Smart Factory: So automatisiert Kägi seine Produktionsplanung für Schokowaffeln

Ob Haselnuss oder Dark Orange, klassisch oder mini, einzeln oder im Multi-Pack – die Schokoladenwaffeln von Kägi gibt es in verschiedensten Geschmacksrichtungen, Formen und Größen – insgesamt sind es ganze 300 Produktvariationen. Um die unterschiedlichen Sorten herzustellen, die regelmäßig bestellt und produziert werden, müssen diverse Maschinen ein ums andere Mal umgerüstet werden. Während es nur kurz dauert, um die Beschriftung oder Verpackung zu ändern, ist ein Wechsel der Schokolade oder der Füllung deutlich zeitintensiver und die jeweilige Anlage steht derweil still. Die ideale Produktionsplanung, die die Umrüstungszeit so kurz wie möglich hält, gehört deshalb zu einer der Herausforderungen bei Kägi und ist Teil des von Kägi initiierten Großprojektes „Smart Factory 2024“, mit dem Ziel eine vollständig digitalisierte Fabrik zu schaffen. Mit Blick auf die Produktions- und Ressourcenplanung wurden bislang klassische Excel-Tabellen genutzt, die dabei geholfen haben, Bestellungen rechtzeitig zu produzieren und den Lagerbestand in einem definierten Rahmen zu halten. Die optimale Auftragsreihenfolge konnte damit jedoch nicht automatisch ermittelt werden und basierte weiter auf den Erfahrungswerten einzelner Personen – keine leichte Aufgabe und ein Vollzeitjob bei 200 bis 300 Aufträgen pro Monat.

Automatisierte Produktionsplanung: Selbst Maschinelles Lernen ist überfordert

Die Lösung für eine perfektionierte und automatisierte Produktionsplanung ist ein mathematisches Modell, da selbst Maschinelles Lernen von den Unmengen an Optionen überfordert ist. So gibt es bei drei Aufträgen sechs Wege, diese anzuordnen, bei vier bereits 24 mögliche Reihenfolgen und bei 30 ist die Zahl nahezu unaussprechlich groß. „Der Schlüssel zum Problem ist, es auf eine einfache mathematische Form herunterzubrechen und mithilfe eines Algorithmus zu kalkulieren“, sagt Memo Dener, CEO bei Axeed.

Das in der Folge entwickelte mathematische Modell besteht aus drei Bausteinen: Variablen wie Start- und Endzeitpunkt des Auftrags, Bedingungen wie zum Beispiel Abgabefristen oder der Lagerbestandplanung anhand der Absatzplanung und eine Optimierungsfunktion, auf deren Grundlage die ideale Lösung ausgewählt wird, in diesem Fall die kürzeste Umrüstzeit. Im zweiten Schritt wird das mathematische Modell mithilfe von KI-basierten digitalen Lösungen der Axeed optimiert. Dadurch kann die vormals komplizierte Planung nun innerhalb von zwei Minuten berechnet werden und ersetzt so mühsam von Hand erstellte Excel-Tabellen.

Das Ergebnis ist ein Produktionsplan mit Start- und Endzeiten für alle Aufträge, in der idealen Reihenfolge, welche die Umrüstzeit minimiert und so die Wirtschaftlichkeit erhöht. In eine bestehende Applikation von Kägi integriert, lassen sich zudem bei Bedarf Parameter wie die Anzahl der Schichten oder minimale Lagerbestände anpassen, um so unterschiedliche Planungen zu simulieren und zugleich zu garantieren, dass Kundenbestellungen rechtzeitig produziert werden und sich der Lagerbestand im gewünschten Rahmen bewegt.

Schnittstelle zum ERP-System

Im Sinne einer „Smart Factory“ hat Axeed zudem eine Schnittstelle zu dem ERP System von Navision, einem Planning Tool für Kundenbestellungen, das bei der Pünktlichkeit der Bestellungen und der Lagerbestände unterstützen kann, entwickelt. Diese kann die Auftrags-, Lager- und Produktstammdaten aus der Datenbank laden und den fertigen Produktionsplan zurückschreiben.

„Wir freuen uns als Partner für das Projekt „Smart Factory 2024“ künftig weiter digitale und automatisierte Lösungen für Kägi zu entwickeln“, sagt Dener. Geplant seien etwa KI-basierte Analyse-Dashboards im Finanz- und HR-Bereich wie auch bei der Absatz- und Einkaufsplanung.

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