Arbeitsplanprognose
Präzise Arbeitspläne durch Machine Learning: Weniger Abweichung, mehr Effizienz
In der industriellen Fertigung ist präzise Arbeitsplanung entscheidend für Ihre Produktionseffizienz. Unsere ML-gestützte Planungslösung analysiert historische Arbeitszeiten und Stücklistenmuster, um realistische Vorgabezeiten für jeden Produktionsschritt vorherzusagen. Durch maschinelles Lernen ermöglichen wir zudem eine automatisierte Arbeitsplan-Generierung, die Abweichungen reduziert und Kapazitätsengpässe proaktiv vermeidet.
Die Arbeitsplanprognose im Überblick
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Teilenummer auswählen
Hier kann jeder Artikel ausgewählt werden, welcher noch keinen Arbeitsplan hinterlegt hat oder neue Planzeiten benötigt.
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Tabelle
Übersichtliche Darstellung aller relevanten Informationen für Ihre Experten um den finalen Arbeitsplan zu erstellen
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ML-Prognose
Auf Wunsch können Prognosezeiten für alle Arbeitsgänge erstellt werden z.B. auf Basis der Ist-Zeiten und / oder ähnlicher Arbeitsgänge
So funktioniert unsere Prognosetechnologie
Unser System basiert auf dem bewährten RandomForestRegressor-Algorithmus, der eine sehr gute Genauigkeit bei der Arbeitsplanprognose erreicht. Kern der Lösung ist eine intelligente Ähnlichkeitsanalyse:
Artikel werden automatisch klassifiziert
- Beispiel “Standardbauteile”: Stabile Arbeitszeiten durch hohe Wiederholungsrate
- Beispiel “Komplexe Sonderanfertigungen”: Zeitprognosen basierend auf Referenzgruppen mit ähnlicher Stücklistenstruktur
- Klassifikationsmerkmale: Material, Größe, Tätigkeitstyp
Dynamische Merkmalsgewichtung
- Historische Ist-Zeiten ähnlicher Artikel überlagern generische Faktoren
- Kontextsensitive Priorisierung: Bei Maschinentätigkeiten dominieren technische Spezifikationen, bei manuellen Prozessen Erfahrungswerte
Selbstlernende Aktualisierung
- Bei jeder neuen Arbeitszeiten-Rückmeldung wird das Modell automatisch nachtrainiert
Das Ergebnis: Eine adaptive Prognose-Engine, die Arbeitspläne mit hoher Genauigkeit ableitet und Abweichungen kontinuierlich reduziert – ohne manuelle Rekalibrierung.
Beispiel am neuen Artikel B181339 D
Ähnliche Artikel finden
Neue Artikel sind nur selten zu 100% neu. Es gibt Artikel bei denen Gleiche Materialien eingesetzt werden, die gleichen Arbeitsschritte benötigt werden oder auch Form und Größe ähnlich sind.
Genauer Abgleich und Bewertung
Durch einen Genauen Abgleich der Stücklisten von den Ähnlichen Artikel lassen sich Gemeinsamkeiten bewerten und ein Ranking erstellen. Für den Neuen Artikel B181339 D ist Arktikel B712729 C der Beste Treffer.
Übernahme und Anpassung
Auf Basis von Arbeitsplan B712729 C wird der Neue Arbeitsplan von B181339 D erstellt. Ihre Experten ergänzen fehlende Arbeitsgänge die nicht übernommen werden konnten und geben den Arbeitsplan frei.
Nutzen für Ihre Arbeitsplanung
Transformieren Sie Planungsunsicherheit in berechenbare Effizienz:
Weniger Planungsaufwand
- Automatisierte Ableitung von Arbeitsplänen für ein Großteil der Artikel – reduzieren Sie manuelle Erstellungszeit von Stunden auf Minuten.
Abweichungen reduzieren
- Realistischere Vorgabezeiten durch ML-Prognosen minimieren Nacharbeiten und vermeiden Produktionsverzögerungen.
Proaktive Engpassvermeidung
- Präzise Kapazitätsplanung durch zuverlässige Zeitprognosen – optimieren Sie Maschinenauslastung und Personaleinsatz.
Zukunftssichere Skalierung
- Selbstlernendes Modell passt sich neuen Artikeln an:
- Automatische Referenzgruppen-Identifikation
- Retraining bei Abweichungen
- Keine manuelle Kalibrierung nötig
Einfache Integration – Schneller Einstieg
Unsere Lösung ist für maximale Kompatibilität ausgelegt:
- Datenquelle: Direkter Anschluss an Ihr ERP-System
- Ergebnisausgabe: Prognosetabellen als CSV oder Datenbank-Export
- Dashboard: Das übersichtliche Dashboard lässt sich in jedem Browser öffnen und kann so von überall aus eingesehen werden (Integrationen ins ERP sind möglich)
Unser Vorgehen
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Setup & Modellierung
In der Initialphase analysieren wir Ihre historischen Arbeitsplandaten und Rückmeldezeiten, identifizieren Muster in Stücklistenstrukturen und Zeitabweichungen, und entwickeln ein maßgeschneidertes Prognosemodell. Dieser Schritt legt die datentechnische Basis für präzise Zeitvorschläge – inklusive Referenzgruppenbildung und Ausreißerbereinigung.
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Testphase
Wir kalibrieren das Prognosesystem mit Ihren bestehenden Arbeitsplänen und testen die Vorhersagegenauigkeit. Dieser kontrollierte Probedurchlauf sichert, dass das Modell praxisrelevante Ergebnisse liefert.
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Pilotprojekt
Ein ausgewähltes Team von Arbeitsplanern nutzt die Lösung im täglichen Betrieb für definierte Artikelgruppen. Diese Phase validiert die Praxistauglichkeit – von der automatischen Arbeitsplanableitung bis zur ML-gestützten Zeitoptimierung – und liefert Feedback für Feinjustierungen.
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Skalierung
Nach erfolgreichem Pilotprojekt wird die Lösung auf alle relevanten Abteilungen ausgeweitet. Dieser Schritt umfasst Schulungen, Feinjustierungen und die vollständige Implementierung im Betrieb.