Advanced Planning in der Automobilindustrie

Methodische Grundlagen und Optimierung


Seminararbeit, 2010

29 Seiten, Note: 2.3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1. Problemstellung und Zielsetzung
1.2. Aufbau der Arbeit

2 Advanced Planning und Scheduling
2.1. Definition und historische Entwicklung
2.2. Struktur von APS
2.2.1. Planungsebenen, Funktionen und Module
2.2.2. Modultypen
2.3. APS-Systeme

3 APS in der auftragsbasierten Planung der Automobilproduktion
3.1. Auftragsbasierte Planung
3.2. Identifikation bestehender Ansätze
3.2.1. Absatzplanung
3.2.2. Strategische Planung
3.2.3. Mittelfristige Produktionsplanung
3.2.4. Transportplanung
3.2.5. Losgrößen- und Ablaufplanung
3.2.6. Supply Chain Monitoring
3.2.7. Kollaborative Planung
3.2.8. Verfügbarkeitsprüfung

4 Zusammenfassung und Ausblick

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 2.1.: Supply Chain Planning Matrix

Abbildung 3.1.: Ressourcenbelegung bei Auftragseinplanung mit finiter Planung

Abbildung 3.2.:Ressourcenbelegung bei Neuplanung bereits eingeplanter Aufträge

Tabellenverzeichnis

Tabelle A: Komponenten des SAP APO

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

1 Einleitung

1.1. Problemstellung und Zielsetzung

Angesichts der Globalisierung und immer kürzeren Produktlebenszyklen nimmt der Wettbewerbsdruck in der Automobilindustrie zu. Umso wichtiger wird es Produktionsprozesse zu beschleunigen, um sich durch schnelle Lieferungszeiten bei gleichzeitig hoher Produktqualität einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu sichern. Dies ist wiederum nur möglich durch den Einsatz von Optimierungsverfahren in der Planung der Produktion und des Supply Chain Management. Solch eine Planung und Optimierung von Produktions- und Logistikpozessen mithilfe von Methoden des Operations Research wird als Advanced Planning bezeichnet. Ziel der Arbeit ist es daher herauszuarbeiten, wo Advanced Planning Methoden zur Unterstützung der Planung in der Automobilproduktion Anwendung finden können oder bereits eingesetzt werden.

1.2.Aufbau

Zunächst zeigt die Arbeit in Kapitel 2 die historische Entwicklung des Advanced Planning, erläutert die Aufgabe des Advanced Plannings als Entscheidungsunterstützung und erläutert Möglichkeiten zur Strukturierung von Advanced Planning Systemen. Zum Abschluss des Kapitels werden verfügbare kommerzielle APS Produkte verschiedener Unternehmen, Branchenlösungen und Eigenentwicklungen von Automobilherstellern kurz vorgestellt.

In Kapitel 3 werden die Einsatzbereiche von APS bei der auftragsbasierten Planung der Automobilproduktion gezeigt. Dazu wird zuerst die auftragsbasierte Planung erläutert. Anschließend werden die Einsatzbereiche und Ansätze zur Unterstützung der Planung in der Automobilindustrie durch die Module der APS beschrieben. Dabei finden die Ziele des Einsatzes, Bedingungen der Optimierung und Kritiken an den Ansätzen Berücksichtigung.

Zuletzt gibt Kapitel 4 eine Zusammenfassung der Ergebnisse der Arbeit und einen Ausblick.

2 Advanced Planning und Scheduling

2.1. Definition und historische Entwicklung

Produktionsplanungssysteme entwickelten sich mit den steigenden Anforderungen des Marktes. Zu Beginn der Industrialisierung war das Angebot von Gütern noch geringer als die Nachfrage. Laut Reusch bestand noch bis in die siebziger Jahre bestand ein Nachfrageüberhang (REUSCH 2006, S.22).

Einfache Lagerhaltungsheuristiken wurden eingesetzt, wie z.B. das Economic Order Quantity-Modell (EOQ). Um 1950 wurden die Lagerhaltungskonzepte durch eine kontinuierliche Lagerüberwachung verbessert. Nach Ablauf einer bestimmten Zeit oder bei einem bestimmten Lagerbestand wurde bestellt. Der Nachteil dabei war, dass Einzelteile oder Baugruppen eines Endproduktes „isoliert voneinander auf Grundlage ihrer historischen Nachfrageentwicklung geplant“ wurden.

Um dieses Problem zu lösen, wurde das Material Requirement Planning entwickelt (vgl. REUSCH 2006). Ausgehend von dem Primärbedarf an Enderzeugnissen, welcher durch Endkundenaufträge oder Prognosen bestimmt wird-„werden untergeordnete Baugruppen, Einzelteile, Rohstoffe nach Menge und zeitlichem Bedarf über die Stücklisten und Arbeitspläne zu Produktions- und Bestelllosen zusammengefasst“ (vgl. ORLICKY 1975, S.45ff, zitiert nach: BETGE 2006, S.5).

