Moderne Produktionsbetriebe setzen Feinplanungssysteme ein, um ihre Fertigungsprozesse effizient zu planen und zu steuern. Besonders wertvoll sind Software-Lösungen, wenn sie durch KI-basierte Methoden erweitert werden können und eine Fertigungssteuerung weit über klassische Planungskriterien wie Termine und Kapazitäten hinaus ermöglichen.
Grenzen klassischer Feinplanung
Das Ziel einer Feinplanungssoftware – auch bekannt als Leitstand – ist es, Fertigungsaufträge und Arbeitsgänge in eine optimale Reihenfolge zu bringen. Hierbei werden in der Regel die tatsächlichen Kapazitäten von Ressourcen, Terminanforderungen sowie Prioritäten berücksichtigt. Diese klassischen Planungsansätze stossen jedoch an ihre Grenzen, wenn zusätzliche Faktoren relevant werden, die über die reine Betrachtung von Kapazität und Terminen hinausgehen.
Ein Beispiel hierfür ist die Optimierung von Prozessen in Unternehmen, die energieintensive Verfahren wie Beschichtungen oder Glühprozesse einsetzen. Hier reicht es nicht aus, nur die Auslastung des Ofens zu planen. Vielmehr geht es darum, die optimale Zusammenstellung von Bauteilen zu ermitteln, die gleichzeitig im Ofen behandelt werden können. Klassische Planungssysteme können solche komplexen Anforderungen oft nicht bewältigen.
Flexibilität durch integrierte KI
Der Leitstand PSIpenta/MES Scheduling bietet z. B. durch seine moderne, Java-basierte Architektur die Möglichkeit, klassische Planungsregeln flexibel durch KI-basierte Methoden zu ergänzen. Diese Integration kann auf zwei Arten erfolgen: Entweder wird die KI direkt in die Planungslogik eingebunden, um die optimale Reihenfolge der Aufträge zu ermitteln, oder sie dient als zusätzliche Bewertungsebene für verschiedene Planungsszenarien.
Für eine optimale Auslastung von Öfen, um bei dem Szenario zu bleiben, kann ein solches System sämtliche relevante Kriterien bei den Berechnungen miteinbeziehen. Im Ergebnis sieht dann z. B. ein Werker, welche Teile er in welcher Form auf das Transportgestell packen muss.
- Bauform und Grösse der Bauteile: Unterschiedlich geformte und dimensionierte Bauteile müssen das verfügbare Volumen von Transportgestellen bzw. Öfen optimal ausfüllen. Bildlich gesprochen, handelt es sich um eine dreidimensionale Schachtelungsaufgabe.
- Gewichtsverteilung: Bei hängenden Transportgestellen oder Warenträgern darf die Ladung das zulässige Gesamtgewicht nicht überschreiten. Gleichzeitig muss die Lastverteilung so gleichmässig wie möglich erfolgen.
- Prozessparameter: Jedes Bauteil hat spezifische Prozessvorgaben, wie Temperaturprofile oder Glühdauern. Nur Bauteile mit kompatiblen Parametern können gemeinsam bearbeitet werden.
- Terminrestriktionen: Für alle beteiligten Komponenten sind die jeweils festgelegten Termine einzuhalten, um eine rechtzeitige Weiterverarbeitung oder Auslieferung zu gewährleisten.
- Materialverfügbarkeit: Bauteile müssen zum geplanten Zeitpunkt verfügbar sein, was durch Informationen aus Materialzugangsterminen sichergestellt wird.
- v. m.
Optimale Sequenzierung
Eine weitere, sich direkt anschliessende Planungsaufgabe, die ein solches KI-gestütztes System lösen kann, ist die Sequenzierung der gefüllten Transportgestelle. Hierbei geht es darum, die Reihenfolge so zu optimieren, dass die Ofenprozesse möglichst effizient ablaufen. Besonders in Produktionsbereichen, die in einer Linie arbeiten, bietet die KI-gestützte Sequenzierung ein erhebliches Optimierungspotenzial.
Neben den klassischen Faktoren wie Terminen und Materialzuflüssen können auch Ausstattungsmerkmale von Produkten in die Sequenzierungsberechnung einfliessen. So wird beispielsweise sichergestellt, dass ein gleichmässiger Produktionsfluss in der Linie entsteht. Diese Balance stabilisiert die Gesamtproduktion und vermeidet Engpässe.
Berücksichtigung zahlreicher Einzelkriterien
Die Berücksichtigung von Kapazitäten und Zeit allein reicht in der modernen Fertigungsplanung oft nicht aus. In vielen Fällen müssen zahlreiche Einzelkriterien in die Optimierung einfliessen. Feinplanungslösungen wie PSIpenta/MES Scheduling sind durch die Integration von KI in der Lage, diese komplexen Anforderungen zu bewältigen und so das bestmögliche Gesamtergebnis zu erzielen.
Der Autor
Stephan Klaas ist Produktberater MES bei PSI Automotive & Industry
PSI AG Schweiz | 9500 Wil | PSIpenta/ERP | Automotive
Weitere Informationen und Beiträge bei PSI in der topsoft Marktübersicht