Die zusammengesetzte Fertigungskennzahl, definiert als Verfügbarkeit × Leistung × Qualität. Eine einzige 0-100%-Zahl, die zusammenfasst, wie produktiv eine Maschine im Verhältnis zu ihrem theoretischen Maximum läuft, der Standardmaßstab für operative Exzellenz auf Linien- und Werksebene.
Anteil der geplanten Produktionszeit, in der die Maschine läuft
Laufzeit geteilt durch geplante Produktionszeit. Geplante Stopps wie Pausen und Rüstvorgänge bleiben aus dem Nenner, damit das OEE nicht für Arbeit bestraft wird, die ohnehin eingeplant war.
Das Verhältnis der tatsächlichen Taktrate zur idealen Taktrate, die Sie pro Maschine festlegen, äquivalent (ideale Taktzeit × Gesamtmenge) geteilt durch Laufzeit. Macht langsame-Takt-Verluste sichtbar, die das Stillstandstracking allein übersieht, die stillen fünf Prozentpunkte, die verschwinden, bevor es jemand merkt.
Anteil der Gesamtproduktion, der beim ersten Durchgang die Spezifikation erfüllt. Ausschuss und Nacharbeit werden mit Ursachencodes erfasst, die zur Stillstands-Taxonomie passen, sodass Qualitätsverluste in denselben Verlustkategorien-Bucket einfließen.
Die durchschnittliche Laufzeit zwischen zwei ungeplanten Stopps an derselben Anlage. Ein höherer MTBF bedeutet eine zuverlässigere Maschine; die Kennzahl ist am aussagekräftigsten, wenn sie mit MTTR und Ursachencode-Analyse gepaart wird.
Die durchschnittliche Dauer eines ungeplanten Stopps vom Moment der Fehlererkennung bis die Maschine wieder produziert. Zusammen mit MTBF fasst sie die Zuverlässigkeit der Anlage und die Reaktionsfähigkeit des Wartungsteams zusammen.
OEE multipliziert mit dem Anteil der Kalenderzeit, die für Produktion eingeplant ist. Während OEE fragt, wie gut die eingeplante Zeit genutzt wurde, fragt TEEP, wie viel des Kalenders überhaupt genutzt wird.
Eine aus dem TPM stammende Kategorisierung, die OEE-Verluste in Ausfälle, Rüsten und Einstellen, Leerlauf und kleine Stopps, reduzierte Geschwindigkeit, Qualitätsmängel und reduzierte Anlaufausbeute aufteilt. Von Seiichi Nakajima am JIPM in den 1970er- und 1980er-Jahren kodifiziert; in ISO 22400 und der allgemeinen Lean-Literatur breit referenziert.
Der IEC-62541-Standard für die industrielle Maschine-zu-Maschine-Kommunikation. Das Standardprotokoll, von dem der Haltless-Edge-Agent liest, da es herstellerneutral und mit TLS und Zertifikaten gesichert ist und nativ auf den meisten modernen SPS läuft.
Eine weit verbreitete Ethernet-Variante des Modbus-Protokolls, ursprünglich 1979 von Modicon eingeführt und in alten SPS noch allgegenwärtig. Der Haltless-Edge-Agent liest Halte- und Eingangsregister neben OPC UA.
Ursprünglich MQ Telemetry Transport; heute als eigenständiger Name verwendet
Ein leichtgewichtiges Publish-Subscribe-Protokoll, beliebt für IIoT- und Edge-Deployments. Oft mit Sparkplug B als Payload-Schema für industrielle Telemetrie kombiniert; nativer MQTT-Eingang ist auf der Plattform-Roadmap.
Ein von ODVA verwaltetes industrielles Ethernet-Protokoll, basierend auf dem Common Industrial Protocol. Ursprünglich von Rockwell Automation vorangetrieben und am verbreitetsten in Allen-Bradley- und ControlLogix-Umgebungen; native Edge-Agent-Abdeckung steht auf der Roadmap.
Das native Protokoll der Siemens-Familien S7-300, S7-400, S7-1200 und S7-1500. Heute über OPC-UA-Gateways erreichbar und auf der Roadmap als nativer Reader auf dem Edge-Agent.
Die Anwendungsebene, die Echtzeit-Telemetrie von SPS aggregiert und Bedienern auf HMIs präsentiert. SCADA überwacht die Regelschleife; die SPS schließen sie. Haltless ergänzt beides, indem es Analytik und erklärbare Erkennung obendrauf legt.
Der industrielle Computer, der die Steuerlogik einer Maschine ausführt. SPS lesen Feldgeräte-Eingänge (Sensoren, Schalter) und schreiben Ausgänge (Motoren, Ventile) deterministisch in jedem Zyklus.
