{"id":26712,"date":"2021-10-13T09:10:12","date_gmt":"2021-10-13T07:10:12","guid":{"rendered":"https:\/\/ak-online.de\/?p=26712"},"modified":"2023-11-22T13:11:33","modified_gmt":"2023-11-22T12:11:33","slug":"produktionsfeinplanung-ki","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ak-online.de\/de\/produktionsfeinplanung-ki\/","title":{"rendered":"KI in der Produktionsfeinplanung: Bessere Ergebnisse, geringerer Aufwand"},"content":{"rendered":"

<\/b><\/span>KI in der Produktionsfeinplanung? Digitalisierung ist kein Selbstzweck. Es muss ein Nutzen dahinter stehen. Potenziale sind immer dann gegeben, wenn durch den Einsatz der Digitaltechnik Prozesse automatisiert, manuelle und kognitive T\u00e4tigkeiten also ersetzt werden k\u00f6nnen. Im Ergebnis laufen diese Prozesse dann nicht nur schneller und weniger aufwendig ab, sondern erzielen auch noch eine deutlich bessere Ergebnisqualit\u00e4t. Dies kann man zumindest f\u00fcr die Produktionsfeinplanung behaupten.<\/p>\n

Status Quo<\/b><\/h3>\n

Betrachtet man die gro\u00dfen und mittelst\u00e4ndischen Unternehmen, so hat die Digitalisierung bereits in fast allen Bereichen Einzug gehalten. Allerdings ist der Grad der Digitalisierung sehr unterschiedlich, das hei\u00dft, dass in einigen Bereichen die Prozesse weitgehend digital und damit automatisiert ablaufen (z.B. Finanzen und Controlling), in anderen Bereichen aber immer noch ein sehr hoher Anteil an manuellen T\u00e4tigkeiten besteht (z.B. Produktion, Einkauf, Disposition).<\/p>\n

Smarte Algorithmen mit KI automatisieren die Produktionsfeinplanung<\/strong><\/h3>\n

Auch die Produktionsplanung und insbesondere die Produktionsfeinplanung werden in der Praxis nur zu einem geringen Grad durch Digitaltechnik und KI unterst\u00fctzt. Zwar gibt es zahlreiche Systeme, die hier unterst\u00fctzen k\u00f6nnen, aber die Nutzung der Systeme scheitert zum einen h\u00e4ufig daran, dass die Systeme selbst schon so komplex und dadurch intransparent sind, dass sie kaum von einem Menschen bedient werden k\u00f6nnen. Oft h\u00f6ren wir die Antwort der Planer und Fertigungssteuerer, dass die Ergebnisse nicht nachvollziehbar, nicht optimal oder gar falsch sind. \u201eDa mache ich das doch besser selbst\u201c \u2013 also manuell, hei\u00dft es dann.<\/p>\n

Zum anderen k\u00f6nnen selbst diese komplexen Systeme die Komplexit\u00e4t der Produktion heute noch immer nicht hinreichend abbilden. Im Produktionsbetrieb existieren beispielsweise zahlreiche Restriktionen wie Personal-, Material oder Werkzeugverf\u00fcgbarkeit, die manche Planung schnell obsolet machen kann. Weiterhin sind auch die Freiheitsgrade der Planung abzubilden wie beispielsweise Alternativressourcen und -materialien. Will man nun eine Reihenfolgeplanung mit Ber\u00fccksichtigung aller Restriktionen und Freiheitsgrade abbilden, ergibt ein nach menschlichem Ermessen nicht mehr beherrschbarer L\u00f6sungsraum. Die Vielzahl der L\u00f6sungsm\u00f6glichkeiten kann nicht \u201amal so eben\u2018 einfach durchgerechnet werden, da hierf\u00fcr noch immer nicht gen\u00fcgend Rechenleistung in vertretbarer Zeit zur Verf\u00fcgung steht.<\/p>\n

\"Hill<\/span><\/p>\n

\u00dcber Hill Climbing Algorithmen werden lokale Optima gesucht<\/p>\n

Der L\u00f6sungsweg mit KI zur Produktionsfeinplanung<\/b><\/h3>\n

Um diesem Dilemma zu entkommen, m\u00fcssen Feinplanungstools auf smarten Algorithmen aufbauen. Mit einer solchen KI-gest\u00fctzten Produktionsfeinplanung lassen sich erhebliche Verbesserungen erzielen, was sowohl das Management der Restriktionen als auch Freiheitsgrade betrifft. Die Leistung der KI ist es dabei, den schier endlosen L\u00f6sungsraum sehr schnell auf vergleichsweise wenige m\u00f6gliche Planungsoptima zu reduzieren. Dabei werden iterativ nur geringf\u00fcgige \u00c4nderungen an der aktuellen L\u00f6sungsvariante vorgenommen; dies solange, bis sich keine Verbesserung mehr ergibt. Anschlie\u00dfend wird eine deutlich andere L\u00f6sungsvariante gew\u00e4hlt, um erneut ein lokales Optimum zu ermitteln.<\/p>\n

