Digitalisierung der Fahrzeughersteller und Zulieferindustrie; Teilvorhaben: Verbesserung der Planungspräzision zur Reduzierung der Durchlaufzeiten durch optimale Auslastung der vorhandenen Kapazitäten; Verbundname: Realistischer Planen mithilfe künstlicher Intelligenz; Akronym: REPLAKI

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Hannover : Technische Informationsbibliothek

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Die Automobilindustrie ist von einem hohen Anpassungs- und Wettbewerbsdruck geprägt, ausgelöst durch neue Antriebstechnologien, steigende Produktindividualisierung und wachsende Variantenvielfalt. Eine effiziente und zugleich flexible Produktion entwickelt sich dadurch zum zentralen Wettbewerbsfaktor. Trotz Fortschritten in der Digitalisierung bestehen insbesondere bei kleineren Zulieferern weiterhin Defizite, etwa durch unzureichend genutzte IT-Systeme und eine mangelhafte, häufig auf Schätzungen basierende Datenbasis. Die Klaeger Präzision GmbH & Co. KG steht exemplarisch für diese Situation. Als Auftragsfertiger muss das Unternehmen seine Produktionsplanung laufend an wechselnde Anforderungen anpassen. Neben Wiederholaufträgen führen kurzfristige, schwer planbare Aufträge sowie ungeplante Störungen zu erhöhter Komplexität. Trotz vorhandener Planungssoftware besteht weiterer Optimierungsbedarf hinsichtlich Flexibilität, Geschwindigkeit und Genauigkeit. Das Verbundvorhaben REPLAKI setzte hier an und verfolgte das Ziel, die Produktionsplanung durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz und historischer Prozessdaten zu verbessern. Zusammenhänge zwischen Einflussgrößen und Prozessen sollten erkannt und für realistischere Prognosen sowie eine bessere Berücksichtigung von Unsicherheiten genutzt werden. Hierzu wurde ein KI-gestütztes System angestrebt, das automatisiert alternative Produktionspläne generierte, Umplanungen beschleunigte und die Planungsgenauigkeit erhöhte. Auf Basis von ERP-Daten sollte so eine effizientere Produktionsplanung erreicht werden, die Maschinenauslastung und Liefertermintreue verbessert sowie langfristig eine Umsatzsteigerung von 10 bis 20 % ermöglicht werden.

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