Durch das Manufacturing Resource Planning Konzept (MRP II) wurde die vorgelagerte Bedarfsplanung und die nachgelagerte Kapazitäts- und Zeitplanung in einem Gesamtsystem mit einer Kostensicht integriert (vgl. BETGE 2006, S.5). Das Konzept ist traditionell materialorientiert, die Kapazitäten werden nur zweitrangig betrachtet, wie Drexl und Kimms schreiben. So wird auf jeder Planungsebene nach der Materialplanung getrennt eine Kapazitätsprüfung durchgeführt (vgl. DREXL und KIMMS 1998). Als Erweiterung des MRP II Konzepts wurde in den neunziger Jahren das Enterprise Resource Planning-System (ERP) eingeführt, welches zusätzlich um die Funktionalitäten der Finanz-, Personal-, Instandhaltungs- und Qualitätsplanung ergänzt wurde (vgl. JACOBS und BENDOLY 2003, S.234ff. zitiert nach: REUSCH 2006). Durch den Ausbau der Produktionskapazitäten und die Globalisierung wurde nach Drexl und Kimms der Wettbewerb zwischen den Unternehmen verstärkt. Es existiert nicht mehr länger ein Angebotsmarkt, sondern ein Nachfragemarkt. Die Qualität und Variantenvielfalt der Produkte wurden wichtiger und der Zeitfaktor entscheidend. Denn es wird in vielen Bereichen der Industrie nicht mehr auf Lager produziert (make-to- stock), sondern auf individuelle Kundenaufträge hin (make-to-order). Produkte sind aufgrund der zunehmend anspruchsvollen Kundenwünsche oft so komplex, dass sie nicht mehr komplett von einem Unternehmen allein gefertigt werden. Daher werden unternehmensübergreifende Wertschöpfungsketten, so genannte Supply Chains, gebildet (vgl. DREXL und KIMMS 1998).

Letztendlich wurde, laut Betge, das ERP-System zusätzlich durch Optimierungsverfahren auf den einzelnen Stufen der Produktions- und der Supply- Chain-Planung ergänzt. Hierbei handelt es sich um weiterentwickelte mathematische Verfahren des Operations Researchs, die auch branchenspezifisch angepasst werden können (vgl. BETGE 2006, S.6). Mit der Anwendung dieser Verfahren wird den Planern ein fortgeschrittenes Planen -Advanced Planning- ermöglicht. Ziele des Advanced Planning sind, laut Fleischmann, Meyr und Wagner, die Visualisierung von Informationen, die Reduktion von Planungszeit und eine leichte Applikation von Optimierungsmethoden. Das Advanced Planning dient mit seinen Simulations- und Optimierungswerkzeugen der Planungs- und Entscheidungsunterstützung. Planung gliedert sich grundsätzlich in folgende Phasen auf:

- Erkenntnis und Analyse des Entscheidungsproblems  Definition der Ziele
- Prognose zukünftiger Entwicklungen
- Identifikation und Evaluation durchführbarer Aktivitäten (Lösungen)  Auswahl guter Lösungen

Für die Planung wird eine vereinfachte Kopie der Realität ein sogenanntes Modell aufgestellt. Dieses sollte so vereinfacht wie möglich, aber so detailliert wie nötig sein, ohne wichtige Bedingungen der realen Welt zu verletzen (vgl. FLEISCHMANN, MEYR und WAGNER 2008, S.81). Die Module des APS enthalten Standardmodelle zu den Problemgebieten. Diese teils komplexen Modelle, anhand derer optimiert wird, unterscheidet Advanced Planning von den herkömmlichen Planungsmethoden mit Produktionsplanungssystemen auf Basis von MRP II. Hier gehen, wie Bartsch und Bickenbach erläutern, Rahmenbedingungen wie räumliche, zeitliche Kapazitäten, Reihenfolge und Dauer von Bearbeitungszeiten von Produkten auf Maschinen, Transportwege und Kosten ein. Benötigte Daten für die Rahmenbedingungen wie Stücklisten, Finanz- und Personaldaten werden aus dem ERP System übernommen. Es wird eine Zielfunktion formuliert, die minimiert oder maximiert wird. Dabei können auch Lösungsalgorithmen, die vom Unternehmen selbst entwickelt wurden über Schnittstellen in das System integriert werden. Nach der Evaluierung der Handlungsalternativen werden eine oder mehrere Lösungen ausgegeben. Daraufhin entscheidet in den meisten Fällen der Planer, ob und welche der Lösungen, die meist als Planungsaufträge ausgegeben werden, ausgeführt werden. Es ist ebenfalls möglich, dass das System nach Generierung einer Lösung diese automatisch an das ausführende System, welches nicht Teil des APS ist, weiterleitet. Lösungen sind z.B. Produktionsaufträge oder Bestellaufträge an Zulieferer. Auf den Mensch als Planer kann aber nicht verzichtet werden, da Eingriffe in Ausnahmesituationen, etwa bei Maschinenausfällen, gewährleistet sein müssen (vgl. BARTSCH und BICKENBACH 2002).] Das Verständnis der Funktionsweise des Systems ist für den Planer grundlegend, um es weiterzuentwickeln und an zukünftige Anforderungen anzupassen, welche sich mit der Zeit ändern können.

