Das folgende Schema zeigt, wie ein guter Next Gen Produktionsplanungsprozess aussieht:

1. Es beginnt mit der Eingabe von Daten aus verschiedenen Organisationsbereichen: Wartungspläne, Echtzeit-Maschinenzustände, Nachfrage- und Angebotsinformationen. Treten unerwartete Änderungen auf (z.B. Änderungen des Kundenauftrags, Maschinenausfall), werden diese sofort im Datenmodell berücksichtigt, so dass eine zeitnahe Anpassung der Pläne möglich ist. Als Auslöser werden insbesondere externe und interne Variablen (z.B. Arbeitsstreik) berücksichtigt, die das System auf die Notwendigkeit einer Änderung der Pläne aufmerksam machen.
2. Das Optimierungsmodell spielt verschiedene Szenarien entsprechend der aktuellen Situation (Eingaben, Parameter, Einschränkungen) und den definierten Zielfunktionen (z.B. Maximierung der Ressourcennutzung, Minimierung der Umrüstzeit) durch.
3. Die Pläne werden dann auf dem digitalen Zwilling simuliert, der nahtlos mit dem Optimierungsmodell verbunden ist, wo der gesamte Prozess getestet und das Verhalten und der Gesundheitszustand der Maschinen analysiert werden. Auf diese Weise wird die Robustheit der Pläne überprüft, was dazu beiträgt, ungeplante Abschaltungen und fehlerhafte Produkte aufgrund eines verschlechterten Maschinenstatus zu verhindern.
4. Dann werden die Informationen aus der Simulation in das Optimierungsmodell zurückgeführt, damit der beste Zeitplan ermittelt und den Produktionsplanern vorgeschlagen werden kann.
5. Schliesslich überprüfen die Planer die Ergebnisse und analysieren die KPIs, um den optimalen Zeitplan unter Berücksichtigung der Auswirkungen auf das Werk und die gesamte Lieferkette zu genehmigen oder zu ändern.

Verfügbarkeit von Daten in Echtzeit

Daten sind der "Treibstoff" für die Next Gen Produktionsplanung, und es ist komplex, sie zu bewältigen. Zunächst müssen die relevanten Datenpunkte (z.B. Daten von welcher Maschine), die Granularität und die Häufigkeit (z.B. Echtzeit oder periodisch) definiert werden.

Sobald dies klar ist, besteht der nächste Schritt darin, alle Datenakteure zu identifizieren und die entsprechenden Systeme mit dem gesamten Ökosystem und der Datenbank zu verbinden. So sind beispielsweise der Inventarstatus und die Verfügbarkeit von Arbeitskräften Informationen, die in verschiedenen Systemen gespeichert sind, die harmonisiert werden müssen, um die "Live"-Dateneinspeisung zu ermöglichen.

Ausgehend von den Anforderungen des Unternehmens und den Merkmalen des Geschäfts muss die Datenstrategie Richtlinien berücksichtigen und definieren, die es erlauben, dass diese Informationen aus dem Live-Feed den Zeitplan ändern. So könnte beispielsweise eine Änderung eines Kundenauftrags in letzter Minute den gesamten Zeitplan gefährden und eine Neuplanung erforderlich machen. Dies sollte jedoch nur erlaubt sein, wenn ein kritischer wirtschaftlicher oder betrieblicher Schwellenwert erreicht wird.

Visualisierung

Der einfachste Weg für Geschäftsanwender, schnell fundierte Entscheidungen zu treffen, ist die Verwendung visueller Unterstützung. Die Visualisierung ist ein grosser Vorteil, um die Entscheidungsfindung in Bezug auf Reaktionsfähigkeit und Effizienz zu verbessern und die Akzeptanz des Systems zu fördern.

Produktionsplaner können auf den digitalen Zwilling des Werks mit verschiedenen Granularitätsebenen zugreifen, um Ursachenanalysen bis hinunter in die Fertigung durchzuführen. Auf diese Weise können sie Engpässe frühzeitig erkennen und schnell Abhilfemassnahmen ergreifen. Der einfache Zugriff auf die Informationen des Werks gewährleistet eine schnelle Entscheidungsfindung.

