anteil der geplanten Laufzeit, in der die Anlage tatsächlich produziert — MDE erfasst Stillstandszeiten und -ursachen automatisch.
- Leistung: Verhältnis von tatsächlicher zu theoretischer Produktionsgeschwindigkeit — MDE liefert Takt- und Zykluszeiten in Echtzeit.
- Qualität: Anteil fehlerfreier Teile an der Gesamtproduktion — MDE zählt Gut- und Ausschussteile direkt aus der Steuerung.
Nur mit objektiven MDE-Daten lässt sich der OEE-Wert verlässlich berechnen — nicht auf Basis von Schätzungen oder manuellen Eingaben. Unternehmen profitieren nach der Einführung einer integrierten MDE-Lösung von OEE-Verbesserungen, wobei der größte Hebel meist in der präziseren Erfassung und Analyse kleiner Stillstände liegt.
MDE und Predictive Maintenance: Der nächste Schritt
MDE liefert nicht nur den aktuellen Maschinenzustand — es ist auch die Datenbasis für Predictive Maintenance (vorausschauende Wartung). Prozesswerte wie Temperaturen, Schwingungen und Drücke verändern sich oft Stunden oder Tage vor einem Ausfall. Wer diese Abweichungen im Trend erkennt, kann gezielt eingreifen — bevor eine Anlage ungeplant stillsteht.
Erfahrungswerte aus MES-Projekten zeigen: Die konsequente Erfassung und Auswertung von Prozessabweichungen reduziert ungeplante Anlagenausfälle. Voraussetzung ist eine langfristige, konsistente MDE-Datenbasis mit ausreichend historischen Verläufen für Trendanalysen.
MDE im MES-Dashboard: Was wird sichtbar?
MDE liefert objektive Zustands- und Leistungsdaten nahezu in Echtzeit. Ein MES verknüpft diese Maschinendaten mit Aufträgen, Arbeitsplänen und Qualitätsdaten — so entsteht aus Rohdaten ein belastbares Analysebild.
Was ein MES-Dashboard auf Basis von MDE-Daten typischerweise zeigt:
- Live-Maschinenstatus: Welche Anlage produziert, welche steht, welche rüstet — farbcodiert und sekundenaktuell für alle Schichten sichtbar.
- OEE in Echtzeit: Verfügbarkeit, Leistung und Qualität werden laufend aus MDE-Daten berechnet und visualisiert — kein manuelles Reporting mehr.
- Stillstandsanalysen: Automatische Erfassung von Stoppdauer und Fehlercode — kombiniert mit BDE-Begründungen für eine vollständige Ursachen-Wirkungs-Analyse.
- Prozesswert-Trending: Langzeitverläufe von Temperaturen, Drücken und Drehzahlen — Grundlage für Predictive-Maintenance-Auswertungen und Qualitätsnachweise.
Für Unternehmen in SAP-Umgebungen bietet X-NetMES Funktionalitäten in BDE und MDE, die direkt in SAP integriert sind – Maschinendaten, Auftragsdaten und ERP-Logik in einer gemeinsamen Plattform. Wie sich das in der Praxis auszahlt, zeigt der Praxisbericht zu 15 % mehr Leistung in der Teilefertigung.
Fazit: Maschinendatenerfassung als Grundlage für datengetriebene Produktion
Maschinendatenerfassung liefert die objektive Sicht auf die Anlage — automatisch, hochfrequent und ohne Abhängigkeit von manuellen Eingaben. Sie ist die Grundlage für belastbare OEE-Kennzahlen, präzise Stillstandsanalysen und — in der nächsten Ausbaustufe — für Predictive-Maintenance-Ansätze.
Wer MDE konsequent einführt und mit BDE sowie dem ERP im MES verbindet, schafft die Basis für eine wirklich datengetriebene Produktion — von der Echtzeit-Transparenz im Shopfloor bis zu KI-gestützten Prozessanalysen.
