Wirkungsvolles Planen auf Basis einer genauen Informationsgrundlage
Die Produktionsplanung sorgt durch die zielgerichtete Terminierung von Produktionsaufträgen und Abstimmung der Kapazitäten der Produktionsressourcen dafür, dass eine hohe Termintreue sowie Produktivität des Produktionssystems erzielt wird und dabei die Bestände niedrig gehalten werden. Sie kann jedoch nur dann wirkungsvoll durchgeführt werden, wenn die in den Informationssystemen der PPS bereitgestellten Informationen, die die Eigenschaften der Produktionsressourcen beschreiben, möglichst genau sind. Weichen die tatsächlichen Ist-Daten von den Plan-Daten ab, führt das zu negativen Auswirkungen wie nicht eingehaltene Termine, eine geringere Auslastung der Produktionsressourcen oder wie die nötige Einplanung von Pufferzeiten, die wiederum einen höheren Bestand mit sich bringen.
Gerade die Bestände werden als Reaktion auf ein regelmäßig ungenaues Planungsergebnis schrittweise erhöht. Das führt dann zu stärkeren Planabweichungen, die sich immer weiter negativ auswirken – eine Abwärtsspirale, die der „Fehlerkreis der PPS“ genannt wird. Transparenz über die Prozesse in der Produktion und realistischere Plan-Daten sind entscheidend, um gar nicht erst in solche Situationen zu gelangen.
Aufwendige Abbildung von Produktionsressourcen
Zur informationstechnischen Unterstützung werden in der Produktionsplanung Informationssysteme wie ERP-, ME- und APS-Systeme sowie Materialflusssimulationsmodelle eingesetzt. In diesen PPS-Systemen werden die Produktionsressourcen, auf denen die Vorgänge der Produktionsaufträge eingeplant werden (z. B. Maschinen und Anlagen), mit ihren Eigenschaften wie Rüst- und Bearbeitungszeiten, Fehlerraten sowie Verfügbarkeiten, abgebildet. Die Eigenschaften müssen für ein gutes Planungsergebnis möglichst genau durch die hinterlegten Informationen beschrieben werden. Vorgabewerte, die auf Grundlage von technologischen Vorgaben oder durch Schätzungen von Expert:innen ermittelt werden, weichen häufig von den tatsächlichen Ist-Daten ab. Sinnvoll ist deshalb, die nötigen Informationen durch eine Datenanalyse anhand von erfassten Betriebsdaten zu beschaffen. So lassen sich die Produktionsaufträge realistischer planen.
Ressourcenparameter wie Rüst- und Bearbeitungszeiten, Fehlerraten sowie Verfügbarkeiten können stark streuen, da unterschiedliche Vorgangsvorgaben wie bestimmte Produktmerkmale oder variierende Prozessbedingungen wie die Beschaffenheit der Produktionsressourcen (z. B. Abnutzungserscheinungen) auftreten. Einfach einen Durchschnittswert zu ermitteln würde die Realität also nicht genau abbilden. Einflussgrößen, die für die Planung ermittelt werden können, sollten somit berücksichtigt werden. Die fortschreitende Digitalisierung und das Industrielle Internet der Dinge (IIot) verschaffen hier Möglichkeiten für eine detailliertere Datengrundlage. Wird beispielsweise an der jeweiligen Produktionsressource ein Vorgang rückgemeldet, können unter anderem spezifische Rüstzeiten den Vorgänger- und Nachfolgerprodukten oder Bearbeitungszeiten den Produktmerkmalen zugeordnet werden. Weitere Parameter wie Maschinenzustände und -beschaffenheiten lassen sich mittels Sensoren erfassen und mithilfe von Vernetzungslösungen direkt in der PPS-Software nutzen.
Weil sich Prozessbedingungen im Laufe der Zeit außerdem wandeln können, ist eine kontinuierliche Datenerfassung und -auswertung nötig. Der Aufwand dafür ist entsprechend hoch. Eine automatisierte Informationsermittlung kann helfen, die Aufwände zu verringern.
Automatisierte Informationsermittlung durch maschinelles Lernen
Ein Lösungsansatz, eine solche kontinuierliche Datenanalyse zu automatisieren, ist das maschinelle Lernen. Algorithmen ermitteln dabei aus den erfassten Betriebsdaten die benötigten Informationen und deren Zusammenhänge zu den genannten Einflussgrößen. Überwachte Lernverfahren, die für diesen Zweck angewendet werden, haben sich als verlässliche Methoden erwiesen.
Zunächst wählen Expert:innen auf Basis ihres Wissens aus, welche Zusammenhänge und Daten relevant erscheinen. Der Aufwand nicht benötigte Daten zu erfassen wird so möglichst gering gehalten und die Abbildung von nicht-kausalen Korrelationen kann vermieden werden.
Außerdem ist eine definierte Datenstruktur, die vorgibt, wie die unterschiedlichen Betriebsdaten einheitlich erfasst werden können, Voraussetzung für die Verarbeitung dieser Daten durch einen Lernalgorithmus. Für die Bestimmung der Parameter der Produktionsressourcen bieten sich beispielsweise Entscheidungsbäume als maschinelles Lernverfahren an. Der Entscheidungsbaum bildet für alle auftretenden Kombinationen die aus den Ist-Daten ermittelten Plan-Daten ab (z. B. Produktmerkmal x mit Maschinenzustand y führt zu Plan-Wert z).
Die nötige laufende Anpassung an die sich ändernden Bedingungen kann in einem festen Zyklus durchgeführt werden. Das passiert dann ohne Aufwand automatisch im System.
Informationsbereitstellung durch die Verwaltungsschale
Doch wie können die ermittelten Plan-Daten schließlich im PPS-System genutzt werden? Die sogenannte Verwaltungsschale ermöglicht dem PPS-System, die Plan-Daten über eine vereinheitlichte Schnittstelle abzurufen – so wird Interoperabilität möglich. Die Verwaltungsschale kann als eine schlanke Datenbank verstanden werden, die eine einzelne Produktionsressource beschreibt und von verschiedenen Software-Systemen genutzt werden kann.
Davor sind die Daten durch das maschinelle Lernverfahren schon zu Informationen verarbeitet worden. Ein Beispiel: Ein Sensor an einer Produktionsmaschine misst die Geschwindigkeit der Antriebswelle als Zeitreihe. Diese Werte werden vorverarbeitet zum Beispiel um den Maschinenzustand (läuft/steht) zu erfassen und im nächsten Schritt mithilfe des Algorithmus die Auslastung pro Monat (Verhältnis produktiv zu Stillstand) zu ermitteln. Diese Informationen werden in der Verwaltungsschale strukturiert zur Verfügung gestellt – d. h. mit einer einheitlichen Bezeichnung an einer definierten Stelle – und von verschiedenen Software-Systemen (z. B. MES, ERP-System) genutzt.
Die Möglichkeit, Informationen über die reale Produktionsressource anhand von aktuell erfassten Daten abzubilden, entspricht außerdem der Idee des digitalen Zwillings.
