Advanced Planning and Scheduling -
Ein Baustein zur Ausbeutesteigerung in der Prozessindustrie

Dr. Götz Marczinski

Weniger Probleme statt mehr PPS, Komplexität vermeiden statt beherrschen, sollte die grundlegende Devise in der Produktion sein. Doch was tun bei mehrdimensionalen Optimierungsproblemen? Und wenn „Visual Management“ schon durch die schiere Größe der Pro-duktionsanlagen ausscheidet? Hier bieten APS-Systeme die Möglichkeit, die Ausbringung im Wechselspiel mit dem Bestandsaufbau zu optimieren. Am Beispiel eines Kaltwalzwerks wird gezeigt, wie die dazu notwendige Softwareauswahl und -einführung systematisch durchgeführt wird.

Ein PPS-System ist in erster Linie eine Systematik zur Planung und Steuerung der Produktion. Insofern betreibt jedes Unternehmen, insbesondere die „Vorzeigeobjekte“ der Lean Production, ein PPS-System. Dass es sich bei PPS erst in zweiter Linie um ein Stück Software handelt, merken die Anwender spätestens bei der Implementierung. Denn wenn die organisatorischen Vorarbeiten geleistet sind, sind meistens auch schon die Ziele der PPS-Einführung er-reicht. Warum dann jetzt noch APS?

Was heißt „Advanced“?

Advanced heißt vor allem fortschrittlich gegenüber der klassischen PPS. Fortschrittliche Anwendungen beginnen auf der Werkstattebene aber bereits beim Planen gegen endliche Kapazität, d. h. die reine Durchlaufterminierung wird durch ein Spiegeln an der tatsächlichen Kapazitätssituation präzisiert [1]. Für diesen Zweck angebotene APS-Systeme unterscheiden sich durch die Planungsphilosophien und die graphische Unterstützung (Leitstand). In vielen Fällen muss manuell geplant werden, das APS-System zeigt aber direkt die Auswirkungen der Planentscheidungen auf. Andere Anwendungen generieren zusätzlich anhand vordefinierter Regeln und Optimierungskriterien aktiv Planvorschläge [2].

Wird die APS-Komponente als Bestandteil eines integrierten Systems angeboten, das auch über eine Ist-Datenerfassung und entsprechende Reporting Tools verfügt, handelt es sich um ein Manufacturing Execution System (MES). [3] (Bild 1: Planungsebenen)

Mit den Maßstäben der CIMAachen finden fortschrittliche Anwendungen insbesondere auch dann statt, wenn etwa Engpassaggregate oder -materialien in Richtung maximaler Deckungsbeiträge zu optimieren sind. Es geht darum, den kapazitätsbestimmenden Engpass mit margenstarken Produkten zu belegen. Hier liegt die Domäne der Supply Chain Management (SCM)-Systeme.

Ein über Stücklisten gesteuerter Fertigungs- und Montageprozess - viele Materialien werden zu einem Endprodukt zusammengeführt - stellt dabei andere Anforderungen als ein verfahrenstechnischer Prozess, in dem aus einer Ausgangsrezeptur verschiedene Endprodukte vereinzelt werden.

Die besondere Schwierigkeit liegt darin, dass in einigen Fällen der verfahrenstechnische Prozess nicht unterbrochen werden kann. Dann ist es notwendig, die Belegungsplanung klar auf den Engpass auszurichten [4].

In anderen Fällen führen verfahrenstechnische Gründen zu Unterbrechungen (z.B. Abkühlzeiten). Teilweise werden Aggregate (Öfen, Walzwerke) mehrfach von einem Produkt durchlaufen. Zwischen den einzelnen Fertigungsschritten ist also jedes Mal die Reihenfolge neu zu bestimmen. Zusätzlich lassen sich Kundenaufträge anders anbinden.

In beiden Fällen werden so genannte Kampagnen gebildet. Damit sind fertigungstechnisch gleichartige (Legierung) oder passende (von hell nach dunkel, breit nach schmal) Aufträge gemeint. Hier liegt ein klarer Anwendungsfall für fortschrittliche Planungssysteme, da trotz Anwendung der „klassischen“ Maßnahmen zur Komplexitätsreduzierung und zur Selbststeuerung mehrdimensionale Optimierungsprobleme zu lösen sind.

Praxisbeispiel

Als typisches Beispiel soll ein Kaltwalzwerk mit mehreren Tandemstraßen dienen, das von einer konzerneigenen Warmbandstraße versorgt wird. Der Fertigungsprozess ist grob in Walzen, Glühen und Zuschnitt (Längs-/Querteilen) gegliedert. Prozessbedingt (z.B. Abkühl- bzw. Aufheizzeiten, Auslagern) kommt es jeweils zu spezifischen Unterbrechungen.

