Westinghouse Electric Company, ein weltweit führendes Unternehmen der Nukleartechnologie mit einer über 130-jährigen Innovationsgeschichte, stand bei der Koordinierung der Produktionsplanung seiner komplexen Kernbrennstoffproduktion vor großen Herausforderungen. Mit fünf separaten Standorten, die unabhängig voneinander mit unzusammenhängenden Excel-Tabellen arbeiteten, kämpfte das Unternehmen mit langen Planungszyklen und eingeschränkter Transparenz in seiner globalen Lieferkette. In dieser Fallstudie wird untersucht, wie Westinghouse gemeinsam mit MOSIMTEC die Technologie des digitalen Zwillings von Simio implementierte und damit seine Produktionsplanungs- und Dispositionsprozesse umgestaltete und gleichzeitig die Reaktionszeit auf Änderungen drastisch verkürzte und die Entscheidungsfähigkeit verbesserte.
Das 1886 von George Westinghouse gegründete Unternehmen hat fast 140 Jahre lang die Art und Weise, wie die Welt Strom erzeugt und nutzt, neu definiert. Als weltweit führender Anbieter von sicherer, innovativer Nukleartechnologie ist Westinghouse in 21 Ländern mit über 11.000 Mitarbeitern und 90 Anlagen weltweit tätig. Die Technologie von Westinghouse spielt eine entscheidende Rolle bei der Erzeugung von fast 50 % des weltweiten Atomstroms.
Der Geschäftsbereich Kernbrennstoffe von Westinghouse bietet komplette Brennstofflösungen an, die von der Entwicklung und Herstellung bis hin zur Kerntechnik, Sicherheitsanalyse und Herstellung von Brennstoffkomponenten reichen. Das Unternehmen bietet vier wichtige Brennstofftypen an: Druckwasserreaktor (PWR), Siedewasserreaktor (BWR), energetischer Wasser-Wasser-Reaktor (VVER) und fortschrittlicher Gasreaktor (AGR). Die Anlagen zur Herstellung von Kernbrennstoffen befinden sich weltweit in den Vereinigten Staaten, im Vereinigten Königreich und in Schweden.
Vor der Implementierung von Simio verwaltete Westinghouse die Produktionsplanung über fünf verschiedene Standorte mit fünf verschiedenen Planungsgruppen, die alle unabhängig voneinander arbeiteten. Brad Parker, Director of Global Manufacturing and Material Planning bei Westinghouse, erläutert:
"Ein Großteil davon [war] in Excel ohne Integration, ohne Beschränkung zwischen manuell eingegebenen Tabellen, was bedeutete, dass wir, wenn wir den Masterplan für 18 Monate bis zwei Jahre erstellten, bis zu einer Woche brauchten, um zu beurteilen, was die Änderung war, wenn es irgendwelche Szenarien gab oder wenn es eine Änderung gab."
Dieser fragmentierte Ansatz führte zu mehreren kritischen Herausforderungen:
Bei komplexen Änderungen, die mehrere Standorte betrafen, konnte die Folgenabschätzung bis zu einem Monat dauern, insbesondere bei der Bewertung der Auswirkungen auf Einrichtungen am unteren Ende der vertikalen Lieferkette. Dieser langwierige Prozess führte oft zu Teilbewertungen, die keinen vollständigen Einblick in die Auswirkungen der vorgeschlagenen Änderungen boten.
Bei der Evaluierung möglicher Lösungen entschied sich Westinghouse für Simio aufgrund seiner Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Brad Parker meint dazu:
"Die Flexibilität, Sie wissen schon, die Möglichkeit, etwas hinzuzufügen oder wegzunehmen... andere Modelle, die ich mir angesehen habe, schienen eher von der Struktur her zu sein... sie waren fast wie fest kodiert, was eine Änderung schwierig machte. [Mit Simio] ist es in Ordnung, wir können flexibel genug sein, um es an Ihren Prozess anzupassen. Ihr Prozess muss sich nicht ändern, um unsere Arbeitsweise widerzuspiegeln.
Diese Flexibilität war entscheidend für die Bewältigung der Komplexität an fünf Standorten mit einer vertikalen Lieferkette. Westinghouse schloss sich mit MOSIMTEC zusammen, einem Beratungsunternehmen mit über 14 Jahren Erfahrung in der Anwendung von Modellierung und Simulation in verschiedenen Branchen.
