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Systemlogik an der Grenze

Drei Ansätze für zuverlässigere PPS-Systeme

Seit ihrer Einführung vor 60 Jahren blieb die Logik von PPS-Systemen im Kern unverändert. Obwohl die Systeme kaum für die heutige Komplexität und Dynamik konzipiert wurden, wird eine hohe Termintreue erwartet. Doch oft liefern die Planungsergebnisse nur mit viel zusätzlichem Steuerungsaufwand akzeptable Ergebnisse. Dieser Artikel stellt eine Dreifach-Strategie vor, um mit PPS-Systemen dennoch termintreu zu produzieren.

Bild: ©kalafoto/stock.adobe.com

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Die ersten PPS-Systeme wurden vor 60 Jahren in Form von Material Requirements Planning (MRP I) Systems entwickelt. Seitdem haben sich die Rahmenbedingungen für produzierende Unternehmen grundlegend verändert. Die fortschreitende Individualisierung führt in der Produktionsplanung und -steuerung zu einer stark steigenden Komplexität der Wertschöpfungsketten, die in hohem Maße durch schwankendes Kundenverhalten und tägliche Störungen (Dynamik) geprägt sind. Mit dem Ziel diese Komplexität und Dynamik zu beherrschen, haben sich PPS-Systeme in den vergangenen Jahrzehnten weiterentwickelt. Die zwei grundlegendsten Weiterentwicklungen von MRP I-Systemen sind Manufacturing Ressource Planing (MRP II) und Advanced Planing and Scheduling (APS)-Systeme. ERP-Systeme integrieren dazu weitere Unternehmensfunktionen in eine zentrale Software. Aus Sicht der Produktionsplanung und -steuerung greifen ERP-Systeme im Wesentlichen jedoch auf die Logik von MRP II-Systemen zurück.

Klassische Schwachstellen

MRP I-Systeme haben zwei wesentliche Schwachstellen: Erstens berücksichtigt die Produktionsprogrammplanung bereits erledigte Kundenaufträge (Vergangenheitsdaten) ohne die Beachtung von aktuellen oder zukünftigen Nachfrageveränderungen. Zweitens erfolgt die Termin- und Kapazitätsplanung ohne Berücksichtigung von Produktionskapazitäten. Beides resultiert in einer geringen Termintreue. Mit der Weiterentwicklung zu MRP II-Systemen in den 1980er Jahren wurden Nachfrageveränderungen berücksichtigt, während die Übergangszeiten weiterhin geschätzt werden. Zur Beherrschung von Komplexität und Dynamik von Wertschöpfungsnetzwerken wurden in den 1990er Jahren APS-Systeme entwickelt. Sie führen die strategische Planung und die Produktionsplanung nicht mehr auf Unternehmensebene, sondern unternehmensübergreifend auf Supply Chain-Ebene durch. Im Gegensatz zur lokalen Absatzplanung einzelner Unternehmen findet eine globale Absatzplanung des Produktionsnetzwerks statt. Eine weitere grundlegende Weiterentwicklung ist ein automatisierter Kapazitätsabgleich durch die Anwendung von Optimierungsalgorithmen. Eine manuelle Umplanung der Auftragsreihenfolge entfällt. Das Ergebnis sind unternehmensübergreifende Prognose-Szenarien, die eine realistischere Produktionsprogrammplanung und damit eine gesicherten Materialverfügbarkeit ermöglichen sollen. In der Praxis ist die Termintreue jedoch weiterhin nicht zufriedenstellend, da diese – trotz aller Weiterentwicklungen von PPS-Kernfunktionen – maßgeblich von der zugrundeliegenden Datenqualität abhängig ist.

Unvorbereitet auf die aktuelle Komplexität und Dynamik

PPS-Systeme basieren auf dem Ansatz der Komplexitätsbeherrschung. Dies bedeutet, dass komplexe und dynamische Planungs- und Steuerungszusammenhänge durch immer genauere Daten abgebildet und beeinflusst werden sollen. Heutige PPS-Systeme scheitern jedoch an der Komplexität und Dynamik ihrer Umgebung. Leicht zu erkennen ist das, wenn die Planungsergebnisse dieser Systeme zu keinem Zeitpunkt mit der Realität übereinstimmen. Die Datenmodelle von PPS-Systemen beruhen in der Regel auf statischen, vergangenheitsbezogenen und teils unvollständigen Planungsdaten. Exaktere Datenmodelle, die Produktionsumgebungen und Supply Chains realitätsnah abbilden können, werden als Digitale Zwillinge bezeichnet, die aktuell Gegenstand vieler Forschungsprojekte sind. Ein tatsächlicher Praxisnutzen ist erst in fünf bis zehn Jahren zu erwarten. Von PPS-Systemen wird demnach heute eine Termintreue erwartet, die in heutigen Produktionsumgebungen und mit der aktuellen Datenqualität kaum erreicht werden kann. Das betrifft auch Ansätze zur Verbesserung von PPS-Systemen durch Simulation.

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