Planungsprozesse in Wertschöpfungsketten

Einsatz von Advanced Planning Systemen durch eine daten-basierte Analyse der Planungsprozesse

 

Jan Reschke und Tobias Schröer

Advanced Planning Systeme sind ein Schlüsselelement, wenn es darum geht, das eigene Unternehmen zukunftsfähig aufzustellen und aus Daten Mehrwert zu schaffen. Dennoch helfen isolierte Softwareprojekte nicht bei der digitalen Transformation. Sie müssen in übergeordnete Projekte zur Verbesserung der Planungsqualität eingebettet werden. Einen solchen Ansatz verfolgt das FIR mit der Adaption des 3PhasenKonzepts auf APS-Systeme.

Der Weg zum datenbasierten Unternehmen ist steinig. Ein Unternehmen, das Entscheidungen stets fundiert trifft, gleichzeitig aber agil handelt und Kundenwünsche in kürzester Zeit erfüllen kann - dies ist eine Vision, die im Zuge von Industrie 4.0 allgegenwärtig ist. Und während Advanced Planning and Scheduling Systeme (APS-Systeme) bereits seit einigen Jahrzehnten auf dem Markt sind, verleihen zwei Aspekte der Akzeptanz dieser Systeme einen deutlichen Schub: die Bereitschaft von Unternehmen zur intensiven Auseinandersetzung mit eigenen Daten einerseits und der Trend zu serviceorientierten Architekturen andererseits, in denen monolithische ERP-Systeme zwar weiterhin vorherrschend, aber doch nicht mehr alternativlos sind. Studien zeigen, dass die Verbesserung der Produktionsplanung und –steuerung sowie der Supply Chain Planung wesentliche Erwartungen sind, die Unternehmen an Industrie 4.0 haben [1].

Unter APS-Systemen verstehen wir alle Systeme und Architekturen hiervon, die mit Hilfe mathematischer Methoden zur Planung und Steuerung der Produktion sowie angrenzender Prozesse in einem Unternehmen oder einer Supply Chain beitragen. Dabei ist es gleich, ob diese Systeme sich selbst als APS, PPS, ERP oder Modul eines solchen Systems bezeichnen. Die große Heterogenität der Lösungen bei gleichzeitig hohen Anforderungen an die Integration der Lösungen in die System- und Prozesslandschaft des Unternehmens erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, um moderne Planungssysteme effektiv im Unternehmen einzusetzen. Die Gründe für dieses Ziel liegen auf der Hand: Zu allererst können solche Systeme in der Regel besser mit großen Mengen an Daten umgehen als Bestandslösungen. Weiter führt der Einsatz der Systeme zu einer intensiven Auseinandersetzung mit dem Wert der Daten im eigenen Unternehmen. Zuletzt ermöglicht eine integrierte Planung eine höhere Reaktionsgeschwindigkeit des Unternehmens auf Veränderungen am Markt.

 


Bild 1: Einflussfaktoren auf die Planungsqualität im Unternehmen.

Von MRP bis Machine Learning in der Cloud 

Elaborierte Programme zur Produktionsplanung und –steuerung entwickelten sich erstmals in der zweiten Hälfte des 20. Jahrhunderts. Davor wurden zunächst simple Produktionskontrollsysteme verwendet, welche auf statistischen Verfahren beruhten. Die Entwicklung der Material Requirements Planning (MRP) Systeme zu einer ersten Steigerung der Planungseffektivität. Diese Systeme basieren auf der Rückrechnung von zu bestimmten Zeitpunkten benötigten Mengen an Endprodukten. Unter Berücksichtigung der mittleren Durchlaufzeiten erfolgt so die Bestimmung des zeitlichen Produktionsstarts. Die Planung mit unbeschränkten Kapazitäten führt jedoch dazu, dass bei hoher Auslastung mögliche Engpässe in den Kapazitäten nicht berücksichtigt werden. 

Eine Weiterentwicklung des MRP-Konzepts erfolgte durch die Ergänzung weiterer Module, welche die Planung ergänzen und verbessern sollten. So etablierte sich das Manufacturing Resource Planning (MRP II), welches die ganzheitliche Sicht auf die Planung unter Einbeziehung der Managementebene fokussiert. 

