Verbesserung der Planungsgüte
Es gibt verschiedene Ursachen für eine schlechte Termintreue – eine ist mangelhafte Terminierung. Wir zeigen, wie Machine Learning hilft, das Systemverhalten einer Werkstattfertigung abzubilden.
1.
Verstehen und Bewerten
Wie viele Großunternehmen setzt unser Kunde SAP eine individuelle Planungslösung ein, erkannte aber die Grenzen traditioneller regelbasierter Planungsansätze in einer zunehmend volatilen Welt.
2.
Data Analytics
Ein Produktionssystem folgt gewissen Gesetzmäßigkeiten. Mit Erfahrung und den richtigen Tools können in kurzer Zeit wesentliche Zusammenhänge analysiert werden.
3.
Modellbildung
Zur Prognose der Plan-Durchlaufzeiten der dynamischen Werkstattfertigung haben sich deep neural networks als das effektivste Verfahren erwiesen.
4.
Validierung und Lösungskonzept
Die mittlere Abweichung der tatsächlichen von der geplanten Durchlaufzeit konnte um 50% reduziert werden. Der Algorithmus kann mit der vorhandenen Modellgüte die bestehende Produktionsplanung ergänzen.
5.
Umsetzung und Erfolgsmessung
Mit einem Add-On zum bestehenden ERP-System kann die prognostizierte Plan-Durchlaufzeit bei der Arbeitsplanung in Echtzeit abgefragt werden, ohne dass der Anwender davon etwas mitbekommt.