Advanced Planning and Scheduling (APS)-Systeme sind seit ihren Anfängen in den späten 1980er Jahren ein Eckpfeiler des Fertigungs- und Lieferkettenmanagements. Die APS-Technologie hat sich zwar weiterentwickelt, die grundlegenden Prinzipien sind jedoch dieselben geblieben, wobei bemerkenswerte Fortschritte wie die diskrete Ereignissimulation, maschinelles Lernen und Echtzeit-Datenverarbeitung die Fähigkeiten der Systeme verbessert haben. Trotz dieser Innovationen arbeiten viele der auf dem Markt befindlichen APS-Systeme immer noch innerhalb von Zeitfenstern und sind auf Ressourcenkalender fokussiert, was eine funktionsübergreifende Integration erschwert. Dieser Beitrag befasst sich mit den Kernfunktionen von APS, seinem technologischen Hintergrund, den Vorteilen und Herausforderungen bei der Implementierung und zeigt, wie sich Simio durch seine Innovationen als führendes Unternehmen in diesem Bereich profiliert.
APS verstehen
Unterscheiden wir zunächst einmal zwischen Planung und Terminierung. Die Planung ist der übergeordnete Prozess, bei dem ermittelt wird, welche Arbeiten durchgeführt werden müssen und welche Materialien zur Ausführung dieser Arbeiten erforderlich sind. Die Planung erfolgt in der Regel im Kontext von Zeitabschnitten (z. B. Wochen oder Monate) und umfasst oft eine heuristische Optimierung, um den einzelnen Fabriken und den Zeitabschnitten innerhalb dieser Fabriken Arbeitsaufträge zuzuweisen, wobei eine grobe Annäherung an die Kapazität jeder Fabrik im Laufe der Zeit erfolgt.
Bei der Terminplanung wird dieser Top-Level-Plan in einen detaillierten Zeitplan umgewandelt, einschließlich der Ressourcenzuweisungen und der Auftragsreihenfolge. Die Terminplanung konzentriert sich auf die kurzfristige Beanspruchung von Produktionsressourcen und Materialien, was bedeutet, dass Sie alle kritischen Randbedingungen innerhalb Ihres Systems berücksichtigen müssen.
Vorteile von Advanced Planning und Scheduling
Im Kern wurde APS entwickelt, um die Ineffizienzen herkömmlicher, isolierter Planungssysteme zu überwinden. Diese Tools integrieren Daten aus verschiedenen Quellen – einschließlich Marktnachfrageprognosen, Produktionskapazitäten, Lieferkettenbeschränkungen und Lagerbeständen – um Zeitpläne mit einer umfassenden, durchgängigen Perspektive zu erstellen. Dieser integrierte Ansatz führt zu einer besseren Ressourcennutzung, kürzeren Vorlaufzeiten und einer verbesserten Liefertreue.
Die Integration von APS in den Geschäftsbetrieb bringt eine Vielzahl von Vorteilen mit sich, die jedoch unterschiedlich stark ausgeprägt sein können. APS-Systeme ermöglichen die Erstellung von Produktionsplänen, die sich in Echtzeit an Nachfrageverschiebungen oder Produktionsbeschränkungen anpassen können. Sie helfen Unternehmen auch bei der Optimierung der Bestandsverwaltung und der Ressourcenzuweisung über mehrere Planungshorizonte hinweg, indem sie langfristige strategische Ziele mit kurzfristigen betrieblichen Anforderungen in Einklang bringen. Dieser integrierte Ansatz hilft, Ressourcenverschwendung zu vermeiden und fördert eine effiziente Entscheidungsfindung.
Fortschritte in der Analytik und Datenintegration haben einige APS-Lösungen im Laufe der Zeit erheblich verbessert und ihren strategischen Wert für die Endnutzer erhöht. Diese verbesserten Systeme helfen Unternehmen dabei, von reaktiven Ansätzen zu proaktiver strategischer Voraussicht überzugehen, zukünftige Bedürfnisse zu antizipieren und darauf zu reagieren, was zu größerer Effizienz führt. Einblicke von Forbes zeigen, wie diese Fortschritte Unternehmen in die Lage versetzen, ihre Lieferkapazitäten an die sich entwickelnden Marktanforderungen anzupassen und so die betriebliche Flexibilität und Kontinuität zu steigern. Während viele APS-Lösungen reaktiv bleiben und sich an die jeweiligen Bedingungen anpassen, bieten sie nicht die proaktive strategische Voraussicht, die durch fortschrittliche Analysen ermöglicht wird. Um den vollen Wert von APS zu erschließen, ist es entscheidend, eine Lösung mit einer modernen Architektur zu wählen, die fortschrittliche Analysen und robuste Datenintegrationsfunktionen beinhaltet.