Der Bildschirm an oder nahe der Maschine, mit dem der Bediener interagiert. HMIs stellen die SCADA-Sicht an der Anlage dar; Haltless-Dashboards laufen auf derselben Telemetrie, einen Netzwerkhop weiter.
Die operative Ebene zwischen ERP und Werkstatt, die Produktion plant, Work-in-Progress verfolgt und Qualitätspläne durchsetzt. Haltless kann neben einem MES sitzen und ihm erklärbare Gesundheitssignale liefern, ohne es zu ersetzen.
Das System of Record für Finanzen, Bestand und Beschaffung. Haltless liefert ERP-Adapter für SAP, Oracle und Microsoft Dynamics; Verfügbarkeit und Funktionsumfang pro Release stehen in den Release-Notizen.
Das System, das Arbeitsaufträge, Anlagenhistorie und PM-Pläne hält. Haltless bringt einen eingebauten CMMS-Workflow mit: Alarme öffnen Arbeitsaufträge, Ersatzteile werden aus dem Bestand gezogen, Abschlüsse werden signiert.
Eine Time-Series-Datenbank, optimiert für industrielle Tagdaten, traditionell on-premises (PI System, AVEVA Historian). Haltless kann mit einem Historian koexistieren, als Upstream-Quelle oder Downstream-Senke.
Ein kleiner Linux-Prozess, der neben Ihren Maschinen läuft. Er liest OPC UA, Modbus TCP, CSV- und JSON-Dateien, normalisiert die Payloads und leitet sie über einen lokalen SQLite-Puffer, der WAN-Ausfälle übersteht, in die Cloud.
Eine Wartungsstrategie, die Zustandsdaten und Analytik nutzt, um einen drohenden Ausfall vorherzusagen, bevor ein Schwellenwert überschritten oder Stillstand auftritt. Wo zustandsorientierte Wartung auf einen Schwellenübertritt reagiert, reagiert vorausschauende Wartung auf die Verlaufskurve; Haltless tut das mit drei deterministischen Detektoren, nicht mit undurchsichtigen Modellen.
Kalender- oder nutzungsgetriebene Wartung unabhängig vom aktuellen Zustand. Wirksam bei Komponenten mit gut charakterisierten Verschleißkurven; teuer, wenn auf Anlagen angewandt, deren Zustandsdaten verfügbar sind und vorausschauend möglich ist.
Eine Strategie, die bei Überschreiten eines definierten Echtzeitschwellwerts (Vibration, Temperatur, Stromaufnahme) eingreift. Der regelbasierte Vorgänger der vorausschauenden Wartung; Haltless legt Anomalie-basierte Erkennung auf dieselbe Telemetrie obendrauf.
Werte markieren, die vom erwarteten Verhalten abweichen
Die Praxis, Werte zu markieren, die vom erwarteten Verhalten abweichen. Haltless setzt drei deterministische Detektoren (statischer Baseline-Z-Score, EWMA, Änderungsrate) anstelle intransparenter Modelle ein, sodass jede Markierung auf Papier reproduzierbar ist.
Ein gleitender Durchschnitt, bei dem neuere Beobachtungen stärker gewichtet werden als ältere. Haltless nutzt ihn, um schleichende Drift einer Metrik (langsamer Temperaturanstieg, schleichende Taktzeit) zu fangen, bevor ein statischer Schwellwert auslöst.
Das Referenzverhalten, mit dem jeder Detektor vergleicht
Das Referenzverhalten, mit dem aktuelle Werte verglichen werden. Haltless baut die MetricBaseline pro Maschine nächtlich über baseline_task.py neu auf, sodass eine CNC in Werk A keine Schwellen mit einer CNC in Werk B teilt.
Jeder Eintrag verweist auf den Hash des vorhergehenden
Eine Folge von Datensätzen, bei der jeder Eintrag einen kryptografischen Hash des vorhergehenden Eintrags enthält. Die Struktur, die die Haltless-Audit-Kette manipulationssicher macht: Wer eine Zeile ändert, löscht oder umsortiert, bricht die Kette an dieser Stelle.
Eine schlüsselgebundene kryptografische Primitive, die eine Hash-Funktion (in unserem Fall SHA-256) mit einem geheimen Schlüssel kombiniert. Haltless nutzt HMAC-SHA256, um jede Audit-Ketten-Zeile zu signieren, sodass ein Datenbankkompromiss allein keine gültigen Einträge fälschen kann.