Das breite Kundenspektrum bestellt in großer Varianten- und Mengenvielfalt (Qualität der Legierung, Dicke, Breite, Länge).

Aktuell werden die Fertigungsaufträge im klassischen MRP II Lauf aus den Kundenaufträgen ermittelt. Dazu berücksichtigt das derzeit eingesetzte SAP-System als „Bedarfsdecker„ die drei Lagerorte (Fertigwaren), WIP (Fertigmeldung nach Walzen), Rohwaren (Warmband) und aktuell eingelastete Fertigungsaufträge. Die aktuelle Belastungssituation findet dabei durch die Gegenüberstellung von Kapazitätsangebot und -nachfrage auf Tonnage-Basis (Walzkapazität/Auftragsbestand) Berücksichtigung.

In der Fertigung dient dann eine täglich aktualisierte Auftragsliste als Grundlage für die Werkstattsteuerung der einzelnen Produktionsbereiche. Jeder einzelne Bereich (Walzen, Glühen, Zuschnitt) versucht auf dieser Basis, die Ausbringung zu optimieren. Das Optimum ist dabei gem. der aktuellen Führungsgrößen (KPI) im Unternehmen als Tonnage/Stunde definiert.

Um das Schichtprogramm festzulegen und die einzelnen Fertigungsaufträge tatsächlich zu starten, sind folgende Tätigkeiten durchzuführen.

Zunächst ist es erforderlich, für jeden Auftrag zu prüfen, ob das Material tatsächlich verfügbar ist. Zwar überprüft SAP grundsätzlich die Materialverfügbarkeit, allerdings kommt es zu konkurrierenden Zugriffen und kurzfristigen Umplanungen, sodass häufig Material fehlt , obwohl es nach Datenlage vorhanden sein müsste.

Dann stellt jeder Bereich so genannte Kampagnen von Aufträgen zusammen, die sinnvollerweise (max. Ausbringung der Anlage) sequentiell abgearbeitet werden sollen. Da es nur wöchentliche Produktionsbesprechungen mit allen Bereichen gibt, ist ab diesem Zeitpunkt der durchgängige Auftragsbezug verloren. Das hat wiederum Auswirkungen auf die Materialverfügbarkeit für die nachgelagerten Bereiche. Denn diese müssen sich quasi von der tatsächlich gelaufenen Produktion überraschen lassen.

Die bereichsbezogene Produktivitätsoptimierung (Ausbringung in Tonnen/Stunde) geht zu Lasten des Kunden. Die Termintreue sinkt und die Bestände steigen. Wenn dann schließlich doch alles „eingerüttelt“ ist, ruft der Vertrieb an oder ein Terminjäger kommt vorbei und sorgt so für die nächste Umplanung. Damit ist auch die Produktivität dahin. Zusammengefasst stellt sich folgendes Bild dar:

  • Hohe manuelle Planungsaufwände und Terminjäger,
  • Unruhige Fertigung durch häufiges Umplanen,
  • Hohe Anzahl von Fertigungsaufträgen in der Fertigung,
  • Schlechte Termintreue und hohe Bestände sowie,
  • Kapazitätsengpässe, kein klares Bild über tatsächliche Auslastung.

Auslöser für das Hinterfragen der Steuerungsverfahren waren Kapazitätsengpässe bei steigender Kapitalbindung durch Bestände. Konkret wurden folgende Ziele definiert:

  • Maximierung der Anlagenproduktivität durch die optimierte Reihenfolgeplanung über die einzelnen Produktionsstufen
  • Maximierung der Auslastung der Engpasseinheiten, vor allem der Walzgerüste.
  • Minimierung der Bestände.

Im Prinzip tritt also das klassische Optimierungsproblem auf, d.h. Ausbringung vs. Bestand, das durch eine verbesserte Software gelöst werden sollte. Dazu sind zunächst die Anforderungen als grobes Lastenheft zu definieren, die Anforderungen am Softwaremarkt zu spiegeln sowie Software auszuwählen und einzuführen.

Vorarbeiten und Ableitung von Anforderungen

Bei der Definition von Anforderungen geht es im Prinzip darum zu klären, welche Dimension das Planungsproblem tatsächlich hat.

Der erste Analyseblock richtet sich auf die Komplexitätsreduzierung. Im Praxisbeispiel war bereits für das Walzen der Fertigungsauftrag an konkrete Kundenaufträge gebunden. Die Fertigung würde wesentlich ruhiger ablaufen, wenn es gelingt, auftragsneutral vorzufertigen und den Kundenauftrag erst zu einem späteren Zeitpunkt anzubinden.