Die Cloud-basierte Architektur hat die Skalierbarkeit und verbesserte Rechenleistung von APS eingeführt und ermöglicht es Unternehmen, diese Systeme ohne große Hardware-Investitionen einzusetzen. Obwohl Cloud-Plattformen mittlerweile unverzichtbar geworden sind – wie von Machineering.comhervorgehoben -,wird das wahre Potenzial von APS oft durch die Abhängigkeit von veralteter, zeitkorbbasierter Planung eingeschränkt, anstatt technologische Fortschritte wie die diskrete Ereignissimulation zu nutzen, um den vollen Nutzen aus kontinuierlichen Echtzeitanpassungen zu ziehen.
Herausforderungen mit Legacy-APS
Die Einführung von APS-Systemen ist mit mehreren Herausforderungen verbunden. Ein wesentliches Hindernis ist die Integration in bestehende IT-Umgebungen, wie ERP (Enterprise Resource Planning) oder MES (Manufacturing Execution Systems). Dieser Prozess erfordert oft eine umfangreiche Datenbereinigung und eine Neugestaltung der Arbeitsabläufe. Das Papier„Effective Change Management Strategies: Lessons Learned from Successful Organizational Transformations“ unterstreicht die Bedeutung robuster Change-Management-Strategien, um die Abstimmung zwischen den Beteiligten während dieses Übergangs zu gewährleisten.
Ein wesentlicher Nachteil herkömmlicher APS-Systeme in der Planungsphase ist die Annahme, dass jedes in den Terminplan aufgenommene Produkt eine bekannte und feste Durchlaufzeit hat, die unabhängig von der aktuellen oder zukünftigen Überlastung oder dem Produktmix im Werk bleibt. Diese feste Durchlaufzeit wird anschließend im Prozess der Rückwärtsterminierung verwendet, um Freigabetermine auf der Grundlage von Fälligkeitsdaten zu bestimmen. In älteren APS-Systemen werden in einem Zeitraster oder Planungszeitraum alle Aufträge innerhalb des Planungszeitraums so zusammengefasst, dass sie zum selben Zeitpunkt beginnen, und es wird angenommen, dass das gesamte Material zu Beginn dieses Planungszeitraums benötigt wird. Darüber hinaus hat jedes Zeitfenster ein grobes Maß an Kapazität, um die Zuweisung von Arbeit zu jedem Zeitfenster zu begrenzen, und ignoriert kritische Elemente wie sequenzabhängige Umstellungen, sekundäre Ressourcen, das Qualifikationsniveau der Bediener und die Auswirkungen von Abweichungen und ungeplanten Ereignissen auf den Plan.
Schwankungen und ungeplante Ereignisse wirken sich sowohl auf das lang- als auch auf das kurzfristige Verhalten eines jeden Systems aus und haben daher direkte Auswirkungen auf die Planung und den Zeitplan. Herkömmliche APS-Systeme verwenden deterministische Daten, die einen optimistischen Plan bzw. eine optimistische Planung ergeben, bei der davon ausgegangen wird, dass alles wie erwartet verläuft. Die Rolle, die Schwankungen bei der Entstehung von Engpässen und Verzögerungen in der Fertigung spielen, ist in der Literatur gut dokumentiert, wird aber bei der täglichen Planung und Terminierung der Produktion in der Regel ignoriert. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Annahme fester Durchlaufzeiten, künstlicher Zeitfenster, grober Kapazitätsmaße und deterministischer Daten zu Plänen und Zeitplänen führt, die in der Realität nicht umsetzbar sind und die Einhaltung von Fälligkeitsterminen und anderen KPIs übermäßig optimistisch erscheinen lassen.
Kulturelle Widerstände sind ein weiteres potenzielles Hindernis. Die Umstellung von statischen, manuellen Planungsmethoden auf datengesteuerte Echtzeitplanung erfordert eine Anpassung der Denkweise der Mitarbeiter. Der Aufbau von Vertrauen in simulationsgestützte Entscheidungen und die Förderung einer Kultur der Datenkompetenz sind entscheidend für eine erfolgreiche APS-Implementierung. Trotz der technischen Möglichkeiten stehen viele Unternehmen aufgrund dieser kulturellen Barrieren vor der Herausforderung, APS vollständig zu nutzen.
Um Risiken zu mindern und Vertrauen aufzubauen, wird empfohlen, mit kleinen APS-Implementierungen zu beginnen. Das Papier„Planning Knowledge for Phased Rollout Projects“ hebt hervor, dass schrittweise Einführungen nicht nur das Risiko verringern, sondern auch messbare Erfolgskennzahlen liefern, die das Vertrauen im gesamten Unternehmen stärken. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, den Wert von APS zu demonstrieren, bevor sie es in größerem Umfang einsetzen.
Zukünftige Trends in der APS
Die Zukunft von APS ist mit Fortschritten in der Digitalisierung und Industrie 4.0-Technologien verbunden. Die Einführung von IoT-Geräten und die Integration von Echtzeitsensoren ermöglichen es APS-Systemen, sich dynamisch an die Bedingungen vor Ort anzupassen, was ihre Vorhersagekraft erheblich verbessert. Obwohl diese Integrationen vielversprechend sind, werden sie noch nicht überall auf dem APS-Markt eingesetzt.
