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Case Study: Integrierte Prognose und optimierte Losgrößen in der Verpackungsindustrie

Für einen auf die Verpackungsindustrie spezialisierten Entwickler eines Warenwirtschaftssystems erstellte COSMO CONSULT ein spezielles Modul für die Prognose und Losgrößenplanung in Bereichen wie Produktion, Lager und Transport. Anwender können mit der integrierten, simultanen Optimierung von Produktions-, Lager- und Transportkosten die Gesamtkosten in der Supply Chain um 2-3 Prozent reduzieren.

Key Facts

  • Automatisierte Bedarfsprognosen
  • Optimale Produktionsmengen unter Berücksichtigung von Rüst- und Lagerkosten
  • Kundenbezogene Restriktionen und alternative Produktionsprozesse flexibel berücksichtigen
  • Mehrere Werke mit einem zentralen Optimierungsserver (Client-Server-Architektur) unterstützen

Ausgangssituation

Der Entwickler eines auf die Verpackungsindustrie ausgerichteten Warenwirtschaftssystems mit Modulen für die Produktions- und Logistiksteuerung, suchte nach einer Lösung für die Losgrößenoptimierung. Ziel war es, Kunden, die kurzfristig planen und bei der Losgrößensteuerung keine Gesamtkostenaspekte berücksichtigen, besser zu unterstützen. Das Softwarehaus beauftragte COSMO CONSULT, hierfür ein entsprechendes Modul für Produktion, Lager und Transport zu entwickeln.

Vorgehen

Nach einem gemeinsamen Workshop entwickelte das Projektteam zunächst eine Softwarearchitektur, die aus verschiedenen Modulen für die:

  • Prognose
  • Aufbereitung der Daten (Pre- und Postprocessing)
  • Optimierung und
  • Visualisierung

bestand. Um Rechnerkapazitäten und Lizenzen besser auszulasten und die Kosten pro Nutzer gering zu halten, entschied man sich für eine Client-Server-Lösung: Während Prognose, Datenaufbereitung und Visualisierung aufseiten des Clients laufen, wird die Optimierung serverseitig ausgeführt.

Für die Umsetzung wählte das Projektteam einen agilen Ansatz mit regelmäßigen Kundenfeedbacks und einem interaktiven Entwicklungsprozess. Die enge Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern erlaubte es, viele branchenbezogene Aspekte in der Optimierung zu berücksichtigen. Eine besondere Herausforderung war dabei die bei gemischt-ganzzahligen Problem (MIPs) typischen langen Laufzeiten. Mit einer effizienten Modellierung und der geeigneten Wahl der Optimierungsparameter konnten die Laufzeiten auf 5-10 Minuten pro Optimierungslauf reduziert werden.

Das Planungssystem basiert auf einer Microsoft-SQL-Server-Datenbank, die sämtliche Eingabe- und Ausgabedaten umfasst. Die Optimierungsläufe lassen sich wahlweise vorab planen oder manuell ausführen.

Mehrwert

Durch die integrierte, simultane Optimierung von Produktions-, Lager- und Transportkosten gelang es, die Gesamtkosten in der Supply Chain um 2-3 Prozent zu reduzieren. Künftig lassen sich verschiedene Szenarien – wie etwa unterschiedliche Schichten oder Maschineninvestitionen – ganz einfach simulieren, indem Parameter angepasst werden. Die Planungsläufe können dabei sowohl turnusmäßig (z. B. wöchentlich) im Rahmen einer rollierenden Planung, als auch manuell angestoßen werden. Das Unternehmen setzt die Lösung im Rahmen turnusmäßiger Planungsläufe und bei individuellen Auswertungen wie etwa What-If-Analysen ein. Mit dem neuen Modul gelang es, die Gesamtkosten zu reduzieren und die Mitarbeiter in der Planung besser zu unterstützen, indem Entscheidungsvorschläge automatisch generiert werden.

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