Hinterlegt wird hierzu ein sogenannter Hill Climbing Algorithmus. Dieses heuristische Optimierungsverfahren findet seine Analogie beim Bergsteiger, der seine Schritte m\u00f6glichst steil bergauf lenkt. Geht es nach allen Richtungen nur noch nach unten, ist er auf einem Gipfel angekommen. Jeder einzelne Gipfel wird bez\u00fcglich seiner G\u00fcte bewertet und, falls dieser h\u00f6her und damit besser ist, als die bis dahin beste L\u00f6sung, wird er als Optimum \u00fcbernommen. Dabei ist es von besonderer Bedeutung, die richtigen Bewertungskriterien f\u00fcr die L\u00f6sungen zu definieren und \u00fcber Algorithmen in Form von sogenannten Score-Funktionen abzubilden. Jede untersuchte L\u00f6sung wird also anhand ausgew\u00e4hlter Kriterien wie beispielsweise Termineinhaltung und Produktivit\u00e4t bewertet und \u00fcbernommen oder verworfen.<\/p>\n

Ideal positionieren l\u00e4sst sich ein solcher KI-gest\u00fctzte Optimierungslauf hinter einen klassischen MRP-Lauf, wie ihn jedes konventionelle ERP-System bietet. Bei solchen MRP-L\u00e4ufen werden in der Regel n\u00e4mlich keine Verf\u00fcgbarkeiten gepr\u00fcft, d.h. die Terminierung wird rein bedarfsorientiert vollzogen \u2013 egal ob die Maschine, das Werkzeug oder das Material zu dem Zeitpunkt verf\u00fcgbar ist oder nicht. Dies bedeutet f\u00fcr den KI-basierten Optimierungslauf, dass die Reihenfolgen nicht nur auf Basis der verf\u00fcgbaren Maschinenkapazit\u00e4t zu ermitteln sind. Es sind vielmehr auch die verf\u00fcgbaren Materialien, Werkzeuge und Hilfsmittel dynamisch zu allokieren und wieder freizugeben.<\/p>\n

Bei einem Materialengpass w\u00fcrde der Disponent beispielsweise das verf\u00fcgbare Material gegebenenfalls auf mehrere Auftr\u00e4ge aufteilen, sodass mehrere Kunden mit ersten Mengen beliefert werden k\u00f6nnen. Auch dieser Mechanismus stellt einen Freiheitsgrad dar, den moderne Feinplanungstools heute automatisch ber\u00fccksichtigen sollten. Das KI-System sollte folglich eigenst\u00e4ndig entscheidet k\u00f6nnen, ob und wann Materialien aufgeteilt und die Auftr\u00e4ge gesplittet werden m\u00fcssen. Trotz massiv erweiterter Funktionalit\u00e4t gegen\u00fcber konventionellen PP\/DS-Tools lassen sich hier bereits weitere Grenzen der Automatisierung erkennen, denn niemand kann einem Fertigungssteuerer das Menscheln \u00fcbel nehmen, wenn der eine Kunde dem anderen rein emotional bevorzugt wird.<\/p>\n

 Den Umgang mit den Freiheitsgraden aber am Gesamtoptimum auszurichten und diesen Prozess voll zu automatisieren macht jedoch extrem viel Sinn, da man so bessere Ergebnisse bei geringerem Zeitaufwand erzielt, sodass man sich exakt auf solche Sonderregelungen konzentrieren kann, die man eben nicht automatisieren kann. Und genau an diesem Punkt kommt man auch von der Theorie in die Praxis.<\/p>\n

