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Produktionsfeinplanung mit Felios

Höhere Weihe für die Liefertreue

Gerade wegen seiner individuellen Produkte ist im Maschinenbau die Termintreue eine zentrale Fähigkeit. Benz Werkzeugsysteme setzt daher auf eine vollständige Integration aller produktionsrelevanten Systeme mit einem Advanced Planning and Scheduling-System im Zentrum.

Mit einem APS-System von INFORM konnte Benz Werkzeugsysteme seine Termintreue um 45 Prozent steigern. (Bild: Inform GmbH)

Mit einem APS-System von INFORM konnte Benz Werkzeugsysteme seine Termintreue um 45 Prozent steigern. (Bild: Inform GmbH)

Eine um 12,1 Prozent gesunkene Fertigung und 12 Prozent weniger Exporte von Maschinen und Anlagen: Das sind laut VDMA die Ergebnisse des Pandemie-Jahres 2020 in Deutschland. Dennoch bemerkte der Branchenverband in einer Blitzumfrage unter 575 Unternehmen des Maschinen- und Anlagenbaus eine stabile Bereitschaft zu Investitionen. Immerhin 31 Prozent rechnen sogar mit deutlich höheren Investitionen als im Vorjahr, nur zwölf Prozent mit deutlich niedrigeren. Unklar bleibt jedoch, welche Investitionen wirklich zur Zukunftsfähigkeit beitragen. Um das zu untersuchen, hat das Softwarehaus Inform 120 Fach- und Führungskräfte der Branche dazu befragt, welche Hürden unabhängig von Covid-19 bestehen. Fast zwei Drittel (62 Prozent) gaben an, mit Ablauf und Organisation ihrer Produktionsplanung unzufrieden zu sein. Mangelnde Termintreue erwies sich als größte Herausforderung. Nahezu alle befragten Unternehmen maßen der Digitalisierung zudem ein hohes oder sehr hohes Verbesserungspotenzial für die Termintreue (86 Prozent) bei. Der Schluss liegt also nahe, sich dem Problem der Termintreue mit dem Werkzeugkasten der Digitalisierung anzunähern.

Daten erfassen reicht nicht

Der Maschinenbau produziert meist in komplexer Einzel- und Kleinserienfertigung. Auch wenn genaue und umfangreiche Betriebsdaten vorliegen, planen gängige ERP-Lösungen meist noch immer immer gegen unbegrenzte Kapazitäten. Dabei sind gerade Kapazitätslimits die wesentlichen Planungsfaktoren. Nicht selten besteht ein Kundenauftrag aus hunderten oder tausenden voneinander abhängigen Fertigungsschritten. Für jeden dieser Schritte sind eine Vielzahl an Kapazitäten dynamisch in der Planung zu berücksichtigen, wie Mitarbeiter, Maschinen und Material. Beim Bewältigen der Komplexität setzen viele Firmen auf Manufacturing Executive Systems (MES). Insbesondere die Erfassung von Betriebsdaten (BDE) und Maschinendaten (MDE) gehört zum Industriestandard. Erstere vermitteln, welcher Arbeitsgang auf welcher Maschine gelaufen ist, wann er fertiggestellt wurde und wie lange er dauerte. Letztere übermitteln Daten zum Zustand der Maschinen selbst, etwa ob eine Wartung ansteht. Obwohl die Erfassung dieser Daten sinnvoll ist, fallen zwei Mängel immer wieder auf: Zum einen werden nicht alle produktionsnahen Systeme miteinander integriert, was zu Kommunikationsschwierigkeiten und Ungenauigkeiten führt. Zum anderen führt das Wissen über Vergangenheitsdaten allein noch nicht zu Verbesserungen.

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Planen nach Daten

Erst wenn dieses Wissen in die Planung einfließt, zeigen sich die positiven Effekte der Datenerfassung. Dabei sind Anwendungen zur Produktionsfeinplanung darauf ausgelegt, genau das zu leisten. Sie ermöglichen die vorausschauende Planung und eine gut fundierte Entscheidungsfindung. Die Philosophie hinter dem APS-System Felios von Inform sieht daher vor, für die synchronisierte Kapazitätsplanung in der Produktion alle Bereiche der fertigungsnahen IT im Maschinen- und Anlagenbau zu integrieren: von der bereichsübergreifenden Feinplanung über BDE- und MDE-Funktionalitäten bis hin zu Funktionen der Schicht-, Projekt- und Montageplanung.

Integrierte Systeme bei Benz

Ein Beispiel für eine vollständig integrierte Systemlandschaft bietet die Benz GmbH Werkzeugsysteme in Haslach. Der Hersteller von Werkzeug- und Maschinentechnik hat in den letzten Jahren seine Produktion gezielt digitalisiert. „Wir entwickeln uns mit großen Schritten von einem klassisch produzierenden Unternehmen zu einer Smart Factory in der Industrie 4.0“, sagt Pascal Oldak, zuständig für Auftragssteuerung und Controlling bei BENZ. Das Advanced Planning and Scheduling-System (APS) – dem Herzstück von Felios – arbeitet mit Algorithmen, die auch mit der Planung typischer Produktionsumgebungen im Maschinenbau gut umgehen kann. Diese Algorithmen auf der Basis von Operations Research können große Datenmengen aus verschiedenen Quellen verarbeiten und kommen auch bei ungenauen Vorgabezeiten – wie sie im Maschinebau oft üblich sind – nicht aus dem Tritt. Sie berechnen konkrete Handlungsvorschläge, um eine optimierte Fertigungsreihenfolge umzusetzen, die das bestmögliche Ergebnis für das Unternehmen zum Ziel hat. Doch die wahre Kür für Produktionsplaner ist es, gerade bei ungeplanten Ereignissen gute Entscheidungen zu treffen. Unter Zeitdruck mit dem Wissen um die vielen Abhängiggkeiten einer Produktion richtig zu wählen, ist eine große Herausforderung. Bei der Berechnung von Fertigungsreihenfolgen beziehen Algorithmen daher die gesamte Fertigungskette der kommenden Wochen und Monate mit ein. Wann ist welche Maschine wie lange frei? Welcher Auftrag lässt sich wann wohin schieben, damit möglichst alle Aufträge termingerecht ausgeliefert werden? Im Fall von Benz Werkzeugsysteme konnte die Termintreue mit der Feinplanung um 45 Prozent gesteigert werden. Gleichzeitig sank das Umlaufkapital innerhalb von zwei Jahren um 60 Prozent, da die Materialversorgung mit weniger Pufferlager auskam.

Branchenanpassung hilfreich

Bei Benz Werkzeugsysteme hat sich die Integration aller fertigungsnahen Systeme mit der APS-Software bewährt, um die Kennzahl Termintreue deutlich anzuheben. Dabei war besonders wichtig, dass die APS-Lösung auf diese Branche und Art der Fertigung spezialisiert wurde. Branchenangepasste Planungssysteme können Unternehmen, deren Termintreue jahrelang bei 50 bis 60 Prozent lag, durchaus Prozentwerte zwischen 80 oder 90 verschaffen.


Machine Learning im APS
Für den nächsten Leistungsschub in der IT-gestützten Produktionsplanung könnte Machine Learning sorgen. In Felios helfen ML-Werkzeuge bereits dabei, Wiederbeschaffungszeiten zu prognostizieren. So lassen sich bisher statische Stammdaten flexibilisieren und zu einer realistischen Planungsgrundlage für die Algorithmen entwickeln.


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