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Produktionsfeinplanung entlastet

Künstliche Intelligenz hilft dem Planer

Die Planung der Produktion kann das Personal einige Zeit kosten. Warum also nicht eine künstliche Intelligenz einsetzen, um die Planer zu unterstützen? Auf diese Weise gelang es dem Verpackungs-Spezialisten Constantia Teich, die Termintreue zu erhöhen.

Bild: ©Felix Büchele/Felixfoto

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Constantia Teich deckt in der Produktion von Verpackungsmaterialien die gesamte Wertschöpfungskette ab – vom Walzen über Drucken und Veredeln bis zum fertigen Produkt. Pro Jahr verlassen rund eine Milliarde Quadratmeter Aluminiumfolie bzw. 65.000 Tonnen Verpackungsmaterial das Werk im österreichischen Weinburg. Das Unternehmen produziert Platinen für die Milchwirtschaft.Innerhalb der Constantia-Flexibles-Gruppe ist das Unternehmen zudem die umsatzstärkste Tochter und verfügt als einzige in der Gruppe über ein Folienwalzwerk. Die Kunden stammen aus der Molkereiwirtschaft, Lebensmittel-, Süßwaren-, Kaffee- und Tiernahrungsindustrie sowie aus der Pharmaindustrie. Des Weiteren beliefert Constantia Teich auch Schwesterunternehmen im eigenen Konzern.

Schlüsselanwendungen

Bei Constantia Teich werden sämtliche Prozesse analysiert, um Schlüsselanwendungen zu identifizieren und diese gemeinsam mit dem strategischen Partner Becos anhand einer Roadmap sukzessive umzusetzen. Eine dieser Schlüsselanwendungen ist im Rahmen des Order-Management-Prozesses die Auftragsplanung. Termintreue sei für das Unternehmen sehr wichtig, sagt Robert Birkner, Leiter Auftragsplanung bei Constantia Teich. Dafür betreibt Constantia Teich einen hohen Aufwand bei der Einplanung von Fertigungsaufträgen. „Insbesondere in der Feinplanung ist der Zeit- und Personalaufwand sehr hoch“, ergänzt Birkner. Die Maschinenkapazitäten werden über den gesamten Zeithorizont eines Auftrags abgeglichen. Die Grob- und Feinplanung greifen auf das gleiche System und die gleichen Aufträge zu.

Immer weniger Eingriffe nötig

Um den Aufwand zu reduzieren, nutzt Constantia Teich für die automatische Auftragsplanung ein KI-gestütztes Assistenzsystem von Becos. Dieser Planungsassistent kommt in der Endfertigung beim Bänderschneiden zum Einsatz. „Für das Schneiden stehen uns insgesamt 25 Einzelmaschinen zur Verfügung, die sich in mehrere Maschinengruppen mit bis zu sieben Maschinen aufteilen“, erklärt Gerhard Schlager, Leiter Endfertigung bei Constantia Teich. „Da bei der Einplanung zahlreiche Varianten bestehen, wird der Einsatz einer Maschine nicht über Stammdaten vorgegeben.“ Die Ersteinplanung wird anhand eines Grundverfahrens vorgenommen, um Fertigungsaufträge den freien Maschinenkapazitäten zuzuweisen. Seit Mitte 2019 unterstützt der KI-basierte Planungsassistent die Einplanung auf die Maschinengruppen und Einzelmaschinen. Durch Machine Learning lernt das System mittels historischer Daten, wie die optimale Verteilung der Fertigungsaufträge für die Zukunft aussieht. „Der Planungsassistent macht dem Feinplaner entsprechende Vorschläge, die angenommen oder abgelehnt werden können“, sagt Schlager. Der Feinplaner kann also weiterhin eingreifen. Durch das maschinelle Lernen des Assistenzsystems nimmt die Zahl der Eingriffe jedoch kontinuierlich ab. Das Wissen des Feinplaners wird sukzessive ins System transferiert. Aus reinen Datenbanken werden sogenannte Wissensdatenbanken.


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