Fertigungsplanung effizient gestalten: KI macht es möglich

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Industrie Informatik GmbH

ERP und MES sind essentielle Tools einer modernen Fertigung. Für nicht allzu entfernte Zukunftsszenarien reichen sie jedoch noch nicht voll aus. Wie künstliche Intelligenz (KI) die Automatisierungs-Lücken schließen kann.

Die Anforderungen an eine flexible und effiziente Produktion steigen stetig. Vorlaufzeiten verringern sich, Schichtleiter und Fertigungsplaner müssen in immer kürzeren Zeiträumen Entscheidungen treffen. Schon heute unterstützen IT-Systeme bei dieser Arbeit (Fertigungsplanung).

KI in der Fertigungsplanung

Doch noch kein Planungssystem kommt ganz ohne manuelle Eingriffe aus und der Software fehlt die Fähigkeit, aus den Eingriffen des Anwenders zu lernen. Künstliche Intelligenz (KI) soll dies ändern. Dabei ist das nicht reine Zukunftsmusik. Bereits heute unterstützt KI produzierende Unternehmen dabei, ihre Planungsqualität zu erhöhen und die Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

Warum die Ansprüche steigen

Die Ursachen für die steigenden Ansprüche an Flexibilität und Effizienz in der Produktion kommen zunächst von der Individualisierung der Kundenwünsche. Diese führt zu einer erhöhten Produktvarianz. Zudem sorgen steigende Rohstoffkosten und zunehmender Wettbewerbsdruck dafür, dass produzierende Unternehmen eine möglichst hohe Auslastung der Maschinen erreichen und Ausschüsse weiter reduzieren müssen.

Die Produktion wandelt sich von einer regelbasiert gesteuerten, sequenziellen Fertigung an klassischen Monolinien zu einer dynamischen Fertigung zahlreicher Produktvarianten bis hinunter zur Losgröße 1. Trotz weitgehender Automatisierung können die Anforderungen einer dynamischen Multivariantenproduktion heute noch nicht erfüllt werden. ERP- sowie Manufacturing-Execution-Systeme (MES) sind in der Produktion jedoch auch künftig unverzichtbar.

Solche Systeme decken die Produktion jedoch nicht vollständig digital ab. Könnte zum Beispiel ein Fertigungsauftrag alternativ auf mehreren Maschinen eingeplant werden, muss sich bereits der Planer entscheiden, welche von ihnen er auswählt. Das System entwickelt auf Basis der vorhandenen Daten einen Fertigungsplan, in den der Fertigungsplaner eingreift, weil er Informationen zum Beispiel zu Alternativmaschinen, zum verfügbaren Personal oder zu Rüstzeiten hat, die nicht im System vorliegen. Mit der Zeit entwickelt der Planer Präferenzen, sogenanntes implizites Wissen, über das nur er verfügt, das jedoch nicht im Planungssystem vorhanden ist.

Manuelle Eingriffe versus steigende Komplexität

Auch wenn ERP- und MES-Lösungen die Prozessintegration entlang von Wertschöpfungsketten und Fertigungsprozessen immer weiter vorantreiben und versuchen, das implizite Wissen zu verringern, stoßen klassische Planungssysteme an ihre Grenzen. Die hohe Dynamik, der Echtzeitanforderungen sowie die Notwendigkeit, unterschiedliche Optimierungsaspekte einer Multivariantenfertigung zu berücksichtigen, sind der Grund. Die erforderlichen manuellen Änderungen innerhalb der Fertigungsplanung werden außerhalb des Systems vorgenommen und haben so keinen Einfluss auf künftige Planungen durch das System.