Erweiterte Analytik

Das Ziel des Next Gen Optimierungsmodells für die Produktionsplanung ist es, innerhalb eines kurzen Zeitraums praktikable Empfehlungen auf der Grundlage von Geschäftszielen (z.B. Rentabilität) zu geben.

Das Optimierungsmodell kann als Motor mit verschiedenen Leistungsstufen betrachtet werden. Es muss ständig mit Daten 'betankt' werden und kann auf verschiedenen Optimierungsmethoden (Heuristiken, Meta-Heuristiken, Reinforcement Learning) aufbauen.

Seine Hauptaktivitäten sind Planung, Umplanung und Neuzuweisung von Aufträgen. Ziel ist es, Planern, die sich oft schwer tun, den besten Plan zu definieren, ohne ihn zu testen und seine Auswirkungen zu kennen, zuverlässige Unterstützung zu bieten.

Ein ausgeklügeltes Optimierungsmodell analysiert eine grosse Menge an Daten und berücksichtigt Finanz- und Nachhaltigkeitsrichtlinien (z.B. nicht mehr als einen bestimmten Prozentsatz an CO2 pro Zeitplan ausstossen), Nachfrageanforderungen und Lieferbeschränkungen (z.B. Termine für die Auftragserfüllung), um die kostengünstigste Lösung zu definieren.

Für die Optimierung ist ein robustes Simulationsmodell erforderlich, um Szenarien zu testen und deren Auswirkungen auf der Grundlage der realen Umgebung vorherzusagen, so dass die Planer die beste Entscheidung treffen können.

Dynamische Stammdatenpflege

Die Verknüpfung von Systemen ist von entscheidender Bedeutung. Sie eröffnet Möglichkeiten für einen intelligenten Betrieb, indem dynamische Daten genutzt werden.

Dazu gehören Maschinenspezifikationen und Attribute wie Alter, Leistung, Ausschussrate und die bisher durchgeführte Wartung. Es ist von entscheidender Bedeutung, dass innerhalb des Unternehmens Rollen und Zuständigkeiten für Datenqualität und Wartungsaktivitäten zugewiesen werden, um Ausnahmen zu überwachen und zu verwalten, selbst wenn der Prozess automatisiert ist.

Wenn eine Maschine beispielsweise über einen langen Zeitraum hinweg genutzt wird, beginnt sie zu zerfallen und ihre Leistung sinkt drastisch, was zu weniger guten Produkten führt (d.h. zu einer höheren Ausschussrate und einem höheren CO2-Ausstoss pro Produktion). Diese Informationen müssen automatisch in den Spezifikationen der Maschinenstammdaten gespeichert und aktualisiert werden, was zu einer dynamischen Datenpflege führt, die es ermöglicht, diese Angaben bei der Produktionsplanung zu berücksichtigen.

Sichtbarkeit im Netzwerk

Sobald die Fertigungsbereiche vollständig in den digitalen Zwilling integriert und digitalisiert sind, haben die Planer endlich einen 360°-Blick auf das Geschehen im Werk. Dank der grossen Menge und Qualität der gesammelten Daten kann die Visualisierungsfunktion als zuverlässiges Mittel eingesetzt werden, um Produktionsengpässe auf einen Blick zu erkennen.

Die vernetzte Next Gen-Produktionsplanung über alle Werke hinweg bietet Transparenz am Standort und die Möglichkeit, Risiken im gesamten Liefernetzwerk zu mindern. Wenn beispielsweise ein bestimmtes Werk durch einen Streik daran gehindert wird, die Produktionsziele zu erreichen, kann der Zugriff auf die Kapazitätsinformationen eines anderen Werks und die Umverteilung der Arbeit dorthin ein strategischer Vorteil für das Unternehmen sein, um Unterbrechungen abzumildern.

Diese harmonisierte Vernetzung, die für Transparenz zwischen Anlagen in verschiedenen Ländern sorgt, könnte auch zu Benchmarking-Aktivitäten für kontinuierliche Verbesserungsinitiativen führen (z.B. durch den Vergleich der finanziellen und betrieblichen Leistung).