Pläne werden für bestimmte Zeithorizonte gemacht. Es wird zwischen lang-, mittel- und kurzfristiger Planung unterschieden -entsprechend dem hierarchischen Planungsaufbau. Er ist Grundlage der APS (vgl. MEYR 2004).

Im folgenden Gliederungspunkt soll näher auf diese Struktur des APS eingegangen werden.

2.2.Struktur von APS

2.2.1. Planungsebenen, Funktionen und Module

In der klassischen hierarchischen Produktionsplanung lassen sich, gemäß Meyr et. al., die Planungsaufgaben, die von Modulen des APS übernommen werden, in einer zweidimensionalen Supply Chain Planning-Matrix darstellen. Eine Dimension ist die Fristigkeit der Entscheidungen -nämlich kurz-, mittel- und langfristig. Dadurch existieren drei hierarchische Planungsebenen. Die Ebenen entscheiden sich durch das Aggregationslevel, wobei die langfristige Planung die höchste Aggregation an Daten aufweist und die kurzfristige Planung detaillierter ist. Planungsergebnisse der oberen bzw. langfristigen Planungsebene liefern Ergebnisse, die als Rahmenbedingungen der Planung unterer bzw. kurzfristigerer Planungsebenen dienen. Weil nicht alle Bedingungen sich in der kurzen Frist als praktikabel erweisen oder Abweichungen vom ursprünglichen Plan auftreten, muss ein Informationsfluss - ein Feedback -auch von den unteren Ebenen zu den oberen stattfinden, um nach Abweichungen neu zu planen.

Die andere Dimension, nach der sich die Planungsaufgaben aufgliedern lassen sind die Funktionen Beschaffung, Produktion, Distribution und Vertrieb (vgl. MEYR et. al. 2008).

In die beschriebene SCP-Matrix lassen sich die APS-Module einordnen. Auf der obersten Ebene befindet sich die strategische Netzwerkplanung, die über alle Funktionen hinweg durchgeführt wird. In der mittleren Frist findet die Produktionsprogrammplanung statt.

Bedarfsplanung, Losgrößen, Distributionsplanung und Absatzplanung werden kurz- und mittelfristiger Planung zugeordnet. Ablaufplanung, Transportplanung und Verfügbarkeitsprüfung werden eher kurzfristig durchgeführt.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 2.1.: Supply Chain Planning Matrix (BETGE 2006, S.15)

2.2.2. Modultypen

Betge nimmt -ähnlich wie Tempelmeier -neben der Einteilung der APS-Module in zeitliche Planungshorizonte noch eine Kategorisierung in Hauptmodule, unterstützende und kollaborative Module vor und erläutert die Funktion der APS-Komponente Supply Chain Monitoring.

Hauptmodule, die bei Tempelmeier (2005) als Planungsmodule bezeichnet werden, sind die Absatzplanung, die mittelfristige Produktionsprogrammplanung, die Losgrößen- und Ablaufplanung und die Distributionsplanung. Sie zeichnen sich dadurch aus, dass ihnen mathematische Entscheidungsmodelle zugrunde liegen. Bei diesen kommen unter anderem lineare Programmierung, Metaheuristiken und Constraint Programming zum Einsatz.

Dieser Aspekt unterscheidet sie von den unterstützenden Modulen, welche die Planung unterstützen, aber selbst keine mathematische Optimierung durchführen. Mit ihnen werden wichtige Stammdaten verwaltet, Vergangenheitsdaten oder aktuelle Daten ausgewertet und Informationen für die Planungsmodule abgeleitet. Zu den unterstützenden Modulen gehören Bedarfsplanung und Verfügbarkeitsprüfung. Die Bedarfsplanung hat ähnliche Funktionen wie das MRP-System. Sie geht von dem Bedarf an Endprodukten aus und ermittelt anhand der Stücklisten den Bedarf an Rohstoffen, Zwischenprodukten, Baugruppen in den vorgelagerten Produktionsstufen, sowie die Menge, die bei Zulieferern bestellt werden muss.

