Anzeige
Anzeige
Anzeige
Anzeige
Beitrag drucken

Wiederbeschaffungszeiten KI-basiert berechnen

Lieferungen landen nach Plan

Liebherr Aerospace setzt zur Produktionsplanung auf die Software Felios mit ihrem Machine-Learning-Modul. Im Vergleich zu früher fallen die Prognosen der Wiederbeschaffungszeit von Bauteilen bis zu 19-mal genauer aus.

 (Bild: ©iwikoz6/Gettyimages.de)

(Bild: ©iwikoz6/Gettyimages.de)

Bei Liebherr-Aerospace arbeiten an den Standorten in Lindenberg und Friedrichshafen rund 5.000 Mitarbeiter. Das zum Liebherr-Konzern gehörende Unternehmen entwickelt, fertigt und betreut Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Optimierungsbedarf sah das Unternehmen bei der Planung seiner Wiederbeschaffungszeiten (WBZ) von Bauteilen für die rund 300.000 Artikel aus dem Angebotsspektrum. Die zuvor im ERP-System abgebildeten statischen Planungsdaten aus dem Materialstamm waren zu ungenau. „Die Schätzungen und die Ist-Werte für Lieferdauern sind bei uns – wie bei vielen anderen Unternehmen – nur selten identisch. Abweichungen zwischen kalkulierten und realen Zeiten führen zu einer niedrigen Maschinenauslastung, wenn die Materialien zu spät eintreffen“, erläutert Sebastian Ullmann, Leiter Organisation Produktionsplanung bei Liebherr-Aerospace Lindenberg. „Erfolgen die Lieferungen zu früh, hat das negative Auswirkungen, denn das verfügbare Kapital nimmt durch hohe Bestände ab. Wir wollten daher die Genauigkeit unserer Prozessplanung durch präzisere Prognosen der WBZ und der damit verbundenen Bestelltermine verbessern.“ Da das Unternehmen bereits in anderen Projekten mit dem Softwareanbieter Inform zusammengearbeitet hatte, sollte das Aachener IT-Haus auch bei diesem Problem unterstützen.

In Zusammenarbeit erstellt

Seit mehr als fünf Jahren betreibt Liebherr bereits die Produktionsplanungssoftware Felios. Zum Einsatz kommen Module für die Fertigungssteuerung, das strategische Engpassmanagement, die Schichtplanung, zur Kennzahlenerhebung und -visualisierung sowie für die Betriebs- und Maschinendatenerfassung. Jetzt ist das Modul für maschinelles Lernen hinzugekommen. Entwickelt wurde es unter Mitwirkung von Liebherr-Aerospace von Inform DataLab, einem eigenständigen Kompetenzbereich des Unternehmens mit dem Fokus auf Data Management, Data Analytics und Data Science. „Das Modul ist vollständig in Felios integriert“, sagt Jens Siebertz, Vice President bei Inform DataLab. „Mithilfe spezieller ML-Algorithmen kann nun auf Grundlage der vorhandenen Daten präzise vorhergesagt werden, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils tatsächlich dauert.“ Durch eine Datenvalisierung hat sich gezeigt, dass die Differenz zwischen dem Planwert und dem Ist-Wert für das Lieferdatum bei fünf Tagen lag. Das mit Machine Learning errechnete Prognosedatum zeigte eine Abweichung von nur einem Tag. Anschließend erfolgte eine vierwöchige Datenvalidierung im Testbetrieb. Ausgewählt wurden Lieferanten, die große Mengen an Bauteilen regelmäßig liefern. „Wir waren mit der ML-Prognose der Wiederbeschaffungszeiten 19-mal genauer als mit der Prognose aus dem Artikelstamm“, so Ullmann.

Frühwarnsystem

Abgebildet werden die Daten in einem Dashboard, das als Frühwarnsystem fungiert: Der Einkaufsleiter kann für einen definierten Zeitraum geplante Bestellungen mit Felios prüfen lassen. Zeigen sich in der Prognose der Lieferdaten zu hohe Abweichungen gegenüber den Werten aus dem ERP-System, kann er dem zuständigen Sachbearbeiter über das Dashboard automatisiert ein Dokument mit Informationen zu dieser Bestellung per E-Mail zusenden, damit er den Lieferanten kontaktiert, um den Bestellstatus zu überprüfen.