Die Vorbereitung der Grundlage umfasst das Erfassen, Verarbeiten und Modellieren der relevanten Daten, um den digitalen Zwilling zu synchronisieren. Es gibt zwei Arten von Daten, die für die Erstellung Ihrer Next Gen-Merkmale benötigt werden (zusätzlich zu den Transaktions- und Stammdaten):

1. Maschinendaten werden über IoT-Sensoren gesammelt, verarbeitet und über die Cloud und Edge Computing effizienter verteilt. Es ist wichtig, Input von Fachleuten zu erhalten:
   1. Analysieren Sie die wichtigsten Maschinen
   2. verstehen, welcher Mechanismus/Bewegung analysiert werden soll
   3. Maschinendaten zu interpretieren (z.B. haben mechanische und elektrische Maschinen unterschiedliche Abbauprozesse)
2. Die Daten für das Werkslayout werden durch Scannen und Kartieren des Standorts erfasst, und dann wird das Werk durch 3D-Modellierung digitalisiert. Durch die Zuordnung von Maschinendaten in der Anlagendarstellung ist der digitale Zwilling aktiv und wird in Echtzeit mit der physischen Anlage synchronisiert. Auf diese Weise kann der Geschäftsanwender die gesamte Werksproduktion bis zu einer hohen Granularität visualisieren und die Warnungen verfolgen, indem er bis zu den Produktionslinien vordringt, um Anomalien und Engpässe zu erkennen. Das bedeutet, dass keine Zeit mit der Suche nach möglichen Ursachen verschwendet wird.

Wenn es um den Umgang mit Störungen im Produktionsplan geht, ist eine Optimierung erforderlich, um robuste Szenarien zu ermitteln, die die Geschäftsziele erfüllen und unerwartete Einschränkungen abmildern. Es ist von grundlegender Bedeutung, das geeignetste Modell und die geeignetsten Einstellungen auf der Grundlage der Merkmale des Unternehmens und der geschäftlichen Anforderungen (z.B. finanzielle Ziele, Nachhaltigkeitsrichtlinien) zu ermitteln und den Grad der Ausgereiftheit, d.h. die für die Bereitstellung von Lösungen erforderliche Zeit, auf der Grundlage der erforderlichen Reaktionsfähigkeit zu kalibrieren.

Sobald das Optimierungsmodell Pläne liefert, die mit den Prioritäten des Unternehmens übereinstimmen, ist es an der Zeit, es in die Lage zu versetzen, proaktiv mit den Auswirkungen von Störungen umzugehen, indem ein hohes Mass an Automatisierung und Intelligenz geschaffen wird. Zu diesem Zweck wird das Optimierungsmodell ständig das Auftreten von Störungsereignissen vorhersagen und, wenn es ausgelöst wird, den Zeitplan eigenständig umplanen, um zu verhindern, dass die Planer unvorbereitet und mit veralteten Plänen überrascht werden. Um dies zu erreichen, ist es unerlässlich, die Ereignisse zu identifizieren, die tatsächlich zu Abweichungen führen, und die relevanten Datenpunkte, wie z.B. Lieferverzögerungen und Fehlzeiten, ständig zu überwachen und zu analysieren.

Machen Sie Ihr Design zukunftssicher, indem Sie die Systemarchitektur für den Produktionsprozess strategisch planen und dabei Ihre Ziele für den Endzustand berücksichtigen. Für Unternehmen ist es von Anfang an wichtig, sich das letztendliche Ziel vor Augen zu führen und ihre Next Gen Produktionsplanungsfunktion zu entwerfen, um über die Details der zukünftigen Systemarchitektur und des Integrationsdesigns (z.B. Informationsfluss und Datenmodell usw.) zu entscheiden.

Dies ermöglicht einen effizienten, nahtlosen Übergang vom Entwurf zur Implementierung und stellt sicher, dass künftige Geschäftsanforderungen von den IT-Funktionen erfüllt werden und ein Redesign nicht erforderlich ist.

Um das Potenzial der Next Gen-Produktionsplanung endgültig zu erschliessen und den Grad der Transparenz und der Zusammenarbeit innerhalb des gesamten Unternehmens drastisch zu erhöhen, sollten mehrere Länderwerke integriert werden, um eine lieferübergreifende Transparenz zu gewährleisten. Dies ermöglicht eine grössere Skalierbarkeit des Netzwerks.