Digitale Planung Produktionsfeinplanung: Warum kompliziert, wenn es einfach geht?

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Produktionsfeinplanungssysteme sollen oberhalb von MES den Einsatz von Material, Mensch und Maschinen so planen, dass Aufträge pünktlich und effizient abgearbeitet werden. Künstliche Intelligenz tritt nun an, diese Planungsaufgabe automatisiert zu optimieren.

Wenn man an einer Werkbank alle Aufträge manuell fertigt, dann kann man sie nach Auftragseingang abarbeiten, LIFO-Prinzipien (last in first out) umsetzen oder aber auch wichtigere Kunden schneller bedienen. Man kann auch das, was einem leichter von der Hand geht, sofort machen und kompliziertere Dinge in Zeiten umsetzen, wo Ruhe herrscht und die Konzentration am höchsten ist.

Bereits an dieser Werkbank fängt also schon die einfachste Form der Feinplanung an. Diese wird logischerweise mit zunehmender Industrialisierung deutlich komplexer und der Planungsaufwand steigt mit dem Trend hin zur Industrie-4.0-Fabrik, die zunehmend in Losgröße 1 fertigen will, exponentiell an. Man will ja nicht für jeden Einzelauftrag umrüsten. Zwar arbeiten die Maschinen- und Anlagenbauer auch an Lösungen, die hierfür die erforderliche Flexibilität bieten. Wenn man aber die Losgröße 1 des einen Auftrags mit der eines zweiten kombinieren kann, dann ist das immer noch besser.

Simulation

Wie Fabriksimulation die pünktliche Lieferung sichert

Die Komplexität nimmt zu

Mit Hunderten Mitarbeitern, Tausenden Kunden und zigtausend Artikeln, die zur rechten Zeit am rechten Ort ankommen müssen, ist die Entscheidung, was nun zu welcher Zeit und auf welcher Maschine abgearbeitet werden soll, alles andere als eine triviale Aufgabe.

Es gilt, bei begrenzten Ressourcen eine optimale Balance zu finden zwischen Maschinenbelegung und bester Liefertreue. Durchlaufzeiten müssen reduziert werden, Engpassressourcen identifiziert und optimal ausgelastet werden – dies unter Berücksichtigung der Tatsache, dass auch Mensch und Material verfügbar sein müssen, um den Auftrag zu fertigen. Selbst wenn alles in Fließfertigung ohne Stau in Kettenreaktion ablaufen kann und keine Mitarbeiter krank werden, Maschinen ausfallen oder Lieferanten verspätet liefern, ist leicht zu erkennen, dass Unternehmen ausgeklügelte Produktions- und Feinplanungstools an die Hand gegeben werden müssen, um komplexe Zusammenhänge möglichst einfach handhabbar zu machen. Mit Plantafeln zur Maschinenbelegung ist das in vielen Fällen nicht mehr zu bewerkstelligen, erst recht nicht bei im Vorfeld nicht vorhersehbaren Ereignissen. Hier kommen Produktionsfeinplanungssysteme – kurz auch PP/DS (Product Planning and Detailed Scheduling) genannt – ins Spiel.

Herausforderung: Überblick behalten

Software unterschiedlichster Güte und Komplexität hat sich für die Produktionsfeinplanung deshalb schon lange etabliert. Das Angebot beginnt bei vergleichsweise einfachen Gantt-Chart-Lösungen zur Projektplanung mit Vorgänger- und Nachfolgerplanung von Arbeitsgängen auf Basis von Excel und reicht bis hin zu komplexesten PP/DS-Systemen, in denen wirklich jeder Parameter individuell eingestellt werden kann – vom Ressourcenkalender bis hin zu Arbeitsvorgängen mit Stück-, Rüst- und Übergangszeiten sowie von Split- und Kostenparametern bis hin zu Übergabemengen und Taktzeiten. Je detailreicher unterschiedlichste Parameter dabei gesetzt werden können, desto feingliedriger kann geplant werden und desto besser lässt sich die Feinplanung letztlich einstellen.

Konkurrierende Ziele machen es nicht leichter

Die Vielzahl der Parameter lässt aber schnell erkennen, dass trotz aller Potenziale digitaler Feinplanungstools kaum ein Fertigungsfeinplaner alle Unternehmensziele ausgewogen berücksichtigen kann, um das Gesamtoptimum aus Produktionskosten, Durchlaufzeiten und pünktlicher Lieferung stets im Auge zu haben.

Die Ergebnisse in der bisherigen täglichen Praxis lassen sich zwar sehen und sie fühlen sich auch gut an, denn wenn man einen kritischen Prozess erkennt, kann man gegensteuern und hat augenscheinlich auch alles im Griff. Dennoch ist es verständlich, dass die schiere Anzahl der möglichen Parameter so komplex ist, dass trotz aller bisherigen Hilfsmittel in der Regel nur ein akzeptables aber kein optimales Ergebnis erreicht werden konnte.

