---
title: "Null neue Maschinen. 40 % mehr Produktivität."
description: "Fallstudie: Wie ein Reißverschlusshersteller mit Niotek eine Produktivitätssteigerung von 40 % erzielte und 78 % der Mikrostopps eliminierte."
url: "https://niotek.net/de/case-study/zippers-manufacturer-capacity-increase"
language: "de"
---

DISKRETE FERTIGUNG • ZYKLUSZEIT-OPTIMIERUNG

# 40% höhere Produktivität. Keine neuen Maschinen.

## Wie ein Hochvolumen-Reißverschlusshersteller Ausfälle eliminierte und die Zykluszeit stabilisierte—ohne Produktionsstillstand während der Implementierung.

||

Your browser does not support the video tag.

Produktionsstatus

Produktivitätsindex +40%

Zykluszeitabweichung 0,2% (Stabil)

+40%

Produktivitätssteigerung

ZERO

CapEx für Maschinen

100%

Vorausschauende Wartung

0 HRS

Implementierungs-Stillstand

### 01 // THE CHALLENGE

## Reaktives Feuerlöschen

In einem hochvolumigen, schnelllebigen diskreten Fertigungsumfeld kämpfte die Fabrik mit chronischen Produktivitätsverlusten und operativer Variabilität.

#### Betrieb bis zum Ausfall

Mechanischer Verschleiß blieb unentdeckt, bis Komponenten ausfielen—und kostspielige, ungeplante Ausfallzeiten und Notfallreparaturen auslösten.

#### Keine Zykluseinsicht

Mikro-Stopps und Leistungsabweichungen waren bis Schichtende unsichtbar und machten Echtzeit-Interventionen unmöglich.

#### Berichtsblindheit

Die Abhängigkeit von handgeschriebenen Logbüchern verhinderte eine präzise Ursachenanalyse von Engpässen und Durchsatzinstabilität.

### case-studies/case-zippers.solution\_header

## Nicht-invasive vorausschauende Intelligenz

Niotek setzte HORUS Predict als hochfrequente Intelligenzschicht auf bestehende Steuerungssysteme auf—ohne neue Sensoren zu installieren.

01

#### Vorausschauende Analytik (Keine Überraschungen mehr)

Fortgeschrittene Analytik überwachte kontinuierlich die Komponentengesundheit und Leistungsabweichung. Wartungsteams erhalten nun Frühwarnungen, bevor Ausfälle auftreten.

02

#### Zykluszeit-Optimierung

Hochfrequente Maschinenereignisdaten (Stanz-, Schnitt-, Montagedurchläufe) wurden erfasst, um Mikro-Stopps und Engpässe auf Stationsebene aufzudecken.

03

#### Echtzeit-OEE-Transparenz

Manuelle Logbücher wurden vollständig ersetzt. Ein einheitliches Dashboard berechnet nun Verfügbarkeit, Leistung und Qualität in Echtzeit—über alle Schichten und Linien hinweg.

### case-studies/case-zippers.results\_header

## Von Reaktiv zu Proaktiv

Innerhalb von vier Monaten wechselte die Fabrik zu einem datengesteuerten Betriebsmodell—und erschloss verborgene Kapazitäten.

DATA\_SOURCE: HORUS\_PREDICT

Metrik Vor HORUS Nach HORUS Auswirkung Produktivität Niedrige Basis +40% Höher Engpass-Optimierung Wartungsstrategie Reaktiv (Reparatur-Ausfall) Vorausschauend Fehlererkennung Ungeplante Ausfallzeit Hoch / Häufig Deutlich reduziert Frühwarnungen Zyklusstabilität Nicht verfolgt Gemessen & Stabil Abweichungsanalyse

### case-studies/case-zippers.tech\_header

#### Fokus auf diskrete Fertigung

Analytik speziell für Hochgeschwindigkeits-Stanz- und Montagebetriebe optimiert.

#### Nicht-invasiv

Direkt mit bestehenden SPS und Zählern verbunden, ohne Implementierungs-Stillstand.

#### Hochfrequenz-Analytik

Echtzeit-Signalverarbeitung ermöglichte sofortige Erkennung von Anomalien und Leistungsabweichungen.

#### Zukunftsfähig

Digitale Modelle auf Maschinenebene sind bereit für Simulation und fortgeschrittene Optimierung.

> "Wir haben aufgehört, kaputte Maschinen zu reparieren. Wir haben angefangen, zu verhindern, dass sie kaputtgehen."

Dieses Projekt demonstrierte, dass vorausschauende Wartung der schnellste und risikoärmste Weg zu messbarem ROI in der braunen diskreten Fertigung ist.