Ein PostgreSQL-Feature, das filtert, welche Zeilen eine Session sehen oder ändern darf, basierend auf pro Tabelle definierten Richtlinien. Haltless setzt die Mandantenisolation in der Datenbankebene über RLS durch, zusätzlich zum Scoping in der Anwendungsebene, als Verteidigung in der Tiefe.
Der AICPA-Rahmen für Kontrollen zu Sicherheit, Verfügbarkeit, Verarbeitungsintegrität, Vertraulichkeit und Datenschutz in Service-Organisationen. Haltless richtet sich an den SOC-2-Trust-Services-Criteria aus; die Type-II-Beobachtung ist für 2026 geplant.
Der ISO-Standard für Qualitätsmanagementsysteme, mit §7.5.3 zur Lenkung dokumentierter Informationen. Die Haltless-Audit-Kette liefert die zurechenbare, zeitgestempelte Aufzeichnung operativer Änderungen, die ISO 9001 §7.5.3 erwartet.
Die Automobil-Erweiterung von ISO 9001, verpflichtend in OEM- und Tier-1-Lieferanten-Werken. Sie übernimmt die ISO-9001-Kontrollen für dokumentierte Informationen und ergänzt Produktsicherheits- und Rückverfolgbarkeitsanforderungen, bei denen die Audit-Kette unterstützt.
Elektronische Aufzeichnungen und Signaturen, US-Life-Sciences
Die US-FDA-Verordnung, die elektronische Aufzeichnungen und elektronische Signaturen in der Life-Sciences-Fertigung regelt. §11.10(e) fordert einen sicheren, zeitgestempelten Audit-Trail; die Haltless-Kette unterstützt die Validierungsarbeit der Kunden unter dieser Regel.
Sammelbegriff für die Good-Practice-Qualitätsrichtlinien in Life Sciences (GMP für Herstellung, GLP für Labore, GCP für klinische Studien, GDP für Distribution). Jedes Regime erwartet elektronische Aufzeichnungen, bei denen die Audit-Kette die Kunden unterstützt.
Die EU-Richtlinie, die den Anwendungsbereich des ursprünglichen NIS auf mehr Branchen, einschließlich kritischer Fertigung, erweitert, mit strengeren Meldepflichten und Risikomanagement-Vorgaben. Die Haltless-Audit-Kette liefert die forensische Beweisspur für NIS2-Untersuchungen.
Die EU-Verordnung zur Verarbeitung personenbezogener Daten von EU-Einwohnern, in Kraft seit Mai 2018. Haltless minimiert personenbezogene Daten in Audit-Logs auf Nutzer-IDs und IP-Adressen und unterstützt DSB-taugliche mandantenbezogene Exporte auf Anfrage.
Chinas Datenschutzgesetz, wirksam ab November 2021. Kunden, die in China operieren, können die Mandanten-Datenresidenz und -verarbeitung entsprechend zuschneiden; Multi-Region-Hosting ist auf der Roadmap.
Die EU-Verordnung zum Zugang und zur Nutzung industrieller Daten, in Kraft ab Januar 2024 und anwendbar ab September 2025. Sie regelt Zugriffs- und Portabilitätsrechte rund um IoT-erzeugte Daten, was die offene Haltless-API und die mandantenbezogenen Signaturschlüssel direkt unterstützen.
Die EU-Verordnung für KI-Systeme, deren Anwendung in Stufen bis 2026 und 2027 vollständig greift. Die deterministischen Haltless-Detektoren liegen per Design außerhalb der Hochrisiko-KI-Pflichten; wir veröffentlichen Formeln, keine Modelle.
Eine PostgreSQL-Erweiterung, die gewöhnliche Tabellen in zeitlich partitionierte Hypertables für schreibintensive Time-Series-Workloads umwandelt. Haltless nutzt TimescaleDB, um Maschinentelemetrie zu speichern, während der Rest des Schemas in Standard-Postgres bleibt.
Partitionierte Tabellen-Abstraktion in TimescaleDB
Ein TimescaleDB-Konstrukt, das Time-Series-Daten automatisch in Chunks partitioniert, für schnellen Ingest und gepfropfte Abfragen. Aus SQL-Sicht eine reguläre Tabelle, skaliert wie eine partitionierte, ohne manuelles Partitionsmanagement.
HÖREN SIE AUF ZU REAGIEREN.FANGEN SIE AN VORHERZUSAGEN.
Verbinden Sie Haltless mit Ihren bestehenden SPS, fahren Sie einen Pilot mit bis zu zehn Maschinen und sehen Sie den nachvollziehbaren Health-Score an Ihren eigenen Anlagen. Keine neue Hardware, keine proprietären Sensoren, keine Berater.
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