Die Verfügbarkeitsprüfung dient der Sichtbarmachung von Material- und Produktbeständen innerhalb des Unternehmens.

Letztendlich unterstützen die kollaborativen Module den Abstimmungsprozess der Planung zwischen den verschiedenen Partnern. Sie tragen damit zur Erhöhung der Transparenz der Wertschöpfungskette bei. Dadurch kann der Bullwhip-Effekt reduziert werden.

Das Supply Chain Monitoring hilft ebenfalls die Transparenz, nämlich die innerhalb des Unternehmens, zu erhöhen, indem sie Zusammenhänge zwischen Prozessen im Unternehmen visualisiert und Warnmeldungen ausgibt, wenn festgelegte Schwellenwerte über- oder unterschritten werden.

Nachdem nun die prinzipielle Struktur der APS mit seinen Standard-Modulen vorgestellt wurde, wird im nächsten Abschnitt aufgezeigt, welche kommerziellen Softwarelösungen auf dem Markt verfügbar sind (vgl. BETGE 2006).

2.3. APS-Systeme

Es gibt mehrere Softwareanbieter, die entweder Komplettlösungen mit allen Standard- Modulen anbieten oder auch nur einzelne Module. Es gibt, laut Betge, Universalmodule, die in die meisten ERP-Systeme eingebettet werden können. So ist es möglich Module verschiedener Anbieter zu kombinieren oder nur bestimmte Module, die in einer Branche besonders wichtig sind, einzusetzen. Andere Module sind durch ihre Schnittstellen so definiert, dass sie nur zusammen mit einem bestimmten ERPSystem verwendbar sind.

Da die Anforderungen an verschiedene Branchen so unterschiedlich sind, können die Module angepasst werden (vgl. BETGE 2006). Dies geschieht beispielsweise durch Einfügen individualisierter Optimierungsfunktionen in ein Modul. Es werden, gemäß Meyr, Wagner und Rohde (2008) auch work-flows angelegt, um zu zeigen, wie die Informationsflüsse zwischen den Modulen in einem bestimmten Unternehmen ablaufen, um diese dann gut in der IT-Infrastruktur zu integrieren.

Unter anderem bieten die Unternehmen SAP, I2 und Oracle /Peoplesoft /J.D. Edwards Baukastensysteme an, mit denen alle Aufgaben der Planung und Überwachung im Liefernetzwerk abgebildet werden sollen (vgl. MEYR et. al. 2008, S.293-304, zitiert nach: FRITZSCHE 2009, S.19). Wohingegen, gemäß Fritzsche, Flexis AG oder Optware sich auf die Planung von Teilaufgaben spezialisiert haben. Es gibt für die Automobilindustrie spezielle Branchenlösungen. So werden zusätzlich beispielsweise „car sequencing“ Module zur Kontrolle der Endmontagelinie für die Automobilindustrie angeboten.

Es sind ebenfalls viele Eigenentwicklungen im Einsatz. Die Feinplanung in der Automobilindustrie ist so spezifisch, dass sie mit Standardmodulen nicht ausreichend abgedeckt werden kann. Bei Daimler und Chrysler kommt das selbstentwickelte System ASF zur Auftragseinplanung zum Einsatz (FRITZSCHE 2009, S.20). Bei Porsche und Volkswagen besitzen ebenfalls individuelle Auftragseinplanungsmodule (vgl. VOLLING 2009). BMW besitzt ein Modul mit dem die Kapazitätsplanung unterstützt wird, welches sich „Lifecycle Adaptation Planner“ nennt (vgl. ASKAR et. al. 2007). Die Funktionsweise dieses Systems wird in Kapitel 3.2. näher erläutert. Module zur Reihenfolgeplanung gehen oft auf das von Toyota entwickelte „Model Mix Scheduling“ zurück (vgl. BOYSEN et. al. 2006)

Der APO (Advanced Planner and Optimizer) von SAP beinhaltet, laut Bartsch und Bickenbach grundsätzlich die, in der folgenden Tabelle aufgeführten Module.

[...]

Ende der Leseprobe aus 29 Seiten

Details

Titel
Advanced Planning in der Automobilindustrie
Untertitel
Methodische Grundlagen und Optimierung
Hochschule
Johannes Gutenberg-Universität Mainz
Note
2.3
Autor
Jahr
2010
Seiten
29
Katalognummer
V183062
ISBN (eBook)
9783656072263
ISBN (Buch)
9783656072065
Dateigröße
794 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
advanced, planning, automobilindustrie, methodische, grundlagen, optimierung
Arbeit zitieren
Judith Gröschel (Autor), 2010, Advanced Planning in der Automobilindustrie, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/183062

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