Beitrag drucken

Wiederbeschaffungszeiten KI-basiert berechnen

Lieferungen landen
nach Plan

Liebherr Aerospace setzt zur Produktionsplanung auf die Software Felios mit ihrem Machine-Learning-Modul. Im Vergleich zu früher fallen die Prognosen der Wiederbeschaffungszeit von Bauteilen bis zu 19-mal genauer aus. (mehr …)


Das könnte Sie auch interessieren:

Mit einem Plus von 1,9 Punkten verzeichnet das Geschäftsklima der Digitalbranche im Januar einen erneuten Anstieg und liegt nun bei 18,5 Punkten. Erstmals seit Sommer 2022 liegen zudem die Geschäftserwartungen im positiven Bereich.‣ weiterlesen

Ob zur Remote-Unterstützung der Mitarbeiter vor Ort, zur Schulung und technischen Einweisung neuen Personals oder bei der Umplanung von Produktionsstraßen - fotorealistische digitale Zwillinge können Unternehmen vielfältig unterstützen.‣ weiterlesen

Viele ERP-Lösungen wurden einst von Spezialisten entwickelt und danach nur noch angepasst, erweitert und mit Updates versorgt. Doch steigende Digitalisierungsanforderungen, schnellere Produkteinführungen sowie der Fachkräftemangel schrauben die Anforderungen in die Höhe. Könnte Low-Code-Softwareentwicklung die Lösung sein?‣ weiterlesen

Mit einem Anstieg von 1,6 Punkten im Januar liegt das IAB-Arbeitsmarktbarometer bei 102,9 Punkten und damit über der neutralen Marke von 100. Für die Arbeitsmarktforscher deutet dies auf positive Entwicklungen auf dem Arbeitsmarkt hin.‣ weiterlesen

Mit ProKI, einem Demonstrations- und Transfernetzwerk für künstliche Intelligenz (KI) in der Produktion, soll die Anwendung von KI bei kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) weiter vorangetrieben werden.‣ weiterlesen

Wolfgang Boos hat zum Jahreswechsel die Geschäftsführung des FIR an der RWTH Aachen übernommen. Er tritt die Nachfolge von Volker Stich an.‣ weiterlesen

Mit den Produkten der Marke Smartblick will F&M Werkzeug und Maschinenbau gerade kleineren Unternehmen ermöglichen, Fertigungsprozesse anhand von Maschinendaten zu analysieren und zu optimieren. Jetzt hat die Firma ein Modul vorgestellt, das mit künstlicher Intelligenz 'on Edge' prädiktive Qualitätsanalysen erstellt, also Predictive Quality ermöglicht.‣ weiterlesen

Die GSG Genii Software Gruppe hat die Übernahme der Camos Software und Beratung GmbH bekanntgegeben, einem Software-Spezialisten im Bereich Configure Price Quote (CPQ).‣ weiterlesen

Lichttechnische Messungen gehören bei der Produktion von Displays zum Standard. Während der Entwicklung müssen jedoch auch sehr unterschiedliche Messungen, meist detaillierter als in der Serienfertigung, durchgeführt werden. Das Zusammenspiel von Displayansteuerung, Messequipment und Auswertung der Messwerte ist dabei oft zeitaufwendig und fehlerbehaftet. Eine voll- oder teilautomatisierte Messung kann die Arbeit vereinfachen.‣ weiterlesen

Mit einem Mix aus Liefer- und Projektgeschäft wappnet sich die Firma Unterfurtner aus Österreich gegen Marktschwankungen. Dabei verursachten die unterschiedlichen Prozesse der Geschäftsbereiche früher viel Aufwand, den das alte ERP-System kaum abfederte. Der Rollout von AMS.ERP änderte das, denn die Software ist auf solche Anforderungen zugeschnitten.‣ weiterlesen