Doch auch dieses Konzept hat Schwächen: die Prognostizierbarkeit von Planungsparametern wie verfügbaren Kapazitäten, Durchlaufzeiten und Absatzprognosen ist erfolgskritisch und die getroffenen Annahmen erfüllen am ehesten die Bedingungen für Massenfertigungen.

Aufgrund der steigenden Komplexität der Wertschöpfungsketten, die eine unternehmensübergreifende Planung und Steuerung der Geschäftsprozesse notwendig machen, wurden auch die ERP-Systeme hinlänglich ihrer Vernetzbarkeit weiterentwickelt. So sind moderne ERP-Systeme offener für die Integration verschiedener Module. Dabei dient eine serviceorientierte Architektur (SOA) dem Informationsaustausch mittels standardisierter Datenschnittstellen. Durch den Trend zur vor- und nachgelagerten Integration von Aufgabenbereichen wird es für andere Akteure auf dem Markt zunehmend leichter, ihre spezialisierten Lösungen in die bestehenden Systeme zu integrieren, ohne IT-Großprojekte zur Folge zu haben. Die resultierende Heterogenität wirft die Frage auf, wie moderne Planung gestaltet werden muss.

 


Bild 2: Das 3PhasenKonzept für die Auswahl von Planungssoftware.

Einflussfaktoren auf Planungsqualität 

Obgleich eine Vielzahl an Softwareprojekten durch die Unzufriedenheit oder den endenden Support eines bislang genutzten Produkts initiiert wird, liegt der Fokus eines Projekts zur Beseitigung dieser Probleme in der ganzheitlichen Betrachtung aller Aspekte der Planung und nur teils in der konkreten Auswahl einer Software. Dies liegt in der Erkenntnis begründet, dass sich Planungsqualität nicht einfach erkaufen lässt. Vielmehr ist es die erfolgreiche Integration der geeigneten Software in die Ablauforganisation des Unternehmens, die eine hohe Planungsqualität sicherstellt. Die wesentlichen Einflussfaktoren auf die beobachtete Planungsqualität zeigt Bild 1. Basis für jede Planung stellen Daten dar, die als Input dienen. Dabei bildet die Datenqualität bereits eine obere Schranke für die Qualität der Planung, da jegliche Berechnungen hierauf basieren. Gemessen wird diese über eine Vielzahl von Qualitätsdimensionen, wobei neben der inhärenten Datenqualität auch Faktoren wie Zugänglichkeit und Darstellungsart relevant sind [2]. 

Bevor der tatsächliche Planungsschritt mit Software-Unterstützung durchgeführt werden kann, muss ein Anwender diese für die Anwendung parametrieren. Dabei spielt das Know-how über Prozesse, Planungsverfahren und das Unternehmen eine wesentliche Rolle für den Erfolg dieses Schritts. In der eigentlichen Planung muss neben der Software und den zugehörigen Planungsalgorithmen auch die Anwendung im Planungsprozess berücksichtigt werden. So ist es mit Sicherheit von großer Bedeutung, ob ein Planungsdurchlauf täglich unter Einbeziehung von Rückmeldedaten oder einmal im Monat auf Basis von Plandaten geschieht.

Da sich der gesamte Planungsprozess im Unternehmen aus einer Vielzahl von einzelnen, hierarchisch strukturierten einzelnen Schritten zusammensetzt, muss auch die Schnittstelle zwischen den einzelnen Ebenen betrachtet werden. In der Weiterverarbeitung der Daten ist zu berücksichtigen, ob und wie gegebenenfalls vorher getroffene Annahmen bekannt sind (Transparenz), ob Ergebnisse überhaupt in der richtigen Detaillierung an andere Abteilungen übermittelt werden (Kommunikation) und auf welche Art dies geschieht (Integration).

 


Bild 3: Strukturierte Bewertung des Planungsprozesses in
der Analyse- und Konzeptionsphase an einem abstrakten Beispiel.

