Ein Erfahrungsbericht zum Einsatz von Computational Intelligence in der PPS-Feinsteuerung Umsetzung bei der Mannesmann Sachs AG

Losgröße 1, deutliche Verkürzung der Auslieferungszeiten zum Kunden, Bestellung beim Zulieferanten erst nach vorliegendem Kundenauftrag — diese konkreten Beispiele aus dem Forderungskatalog der Automobilhersteller und der Handelsunternehmen im Ersatzteilegeschäft zeigen es deutlich: kurze Durchlaufzeiten, schnelle Reaktion auf geänderte Kundenaufträge und eine hohe Flexibilität sind Anforderungen, die im globalen Wettbewerb weiter an Bedeutung gewinnen. Leistungsfähige Produktionsplanungs- und Steuerungs- (PPS-) Systeme können dabei einen wesentlichen Beitrag leisten. Es ist deshalb für einen weltweit operierenden Zulieferer der Automobilindustrie wie Mannesmann Sachs notwendig, diese Systeme zu verbessern und mit mehr Intelligenz und Flexibilität auszustatten.Im nachfolgenden wird ein Erfahrungsbericht aus der industriellen Praxis gegeben, der den Einsatz neuer mathematischer Verfahren im PPS-Umfeld beschreibt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf Erfahrungen in der praktischen Anwendung. Nach einer Darstellung der Entwicklung der PPS-Systeme in den vergangenen Jahren werden ein spezielles Anwendungsproblem und die dabei mit den verschiedenen Methoden der Computational Intelligence gemachten Erfahrungen beschrieben. Schließlich werden das realisierte Optimierungsmodell, die bisherigen Ergebnisse und die weitere Vorgehensweise erläutert.