Methodisch funktioniert die dazu notwendige Standardisierung wie eine Produktstrukturierung. Im Praxisbeispiel waren dazu systematische Berechnungen notwendig. Im Ergebnis wurden zum einen standardisierte Vorwalzbänder für die Vormaterialversorgung, zum anderen für bestimmte Abmessungen so genannte Mastercoils definiert, aus denen reaktionsschnell kundenspezifische Endabmaße gefertigt werden können. Damit bilden sich so genannte Lieferserviceklassen (Bild 3: Komplexität im Vorfeld reduzieren mit Lieferserviceklassen), wodurch auch eine automatisch erstellte Lieferterminbestätigung möglich ist.

Der zweite Analyseblock richtet sich dann auf die Planungsabläufe an sich. CIMAachen führt dazu eine standardisierte Ablaufanalyse durch, die die Durchlaufzeiten zu den tatsächlichen Prozesszeiten ins Verhältnis setzt und die IT-Unterstützung für die einzelnen Planungsschritte kritisch hinterfragt (Bild Ablaufanalyse).

Bestandteil der Analyse der IT-Unterstützung ist die Stammdatenbasis. Dabei sind folgende Fragen zu beantworten: Wie aktuell und wie realitätsnah sind die Arbeitspläne und Routings (Artikel-Maschinenzuordnung)? Wie aktuell sind die Rüstmatrizen?

Um den Realitätsbezug der Stammdaten zu bewerten, nutzen die Projektingenieure von CIMAachen ihr Know-how über schlanke Produktionssysteme, um folgende Fragen zu klären: Wie laufen die Rüstvorgänge ab? Ist bereits ein Programm zu „Power Rüsten“ durchgeführt worden?

Im vorliegenden Fall waren die Stammdaten vergleichsweise gut organisiert, allerdings nicht als „Business Rules“ in der Planungssoftware abgebildet. Der so genannte Flussfaktor (Prozesszeit/Durchlaufzeit) lieferte ein erstes Indiz für Optimierungspotenziale. Darüber hinaus stellte sich heraus, dass das System überbestimmt ist. Da für jeden Fertigungsbereich der Auftragsvorrat direkt aus den Kundenaufträgen abgeleitet wird, muss es beim Engpass zum Bestandsaufbau kommen. Denn für eine saubere „Durchtaktung“ müssten die Kapazitäten der einzelnen Bereiche für jeden Produktmix identisch sein.

Bezüglich der Reihenfolgeoptimierung an den Aggregaten war ersichtlich, dass es sich in jedem Fall um mehrdimensionale Optimierungsprobleme handelt (z.B. Endtermin, Materialverfügbarkeit, Rüstaufwand, Verfügbarkeit der Walzen). Dementsprechend wurden losgelöst von der Komplexitätsreduzierung im Vorfeld zwei Problemkreise definiert, für die eine entsprechende Softwareunterstützung zu finden ist.

Problemkreis 1: Ausgehend vom Kundenbedarf (terminierte Kundenaufträge) soll ein machbarer Auftragsmix in die Fertigung insgesamt einfließen. Es sind also die Materialverfügbarkeit und das aktuelle Kapazitätsangebot zu berücksichtigen. Der Auftragsvorrat soll zum „Durchtakten“ der Fertigung an der Engpasskapazität ausgerichtet werden.

Problemkreis 2: Die Reihenfolgeoptimierung an den Aggregaten soll innerhalb eines möglichst kleinen Auftragsfensters (Bestand!) erfolgen. Nach Möglichkeit sind die prozessbedingten Puffer (Abkühlzeit) auch als Vorrat für die Reihenfolgeoptimierung zu nutzen.

Welche Software ist geeignet?

Der Softwaremarkt stellt sich für die genannten Problemkreise nur auf den ersten Blick unübersichtlich dar. Gemäß dem aktuellen Marktüberblick der CIMAachen kommen drei Anbieterkategorien für die Problemlösung in Frage:

  • Produktionsplanungsmodul des ERP-Anbieters (im vorliegenden Fall also SAP APO)
  • Anbieter von SCM-Software, wie z.B. der Factory Planner von I2
  • Anbieter von elektronischen Leitständen bzw. APS-Systemen. Hierzu zählen sowohl die Anbieter so genannten „Add-On“ Lösungen als auch Anbieter von MES-Systemen.

