17 Prozent mehr Ausbringung für CONSTAB Polyolefin Additives GmbH durch Intelligente Feinplanung
CONSTAB ist ein weltweit aktiver, mittelständischer Kunststoffhersteller und ein Marktführer in der Produktion von Masterbatches für biaxial orientierte Polypropylen-Folien sowie Compounds. Das Unternehmen gehört seit über fünfzig Jahren zu den führenden Partnern der kunststoffverarbeitenden Industrie. Für die Produktion des zu optimierenden Standorts werden monatlich Fertigungsaufträge verschiedener Produkttypen im dreistelligen Bereich auf mehreren Anlagen eingeplant. Das erfordert eine effiziente Produktionsplanung, so dass die Kapazitätsauslastung optimal ist und die Liefertermintreue gleichzeitig gewährleistet bleibt. Aktuelle Konjunkturschwankungen, kleinere Auftragsgrößen und Materialengpässe erfordern zusätzlich neue Maßstäbe an die Reaktionsfähigkeit der Produktion.
Komplexe Produktionsplanung belastet die Reaktionsfähigkeit der Fertigung
Die hohe Variantenvielfalt bei den Produkten (dreistellige Anzahl Produkttypen) sowie weitere entscheidende Faktoren in der Produktion machen die Produktionsplanung des Unternehmens hochkomplex. Viele Produkte können auf unterschiedlichen Anlagen produziert werden. Allerdings unterscheidet sich die Produktionsgeschwindigkeit der Anlagen. Je nach Anlage sind die Durchsätze und der Ausstoß unterschiedlich schnell. Die Rüst- und Reinigungszeiten hängen von der gewählten Kombination von Produkt und Anlage ab. Teilweise gibt es Liefertermine oder es wird gegen eine Prognose produziert. Darüber hinaus gibt es limitierende Materialverfügbarkeiten und limitierende Rüstkomponenten für bestimmte Produkttypen sowie ad-hoc Umpriorisierungen in der Fertigung. Die Planung wird vom ERP-System nur rudimentär unterstützt. Dadurch ist es eine sehr zeitintensive und anspruchsvolle Aufgabe, für den Produktionsplaner gleichzeitig Liefertermintreue und bestmögliche Auslastung zu erreichen.
Intelligente Feinplanung mit anacision PLANNING
Im ersten Schritt wurde mit historischen Fertigungs- und Auftragsdaten eine Mehrwert-Analyse durchgeführt und Optimierungspotenziale der bestehenden Feinplanung identifiziert. Im zweiten Schritt wurde die KI-Software anacision PLANNING für die intelligente, algorithmengestützte Feinplanung eingesetzt, um die identifizierten Optimierungspotenziale in der Fertigung des Kunden umzusetzen. Die Lösung automatisiert und optimiert die Einplanung der Fertigungsaufträge auf alle Anlagen auf Knopfdruck, so dass die Rüst- und Reinigungszeiten minimal sind, die Durchsätze maximal sind und die Liefertermintreue gleichzeitig gewährleistet ist. Dadurch konnte mit anacision PLANNING eine zusätzliche Kapazitätssteigerung von 17 Prozent erreicht werden. Zusätzlich konnten die manuellen Planungsaufwände reduziert und die Reaktionsfähigkeit der Fertigung gesteigert werden.
anacision vereint das Wissen modernster Technologien mit praxisnaher Produktionserfahrung und ermöglicht bisher unerreichte Mehrwerte durch datengetriebene Lösungen. Unsere Software-Lösung für Advanced Planning and Scheduling (APS) optimiert die Einplanung von Produktionsaufträgen mit Künstlicher Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Cloud-Technologie: Algorithmen analysieren Soll- und Ist-Daten, erkennen selbständig Effizienzpotenziale und berechnen sekundenschnell Produktionspläne, die sich adaptiv auf neue Umstände in der Produktion, bei Kunden oder Lieferanten anpassen.
Weitere Information zu anacision finden Sie unter www.anacision.de
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anacision vereint das Wissen modernster Technologien mit praxisnaher Produktionserfahrung und ermöglicht bisher unerreichte Mehrwerte durch datengetriebene Lösungen. Unsere Software-Lösung für Advanced Planning and Scheduling (APS) optimiert die Einplanung von Produktionsaufträgen mit Künstlicher Intelligenz (KI), Internet of Things (IoT) und Cloud-Technologie: Algorithmen analysieren Soll- und Ist-Daten, erkennen selbständig Effizienzpotenziale und berechnen sekundenschnell Produktionspläne, die sich adaptiv auf neue Umstände in der Produktion, bei Kunden oder Lieferanten anpassen.
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Datum: 24.05.2023 - 10:00 Uhr
Sprache: Deutsch
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