Effiziente Produktionsplanung dank KI – Um die Reihenfolge verschiedener Kundenaufträge optimal zu planen, müssen Produktionsplaner eine Vielzahl von Faktoren kennen und einschätzen. Bei Schulte Kartonagen hat ab sofort ein intelligenter KI-Assistent alle Faktoren im Blick – und macht Vorschläge für die effiziente Planung der Produktion. Gefördert wurde die Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer IEM und den Universitäten Paderborn und Bielefeld im it’s OWL-Projekt ARISE.
Der Verpackungsspezialist Schulte Kartonagen bearbeitet pro Woche etwa 300 unterschiedliche, teils individuelle Kundenaufträge. Bisher planten die Mitarbeitenden jeden Kundenauftrag manuell und setzten dabei auf ihre Erfahrung.
Nutzung von KI-Algorithmen entlastet Mitarbeitende
Die kluge Nutzung von KI-Algorithmen schafft nun deutliche Arbeitsentlastung: Der intelligente Assistent automatisiert die Reihenfolgenplanung von Produktionsaufträgen und die Belieferung der entsprechenden Maschinen mit den nachhaltigen Wellpappformaten.
25 Prozent weniger Aufwand in der Vorplanung
Die Planer können so auch kurzfristige, individuelle Aufträge schnell und effektiv in die Wege leiten. In Zeiten von Materialknappheit und angespannter Personalsituation ein großer Vorteil. Und auch neue, noch unerfahrene Mitarbeitende können mit dem Assistenten schneller selbständig die Produktionsplanung übernehmen.
„Durch die Vorplanung der KI-Lösung fangen unsere Produktionsplaner nicht mehr bei null an. Sie können sich auf die Anpassung der tagesaktuellen Änderungen fokussieren“, sagt Schulte-Prokurist Pascal Pöhler. Die innovative Lösung ist bei Schulte bereits prototypisch in den Betrieb genommen worden.
Mehr lesen Sie beim Fraunhofer-Institut für Entwurfstechnik Mechatronik (Fraunhofer IEM)
Zum Forschungsprojekt ARISE
Im it’s OWL Forschungsprojekt ARISE (März 2020 bis August 2023) entwickelten das Fraunhofer IEM, die Universitäten Paderborn und Bielefeld und Schulte Kartonagen Methoden und Werkzeuge zur Planung und Umsetzung von KI in der Produktionsplanung. Eine Spezifikationstechnik beschreibt nun die Wirkzusammenhänge von Anwendungsfällen in der Produktion. Sie quantifiziert diese mit geeigneten Metriken und spezifiziert die vorhandene und benötigte Datengrundlage sowie die benötigten KI-Methoden.
Foto: Fraunhofer IEM
