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Zukunft der Fertigung und fortlaufende Zusammenarbeit in der Lieferkette

“Ohne Daten sind Sie nur eine weitere Person mit einer Meinung”.

W. Edwards Deming.

In diesem Jahr haben wir an der Veranstaltung FutureMSCE teilgenommen, die Fachleute aus ganz Slowenien und dem Ausland im Bereich Lieferkettenzusammenarbeit zusammenbringt. Es war ein großartiger Kongress, und es gab viele Punkte, bei denen wir uns vorstellen konnten, einen Mehrwert zu schaffen, indem wir Probleme in der Lieferkette lösen. Mit diesen Beitrag möchten wir einige relevante Ideen vorstellen, Einblicke in unsere Vision geben und zeigen, wie wir Probleme mit unserer Plattform lösen.

Optimierung der Planung

Eines der wichtigsten Probleme, mit denen Unternehmen konfrontiert sind, ist eine genaue Planung: Je weniger Fehler bei der erwarteten Nachfrage auftreten, desto besser können wir den gesamten Prozess und die Infrastruktur optimieren und Bestände sowie damit verbundene Kosten reduzieren. Dies ist keine einfache Aufgabe, da wir aufgrund unvollkommener Informationen unter dem Peitscheneffekt leiden: Kleine Schwankungen auf Einzelhandelsebene können zu größeren Schwankungen in der Nachfrage auf Großhandelsebene führen. Falsche Nachfrageprognosen beeinflussen nicht nur die Lagerbestände, sondern führen manchmal direkt zu Verlusten, wenn angeforderte Materialien verderblich sind oder zu spezifisch sind, um wiederverwendet zu werden.


Wie jedes komplexe Problem kann auch dieses aus verschiedenen Blickwinkeln angegangen werden. Einer davon ist das vereinfachte Produktdesign durch Beachtung gemeinsamer Komponenten über Produkte hinweg sowie neu verfügbarer Komponenten. Wir können auch verfügbare Materialquellen und -standorte berücksichtigen, da dies Auswirkungen auf die gesamte Produktionskette hat und die Folgen der Auswahl richtig eingeschätzt werden sollten. Das Teilen gemeinsamer Komponenten, wo möglich, reduziert die Komplexität der Lagerbestände und führt zu geringeren Materialverlusten aufgrund nicht nachgefragter Produkte.


Ein wichtiger Faktor bei der Prognose ist der Horizont, für den wir vorhersagen: Normalerweise beobachten wir, dass je näher der Horizont ist, desto besser die Qualität der Vorhersage ist. Daher ist die Lieferleistung des Unternehmens (pünktlicher vollständiger Prozess) nicht mehr eine Qualität, die wir nur anstreben, um den Kunden zufriedenzustellen, sondern auch, um den Prognosehorizont zu verkürzen, was zu einer höheren Genauigkeit und Einsparungen führt.

optimization planning production planning scheduling

Bei der Bereitstellung eines Modells sind wir abhängig vom allgemeinen Kontext, branchenspezifischen Faktoren sowie von den verfügbaren Daten im Unternehmen. Aber insgesamt können gute Lösungen entwickelt werden, um Prognosen zu verbessern und Menschen in besonderen Fällen zu unterstützen, die nicht modelliert werden können.

Umwandlung von Arbeitsplätzen: Menschen bei der digitalen Transformation helfen

Während die Digitalisierung zunimmt und uns in Richtung Industrie 4.0 führt, werden die Arbeitsplätze möglicherweise nicht abnehmen, sondern sich die Anforderungen ändern. Mitarbeiter benötigen mehr analytische Fähigkeiten und eine breite Vision. Da sich wiederholende Aufgaben automatisiert werden, können sie sich möglicherweise breiteren Entscheidungsfindungen widmen, da eine einzige Person mehr Kontext hat, jedoch weniger Vorarbeit benötigt, um Informationen zu erhalten und Maßnahmen umzusetzen. Die Digitalisierung aller Fabrikaspekte kann zu neuen Rollen führen, wie z. B. dem Management und der Optimierung von Fähigkeiten, bei denen wir lernen, welche Fähigkeiten benötigt werden, wie sie am besten vermittelt oder gelehrt werden können und wie die optimalen Kombinationen von Fachkräften in den Produktionsplänen aussehen, um die Produktion und das Lernen insgesamt zu maximieren.

In Richtung intelligenter Fabriken

Intelligente Fabriken zielen darauf ab, ein digitales Abbild der physischen Realität zu haben, damit wir mögliche Szenarien modellieren und Optimierungen durchführen können, um Rückmeldungen an die physische Welt bezüglich der zu ergreifenden Maßnahmen zu geben (optimale Konfigurationen in Bezug auf Maschinen, Zeitpläne, Fähigkeiten, Layouts; Verbesserung der Bedarfsplanung usw.). Erkenntnisse werden durch Handlungen Realität. Daher sollte eine gute Plattform folgende Komponenten haben: eine Verbindung zwischen physischer Realität und digitalem Zwilling, normalerweise über verbundene Sensoren, die Echtzeitdaten liefern:

einen Motor, der verfügbare Daten verwendet und aussagekräftige Informationen, Empfehlungen und Maßnahmen ausgibt

  • Informationen können als Erkenntnisse aus Analysen und KI-Ansätzen dargestellt werden
  • Es muss gelernt werden, Erkenntnisse und Maßnahmen einander zuzuordnen, damit die besten Maßnahmen ergriffen werden können. Die Plattform sollte auch lernen, wer die Entscheidung über die Ausführung treffen sollte: Wenn es sich um einen Menschen handelt, wird eine Empfehlung ausgesprochen; andernfalls wird die Maßnahme nur mitgeteilt. In jedem Fall müssen Einblicke in die zum jeweiligen Zeitpunkt verfügbaren Daten und die Entscheidungsgründe bereitgestellt werden, die zur Empfehlung oder Durchführung der Maßnahme führen.
  • Da die Realität dynamisch ist, müssen die Kriterien kontinuierlich weiterentwickelt und überprüft werden, und die KI-Fähigkeiten der gesamten Plattform müssen ständig aktualisiert werden, um eine Veraltung und aus dieser resultierende Fehler zu vermeiden.

Die Möglichkeiten, die sich aus der Digitalisierung ergeben, sind unendlich, und große Gewinne werden erzielt, indem menschliche Kreativität auf diese cyber-physische Welt angewendet wird. Bei QLECTOR entwickeln wir intelligente Lösungen für die Industrie 4.0 und sind immer bestrebt, die besten Talente einzustellen und mit den besten Unternehmen zusammenzuarbeiten. Kontaktieren Sie uns, wenn Sie Interesse haben – wir würden uns freuen, von Ihnen zu hören!

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