Der Begriff „Digital Twin“ bezieht sich auf die virtuelle Repräsentation eines realen Objekts, Prozesses oder Systems. Diese virtuellen Zwillinge werden eingesetzt, um die Leistung des jeweiligen Objekts, Prozesses oder Systems zu simulieren, zu analysieren und zu optimieren. Leistungsstarke Advanced Planning and Scheduling (APS)-Systeme übernehmen eine zentrale Rolle bei der Umsetzung solcher Digital Twins.
APS-Systeme sind Software-Lösungen, die, beispielsweise mithilfe heuristischer Algorithmen, die Planung der Produktion entlang der Wertschöpfungskette eines Unternehmens optimieren. Sie unterstützen produzierende Unternehmen dabei, ihre Produktionsprozesse zu simulieren und zu verbessern, Ressourcen effizient zuzuweisen sowie Durchlaufzeiten, Bestände und Herstellungskosten zu reduzieren.
Ein APS-System greift auf die im ERP-System hinterlegten Stammdaten zu und erstellt einen virtuellen und zukünftigen Produktionsplan – Wochen, Monate oder Jahre im Voraus – ähnlich einem digitalen Zwilling. Durch Simulation verschiedener Produktionsszenarien identifizieren APS-Systeme potenzielle Engpässe oder Produktionsbeschränkungen und optimieren die Produktionspläne entsprechend.
Durch den Einsatz eines APS-Systems können Produktionsunternehmen Stillstandzeiten reduzieren, die Produktionseffizienz steigern und die Produktionsleistung erhöhen. Indem verschiedene Szenarien simuliert werden, können diese Systeme die Auswirkungen von Änderungen vorhersagen, bevor sie in die Realität umgesetzt werden – sei es die Einführung neuer Schichtmodelle oder Investitionen in neue Maschinen. Dies trägt dazu bei, das Risiko kostspieliger Fehler zu minimieren und die Gesamtleistung zu verbessern.
Ein wesentliches Merkmal für eine effektive Planung ist die Fähigkeit eines APS-Systems, wie der Begriff „Zwilling“ impliziert, die Realität präzise abzubilden. Dies umfasst unter anderem:
- Produkteigenschaften,
- Prozessregeln und -beschränkungen,
- Ressourcenfähigkeiten,
- Einlastungsregeln sowie
- Planungslogik – sowohl prozessbezogen als auch allgemein.
Die meisten auf dem Markt erhältlichen APS-Systeme scheitern bereits an dieser ersten Anforderung. Darüber hinaus gibt es weitere Gründe, warum verschiedene APS-Software möglicherweise nicht als Digital Twin geeignet sind:
- Mangelnde Präzision der Stammdaten: Ein Digital Twin ist abhängig von genauen und aktuellen Daten aus verschiedenen Quellen, wie ERP- und MES-Systemen.
- Begrenzter Umfang: Herkömmliche APS-Systeme konzentrieren sich oft auf die Optimierung von Produktionsplänen innerhalb eines bestimmten Werks oder einer Abteilung, während ein leistungsstarkes APS als Digital Twin eine ganzheitliche Sicht auf die Synchronisation der gesamten Wertschöpfungskette erfordert.
- Komplexe Algorithmen: Die Technologie des Digital Twins erfordert komplexe Algorithmen, um den Herstellungsprozess genau zu modellieren und zu simulieren.
- Mangel an Fachwissen: Die Implementierung eines Digital Twins erfordert Fachkenntnisse in verschiedenen Disziplinen, einschließlich Datenwissenschaft und Prozessmodellierung.
- Widerstand gegen Veränderungen: Die Implementierung eines APS-Systems als vollautomatisiertes Planungssystem erfordert einschneidende Veränderungen an bestehenden manuellen Prozessen und Systemen.
Insgesamt erfordert die Implementierung eines APS/Digital Twins eine sorgfältige Planung, Zusammenarbeit über mehrere Teams/Abteilungen hinweg, ein tiefes Verständnis des Herstellungsprozesses und einen zuverlässigen APS-Berater.
