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Predictive Delivery Date: KI prognostiziert Produktions- und Lieferzeit

Person arbeitet mit digitalem Zeitplan und Projektübersicht auf transparentem Bildschirm, symbolisiert Planung und Lieferüberwachung.
KI-gestützte Prognosen in der Lieferkette: Frühzeitige Erkennung von Engpässen und Optimierung der Produktions- und Lieferplanung.

Produktionsprozesse können stark beeinträchtigt werden, wenn sich erst am Tag der geplanten Lieferung herausstellt, dass bestelltes Produktionsmaterial nicht rechtzeitig eintrifft. Da dieses oft lange und komplexe Lieferketten durchläuft, die aus vielen Planungs-, Bestell-, Produktions- und Lieferprozessen bestehen, kommt es in der Praxis nicht selten zu Engpässen. Verschärft wird das Problem dadurch, dass in modernen Produktionsbetrieben oft nur sehr kleine Lagerbestände vorgehalten werden – sprich: Material erst kurz bevor es in die Produktion geht, angeliefert wird.

Für Produktions- und Materialplaner ist es daher besonders wichtig, so früh wie möglich über mögliche Lieferschwierigkeiten informiert zu werden. Nur dann können rechtzeitig Maßnahmen ergriffen werden, wie zum Beispiel eine Ersatzbestellung oder eine Umplanung der Produktion.

Kurz vor der Lieferung befinden sich die Güter im Transport. Dabei wird der Transportstatus bereits engmaschig von den Transportunternehmen getrackt und überwacht. Heutige Transportzeiten können jedoch sehr kurz sein und eine Benachrichtigung über Lieferverzögerungen zum Zeitpunkt des Transports ist häufig zu spät, um gegenwirken zu können.

Illustration einer Lieferkette
Vor der Auslieferung von Produkten werden zahlreiche Prozessschritte in der Lieferkette durchlaufen. Je zeitiger Verzögerungen erkannt werden, z.B. schon in der Produktion statt erst in der Auslieferung, desto besser lassen sich späteren Lieferengpässen vorbeugen.

Blick in die Produktion beim Lieferanten

Die Lösung ist, schon lange vor dem Transport Abweichungen in der Produktionsplanung und Produktion beim Lieferanten zu erfassen. SupplyOn sammelt hierfür automatisiert eine Vielzahl von standardisierten Produktionsdaten beim Lieferanten ein. So kann getrackt werden, welche Produktionsmengen in Planung sind und welche Mengen sich tatsächlich in Produktion befinden. Die übertragenen Daten ermöglichen es auch, den Produktionsfortschritt zu verfolgen und festzustellen, in welchem konkreten Produktionsschritt sich der Auftrag befindet. Dabei wird eine Sichtbarkeit bis hin zu Sub-Assemblies und verwendeten Roh-Materialien geschaffen.

Für ein spezifisches Produkt (PN) sind hier die nächsten bestellten Schedule-Lines in der Applikation dargestellt. Die ersten drei Bestellungen können voll beliefert werden, während sich die bestellte Menge für die weiter in der Zukunft liegenden Bestellungen noch nicht in Produktion befinden (+/- Qty). Für das in Produktion befindliche Matrial schätzt das Modell eine Fertigstellung und Auslieferung (Predictive Delivery Date) erst 2 Tage nach dem Wunschlieferdatum (Requested Delivery Date) vorher. Der Einkäufer weiß in diesem Fall so schon frühzeitig, dass er nur mit einer kleinen Verzögerung der Lieferungen rechnen muss und hat Transparenz darüber, welche Schedulines sich überhaupt noch nicht in Produktion befinden.

Die große Stärke unserer Production-to-Supply-Lösung ist, dass die in Produktion befindlichen Mengen direkt den Bedarfen der Einkäufer zugeordnet werden können. So besteht sofort eine Sichtbarkeit, welche Bedarfe bereits beim Lieferanten eingeplant oder schon in Produktion sind. Durch das konstante Monitoring des Arbeitsfortschrittes lernt das AI-gestütztes System automatisch die normalen Produktions-Lead-Times und erkennt außerdem, ob die derzeitige Produktion langsamer als gewöhnlich voranschreitet.

Mit Hilfe von AI Abweichungen erkennen, ehe sie zum Problem werden

Ein komplexes Prädiktionsmodell, welches kontinuierlich auf Grundlage der historischen Monitoring-Daten lernt, berechnet ein voraussichtliches Fertigstellungsdatum unter Berücksichtigung der kürzlich beobachteten Herstellungszeiten und dem aktuellen Arbeitsfortschritt. Es ist somit möglich schon während der Produktion oder vor dem Produktionsstart abzuschätzen, ob die gefertigten Güter überhaupt rechtzeitig in den Versand gehen und das Wunschlieferdatum gehalten werden kann.

Das stark AI-getriebene System generiert frühzeitig Warnungen für verschiedene Konstellationen:

  • die geplante Produktionsmenge ist zu niedrig
  • der geplante Produktionsstart ist zu spät
  • die in Produktion befindliche Menge reicht nicht aus, um den nahenden Bedarf abzudecken
  • die Produktion hat zu spät begonnen oder ist verzögert, um den Liefertermin halten zu können

Auf Grundlage der Vorhersage der aktuellen Produktionsdauer kann außerdem noch abgeleitet werden, wann die Produktion für nahende Bedarfe spätestens beginnen müsste, um Lieferverspätungen zu umgehen. Darüber hinaus erfasst das System auch die Differenz zwischen produzierter und gelieferter Menge. Daraus lässt sich der Anteil des Ausschusses bestimmen und zusätzlich zum empfohlenen Produktionsstart eine empfohlene Produktionsmenge berechnen.

Erfahren Sie mehr über unsere Manufacturing Visibility Lösung

Neben übersichtlichen graphischen und tabellarischen Darstellungen lassen sich das vorhergesagte Lieferdatum, der empfohlene Produktionsstart und die empfohlene Produktionsmenge direkt an das ERP-System des Kunden übermitteln. Dem Kunden stehen so auf Line-Item-Ebene die Berechnungen des AI-System zur Verfügung.

Optimierte Planung auf beiden Seiten der Lieferkette

Das System gibt der Einkäufer- als auch der Lieferantenseite wertvolle Einblicke und ermöglicht durch das Zusammenführen von Bedarfs- und Produktionsdaten sowie durch smarte Berechnungen eine Verbesserung der Planungsprozesse auf beiden Seiten. Dies erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass die Produktion rechtzeitig begonnen und eine ausreichend große Menge produziert wird.

Produktionsverzögerungen werden automatisiert erkannt und Warnungen generiert sowie Einsichten ermöglicht, die zeigen, an welcher Stelle genau die Produktion hängt. So wird ein gezieltes und frühzeitiges Ergreifen von Anpassungsmaßnahmen möglich.

Übersicht über den Fortschritt von drei Fertigungsschritte eines Produktes. Nur wenn alle Fertigungsschritte abgeschlossen sind, kann das Produkt final zusammengesetzt werden. Die Tabelle gibt darüber hinaus noch Auskunft über die schon verstrichene Fertigungszeit (days in production) als auch über die geschätzte, noch benötigte Zeit bis zur Fertigstellung dieses Schrittes (days remaining, predicted WO finish date). So werden Prozesse mit problematischen Verzögerungen gut sichtbar.

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