Datengrundlage für das APS-System
Selbsteinschätzung oft zu kritisch
Viele Fertigungsunternehmen zweifeln, ob ihre Datenqualität etwa für die Einführung eines Advanced Planning and Scheduling-Systemen ausreicht. Dabei ist diese Sorge häufig unbegründet und auch die Datenbereinigung und -pflege ist mit den passenden Prozessen weniger aufwendig als angenommen.
Je komplexer die Fertigungsplanung, desto eher stoßen gängige Enterprise-Resource-Planning- (ERP)-Systeme an ihre Grenzen - beispielsweise in der Einzel- und Kleinserienfertigung oder im Maschinen- und Anlagenbau. Advanced-Planning-and- Scheduling (APS)-Systeme schaffen Abhilfe. Während klassische ERP-Systeme Daten verwalten, treffen APS-Anwendungen Planungs- und Dispositionsentscheidungen und schlagen Handlungsempfehlungen vor. Sie sind in der Lage, ein Netz von Fertigungsaufträgen mit den real verfügbaren Kapazitäten abzugleichen und zu terminieren. APS-Systeme planen also gegen begrenzte Ressourcen und unter Berücksichtigung der Materialverfügbarkeiten. So entsteht ein realistischer Produktionsplan, der sich dynamisch an den jeweils aktuellen Stand anpasst.
Aufbau auf dem ERP-System
Für die Integration solcher Systeme bedarf es einer gut aufbereiteten Datengrundlage. Denn als Add-on-System bauen sie auf dem vorhandenen ERP-System auf und speisen sich aus dessen Informationen. Sind diese gepflegt, kann das APS-System eine präzise Planung zulassen. Dieser Datenbestand ist jedoch oft ein Problem. In einer Studie des Beratungsunternehmens Sopra Steria Consulting gab 2018 nur jedes vierte befragte Unternehmen an, über eine gute Datenqualität zu verfügen. Fast die Hälfte klagte über eine widersprüchliche, unvollständige oder veraltete Datengrundlage. Daher bezweifeln Unternehmen häufig, dass die Integration eines ASPS-Systems bei ihnen funktioniert. Dabei handelt es sich bei dieser Einschätzung oft um einen Trugschluss, wie näheres Hinsehen zeigt.
Bild: ©Flamingo Images/Shutterstock.comSchätzwerte reichen oft aus
Grundsätzlich bezeichnet der Begriff Datenqualität, bis zu welchem Grad sich ein Datenbestand für damit geplante Aktivitäten eignet. Dabei spielen Faktoren wie Aktualität, Vollständigkeit, Relevanz, Konsistenz oder Verfügbarkeit der Informationen eine Rolle. Für ein APS-System sind aber nicht alle Daten gleichermaßen bedeutsam. Unternehmen gehen zudem oft davon aus, dass ihr Datenbestand nicht umfangreich genug sei. Dabei sind die Grunddaten für eine tagesgenaue Fertigungsplanung und Reihenfolgebildung bei den meisten Betrieben schon vorhanden. Damit verfügen sie über die Basis, um im Vorfeld realistische Termine für die Auftragsbearbeitung zu vergeben.
Welche Daten braucht
ein APS-System?
Prinzipiell braucht ein APS-System Daten zu Bearbeitungs- und Rüstzeiten, den involvierten Ressourcen und der herzustellenden Menge, um planen zu können. Auch Informationen zu Lieferterminen laufender Bestellungen und aktuellen Lagerbeständen sind relevant. Entgegen verbreiteter Annahmen genügen oft Schätzwerte für eine hinreichend genaue Planung. Die vom ERP-System ermittelten Ecktermine für Fertigungsaufträge und Arbeitsgänge sind hingegen unwichtig, da sie in der Regel zu Beginn des Fertigungsprozesses bestimmt wurden und sich in seinem Verlauf überholt haben. Sie müssen daher nicht extra bereinigt werden, sondern werden im APS-System automatisch aktuell gehalten und gegebenenfalls angepasst.
Bild: Inform GmbHÜbergangszeiten irrelevant
Auch die Übergangszeiten zwischen einzelnen Bearbeitungsschritten sind für viele APS-Systeme größtenteils irrelevant, da nicht zwischen Planungspuffern und tatsächlich notwendigen Übergangszeiten (z.B. Transportzeit, Trockenzeit etc.) unterschieden wird. Häufig ermitteln Betriebe eine durchschnittliche Übergangszeit zwischen zwei Arbeitsplätzen aufwendig aus Vergangenheitsdaten und ziehen sie als feste 'Pufferzeit' in die Planung ein. Tatsächlich jedoch handelt es sich dabei um eine Variable, die durch den Planungsprozess gezielt beeinflusst werden soll - also nicht um eine Eingangs-, sondern um eine Ausgangsgröße. Kommt z.B. ein Eilauftrag herein, werden dessen Arbeitsgänge schnell hintereinander abgearbeitet. Die Übergangszeit dazwischen ist daher minimal und entspricht nicht mehr dem ermittelten Wert. Vielleicht wird ein anderer Auftrag dadurch bewusst zurückgestellt, was wiederum dessen Übergangszeiten verlängert. Im Sinne der Feinplanung muss die Übergangszeit also im Vorfeld gezielt variiert werden, um Ressourcen besser zu nutzen und die Aufträge termingerecht fertigzustellen.
