Advanced Planning & Scheduling
Naturanaloge Optimierungsalgorithmen in der Feinplanung
Die Produktionsplanung stellt viele mittelständische Unternehmen vor immer größere Herausforderungen. Diese liegen beispielsweise in einer variantenreichen Einzel- und Kleinserienfertigung, hohen Fertigungstiefen und großer Teilevielfalt begründet. Dabei kann eine IT-gestützte Produktionssteuerung zur Verbesserung der Fertigungsabläufe beitragen und helfen, Reaktionszeiten bei Störungsfällen zu verkürzen.
Klassische Enterprise Resource Planning Software (ERP) verfügt häufig nur über eingeschränkte Fähigkeiten zur Planung, Steuerung und Optimierung von Fertigungsabläufen, auch wenn die Systeme in der Regel einen Großteil der dafür benötigten Daten vorhalten. Oft wird daher auf eine manuelle Steuerung der Produktion zurückgegriffen, beispielsweise mithilfe von einfachen Prioritätsregeln wie der Planung nach Lieferterminen oder Auftragsprioritäten. Die Fertigungssteuerung ohne die Verwendung professioneller Softwarewerkzeuge stößt jedoch bei hoher Kapazitätsauslastung schnell an ihre Grenzen, was nicht selten zu Problemen in den Abläufen und der Einhaltung von zugesagten Lieferfristen führt. Unvorhersehbare Ereignisse wie Maschinenstörungen, ungeplante Rüst- und Bearbeitungszeiten oder mangelnde Materialverfügbarkeit sorgen für zusätzliche Brisanz. Viele mittelständische Unternehmen benötigen daher IT-Lösungen mit erweiterten Funktionen für die Produktionsfeinplanung. Eine Möglichkeit ist die Integration einer Lösung aus dem Bereich Advanced Planning & Scheduling (APS). Entsprechende Anwendungen oder Softwaremodule ergänzen ERP-Systeme um Planungswerkzeuge zur Umsetzung konsistenter und kapazitätsgeprüfter Ablaufpläne in der Fertigung. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Produktionsplanung unter verschiedenen Zielsetzungen
Ein Merkmal von APS-Lösungen ist die Möglichkeit, Fertigungsabläufe unter verschiedenen Zielstellungen zu planen und zu optimieren. Neben der Einhaltung von Lieferterminen und der Reduzierung von Beständen sind insbesondere kurze Durchlaufzeiten bei gleichzeitiger Erhöhung der Kapazitätsauslastung wichtige Ziele, gleichwohl sie in Konflikt zueinander stehen. Dieser Widerspruch ist bekannt als das Dilemma der Ablaufplanung: Für eine hohe Auslastung der Maschinenkapazitäten ist ein gewisser Auftragsbestand notwendig. Dieser stellt sicher, dass für jede Ressource ein ausreichender Arbeitsvorrat bereitsteht. Steigen die Bestände allerdings zu stark an, erhöhen sich aufgrund von Wartezeiten die Auftragsdurchlaufzeiten zum Teil erheblich. Eine Bestandssenkung kann die Durchlaufzeiten zwar verringern, es stellt sich jedoch auch schnell eine sinkende Auslastung der Maschinen ein, da zu wenige Aufträge im System vorhanden sind. Ein ausgewogener Kompromiss dieser Ziele der Bestandssteuerung kann die Leistung des Produktionssystems deutlich steigern – eine erheblich bessere Termineinhaltung ist die Folge, wie in der Grafik oben zu sehen ist.
APS-Systeme setzen für die Planung häufig heuristische Optimierungsalgorithmen ein, wie beispielsweise evolutionäre Algorithmen oder lokale Suchverfahren. Diese Methoden sind im Stande, mithilfe von Simulationen den Fertigungsablauf schrittweise entsprechend der vorgegebenen Ziele zu verbessern. Die Zielstellungen können zumeist flexibel modelliert und an aktuelle Erfordernisse angepasst werden. So kann beispielsweise eine nach Auftragspriorität gewichtete Termineinhaltung den Produktionsplan bestimmen. Gleichzeitig lassen sich Ereignisse und Störungen im Fertigungsablauf in die Planung und Optimierung einbeziehen, um mögliche Lösungsvorschläge für Engpässe zu ermitteln. Die Adaption solcher Algorithmen für die Anforderungen an Produktionsplanung und -steuerung lässt sich durch den Einsatz Genetischer Algorithmen erreichen. Dieses naturanaloge Optimierungsverfahren überträgt grundlegende Ideen der Evolution auf die Ablaufplanung. Genetische Algorithmen haben sich in der Wissenschaft für viele kombinatorische Optimierungsprobleme als überraschend leistungsfähig erwiesen und erzielen in der Kapazitätsplanung sehr gute Resultate.
Bild: Autor Dipl.-Wirt.-Inf. Sascha Häckel. Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Agile Reaktion auf unvorhergesehene Ereignisse
Heuristische Methoden in der Produktionsplanung versuchen, in einer sich ständig ändernden Situation, Produktionsabläufe bestmöglich an die zu erfüllenden Ziele anzupassen. Aufgrund der Dynamik und Agilität dieser Algorithmen stehen einer hohen Planungsqualität deshalb auch häufige Umplanungen gegenüber, sodass mit jedem Planungslauf teils große Änderungen in den Bearbeitungsreihenfolgen notwendig werden. Diese agile Reaktion seitens der Planung auf beispielsweise unvorhergesehene Ereignisse und Störungen muss für gute Ergebnisse folglich auch in den realen Abläufen der Produktion umgesetzt werden. Diese organisatorische Aufgabe stellt eine weitere Herausforderung dar, welche insbesondere mittelständische Unternehmen aufgrund ihrer flexiblen Strukturen meist gut bewältigen können. Die Qualität und die Genauigkeit der Produktionsplanung hängen stark von der Verfügbarkeit konsistenter, umfassender und aktueller Daten ab, die als Planungsgrundlage benötigt werden. Diese Daten umfassen nicht nur die Fertigungsaufträge mit Arbeitsplänen, Stücklisten, Planzeiten und Lieferterminen sowie die betrieblichen Ressourcen inklusive der Schichtpläne und Personalqualifikationen. Zusätzlich sind auch aktuelle Rückmeldedaten aus der Betriebsdatenerfassung und Informationen über Verzögerungen oder Änderungen von Abläufen wie beispielsweise durch Maschinenausfälle notwendig.
Die Bereitstellung dieser Daten stellt insbesondere kleine und mittlere Unternehmen mit schlanken IT-Strukturen vor ein weiteres Problem: Es muss nicht nur sichergestellt sein, dass die notwendigen Daten informationstechnisch vorhanden und zeitnah gepflegt werden, sondern sie müssen auch im APS-System zur Verfügung stehen. Dies erfordert eine klare Definition des Informationsflusses im Unternehmen und organisatorische Rahmenbedingungen zu dessen Umsetzung. Die Planungsdaten für das APS-System werden häufig über Schnittstellen zu einem Datawarehouse ausgetauscht, welches die Daten aus verschiedenen Informationssystemen zusammenführt. Eine sinnvolle Alternative dazu stellen integrierte Lösungen aus ERP- und APS-Systemen dar. Diese Systemintegration bietet den Vorteil einer maßgeschneiderten Lösung zur übergreifenden Planung der Fertigungsprozesse mit einer gemeinsamen Datenhaltung und -pflege.
