Vom 26.08-30.08.2018 fand in Seoul, Korea die Konferenz APMS (Advances in Production Management Systems) statt. Dort stellte das Forschungsinstitut für Rationalisierung einen Konferenzbeitrag vor. In diesem Beitrag wurde die Planungsstabilität von Leitständen bzw. Advanced Planning Systemen untersucht.

Das Ergebnis bestätigt, dass unser System wesentlich besser geeignet ist um Termine vorherzusagen als andere Systeme. In der Untersuchung wurde ein typisches Planungssystem mit unserem verglichen. Die wesentliche Aufgabe eines solchen Systems ist es, zuverlässig Liefertermine zum Kunden vorherzusagen – unter Berücksichtigung von verfügbaren Kapazitäten, Materialien usw.
Erwartungsgemäß können angesichts von ungeplanten Ereignissen wie Ausschuss, Maschinen- udn Personalausfällen sowie verspäteten Wareneingängen nicht alle Kundentermine pünktlich eingehalten werden. Gleichzeitig sollten aber geringfügige Störungen im Betriebsablauf auch nur geringe Auswirkungen auf Liefertermine haben.

Dazu wurden die Planungsergebnisse von zwei aufeinanderfolgenden Tagen berücksichtigt. Neu erfasste und zwischenzeitlich ausgelieferte Kundenaufträge wurden ignoriert. Das gleiche gilt für Aufträge, bei denen der Kunde Mengen oder Wunschtermine verschoben hatte. Somit blieben für die Analyse ca. 3.500 Kundenaufträge übrig, die an beiden Tagen eingeplant wurden. Die Planungsergebnisse unterschieden sich also nur in dem (fehlenden) Auftragsfortschritt eines einzigen Tages. Das APS eines Wettbewerbers und unser System haben an beiden Tagen mit vergleichbaren Parametern die Termine geplant. Untersucht wurde, wie stark sich die Terminvorhersagen in den Systemen von einem zum anderen Tag unterschieden.

Unser System hatte 3,9% aller Kundenaufträge verschoben, davon aber nur 46 (1,32%) um mehr als einen Tag. Für das Konkurrenzprodukt lauteten die entsprechenden Werte dagegen 4,9% und 22%.

Im Umkehrschluss bedeutet das, dass ein repräsentatives APS bereits nach einem Tag jeden Fünften Auftrag verschiebt. Es ist leicht einzusehen, wie gering die Aussagekraft für die tatsächlichen Kundentermine in dem Falle ist. Durch unseren Algorithmus und entsprechende Maßnahmen bleibt die Planungsgüte bei uns um den Faktor 4-5 besser.

Seit der Einführung unseres Planungssystems konnte der Kunde seine Termintreue von 75% auf 85% steigern – obwohl vorher bereits ein Planungssystem im Einsatz war.

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