Marcus Pottendorfer, Leiter Supply Chain Management bei Klinger Fluid Control: "Unser Ziel war es, die Anzahl der freigegebenen Aufträge in der Produktion zu reduzieren. Das haben wir erreicht." (Quelle: Klinger Fluid Control)
Top 3 AI Values bei Klinger Fluid Control
1. +25 % Output an Fertigerzeugnissen
2. Bessere Auslastung von Maschinen und Personal
3. Geringere Liege- und Wartezeiten und dadurch kürzere Durchlaufzeiten
Wichtigstes Kundenzitat
Marcus Pottendorfer, Leiter Supply Chain Management bei Klinger Fluid Control: „Früher hatten manche Montageplätze keine Arbeit, obwohl wir enorm viele Aufträge hatten – jetzt sind die Prozessschritte besser aufeinander abgestimmt.“
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Variantenvielfalt trifft auf komplexe Lieferketten
Die global agierende Klinger-Gruppe beschäftigt weltweit rund 2.900 Mitarbeiter. 110 davon sind am österreichischen Standort Gumpoldskirchen bei Klinger Fluid Control beschäftigt. Hier werden unter anderem Kugelhähne, Kolbenschieberventile und Füllstandsanzeiger produziert; viele davon kundenspezifisch. Wie groß die Variantenvielfalt werden kann, zeigt der Ballostar KHA: Im Online-Konfigurator sind mehrere Millionen Ausführungen möglich. Allerdings stammen viele der benötigten Gussteile aus Asien und haben entsprechend lange Lieferzeiten. Marcus Pottendorfer, Leiter Supply Chain Management bei Klinger Fluid Control, erzählt: „Manchmal warten wir acht Monate darauf, unser Kunde akzeptiert aber nur vier bis sechs Wochen Lieferzeit. Schon bei der Konstruktion neuer Produkte versucht Klinger deshalb, die Zahl zugekaufter Varianten möglichst gering zu halten und die eigentliche Produktvielfalt im eigenen Haus abzubilden.“
Hinzu kommt die wachsende Komplexität innerhalb der Fertigung. Früher genügte vereinfacht gesprochen die Frage: Material vorhanden – ja oder nein? Heute müssen zahlreiche Komponenten und Fertigungsstufen präzise zusammenspielen. Fehlt nur ein Teil, stockt der gesamte Auftrag. „Es bringt nichts, wenn 95 % der Materialien fertig sind, aber eine Komponente fehlt. Der Kunde muss dann trotzdem warten“, verdeutlicht M. Pottendorfer.
Hier lag eine Schwäche der bisherigen Planung. Eine große Zahl verfügbarer Fertigungsaufträge wurde gleichzeitig freigegeben. Welcher davon als Nächstes bearbeitet wurde, hing damit teilweise von Erfahrungswerten und individuellen Präferenzen an den Arbeitsplätzen ab. Das konnte lokal sinnvoll erscheinen, beispielsweise wenn ähnliche Aufträge nacheinander abgearbeitet und Rüstvorgänge vermieden wurden. Für den Gesamtfluss durch die Produktion musste es aber nicht die beste Entscheidung sein.
Nicht mehr von Hand verschieben
Klinger suchte deshalb nach einem System, das nicht nur einzelne Maschinen betrachtet, sondern die gesamte Supply Chain in die Planung einbezieht. M. Pottendorfers Ziel war klar: Die Planung sollte „automatisch funktionieren“ – statt Arbeitsgänge immer wieder manuell verschieben zu müssen.
Zum Einsatz kommt Fedra von MPDV mit der mApp AI Planning. Mit Hydra nutzt das Unternehmen bereits die Betriebs- und Maschinendatenerfassung von MPDV. Als Basisdaten verwendet die KI die anstehenden Aufträge aus dem ERP-System inklusive ihrer Ecktermine und Ressourcenbedarfe. Hinzu kommen die jeweiligen Ressourcenverfügbarkeiten von Maschinen, Material und Personal.
Damit erhält AI Planning die Informationen, die benötigt werden, um Aufträge nicht isoliert nach einer einzelnen Zielgröße einzuplanen. Stattdessen geht es darum, Maschinen und Personal sinnvoll auszulasten, Materialverfügbarkeiten einzubeziehen und Aufträge so durch die Fertigung zu führen, dass unnötige Liege- und Wartezeiten vermieden werden.
Für M. Pottendorfer war dabei von Beginn an wichtig, nicht lediglich die eigentliche Fertigung zu betrachten. Die Planung sollte den kompletten Bestand und die Zusammenhänge von der Bestellung über die Fertigungsaufträge bis hin zum Kundenauftrag kennen. Genau dieser übergreifende Blick bildet die Grundlage für die Optimierung.
Die eigentliche KI-gestützte Neuplanung erfolgt bei Klinger über Nacht: Der Planungslauf dauert ungefähr von 22:30 Uhr bis 1:30 Uhr. Die jeweils nächsten drei Tage bleiben dabei fixiert, um Fertigung, Materialbereitstellung und weitere nachgelagerte Prozesse nicht durch permanente Änderungen zu destabilisieren. Neu optimiert wird jeweils ab dem vierten Tag. Morgens prüft die Produktionsfeinplanerin das Ergebnis. Läuft alles regulär, benötigt sie dafür etwa 30 min bis 60 min. Zuvor fanden nahezu täglich mehrstündige Planungsrunden mit bis zu sieben Beteiligten statt.