Bedarfsprognose in der Produktionsplanung

Planung und Realität in der Produktion

Hauptaufgabe der Produktionsplanung und -steuerung ist es, für einen störungsfreien Ablauf des Fertigungsprozesses zu sorgen, mit dem Ziel, die geplante Menge an Produkten in der vorgegebenen Zeit zu fertigen. Damit dies funktioniert, ist der Materialbedarf entsprechend zu ermitteln und zu beschaffen. Ferner gilt es, die dafür erforderlichen Ressourcen wie Mensch und Maschine zu planen und bereitzustellen.

Leider läuft in der Realität die Produktion nicht immer reibungslos ab. Lieferketten reißen, Maschinen setzen aus oder Mitarbeiter erkranken. Diese Unzuverlässigkeiten interner Prozesse oder externer Lieferungen zu bewältigen, bereitet vielfach Schwierigkeiten.
Die Nachfrage nach Produkten unterliegt teils saisonaler Schwankungen. Über- oder Unterbestände gilt es zu vermeiden, andererseits erfordert die Realität, unerwartete Umstände am Markt kurzfristig zu meistern. Eine angemessene Menge an Sicherheitsbeständen empfiehlt sich. Aber was ist angemessen?
Bei auftretenden Problemen, etwa beim Ausfall einer Maschine, steht die Produktion zunächst meist still, Mitarbeiter sind auf Fehlersuche. Kann ein Zulieferer nicht liefern, weil Rohstoffe knapp oder Landesgrenzen dicht sind, führt dies ebenfalls zu Produktionsausfällen. In vielen Betrieben fehlen klar definierte Prozesse unter Berücksichtigung von Prioritäten mit Handlungsanweisungen oder Empfehlungen ans Bedienpersonal.
Gelingt es nicht, diese Störfaktoren schnellsten zu beseitigen, führt dies zu höheren Fertigungskosten aufgrund eines niedrigeren Durchsatzes. Verzögerungen der Lieferzeiten, unzufriedene Kunden sind die Folge.

Vorteile von KI in der Produktionsplanung

Geänderte Anforderungen seitens der Kunden und Märkte sorgen für eine immer komplexer werdende Produktionsplanung. Dies lässt herkömmliche PPS-Systeme an ihre Grenzen stoßen. Höhere Variantenvielfalt bei kürzeren Produktionszeiten erschweren eine termingerechte und optimale Abwicklung. Bei der Lösung dieses Problems hilft KI.

Künstliche Intelligenz oder Artificial Intelligence (AI) verwandelt Daten in wertvolles Wissen. Machine Learning (ML), eine Teildisziplin der künstlichen Intelligenz, nutzt lernende Algorithmen, um Muster und Gesetzmäßigkeiten in Daten zu erkennen. Durch automatische Rückkopplung passt sich der Algorithmus selbstständig an neue Bedingungen an, trainiert und verbessert sich selbst.
Der KI-Algorithmus ist in der Lage, auf neue, ihm unbekannte Daten zu reagieren. Er schöpft sein Wissen nicht wie herkömmliche Vorhersagen nur aus Vergangenheitsdaten, Machine Learning untersucht Echtzeitdaten kontinuierlich auf Muster, die vom gewünschten Zustand abweichen. ML erkennt Anomalien schneller.
Die Erfassung von Mess- und Sensordaten von Produkten, Produktionslinien oder Bauteilen findet sich heute in jedem Betrieb. Große Datenmengen lassen sich verdichten, aufbereiten und intelligent auswerten. Damit kann KI vorausschauende Wartungen von Maschinen vorschlagen, dadurch

Ausfälle vermeiden und selbst die Lebensdauer von Komponenten verlängern.
Die Erkennung von Mustern in vergangenen Fertigungsprozessen bringt komplexe Zusammenhänge zum Vorschein, die dem Menschen oft verborgen bleiben. Damit lassen sich detailgenauere Aussagen zu künftigen saisonalen Absätzen und Kundenwünschen treffen.
Die Vorteile liegen auf der Hand. Präzisere Bedarfsprognosen helfen Lagerbestände zu reduzieren und die Lieferfähigkeit zu optimieren, was letztlich das Betriebsergebnis und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Prozess und Datenqualität für eine Bedarfsprognose mit KI

Prognoserechnung ist nichts Neues. Sie ist ein wichtiger Bestandteil der Beschaffungs- und Absatzplanung. Dafür haben sich unterschiedliche mathematische Prognoseverfahren in der Vergangenheit bewährt. Dabei liefern historische Bedarfszahlen die Grundlage für die Ermittlung der zukünftigen Nachfrage.

Diese Standardanalysen scheitern bei immer komplexeren und vielfältigeren Produkten und Systemen. Immer mehr Datenpunkte, Variablen und Abhängigkeiten fließen in den Produktionsprozess ein. Es gilt, die relevanten Kriterien und Gemeinsamkeiten von Prozessen aus dem Datenmeer zu fischen und aufzubereiten. Dafür braucht es verlässliche Daten.

Die Analyse von Big Data ermöglicht, Wahrscheinlichkeiten zu berechnen und Vorhersagen zu treffen. Daraus lassen sich Lösungen ableiten und auf erkannten Mustern basierend Prozesse optimieren.
Nur gute Daten erzeugen zuverlässige Ergebnisse. Aus schlechten Zutaten kann selbst ein renommierter Koch keine Sternemenüs zaubern. Daher gilt der Grundsatz: Die Prognosegüte des ML-Verfahrens hängt von der Qualität der Daten ab, mit dem es „gefüttert“ wird. Big Data allein nützt nichts, KI-Lösungen erfordern Vorarbeiten, die für eine gewinnbringende Nutzung unerlässlich sind.

In einem kostenlosen Webinar vermittelt innoSEP das nötige Wissen, um diese Hürden zu meistern. Anhand von Best-Practice-Beispielen lernen die Teilnehmer, die KI-Plattform im industriellen Umfeld einzusetzen und eine darauf basierende Bedarfsprognose zu implementieren.
Das Webinar verschafft einen Überblick über die Methoden der KI und erläutert die Begriffe Machine und Deep Learning. Es zeigt die Vorgehensweise bei der Entwicklung von KI-Lösungen und nennt praktische Voraussetzungen für eine Umsetzung.

Warum eignet sich die innoSEP AI-Plattform für eine Bedarfsprognose mittels ML?

Die innoSEP AI-Plattform bewährt sich bereits im industriellen Einsatz und eignet sich hervorragend für eine Bedarfsprognose mittels ML. Die im Baukastenprinzip aufgebaute KI-Plattform enthält die dafür erforderlichen Tools. Die Plattform befähigt Ingenieure, ohne Programmierkenntnisse industrielle Analytics-Anwendungen auf Basis von Sensor- und Prozessdaten zu nutzen.

Der visuell-unterstützte Ansatz der AI-Plattform ermöglicht Fach- oder Domänenexperten, eigenständig KI-Apps zu entwickeln, bereitzustellen und zu warten. Im Rahmen der digitalen Transformation verschafft sie Anwendern einen einfachen Zugang zu KI-Technologien. Spezifikationen zu Produktgruppen lassen sich beobachten, signifikante Erkenntnisse oder Muster über die Kundennachfrage verfolgen und von der Plattform erstellte Prognosen oder Wartungsvorschläge durchführen. Die genutzten Informationen basieren im Wesentlichen auf der Bestellhistorie des Kunden, ergänzt durch verschiedene makroökonomische Indikatoren.