Eine weitere wichtige Innovation in APS ist die Integration eines Process Digital Twin in den Planungs- und Dispositionsrahmen, um die bestehenden Unzulänglichkeiten älterer APS-Systeme zu beheben. Ein Process Digital Twin ist ein Simulationsmodell des Fertigungsprozesses, das mit Echtzeitdaten verbunden ist und in einem operativen Modus für die Planung und Terminierung verwendet werden kann. Der Process Digital Twin modelliert den Fertigungsprozess auf einer granularen Ebene und erfasst, wie einzelne Ereignisse innerhalb eines Prozesses im Laufe der Zeit interagieren, ohne sich auf künstliche Zeitspannen zu verlassen. Diese Fähigkeit ist besonders wertvoll für komplexe Systeme, bei denen komplizierte Abhängigkeiten zwischen Maschinen, Arbeit, Werkzeugen, Materialhandhabung und Lieferketten bestehen. So können Unternehmen potenzielle Engpässe visualisieren, Einschränkungen verwalten und sich auf reale Unwägbarkeiten wie schwankende Nachfrage oder unerwartete Ausfallzeiten vorbereiten. Wie in dem Papier„The Role of Simulation in Advanced Planning and Scheduling“ hervorgehoben wird, ermöglicht ein Digitaler Zwilling eine detaillierte Visualisierung und Analyse.
Ein weiterer wichtiger Vorteil eines APS-Systems auf Basis des Digitalen Zwillings ist die Unterstützung zustandsbasierter Entscheidungsregeln, wie z. B. die Minimierung von Umrüstungen oder die Verwendung der aktuellen Fabrikauslastung und des Produktmixes zur Priorisierung von Aufträgen, um Fälligkeitsdaten einzuhalten. Herkömmliche APS-Systeme, die Zeitfenster und heuristische Solver verwenden, um die Arbeit den Zeitfenstern zuzuordnen, können keine komplexe zustandsbasierte Entscheidungslogik einbeziehen. Darüber hinaus kann ein auf einem digitalen Zwilling basierendes APS neuronale Netze trainieren und einbeziehen, um künstliche Intelligenz im Planungs- und Terminierungsprozess zu nutzen. Die Einbeziehung von Algorithmen des maschinellen Lernens in APS ist ein weiterer vielversprechender Trend. Mit Hilfe des maschinellen Lernens können Systeme anhand von simulationsgenerierten synthetischen Daten trainiert werden und zukünftiges Verhalten vorhersagen, was die Präzision der Planung und Ressourcenzuweisung verbessert. Trotz des Potenzials ist die weit verbreitete Implementierung noch begrenzt, und viele APS-Lösungen arbeiten immer noch mit traditionellen Systemen. Weitere Informationen über die Rolle neuronaler Netze bei der Planung und Disposition finden Sie in dem Papier „Building Intelligent Digital Twin Models using AI-based Neural Networks„.
Wer frühzeitig in diese Innovationen investiert, wird sich wahrscheinlich Wettbewerbsvorteile sichern. Ein Papier der Technischen Universität Delft prognostiziert, dass solche Investitionen zu erheblichen Verbesserungen der betrieblichen Effizienz führen und APS zu einem Eckpfeiler des modernen Fertigungs- und Lieferkettenmanagements machen werden. Anwender von APS-Lösungen, deren Anbieter diese Innovationen nicht einbeziehen, verpassen jedoch eine wichtige Gelegenheit, die Effektivität und Effizienz ihrer Planungs- und Dispositionsprozesse zu verbessern.
Abschließende Überlegungen: Die Rolle von Simio in der APS-Landschaft
In einer dynamischen Wirtschaft, die von unvorhersehbaren Lieferketten und sich ändernden Marktanforderungen geprägt ist, bleibt Advanced Planning and Scheduling für Unternehmen, die ihre Effizienz steigern, Verschwendung reduzieren und flexibel bleiben wollen, von entscheidender Bedeutung. Simios APS-Plattform der nächsten Generation, die auf der Simulationstechnologie Digital Twin aufbaut und mit KI erweitert wurde, setzt mit ihren dynamischen Planungsfunktionen, die sich an Echtzeitbedingungen anpassen, einen neuen Standard.
Der einzigartige Ansatz von Simio, der diskrete Ereignissimulation mit fortschrittlicher Planung verbindet, stellt sicher, dass die Abläufe nicht nur reaktionsschnell, sondern auch strategisch über organisatorische Silos hinweg ausgerichtet sind. Indem Simio die Komplexität der modernen Fertigung direkt in Angriff nimmt, ermöglicht es Unternehmen, Daten in umsetzbare Strategien zu übersetzen und so sicherzustellen, dass sie in einer Zeit, in der Anpassungsfähigkeit gleich Erfolg ist, die Nase vorn haben. Ob bei der Bewältigung der Herausforderungen von heute oder bei der Vorbereitung auf die Chancen von morgen – Simio steht an vorderster Front und ermöglicht es Unternehmen, in einer digital geprägten Welt erfolgreich zu sein.