Einführung von Advanced Planning Systemen

Das 3PhasenKonzept [3] bietet hier für viele Arten von Software ein bewährtes Vorgehen, durch welches in den Schritten Analyse & Konzeption, Auswahl und Implementierung ein geeignetes Produkt für die spezifischen Anforderungen des Unternehmens ausgewählt und eingeführt werden kann. Während das grundsätzliche Vorgehen auch bei der geplanten Einführung eines APS-Systems geeignet erscheint, müssen doch die vorgenannten Eigenschaften besondere Berücksichtigung finden, um das eigentliche Ziel – die Verbesserung der Planungsqualität – nachhaltig sicherstellen zu können. Bild 2 zeigt daher die Adaption des 3PhasenKonzepts für die Auswahl von APS-Systemen.

Das Vorgehen in der ersten Phase unterscheidet sich hier wesentlich von der Auswahl anderer Software. So erfolgt zunächst eine ganzheitliche Betrachtung des Planungsprozesses aus den drei Perspektiven Prozesse, Informationsflüsse und Planungssysteme. Dabei werden die Prozessinformationen angereichert mit den verwendeten Daten und deren gemessener Qualität, den Modalitäten zum Austausch von Informationen zwischen Beteiligten und zuletzt auch mit den eingesetzten Planungssystemen in einer IT-Landkarte. Von Bedeutung ist hier, dass auf die Analysephase nicht zwingend die Auswahl einer konkreten Planungssoftware folgt. Stattdessen wird eine Roadmap von möglichen Maßnahmen mit Bezug auf die erläuterten Einflussfaktoren erstellt. Die Priorisierung in der Roadmap erfolgt nach der Maßgabe, zunächst das schwächste Glied in der Kette zu beseitigen. Beispielsweise bringt ein Planungssystem mit zusätzlichen Funktionen nichts, wenn die Datenbasis weiterhin ein veraltetes Excel-Sheet ist. Das oberste Ziel ist damit die Erhöhung der Planungsqualität, wobei die Einführung einer neuen Software ein wesentlicher Baustein sein kann, aber vor allem zu Projektbeginn nicht sein muss. 

Bild 3 zeigt schließlich eine mögliche Visualisierung einer prozessorientierten Landkarte der Planung im Gesamtunternehmen sowie einzelne Schwachstellen in Bezug auf die Planungsqualität. Die Strukturierung der Planungsprozesse erfolgt in Anlehnung an die vom FIR entwickelten Referenzprozesse der Produktionsplanung und –steuerung [4].

Eine strukturierte Betrachtung der Planungsprozesse in Wertschöpfungsketten aus den Perspektiven der Prozesse, Daten und Systeme wird zukünftig von immer größerer Bedeutung sein, wenn Systeme modularer werden bei gleichzeitig steigenden Anforderungen an Reaktionsgeschwindigkeiten und damit Integration der Systeme. Das vorgestellte Konzept kann Unternehmen dabei helfen, die daraus resultierenden Aufgaben frühzeitig anzugehen und sich damit zukunftsfähig als datenbasiert agierendes Unternehmen aufzustellen.

 

Schlüsselwörter:

Advanced Planning, APS, 3PhasenKonzept, Datenqualität, Produktionsplanung, Produktionssteuerung, PPS, Auswahl, Einführung, Industrie 4.0

Literatur:

[1] PWC (Hrsg.): Industry 4.0 – Opportunities and Challenges of the Industrial Internet, 2014.
[2] Rohweder J.P., Kasten G., Malzahn D., Piro A., Schmid J. (2008) Informationsqualität — Definitionen, Dimensionen und Begriffe. In: Hildebrand K., Gebauer M., Hinrichs H., Mielke M. (eds) Daten- und Informationsqualität. Vieweg+Teubner
[3] Schuh, G.; Stich, V. (Hrsg.): Evolution der PPS. Produktionsplanung und -steuerung; Bd. 2. 4., völlig neu bearb. Auflage. Springer, Berlin [u. a.] 2012.
[4] Schuh, G.; Stich, V. (Hrsg.): Grundlagen der PPS. Produktionsplanung und -steuerung; Bd. 1. 4. völlig neu bearb. Auflage. Springer, Berlin [u. a.] 2012.