Vier Schritte zur Implementierung von KI in der Produktions- und Terminplanung

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Wie schnell Sie Künstliche Intelligenz (KI) in die Produktionsplanung einführen können, hängt von der digitalen Reife und Datenkultur des Unternehmens ab. Unserer Erfahrung nach umfasst der gesamte Prozess vier Hauptschritte: einen organisierten Fabrikkalender, einen richtigen Plan, genaue Simulationen und schließlich den heiligen Gral jedes Fertigungsunternehmens – die automatisierte Produktions- und Terminplanung.

Aufgrund unserer reichen Erfahrung mit der Implementierung von betriebsbereiter KI und digitalen Zwillingen in der MOE- und der DACH-Region möchten wir betonen, dass deren Einführung kein Kinderspiel ist. Es erfordert einen gewissen digitalen Reifegrad und eine entsprechende Datenkultur im Unternehmen sowie Veränderungen in organisatorischen Prozessen, wenn diese nicht darauf ausgelegt sind, einen optimalen Arbeitsablauf zu gewährleisten.

Die letzten 10 % bleiben den Menschen

Um Ihnen dabei Orientierung und Unterstützung zu geben, haben wir für Sie alle notwendigen Schritte zusammengestellt, die Sie zur automatisierten Produktionsplanung führen. Die Praxis zeigt, dass auch bei der Implementierung von KI-Lösungen die letzten 10 % wohl immer dem Menschen überlassen bleiben. Sie kennen die Dynamik der aktuellen Bedürfnisse und Entscheidungen des Unternehmens und bringen einen geschäftlichen Kontext in die Planung ein, der in IT-Systemen nicht erfasst und sichtbar ist.

Kleine Siege für die Motivation

Der Implementierungsprozess soll die digitalen Kompetenzen der Nutzer schrittweise aufbauen, das Vertrauen in die KI stärken und die Nutzer durch kleine Erfolge im Prozess motivieren. Dies steht im Gegensatz zum traditionellen Implementierungsprozess, der sich auf die kleinen Aufgaben konzentriert, ohne das große Ganze im Auge zu behalten.

Schritt #1 – Fabrikkalender

Der Fabrikkalender stellt das Grundgerüst einer Fabrik dar, auf dem wir einen digitalen Zwilling erstellen und ist die Grundlage für Vorhersagen auf Basis von Daten aus MES- und ERP-Systemen. Der erste notwendige Schritt ist also ein geordneter Fabrikkalender im ERP-System, der alle Schichten, Maschinen und Personalkapazitäten enthält. Wenn das Unternehmen aus irgendeinem Grund nicht darüber verfügt, kann es mit der Verwaltung des Fabrikkalenders in der Qlector LEAP-Lösung beginnen.

Schritt #2 – Der Richtige Plan

Der zweite Schritt bezieht sich auf den richtigen Plan, der alle geplanten Arbeitsaufträge und Bestände enthält. Die Arbeitsaufträge müssen so organisiert werden, dass sie die tatsächliche Situation in der Werkstatt widerspiegeln. Ähnlich wie beim Fabrikkalender können Unternehmen für diesen Schritt die Qlector LEAP-Lösung anstelle von ERP verwenden. Mit unserer manuellen Plantafelfunktion können Planer den Plan einfach bearbeiten, indem sie Arbeit und geplante Aufträge per Drag-and-Drop verschieben und Änderungen in ERP zurückschreiben. Ein vorbereiteter Plan wird automatisch an einen Schichtleiter weitergegeben, um die Mitarbeiter zu organisieren und die Schichten in der Werkstatt einzuteilen.

Schritt #3 – Genaue Simulation

Sobald der Plan erstellt ist, können wir mit Produktionssimulationen und Produktionsvorhersagen beginnen. Wichtig ist, dass die Vorhersagen realistisch sind und wir sie gemeinsam mit den Nutzern verifizieren können – ob das, was wir vorhergesagt haben, tatsächlich eingetreten ist. Wir führen Benutzer durch den Prozess, Vertrauen in KI und Vorhersagen aufzubauen. Wir befähigen sie zu einem systematischen Abgleich von Vorhersagen und Realisierung.

Automatische Stammdatenpflege durch digitalen Zwilling

In diesem Schritt baut die KI bereits einen digitalen Zwilling der gesamten Fabrik. Wenn wir den alten Weg mit dem neuen Weg vergleichen, sehen wir, dass jetzt viel Zeit und Energie gespart wird, weil sich die KI um die Stammdaten kümmert. Der digitale Zwilling lernt nämlich, was die realistische Zeit für Werkzeugwechsel/Werkzeugreinigung ist, den Beginn und das Ende des Arbeitsauftrags in Echtzeit, was die tatsächliche Ausfallzeit oder Ausschuss ist usw.

Vor der Implementierung von KI war die Stammdatenpflege eine sich wiederholende und manuelle Aufgabe, die viele Ressourcen beanspruchte und nicht oft genug durchgeführt wurde. Gleichzeitig hängen alle Produktionsprozesse von ihnen ab, sodass ihre Qualität und Verfügbarkeit wichtige Erfolgsfaktoren sind.

Schritt #4 – Automatische Planung

Produktionszeiten stimmen, haben wir den digitalen Zwilling der Fabrik tatsächlich validiert. Und so kamen wir zum letzten Schritt, der automatischen Planung. Unsere Erfahrung zeigt, dass die Gewinnerkombination zu 90 % aus künstlicher Intelligenz besteht und die letzten 10 % immer noch in den Händen von Menschen liegen, die aktuelle Geschäftsanforderungen und Entscheidungen berücksichtigen und einen bestimmten Arbeitsauftrag einfach per Drag-and-Drop verschieben können.

Die OEE ist um mindestens 5 % höher!

Wenn wir die beschriebenen Schritte der digitalen Reife und der schrittweisen Einführung von KI in die Produktions- und Terminplanung verfolgen, können wir letztendlich die Anzahl der Planer halbieren, eine um mindestens 5 % höhere OEE erreichen und die Lagerbestände deutlich reduzieren.

Vom Endprodukt zum Rohstoff

Somit folgen wir dem „Pull“-Prinzip – vom Endprodukt zum Rohstoff. Für jedes Fertigungsunternehmen ist es entscheidend, eine Liefergenauigkeit von mindestens 95 % zu erreichen. Das Endprodukt, das wir dem Kunden liefern müssen, ist also der beste Ausgangspunkt.

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