Produktionstechnik

17 Prozent mehr Ausbringung für CONSTAB Polyolefin Additives GmbH durch Intelligente Feinplanung

CONSTAB Polyolefin Additives GmbH, ein weltweit führender Kunststoffhersteller, konnte dank intelligenter Feinplanung mit der APS-Software anacision PLANNING eine Steigerung der Ausbringung um 17 Prozent erreichen. Die komplexe Produktionsplanung wurde optimiert, um die Kapazitätsauslastung zu maximieren und die Liefertermintreue zu gewährleisten. Für diese herausragende Effizienzsteigerung wurde CONSTAB im Rahmen des Productivity Symposiums 2023 mit dem renommierten Productivity Award ausgezeichnet.

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.

Über die anacision GmbH

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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