Praktisch gesprochen: Entscheidet der Planer, einen Auftrag aus diversen Gründen von Maschine 1 auf Maschine 2 zu legen, so muss er diese Änderung jedes Mal vornehmen, wenn bei zukünftigen Aufträgen die gleichen Gründe auftreten. Klassische Analysemethoden erkennen zwar durch die Auswertung historischer Daten die Änderung, nicht aber die Gründe für diese Entscheidung. Die einzige Alternative für den Planer ist der Eingriff ins Planungssystem. Da ERP- und MES-Lösungen aber mit steigender Datenmenge und zunehmender Integration in weitere Unternehmensbereiche immer komplexer werden, kann der Planer diese Komplexität nur mit sehr hohem Aufwand nachvollziehen, manuelle Eingriffe in den Fertigungsplan werden immer schwieriger. An dieser Stelle kommt die KI beziehungsweise maschinelles Lernen ins Spiel.

KI ergänzt den Planer und verhindert Fehler in der Fertigungsplanung

Wie sähe eine assistenzbasierte Fertigungsplanung und -steuerung auf KI-Basis aus? Vereinfacht gesagt, lernt die KI aufgrund der Eingriffe durch den Planer, welche Änderungen dieser in Zukunft vornehmen würde. Die KI unterbreitet ihm entsprechende Vorschläge für die Planung und Steuerung, die der Planer akzeptieren oder verändern kann. Die Entscheidung des Planers, den Vorschlag zu akzeptieren oder zu ändern, geht wiederum in den Lernprozess der KI ein. Zudem kann sie den Planer bei seiner Eingabe auf unplausible Konstellationen aufmerksam machen. Letztendlich ermöglicht sie eine situationsabhängige Planung und Steuerung, die präziser und verlässlicher ist als eine Entscheidung, die auf der bloßen Auswertung historischer Daten basiert.

Die Entscheidungsvollmacht liegt jedoch weiter beim Planer. Mit Hilfe sogenannter Exception Rules kann er die KI übersteuern und überlässt damit die letzte Entscheidung nicht dem System. In einem solchen hybriden Entscheidungssystem ergänzt die KI die Tätigkeiten und die Verantwortung des Planers. Sie reduziert den Aufwand für manuelle Eingriffe und das damit verbundene Risiko von Planungsfehlern. Nicht der Planer, sondern immer wiederkehrende Planungskorrekturen gehören in einer Produktion mit intelligenten Assistenzsystemen der Vergangenheit an. Da durch maschinelles Lernen das implizite Wissen sukzessive Teil des Systems wird, geht der Zugriff auf dieses Wissen nicht verloren, wenn der entsprechende Mitarbeiter ausfällt oder aus dem Unternehmen ausscheidet.

Keine Zukunft ohne KI

Der Einsatz von KI-Assistenzsystemen lohnt sich vor allem in Produktionen mit hoher Volatilität und dynamischem Markt-umfeld. Ein Beispiel hierfür ist die Print-&-Packaging-Industrie, in der produzierende Unternehmen für viele Abnehmer sehr unterschiedliche Produkte fertigen. Das Unternehmen Becos aus Stuttgart ist mit ihren MES- und IoT-Lösungen unter anderem in solchen Branchen aktiv und entwickelt KI-basierte Anwendungen für produzierende Unternehmen.

In einem konkreten Einsatz einer assistenzbasierten Fertigungsplanung und -steuerung bei einem Verpackungshersteller erreichte Becos bei einer automatischen Einplanungsquote von über 90 Prozent eine Planungszeitreduktion von bis zu 30 Prozent. Dieses Beispiel demonstriert das Potenzial der künstlichen Intelligenz, um die Planungsqualität in der Fertigung zu erhöhen. Unter den Bedingungen einer steigenden Fertigungsdynamik und eines zunehmenden Wettbewerbsdrucks ist der Einsatz KI-basierter Assistenzsysteme nicht nur eine Frage der Wirtschaftlichkeit, sondern auch der Zukunftsfähigkeit eines jeden produzierenden Unternehmens.

Der Autor Dipl.-Ing. Gerd Rücker ist Vertriebsleiter bei Becos.

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