Dynamisch geplant
Nach diesem Prinzip plant und terminiert ein APS-System meist jeden Arbeitsgang im Auftragsnetz dynamisch. Es berechnet Faktoren und Zusammenhänge, und kann so die vorhandenen Kapazitäten auslasten. Dafür ist es entscheidend, die Gesamtstruktur der realen Arbeitsgänge genau in das System zu übertragen. Abgestimmte Prozesse sind daher letztlich relevanter als genaue Daten.
Daten bereinigen
Am Anfang einer APS-Einführung muss dennoch eine Datenbereinigung stehen. Diese geht oft schneller vonstatten, als viele Unternehmen denken. Zieht man einen entsprechenden Lösungsanbieter hinzu, können Unternehmen vermeiden, Zeit auf die Bereinigung von Daten zu verschwenden, die letztlich für das System keine Rolle spielen. Zudem verfügen Anbieter über Tools, die den Datenbestand auf Fehler untersuchen. Eine Datenbereinigung ist allerdings keine Hauruck-Aktion. Um die Datenqualität dauerhaft auf einem hohen Niveau zu halten, muss ihre Pflege Bestandteil der Prozesskette werden. Dies impliziert, abteilungsübergreifend ein Bewusstsein und eine einheitliche Planungsphilosophie zu entwickeln. Der Vorteil einer Optimierungssoftware liegt an dieser Stelle darin, neu auftretende Fehler zu erkennen und dem jeweiligen Verantwortlichen aufzuzeigen. Durch die transparenteren Prozesse machen APS-Systeme außerdem strukturelle Fehler sichtbar.
Fehler erkennen
Aber auch gepflegte Daten können fehlerhaft sein, wenn zum Beispiel ein Lieferant unwissentlich einen falschen Liefertermin angibt. Daher macht es Sinn, die eigenen Daten stetig zu prüfen. Als Teil von APS-Systemen können Machine Learning-Algorithmen Datenbestände auf Muster und Zusammenhänge prüfen und daraus Schlüsse ableiten. Beispielsweise sagen sie auf Basis vergangener Bestelldaten Lieferzeiten für Kaufteile vorher - dann allerdings nicht als festen Wert, sondern als dynamische Funktion, abhängig von den aktuellen Rahmenbedingungen. Dies ermöglicht eine genauere Terminermittlung und eine zuverlässigere Planung.
bei der Inform GmbH.
Viele Fertigungsunternehmen zweifeln, ob ihre Datenqualität etwa für die Einführung eines Advanced Planning and Scheduling-Systemen ausreicht. Dabei ist diese Sorge häufig unbegründet und auch die Datenbereinigung und -pflege ist mit den passenden Prozessen weniger aufwendig als angenommen.
Je komplexer die Fertigungsplanung, desto eher stoßen gängige Enterprise-Resource-Planning- (ERP)-Systeme an ihre Grenzen - beispielsweise in der Einzel- und Kleinserienfertigung oder im Maschinen- und Anlagenbau. Advanced-Planning-and- Scheduling (APS)-Systeme schaffen Abhilfe. Während klassische ERP-Systeme Daten verwalten, treffen APS-Anwendungen Planungs- und Dispositionsentscheidungen und schlagen Handlungsempfehlungen vor. Sie sind in der Lage, ein Netz von Fertigungsaufträgen mit den real verfügbaren Kapazitäten abzugleichen und zu terminieren. APS-Systeme planen also gegen begrenzte Ressourcen und unter Berücksichtigung der Materialverfügbarkeiten. So entsteht ein realistischer Produktionsplan, der sich dynamisch an den jeweils aktuellen Stand anpasst.
Aufbau auf dem ERP-System
Für die Integration solcher Systeme bedarf es einer gut aufbereiteten Datengrundlage. Denn als Add-on-System bauen sie auf dem vorhandenen ERP-System auf und speisen sich aus dessen Informationen. Sind diese gepflegt, kann das APS-System eine präzise Planung zulassen. Dieser Datenbestand ist jedoch oft ein Problem. In einer Studie des Beratungsunternehmens Sopra Steria Consulting gab 2018 nur jedes vierte befragte Unternehmen an, über eine gute Datenqualität zu verfügen. Fast die Hälfte klagte über eine widersprüchliche, unvollständige oder veraltete Datengrundlage. Daher bezweifeln Unternehmen häufig, dass die Integration eines ASPS-Systems bei ihnen funktioniert. Dabei handelt es sich bei dieser Einschätzung oft um einen Trugschluss, wie näheres Hinsehen zeigt.
INFORM GmbH
Dieser Artikel erschien in IT&Production 2 (März) 2020 - 09.03.20.Für weitere Artikel besuchen Sie www.it-production.com