Die APS-Systeme unterscheiden sich hinsichtlich der Planungsphilosophie und der Freiheitsgrade zum Abbilden einer speziellen „Business-Logik“ [5]. Im Rahmen der systematischen Softwareauswahl werden diese Unterschiede deutlich. So definiert CIMAachen für die in die engere Wahl gekommenen Software-Anbieter so genannte Demo-Projekte. Dazu wird ein begrenztes, für den Kunden jedoch zentrales Planungsproblem definiert. Jeder Anbieter entwickelt dann ein Demo-Modell, um innerhalb eines Workshops zu demonstrieren, ob und wie sich die Planungsproblematik lösen lässt.

Im Praxisbeispiel war SAP/R3 bereits im Einsatz und eine funktionierende BDE/MDE war auch implementiert. Die alternativen Softwarelösungen waren relativ schnell auf wenige Pakete eingegrenzt. Die Entschei-dung fiel auf eine flexible Basissoft-ware, da hiermit sowohl die komple-xen Anforderungen an die Reihenfol-geoptimierung der Aggregaten als auch die gleichzeitige Optimierung des gesamten Produktionsprozesses vom Vorwalzband bis zum Zuschnitt hinsichtlich Durchlaufzeit und Bestand realisiert werden konnten.

Entscheidend dafür war, dass damit die Vorteile einer Standardsoftware mit denen der kundenspezifischen Programme kombiniert wurden. Die Basissoftware stellt alle notwendigen Elemente zur Erstellung und zum Betrieb der Applikation bereit. Der kundenspezifische Planungs- und Steuerungsprozess wird mit allen Regeln, Randbedingungen und Restriktionen abgebildet. Das Ergebnis ist ein kundenspezifisches Planungs- und Steuerungssystem (CIM-APS), das die speziellen Bedürfnisse auf einer standardisierten Plattform berücksichtigt.

Die Kopplung der Software mit SAP für die Stammdaten-, Arbeitsplan- und Auftragsverwaltung sowie mit der BDE für die Ist-Datenkontrolle ermöglicht die redundanzfreie Datenhaltung. Jedoch unterscheidet sich die gewählte Lösung hier kaum von der vordergründig naheliegenden Alternative SAP-APO. Auch SAP-APO hätte auf einem separaten Server installiert werden müssen. Deutlich erkennbare Integrationsvorteile gab es nicht.

Projektdurchführung

Wesentlich für den Projekterfolg ist, dass auch nach der Softwareauswahl der „Business Case“, also die Zielstellung der Steigerung der Ausbringung und der Termintreue bei verringerten Beständen im Vordergrund bleibt. Läuft die weitere Projektarbeit unter dem Titel „IT-Projekt“, sinkt die tatsächliche Nutzungswahrscheinlichkeit.

Das entscheidende Teilprojekt lautet Bildung von organisatorischen Voraussetzungen. Hierzu gehört beispielsweise das Einrichten einer Auftragsleitstelle für die Produktion insgesamt. Außerdem müssen die Rollen und Verantwortlichkeiten für die Reihenfolgeoptimierung an den Aggregaten sowie der sich daraus ergebende Schulungsbedarf festgelegt werden. Schließlich ist sicherzustellen, dass die Anreizsysteme nicht dem Projektziel widersprechen. Wenn „Tonnage/Stunde“ das höchste Produktivitätsziel bleibt, wird dem die Rüsthäufigkeit als Priorität weiterhin untergeordnet werden, unabhängig davon, was der „Scheduler“ entscheidet.

Die eigentliche Software-Einführung setzt auf dem bereits im Rahmen der Auswahl durchgeführten Vorprojekt auf. Mit den operativen Mitarbeitern wird zunächst eine detaillierte Analyse des gesamten Wertschöpfungsprozesses und der Optimierungsansätze an den Aggregaten durchgeführt. Mit der sich daraus ergebenden Problembeschreibung erfolgt die Modellierung des Produktionsprozesses. Dabei gibt man sich zunächst mit der 70-prozentigen Lösung zufrieden, d. h. im ersten Schritt werden durchaus Verallgemeinerungen und Vereinfachungen zu Gunsten schneller Ergebnisse akzeptiert.

Im nächsten Schritt wird dieses Modell gemeinsam mit den zukünftigen Nutzern des Systems optimiert, d. h. das Wechselspiel zwischen der operativen Planvorgabe (Auftragsvorrat) und der Feinplanung wird aufeinander abgestimmt. Wenn der Scheduler in der Feinplanung stets schnell eine machbare Reihenfolge ermitteln kann, ohne die Kapazität voll zu nutzen, besteht die Möglichkeit, den freigegebenen Arbeitsvorrat aus der Grobplanung zu Gunsten der Durchlaufzeit zu verkleinern.

