Datengrundlage für das APS-System
Selbsteinschätzung oft zu kritisch
Dynamisch geplant
Nach diesem Prinzip plant und terminiert ein APS-System meist jeden Arbeitsgang im Auftragsnetz dynamisch. Es berechnet Faktoren und Zusammenhänge, und kann so die vorhandenen Kapazitäten auslasten. Dafür ist es entscheidend, die Gesamtstruktur der realen Arbeitsgänge genau in das System zu übertragen. Abgestimmte Prozesse sind daher letztlich relevanter als genaue Daten.
Daten bereinigen
Am Anfang einer APS-Einführung muss dennoch eine Datenbereinigung stehen. Diese geht oft schneller vonstatten, als viele Unternehmen denken. Zieht man einen entsprechenden Lösungsanbieter hinzu, können Unternehmen vermeiden, Zeit auf die Bereinigung von Daten zu verschwenden, die letztlich für das System keine Rolle spielen. Zudem verfügen Anbieter über Tools, die den Datenbestand auf Fehler untersuchen. Eine Datenbereinigung ist allerdings keine Hauruck-Aktion. Um die Datenqualität dauerhaft auf einem hohen Niveau zu halten, muss ihre Pflege Bestandteil der Prozesskette werden. Dies impliziert, abteilungsübergreifend ein Bewusstsein und eine einheitliche Planungsphilosophie zu entwickeln. Der Vorteil einer Optimierungssoftware liegt an dieser Stelle darin, neu auftretende Fehler zu erkennen und dem jeweiligen Verantwortlichen aufzuzeigen. Durch die transparenteren Prozesse machen APS-Systeme außerdem strukturelle Fehler sichtbar.
Fehler erkennen
Aber auch gepflegte Daten können fehlerhaft sein, wenn zum Beispiel ein Lieferant unwissentlich einen falschen Liefertermin angibt. Daher macht es Sinn, die eigenen Daten stetig zu prüfen. Als Teil von APS-Systemen können Machine Learning-Algorithmen Datenbestände auf Muster und Zusammenhänge prüfen und daraus Schlüsse ableiten. Beispielsweise sagen sie auf Basis vergangener Bestelldaten Lieferzeiten für Kaufteile vorher – dann allerdings nicht als festen Wert, sondern als dynamische Funktion, abhängig von den aktuellen Rahmenbedingungen. Dies ermöglicht eine genauere Terminermittlung und eine zuverlässigere Planung.