MOSIMTEC folgte einem bewährten Prozess für den Einsatz von Simulationsmodellen und die Implementierung digitaler Zwillinge an den Westinghouse-Standorten:
Bei der Implementierung wurden Daten aus verschiedenen Quellen integriert, um die Kapazitätsplanung und Terminierung zu unterstützen:
Eine ETL-Funktionalität (Extract, Transform, Load) übertrug Daten aus diesen Quellen in Simio, das sie verarbeitete, um eine kapazitätsgerechte Planung und Terminierung zu erstellen. Um eine schnelle Implementierung zu ermöglichen, verwendete Westinghouse zunächst einen auf Excel Power Query basierenden Ansatz als Zwischenlösung.
Die Implementierung begann mit der Entwicklung einer detaillierten funktionalen Design-Spezifikation. Wie MOSIMTEC erklärte: "Wenn man ein System nicht klar beschreiben kann, kann man es auch nicht effektiv modellieren. In diesem Dokument wurden sowohl das reale System als auch das beabsichtigte Modell mit Hilfe von Diagrammen und Beschreibungen beschrieben, um den erforderlichen Detaillierungsgrad zu vermitteln.
Die Spezifikation wurde von Westinghouse vor Beginn der Modellentwicklung geprüft und genehmigt, blieb aber ein lebendiges Dokument, das sich parallel zum Modell weiterentwickelte. Für Westinghouse war dieses Dokument besonders wertvoll, da es eine einzige, umfassende Referenz darstellte, die den gesamten Prozess von Anfang bis Ende abbildete.
Für den Aufbau eines echten digitalen Zwillings, der Live-Daten extrahiert und Planungspläne ausführt, musste sichergestellt werden, dass die richtigen Daten zur richtigen Zeit aus den richtigen Quellen stammen. MOSIMTEC entwickelte ETL-Lösungen, um die Rohdaten zu bereinigen und zu integrieren. Dies war ein iterativer Prozess, an dem die Beteiligten vor Ort beteiligt waren und in dessen Verlauf viele Anpassungen vorgenommen wurden.
Während der gesamten Modellentwicklung wurden Fehlerprotokolle ausgiebig genutzt, um Westinghouse bei der Bereinigung und Standardisierung der Daten zu unterstützen. Die erstellten Modelle waren vollständig datengesteuert und stützten sich auf dynamische Echtzeit-Dateneingaben. Dieser Ansatz bot den Benutzern die Flexibilität, schnell neue Pläne zu aktualisieren und zu erstellen, die mehrere Jahre umfassen.
Nach jedem Simulationslauf konnten die Benutzer auf mehrere wichtige Dashboards zugreifen:
Die Implementierung von Simios digitalem Zwilling in der Fertigung führte zu einer drastischen Verkürzung der für die Planung und Szenarioanalyse benötigten Zeit. Brad Parker bemerkte dazu:
"Mit der Implementierung von Simio konnten wir diese Entscheidungen viel schneller treffen. Das Simulationsmodell kann laufen und wir können, wie Sie wissen, die Parameter in Simio auf der Grundlage der Tabellen und der Nachfragedaten ändern."
Was früher bis zu zwei Wochen dauerte, kann jetzt in wenigen Stunden erledigt werden, was eine schnellere Entscheidungsfindung und effizientere Planungsprozesse ermöglicht.
Der digitale Zwilling lieferte einen integrierten Zeitplan für alle Bereiche, beseitigte Lücken in der Analyse und verbesserte die Transparenz in der gesamten Lieferkette. Diese Integration war besonders wertvoll für die zentrale Planungsfunktion von Westinghouse:
"In der Lage zu sein zu sehen, okay, was bedeutet das, wie sieht der Zeitplan jetzt aus. Oh, ich sehe, dass es hier leicht wird. Wirkt sich das auf die Erstellung von Szenarien aus? Das hat uns eine integrierte Planungsfunktion ermöglicht, mit der wir früher Schwierigkeiten hatten."
Die Implementierung verbesserte die Fähigkeit von Westinghouse erheblich,:
Bei der Implementierung wurden auch Probleme mit der Datenqualität und Inkonsistenzen zwischen den Systemen deutlich. Brad Parker erklärt dazu:
"Sie wundern sich, warum Sie bei der Planung Probleme haben, wenn Ihnen vier Systeme unterschiedliche Zahlen liefern. Das funktioniert nicht gut."
Durch die Zusammenführung der Daten im digitalen Zwilling konnte Westinghouse diese Unstimmigkeiten erkennen und beseitigen und so die Datenqualität und die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen verbessern.