Diese iterative Projektphase wird abgeschlossen, wenn ca. 90 Prozent erreicht sind. Üblicherweise ist dieser Zeitpunkt dadurch definiert, dass das System auf gleichem Niveau wie ein erfahrener Planer (nur eben automatisch) arbeitet. Erst jetzt wird das System beim Kunden implementiert. Die Planer nutzen das System im Echtzeitbetrieb und dabei findet die weitere Optimierung statt.

Erfahrungsgemäß dauert es jeweils drei Monate, bis eine 70-Prozent-Lösung bzw. eine 90-Prozent-Lösung erreicht wird. Die ersten Auswirkungen (Termintreue, Bestand) zeigen sich frühestens nach neun Monaten, wenn die Planer Zutrauen zu dem System gewinnen. Fortschritte im Planungsprozess sind erkennbar, wenn sich der für die Reihenfolgeoptimierung freigegebene Auftragsvorrat sukzessive verkleinern lässt.

Ergebnis

Mit dem neuen System ist der Planungsprozess wesentlich vereinfacht worden. Die Grundlage dazu wurde durch die Einführung der Lieferserviceklassen gelegt.
Um damit Effekte zu erzielen, musste die Produktion aber zunächst das Vertrauen der Kunden bzw. des Vertriebs hinsichtlich der Lieferperformance gewinnen. Dazu war wiederum die neue Planungssystematik eine wesentliche Hilfe.

Aufträge werden in SAP erfasst, mit Kundenwunschtermin sowie den entsprechenden Arbeitsplänen versehen und an die Planungssoftware übergeben. (Bild 4: Plantafel) Diese prüft die Materialverfügbarkeit, führt den Kapazitätsabgleich durch und spielt terminierte Aufträge zurück. Das SAP-System erstellt daraus Auftragsbestätigungen.

Der Auftragsvorrat wird anschließend den einzelnen Fertigungsbereichen übergeben. Der Scheduler erarbeitet entsprechend der kurzfristigen Materialverfügbarkeit und unter Abgleich der notwendigen Fertigungshilfsmittel (Walzen) die Schichtprogramme. Das System ist grafisch-visuell unterstützt, sodass eine Umplanung vor Ort möglich ist. Jeder Bereich sieht dadurch sofort die Auswirkungen, wenn eine Umplanung kurzfristig erfolgt.

Zusammenfassung

In dem vorgestellten Praxisbeispiel ist sowohl das Bestandsniveau in der Fertigung ist um 23 Prozent gesunken als auch die Lieferperformance (tatsächlicher Termin/ bestätigter Termin) um 18 Prozent gestiegen.
Dadurch ist die für unvermeidlich gehaltene Erweiterungsinvestition kurzfristig obsolet geworden. Mittelfristig wurde das Bewusstsein geschärft, dass die Kriterien für die Investitionsentscheidung nicht mehr Ausbringung, sondern Rüstflexibilität sind.

Zur Zeit wird überprüft, in welcher Weise im Werksverbund zu konkurrierenden Zugriffe auf die Warmwalzkapazität geregelt werden können.

Literatur

  1. H.-O. Günther, H. Tempelmeier, Produktion und Logistik, Berlin, Springerverlag, 4. Aufl. 2000
  2. H. Tempelmeier, Material-Logistik – Modelle und Algorithmen für die Produktionsplanung und –steuerung und das Supply Chain Management, 4. Auflage, Berlin 1999
  3. G. Dudek, J. Rohde, C. Sürie, Advanced Planning Systems - Lösungsverfahren und Modellierung, Industrie Management 18 (2002)
  4. A. Stergiotis, A. Pichler, Wettbewerbsvorteile durch Integrierte Produktionsplanung und -steuerung, Aluminium 78, Jahrgang 2002
  5. B. Fleischmann, H. Meyr, Planning Hierarchy, modeling and Advanced Planning Systems, in: S. C. Graves, T. de Kok (Hrsg.), Supply Chain Management, Series Hand-book of Operations Research, Am-sterdam 2003

Kurzbiographie
Dr.-Ing. Dipl.-Wirt.-Ing. Götz Marczinski, geb. 1961, studierte Maschinenbau und Betriebswirtschaft in Hannover und Aachen. Er promovierte 1992 zum Dr.-Ing. bei Prof. W. Eversheim und war bis Mitte 1994 als Berater bei einer amerikanischen Managementberatung tätig. Seit 1994 arbeitet er als Geschäftsführer der CIM GmbH in Aachen.

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