Die Feinplanung legt fest, wo, wann und durch wen welcher Arbeitsschritt in der Fertigung vollzogen wird. Die Fertigungsaufträge sollen möglichst schnell und termingerecht abgeschlossen und die Ressourcen gut ausgelastet sein, sodass eine hohe Overall Equipment Effectiveness (OEE) entsteht. Viele Pläne kommen in der Praxis wegen unvorhersehbarer Ereignisse wie Personalausfall oder Materialknappheit nicht zum Einsatz. Auch auf der Auftragsseite können Änderungen anfallen, wenn etwa Bestellmengen aufgestockt oder Priorisierungen verändert werden. Werden Pläne obsolet, entscheidet das Personal oft aus Erfahrung, wie es mit kurzfristigen Änderungen umgeht. Da die Komplexität aufgrund der vielen Einflussfaktoren in einer Fabrik immer weiter steigt, lassen selbst gute Entscheidungen der Mitarbeiter noch Raum für Verbesserungen. Somit ließe sich der OEE im Werk verbessern, wenn die eingesetzte Feinplanungslösung adaptiv auf unvorhersehbare Ereignisse reagiert.
Adaptive Feinplanungslösungen
Die zunehmende Ausweitung von Industrial IoT-Installationen im Werk führen zu immer mehr Ereignissen in der Fertigung, die als digitale Events abgebildet sind. Das bietet die Moglichkeit, Ist-Daten von Maschinen zu erfassen und an die Feinplanung zu melden. So können Planabweichungen sofort prognostiziert und bewertet werden. Dies ermöglicht eine laufende Umsetzbarkeitskontrolle der bestehenden Planung sowie eine rasche Identifizierung von Handlungsbedarf. Der Feinplanungsalgorithmus kann darauf reagieren und den Produktionsplan zügig anpassen. Dieser kann anschließend per IoT an die Ausgabegeräte wie Maschinen-HMI oder mobile Endgeräte kommuniziert werden.
KI liefert Handlungsempfehlungen
Auf diesen Datenverkehr lassen sich KI-Modelle applizieren. Anhand des kontinuierlichen Stroms aus Plan- und Ist-Daten kann eine KI Zusammenhänge erkennen und diese künftig berücksichtigen. KI-Systeme können scheinbar zufällig auftretende Abweichungen als wiederkehrend auftretende Muster erkennen. Falls etwa Vorgabezeiten unter bestimmten Voraussetzungen (z.B. Produktvariante) regelmäßig zu ungenau sind, kann die Vorgabezeit automatsich korrigiert werden. Damit ist das Feinplanungssystem nicht nur anpassungsfähig, sondern wird vorausschauend. Zusätzlich können durch KI-Applikationen dauerhafte Engpässe in der Fertigung automatisch identifiziert und datenbasierte Handlungsempfehlungen abgeleitet werden – beispielsweise die Empfehlung von zusätzlichen Schichten oder der Ankauf von Equipment.
Leicht in Schritten implementierbar
Die bisher beschriebenen Lösungsansätze lassen sich gut in einzelnen Schritten implementieren. In kleinen Schritten! Kein „Mammutprojekt“, das nach drei Jahren live geht. Vieles spricht dafür, dass IoT- und KI-Anwendungen wie diese künftig deutlich flexiblere Feinplanungsansätze in den Werken ermöglichen. Die obendrein langfristig noch dazu beitragen, Optimierungspotenzial im Werk aufzuspüren.