Effekte auf Produktivit\u00e4t, R\u00fcstzeiten und Termintreue<\/h3>\n

\"Produktivit\u00e4t<\/span><\/p>\n

Steigerung der Produktivit\u00e4t durch den Einsatz von KI<\/p>\n

\"Verringerung<\/span><\/p>\n

R\u00fcstzeiten werden nachhaltig reduziert<\/p>\n

\"Bessere<\/span><\/p>\n

Die Termintreue kann durch KI signifikant gesteigert werden<\/p>\n

Von der Theorie in die Praxis<\/b><\/h3>\n

Nichts ist n\u00e4mlich so sicher wie eine St\u00f6rung im Produktionsbetrieb. Materialien k\u00f6nnen Qualit\u00e4tsprobleme haben, Maschinen k\u00f6nnen ausfallen oder das Personal wird kurzfristig krank. Dies kann auch ein KI-System nicht exakt vorausplanen. Treten die St\u00f6rungen aber auf, muss vor Ort im Shopfloor reagiert und improvisiert werden, um die Kosten m\u00f6glichst gering zu halten. Im zweiten Schritt sollten aber die St\u00f6rgr\u00f6\u00dfen schnellstm\u00f6glich dem KI-System bekannt gemacht werden \u2013 zum Beispiel durch Einplanung einer Maschinenreparatur sowie durch Anpassung der Material- und Personalverf\u00fcgbarkeit \u2013 und ein neuer Optimierungslauf gestartet werden. Kurze Zeit sp\u00e4ter gibt es dann n\u00e4mlich wieder einen optimierte Reihenfolgeplanung f\u00fcr den gesamten Produktionsbereich. Es bedarf also einer gewissen \u00dcbung, das KI-Feinplanungstool in den t\u00e4glichen Arbeitsalltag zu integrieren.<\/p>\n

Aus dieser Anforderung wird deutlich, dass der Anspruch einer KI-gest\u00fctzten Produktionsfeinplanung f\u00fcr die Umsetzbarkeit in die Praxis durchaus hoch ist, um auch die Akzeptanz der Fertigungssteuerer zu erreichen \u2013 zumal das Zustandekommen der Ergebnisse nicht mehr im Detail nachvollziehbar ist. Anhand von Score-Funktionen lassen sie sich aber gut beurteilen. Passt also die Termineinhaltung und ist die Produktivit\u00e4t zufriedenstellend, steht der Einf\u00fchrung einer KI-basierten Produktionsfeinplanung nichts im Wege. Zeigt die t\u00e4gliche Praxis dann, dass die Ergebnisse erfolgreich angewendet werden k\u00f6nnen, steigt das Vertrauen in die L\u00f6sung konstant.<\/p>\n

Nach einer Pilotphase wird dann eine \u00dcberpr\u00fcfung der Feinplanungsergebnisse nicht mehr erforderlich. So zumindest die ersten Erfahrungen bei der Einf\u00fchrung des neuen KI-basierten Feinplanungsmoduls DISKOVER SCO DS<\/a> der Firma SCT GmbH, das derzeit bei ersten Kunden implementiert wird. Die Installation \u00e4hnelt dabei einem Supervisor: Die Ergebnisse der neuen Feinplanung, die auf die Daten des MRP-Laufs zur\u00fcckgreift, wird jeden Morgen an das ERP-System zur\u00fcckgespiegelt und von dort aus an die Arbeitspl\u00e4tze zur Fertigungssteuerung gesendet.<\/p>\n

Die Spezialisten im Shopfloor und die Fertigungssteuerer sind von der gegen\u00fcber konventioneller PP\/DS-Systemen deutlich besseren Planungsqualit\u00e4t begeistert. Der Produktionsablauf ist nun deutlich reibungsloser, was zur Entlastung im Shopfloor f\u00fchrt. Auch die Fertigungssteuerer haben durch die sehr gute Unterst\u00fctzung des Systems deutlich mehr Zeit f\u00fcr St\u00f6rungsbeseitigung und -vermeidung.<\/p>\n

Ausblick zu KI in der Produktionsfeinplanung<\/h3>\n

Da sich der Aufwand f\u00fcr Einf\u00fchrung und Betrieb eines solchen Systems sehr schnell durch den immensen Nutzen amortisiert, werden KI-basierte Feinplanungssysteme voraussichtlich schnell an Marktbedeutung gewinnen und bisherige konventionelle PP\/DS-Systemen disruptiv vom Markt verdr\u00e4ngen. Ihr Einsatz eignet sich \u00fcbrigens nicht nur f\u00fcr gro\u00dfe Fertiger sondern vor allem auch f\u00fcr den Mittelstand.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

KI in der Produktionsfeinplanung? Digitalisierung ist kein Selbstzweck. Es muss ein Nutzen dahinter stehen. Potenziale sind immer dann gegeben, wenn durch den Einsatz der Digitaltechnik Prozesse automatisiert, manuelle und kognitive T\u00e4tigkeiten also ersetzt werden k\u00f6nnen. Im Ergebnis laufen diese Prozesse dann nicht nur schneller und weniger aufwendig ab, sondern erzielen auch noch eine deutlich bessere<\/p>\n","protected":false},"author":26,"featured_media":30231,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1585,1577,1578],"tags":[],"class_list":["post-26712","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitale-transformation","category-planung-disposition","category-produktion-fertigung"],"acf":[],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t