Fehlentscheidungen in Prozessoptimierung und Einkauf durch unzureichende Lot-Genealogie-Daten

Definition

Omron erläutert, dass Traceability-Systeme durch detaillierte Erfassung von Prozess- und Testdaten pro Los eine tiefgehende Analyse des Produktionsprozesses ermöglichen und Problemstellen identifizieren helfen.[3] Ohne solche Daten ist es schwer, z.B. eine bestimmte Maschine oder einen Lieferantenlos als Hauptursache für Defekte zu erkennen; Hersteller reagieren dann mit breiten, teuren Maßnahmen (z.B. breitem Lieferantenaustausch, generellen Prozessverschärfungen), die nicht zielgerichtet sind. Im Halbleiter- und Elektronikbereich mit ohnehin niedrigen Yields betont Omron, dass datengetriebene Traceability besonders wichtig ist, um Yield-Verluste zu minimieren.[3] Balluff und andere beschreiben, dass durch durchgängige Traceability Carrier-Positionen und Prozessdaten in Echtzeit dokumentiert werden können, was gezieltes Eingreifen ermöglicht.[7] LOGIC-basiert führt das Fehlen solcher granularen Daten typischerweise zu 1–2 % unnötigen Mehrkosten auf Material- und Prozesskosten (z.B. durch übervorsichtige Sicherheitsmargen, unnötige zusätzliche Tests, ungezielte Lieferantensperren). Bei Material- und Prozesskosten von AUD 30–80 Mio. p.a. ergibt sich ein potenzieller Verlust von AUD 0,3–1,6 Mio. pro Jahr.

Why This Matters

The Pitch: Hersteller von erneuerbaren Energie-Halbleitern in Australia 🇦🇺 verlieren jährlich geschätzt 1–2 % ihrer Material- und Prozesskosten (Hunderttausende bis Millionen AUD), weil sie ohne vollständige Lot-Genealogie falsche Schlüsse über Ausfallursachen ziehen. Eine datengetriebene Traceability-Lösung ermöglicht präzises Yield-Engineering und vermeidet Fehlinvestitionen.

Affected Stakeholders

Head of Operations, Head of Supply Chain, Procurement Manager, Yield / Process Engineering Manager, Data & Analytics Lead / MES Owner

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