Über das analoge Kartenmaterial muss es deutlich hinaus gehen, stellt auch die Expertenkommission Forschung und Innovation in ihrem Jahresgutachten 2022 fest. Dort heißt es: „Während Deutschland durchaus Stärken in den Produktionstechnologien […] hat, bewertet die Kommission als „ernsthaft kritisch“, dass Deutschland im Bereich der digitalen Technologien deutliche Schwächen zeigt. Damit [gefährdet] Deutschland […] seine bestehenden Stärken in anderen Schlüsseltechnologiebereichen wie den Produktionstechnologien […].“ Die Erkenntnisse der Kommission deuten auf Digitalisierungslücken hin, auf die auch Analogie von vom Navigationsgerät und den Kartensätzen zielte. Die Technologieführerschaft des Maschinen- und Anlagenbaus mag unbestritten sein, die Produkte der Branche innovativ und zunehmend digital vernetzt. Doch bei ihren Produktionsprozessen setzen viele Unternehmen noch auf analoge Muster. Dabei könnte im Bereich der Produktionsfeinplanung ein APS-(Advanced-Scheduling-and-Planning)-System das Äquivalent des Navis darstellen, das viele Autofahrer nicht mehr missen wollen.
Komplexe Zielkonflikte
Der Maschinen- und Anlagenbau sieht sich mit knappen Lieferfristen, kürzeren Produktlebenszyklen sowie Variantenvielfalt konfrontiert. Produkte und Dienstleistungen werden individualisiert, müssen aber – unter Androhung von Vertragsstrafen – pünktlich beim Kunden eingehen. Bestmöglich manuell zwischen diesen Herausforderungen zu vermitteln, ist den Menschen in Entscheidungspositionen häufig nicht möglich – selbst mit dem besten Kartenmaterial, also modernen ERP-Systemen und anderen digitalen Abbildungen des Ist-Zustands. Schließlich sind die Abhängigkeiten einzelner Fertigungsschritte bei Vor-, Zwischen- und Endprodukten sowie die daraus entstehenden Restriktionen hinsichtlich personeller, materieller und maschineller Kapazitäten kaum zu überblicken.
Erfahrungswissen als Basis
Um zehn Aufträge in einer optimalen Fertigungsreihenfolge zu bearbeiten, stehen rein rechnerisch mehr als 3,6 Mio. mögliche Reihenfolgen zur Verfügung. In einem typischen Fertigungsnetz sind Planer dementsprechend mit Zahlen konfrontiert, die sich kaum rational verwalten lassen. Auf die Frage, wann welche Fertigungsaufträge in welcher Reihenfolge auf welchen Maschinen bearbeitet werden sollen, existieren ebenso viele Antworten. Um diejenige zu finden, mit der sich der beste Effekt hinsichtlich Termintreue, Durchlaufzeiten und Kosten erzielen lässt, können Menschen ohne IT-Unterstpützung allenfalls auf ihr Erfahrungswissen zählen.
Termintreue geplant
Ein typisches Szenario: In einer Produktionshalle des Maschinen- und Anlagenbaus stapeln sich Material, unfertige Teile oder Retouren, weil die Fertigung nicht hinterherkommt. Dass häufig mehrere Werkstücke an derselben Maschine zu bearbeiten sind, führt zu ständigen Engpässen. Eine typische Anlage besteht aus tausenden Bauteilen, die in zehntausenden Vorgängen zusammengesetzt werden. Soll dann noch ein Ersatzteil als Eilauftrag eingeschoben werden, leiden in der Regel wiederum andere Aufträge. Welche Reihenfolge- und Kapazitätsentscheidungen bewirken hier welche Konsequenzen? Welche Entscheidung führt zu dem bestmöglichen Fertigungsplan? Planen Unternehmen mit einem ERP-System, das gegen unbegrenzte Kapazitäten plant, haben Planer und Disponenten, der Analogie folgend, kaum mehr als eine Karte an der Hand, die zwar Straßen und Routen aufzeigt, aber weder Stauinformationen anzeigt, noch Alternativen berechnet. Eventuell hat die Planung darüber hinaus Analytics- und Business-Intelligence-Systeme an Bord, die Wissen aus Historiendaten und aktuellen Messungen zusammentragen und integrieren. Die Straßenkarte wird also mit Live-Informationen über Geschwindigkeitsbegrenzungen, Unfälle und Baustellen ausgestattet. Das ist wertvoll für das Controlling, bringt Verantwortliche auf dem Shopfloor aber kaum näher an den bestmöglichlichen Produktionsplan heran. Als Navi für die Produktion, das Handlungsempfehlungen berechnet und Änderungen integriert, hat Softwarehersteller Inform das APS-System Felios entwickelt, das auf mathematisch optimierte und KI-gestützte Planung der Einzel- und Kleinserienfertigung spezialisiert ist.