Wer dies zum Ziel hatte, musste zwangsläufig beim Einsatz bisheriger Systeme scheitern. Das liegt nicht zuletzt daran, dass die einfacheren Systeme zu pauschal und damit aus der Hüfte heraus planen und die leistungsfähigen Systeme auf der anderen Seite schon so aufwendig, komplex und dadurch intransparent geworden sind, dass sie kaum mehr von einem Menschen bedient werden können. Oft sind die Ergebnisse für Planer und Fertigungssteuerer dann nicht mehr nachvollziehbar und erscheinen suboptimal oder gar falsch. „Da mache ich das doch besser selbst“ – also manuell, heißt es dann.

Prozessautomatisierung

Plattform unterstützt bei der Planung bis hin zur Fertigung

Klassische Berechnungsmethoden zwingen Server in die Knie

Zum anderen können selbst diese mächtigen Systeme die hohe Komplexität der Produktion heute noch immer nicht hinreichend abbilden. Soll nämlich eine Reihenfolgeplanung unter Berücksichtigung wirklich aller möglichen Restriktionen und Freiheitsgrade abgebildet werden, ergibt sich ein – nach menschlichem Ermessen – nicht mehr beherrschbarer Lösungsraum. Die Vielzahl der sich daraus ergebenden Lösungsmöglichkeiten kann zudem auch nicht mehr mit klassischen Methoden „mal so eben“ durchgerechnet werden. Noch immer steht hierfür nicht genügend Rechenleistung zur Verfügung.

Künstliche Intelligenz löst Dilemma der Feinplanung

Diesem Dilemma bei der Feinplanung versuchen nun Unternehmen wie die SCT GmbH aus Herzogenrath bei Aachen mit Künstlicher Intelligenz zu begegnen. Ein entsprechendes PP/DS-Modul optimiert hierzu das Zusammenspiel von Materialien, Kapazitäten und Aufträgen auf Basis moderner Heuristiken und Metaheuristiken aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz.

Das Ziel ist es, Kapazitätsauslastung, Durchsatz, Termintreue und Produktivität bei Einplanung der einzelnen Auftragsarbeitsgänge zu optimieren. Das Modul orchestriert unter anderem Ressourcenverfügbarkeiten, Splitfaktoren, Kostenparameter, Taktzeiten sowie Werks- und Schichtkalender. Kunden sollen von einem leistungsfähigen PP/DS-System profitieren, das effizienter als konventionelle PP/DS-Lösungen plant, was zu besseren und praktikableren Ergebnissen führt. Trotz KI-Technologie positioniert sich das neue System aber auch unterhalb der Preisklasse bislang verfügbarer PP/DS-Systeme.

Das Ergebnis: Die oft als zu teuer empfundene Produktions- und Feinplanung wird finanziell attraktiver. Produktivität, Termintreue und Durchsatz werden durch das neue PP/DS-Tool so optimiert, dass regelmäßig bessere Ergebnisse erzielt werden. Für Anwender bedeutet das geringere Personalkosten und bessere Kapazitätsauslastung sowie erhöhte Termintreue und Durchsatz.

Unterschiedliche Anwendungsszenarien

Anwendern stehen dabei drei unterschiedliche Methoden zur Verfügung, die jeweils anderen Nutzen bringen:

• 1. Sie setzen die vollautomatische integrierte Material-, Kapazitäts- und Auftragsfeinterminierung ein, um ohne weiteres Zutun eine KI-optimierte Produktions- und Feinplanung zu erhalten.

• 2. Sie planen Arbeitsvorgänge und Aufträge aus einer Plantafel heraus von Hand per Drag and Drop in das vorhandene Kapazitätsangebot ein.

• 3. Es ist möglich, gegen unbegrenzte Kapazität einzuplanen, um die aktuelle Auslastungssituation des Betriebs anschaulich darstellen zu können.

Digitaler Zwilling

Von der Simulation bis zur virtuellen Inbetriebnahme

Automatisierte Planung und Disposition als Ziel

KI-basierte Feinplanungstools werden durch ihre Integration in Dispositionsmanagementsysteme und Anbindung an MES-Lösungen auch zu wichtigen Meilensteinen auf dem Weg zu einer durchgängig automatisierten Planung und Disposition der gesamten Supply Chain, denn Industrie-4.0-Fabriken und werksübergreifende virtuelle Fabriken müssen dispositiv optimal unterstützt werden. Andernfalls bleibt viel Potenzial der realen Big Data aus der Produktion ungenutzt.

* Dr. Bernd Reineke ist Geschäftsführer der Abels & Kemmner GmbH Supply Chain Engineers.

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