Blogautor: Helmut Sedding

Das Zeitalter der industriellen Massenproduktion machte mit der Einführung des Fliessbandes in der Automobilherstellung einen Sprung vorwärts und wurde mit der Gründung des heutigen Wirtschaftsingenieurwesens nach Taylor wesentlich vorangetrieben. Eine seiner wichtigsten Aussagen ist, dass Produktion und deren Planung als zwei getrennte Tätigkeiten aufzufassen sind. Während die Arbeiter sich auf einzelne Arbeitsvorgänge spezialisieren, legen die Planer fest, in welcher Geschwindigkeit, in welcher Bewegung und durch welchen Arbeiter oder durch welche Maschine ein Arbeitsvorgang zu vollziehen ist. Dies ermöglicht eine arbeitsteilige und effektive Massenproduktion, ineinandergreifend und präzise wie ein Schweizer Uhrwerk. Eine solche Durchtaktung wird auch heute genutzt, wenn eine grosse Zahl gleicher Produkte hergestellt werden soll. Beobachten kann man dies in den vergangenen Jahren an den erstaunlich hohen Produktionsvolumina von Elektronikgeräten, wie dem Smartphone oder anderen Elektronikgeräten. Hier wird die jeweils neueste Gerätegeneration über einen sehr kurzen Zeitraum hergestellt und an die Kunden ausgeliefert, es ist also eine hohe Produktivität erforderlich. Es ist auch zu beobachten, dass die Produktzyklen, also die Abstände zwischen Produktgenerationen kurz sind. Natürlich entsteht bei den Kunden daraus auch eine Gewohnheit und eine Erwartungshaltung. Die überträgt sich auch auf andere Geräte wie zum Beispiel das Automobil. Es ist also auch hier nötig, die Produktion rasch anzupassen. Diese Notwendigkeit wird zusätzlich verstärkt durch vermehrt schwer vorhersehbare Nachfrageschwankungen.

Es ist demnach heutzutage notwendig, eine schnell reagierende Produktionsplanung sicherzustellen. Allgemein kann gesagt werden, dass dafür heute eine Unterstützung durch eine digitalisierte Produktionsplanung und -Steuerung notwendig ist. Ein Beispiel bei dem dies gut funktioniert ist die Fliessbandmontage des Automobils. Hier werden die Prozessdaten sorgfältig gepflegt, sodass es möglich ist, die kombinatorisch herausfordernde Zuordnung von Tätigkeiten zu Werkern durch den Computer rechnerisch zu unterstützen. Diese sogenannte Fliessbandabstimmung zählt zu einem der ältesten kombinatorischen Optimierungsprobleme (Salveson, 1955 in Journal of Industrial Engineering). Ausgeklügelte Algorithmen erlauben es heute, in Verbindung mit einer aktuell verfügbaren Datenbasis, rasch und zielgenau eine Fliessbandabstimmung umzusetzen.

Ein Einsatz solcher Algorithmen ist auch in anderen Szenarien heute durch die immer bessere Datenverfügbarkeit gegeben. Wichtig ist dabei nicht nur eine Erfassung der nötigen Daten, sondern auch eine Identifikation der eigentlichen Fragestellungen. Für diese kann eine adäquate Modellierung aufgebaut werden, die das Kernproblem umfasst und flexibel einsetzbar ist. Im Anschluss kann eine passgenaue, schnelle Algorithmik entwickelt werden. Die daraus entstehenden Handlungsempfehlungen können vom Planer dann genutzt und entsprechend umgesetzt werden. Im Idealfall ergibt sich dadurch nicht nur eine schnellere Planung, sondern auch ein optimiertes Ergebnis.

Ein jüngst erschienenes Beispiel einer solchen Ergebnisoptimierung ist in der Materialplatzierung bei der Fliessbandmontage zu verzeichnen (Sedding, 2018 in IISE Transactions, Institute of Industrial and Systems Engineers). Hier wird über die entstehenden Laufwege entschieden, welche z.B. bei einem großen europäischen Automobilhersteller nicht unerheblich sind, sie liegen bei durchschnittlich 15% der Gesamtarbeitszeit. Diese sollen also möglichst kurz sein. Sie lassen sich verkürzen, indem man das Material entlang des Fliessbandes optimiert platziert. Eine Herausforderung ist jedoch, dass sich das Fliessband stets fortbewegt: Dadurch verändern sich die Laufwege zwischen Arbeitspunkt und Material abhängig von der Zeit. Auch deswegen ist eine wegeoptimale Materialplatzierung entlang des Fliessbandes nur schwer zu berechnen; bereits bei zehn direkt nebeneinander gestellten Behältern gibt es 3.6 Millionen mögliche Anordnungen. Eine auf das Wesentliche konzentrierte Modellierung ermöglicht es jedoch, suboptimale Fälle auch rechnerisch schnell zu erkennen und erlaubt die Entwicklung einer schnellen Algorithmik. Diese findet auch für tatsächliche Problembeispiele eine Lösung in Sekunden. So kann sich ein Planer auf Wunsch rasch neue Platzierungsvorschläge erzeugen lassen und die Laufwege effektiv reduzieren. In unseren Tests wurden die Laufwege auf durchschnittlich 10% reduziert. Dies ergibt bei einem typischen Beispiel von 120 Werkern mit einem Jahressalär von jeweils 0.1 M$ eine Reduktion der Arbeitskosten von über 0.5M$ jährlich, alternativ kann in der frei gewordenen Zeit mehr produziert werden.

Zusammenfassend ermöglicht eine Algorithmen-Unterstützung in der Produktionsplanung, auch bei kurzen Produktzyklen und wechselnder Nachfrage eine rasche Handlungsfähigkeit sicherzustellen. Dafür ist eine adäquate Modellierung im Hinblick auf spezifisch zu entwickelnde kombinatorische Algorithmen nötig. Sind Sie im Begriff, eine solche Herausforderung anzugehen, kontaktieren Sie uns gerne.

Zur Digitalisierung der Produktion und daran anschliessenden Themen möchten wir im Übrigen auch auf die diesjährige Konferenz unserer Industrie 4.0 Plattform mit dem Titel „Produktion 4.0: Planung und Steuerung von Produktionsprozessen in der digitalen Welt“ am 4. September 2019 in Winterthur einladen.