Losgrößenoptimierung für die Supply-Chain-Optimierung

Heutzutage funktionieren viele Edge-Computing-Pilotprojekte auf einer neuen Produktionslinie gut. Sobald ein Hersteller versucht, sie im gesamten Werksnetzwerk zu wiederholen, geraten sie häufig ins Stocken. Die Ursache liegt selten in der Hardware, sondern in der fehlenden Architektur: unklare Entscheidungen darüber, welche Daten an der Maschine verarbeitet oder welche Daten an die Werkssysteme weitergeleitet werden.

Der Digitale Produktpass wird primär als neue regulatorische Compliance-Aufgabe wahrgenommen. Für produzierende Unternehmen können sie aus der Anwendung jedoch weitere Potenziale entfalten. Insbesondere der Einsatz sekundärer Materialien und Baugruppen kann von den in Produktpässen enthaltenen Daten profitieren, sodass sie helfen, die Kreislaufwirtschaft in den industriellen Shopfloor zu integrieren.

Die Produktion der Zukunft ereignet sich nicht auf einem starren Fließband, sondern in einem dynamischen, resilienten Netzwerk. Doch wie gelingt Unternehmen der Sprung von der Theorie Digitaler Zwillinge, Verwaltungsschalen und Künstlicher Intelligenz (KI) in die industrielle Praxis? Die SmartFactory-KL demonstriert mit ihrer Modellfabrik ein herstellerübergreifendes Demonstratorökosystem, das als reale Lernfabrik fungiert.

In der Serienmontage bestimmt die Austaktung, welcher Arbeitsvorgang an welchem Arbeitsplatz erfolgt. Doch moderne Montagelinien werden immer komplexer: Mehrere Modelle und zahlreiche Varianten laufen parallel auf derselben Linie. Dadurch steigt die Zahl der Arbeitsvorgänge und möglichen Zuordnungen stark an. Schon kleine Änderungen bei Variantenmix, Arbeitsinhalten oder Taktzeiten können die Belastung einzelner Stationen deutlich verschieben.

Die Fertigungsindustrie hat große Fortschritte bei der Einführung von KI gemacht – doch meist bleibt es bei Pilotprojekten. Entscheidend wird nun, KI ganzheitlich entlang der Wertschöpfungskette zu verankern, um echte Wirkung zu erzielen: höhere Produktivität, stabilere Prozesse und weniger Ausschuss. Immer mehr Unternehmen entwickeln konkrete Anwendungsfälle und setzen diese um. KI wird damit vom Experiment zum festen Bestandteil operativer Exzellenz.

Werden Führungskräfte aus Unternehmen mit klassischer Werkstattfertigung zu bestehenden Defiziten befragt, äußern sie vor allem Kritik an der mangelnden Transparenz in der Auftragsabwicklung. Zudem bemängeln sie das Fehlen geeigneter Methoden zur Ermittlung realistischer Liefertermine sowie die Liefertreue, die als verbesserungswürdig gilt. Dabei liegen bereits viele Daten und Diagramme vor, die helfen können – sie müssen nur richtig angewendet werden.