Die Planer von Westinghouse können nun alle Tabellen aktualisieren und die Pläne selbständig ausführen, ohne dass ein Eingreifen von MOSIMTEC erforderlich ist. Sie wenden sich nur dann an die Berater, wenn die Ergebnisse seltsam aussehen oder wenn sie neue Dashboards oder Änderungen an bestehenden Dashboards benötigen. Diese Selbstständigkeit hat das Planungsteam in die Lage versetzt, sich den digitalen Zwilling zu eigen zu machen und ihn effektiv für die tägliche Planung zu nutzen.
Eine der größten Herausforderungen war die Datenqualität und -konsistenz. Brad Parker meint dazu:
"Diese Daten zu verstehen, war ein langer Weg... ein Großteil davon war mit den Erkenntnissen über Dateninkonsistenz verbunden. Die Intaktheit des ETL hat uns dabei geholfen. Das hat es uns ermöglicht, die Implementierung zu beschleunigen. Ich habe natürlich festgestellt, dass die Datenlücken die Simio-Implementierung verlangsamen, wenn man die Probleme in Simio findet."
Wenn er noch einmal von vorne anfangen könnte, hätte Brad mehr Datenmapping im Vorfeld gemacht, um Diskrepanzen früher zu erkennen. Allerdings würde er nicht auf perfekte Daten warten, bevor er die Implementierung vornimmt, denn "man würde nie implementieren, wenn man auf perfekte Daten warten würde".
Eine weitere wichtige Lektion war die Bedeutung der Bereitstellung von Ressourcen und der Einbindung von Interessengruppen:
"Man muss Ressourcen bereitstellen. In der Tat hatte ich zeitweise drei Implementierungen an drei Standorten allein zu managen. Das verlangsamt die Umsetzung. Aber wenn man über entsprechende Ressourcen verfügt, kann man es schaffen.
Entscheidend für die erfolgreiche Umsetzung war, dass die richtigen Leute beteiligt waren, die die Prozesse wirklich verstehen. Ohne dieses Wissen hätte das Team mehrere Iterationen durchlaufen müssen, um das Modell richtig hinzubekommen.
Brad betonte, wie wichtig die kontinuierliche Unterstützung durch das Management ist:
"Ich wurde von Westinghouse stark unterstützt... Wenn man sich auf diese Reise begibt, braucht man nicht nur die Unterstützung der Geschäftsleitung, sondern auch eine kontinuierliche Unterstützung. Es wird nicht über Nacht perfekt sein. Und viele Leute erwarten, dass wir einfach auf einen Knopf drücken und es funktioniert. Das ist unrealistisch."
Diese nachhaltige Unterstützung ermöglichte es dem Team, Herausforderungen zu meistern und die Umsetzung im Laufe der Zeit weiter zu verfeinern.
Westinghouse hat bereits das eingeführt, was Brad Parker als "grundlegende, einfache Simulationssoftware" bezeichnet, und sieht erhebliche Möglichkeiten, die Nutzung zu erweitern:
"Wir haben uns auf Kernbrennstoff konzentriert. Wir haben uns auf Kernbrennstoffe konzentriert, aber wir stellen fest, dass auch andere Bereiche des Unternehmens Interesse zeigen. eVinci ist ein Beispiel dafür, aber wie wir es dokumentieren und in Zukunft mit den Funktionen nutzen, die wir noch gar nicht angesprochen haben, ist der Punkt, an dem wir versuchen werden, die Westinghouse-Organisation bei der Nutzung einer einzigen Lösung weiterzubringen."
Zu den Zukunftsplänen gehören:
Die Implementierung der digitalen Zwillingstechnologie von Simio hat die Produktionsplanungs- und Dispositionsprozesse von Westinghouse verändert. Sie bietet einen integrierten Überblick über die komplexe globale Lieferkette und verkürzt die Zeit, die für die Planung von Szenarien und die Entscheidungsfindung benötigt wird, drastisch.
Durch die Zusammenarbeit mit MOSIMTEC und die Anwendung einer strukturierten Implementierungsmethodik hat Westinghouse eine Grundlage für die weitere digitale Transformation geschaffen. Der Erfolg dieser Implementierung zeigt die Leistungsfähigkeit des digitalen Zwillings in komplexen Fertigungsumgebungen und liefert wertvolle Lehren für andere Unternehmen, die sich auf einen ähnlichen Weg begeben.
Brad Parker fasst zusammen: "Durch die Entscheidung für Simio können Unternehmen das volle Potenzial der Digital-Twin-Technologie ausschöpfen, Risiken minimieren und den Anforderungen des Marktes voraus sein - und das alles bei gleichzeitiger Förderung der operativen Belastbarkeit und kontinuierlicher Verbesserung."