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07.05.2004 - 

IT in der Prozessindustrie/Status quo, Herausforderungen, Lösungen

Prozessindustrie steht vor dem Umbruch

Die Luft wird dünn für die Akteure der deutschen Prozessindustrie: Globaler Wettbewerb aus Niedriglohnländern und steigende Variantenzahlen machen Produktionskosten und Flexibilität zu entscheidenden Erfolgsfaktoren. Adaptive Planungssoftware (APS) kann dabei wichtige Unterstützung bieten.Von Manfred Estler*

Die Prozessindustrie in Deutschland erfährt derzeit einen tief greifenden Wandel: Während die Produktion von Basis- und Standardprodukten wegen der deutlich geringeren Herstellungskosten immer häufiger ins Ausland verlagert wird, klettern die Produktionszahlen bei den hochentwickelten Chemikalien und Pharmazeutika kontinuierlich in die Höhe. In den nächsten zehn Jahren werden drei maßgebliche Faktoren über den Erfolg oder Misserfolg eines Unternehmens entscheiden: kontinuierliche Produktinnovationen, kosteneffiziente Herstellung und ein hohes Maß an Flexibilität, um auf veränderte Marktbedingungen angemessen und schnell reagieren zu können. Ein Beispiel dafür ist die immer lautere Forderung der Kunden nach Flexibilität, Liefertreue und individualisierten Produkten. Konsequenz ist eine deutliche Zunahme der Variantenzahlen - während die Bestellmengen für die einzelnen Varianten zurückgehen. "Mass Customization" ist damit eine der großen Herausforderungen an die Branche. Das Paradoxe daran: Die Individualisierung soll möglichst keine Kosten verursachen, denn in vielen Bereichen wird in den nächsten Jahren der Kampf um Marktanteile über den Preis ausgetragen. Ein weiteres Problem, mit dem sich die Unternehmen konfrontiert sehen, sind immer komplexere Produkte. Dies wirkt sich auch direkt auf die Herstellprozesse aus, die sich mittlerweile in Einzelfällen über mehr als 80 Stufen hinweg erstrecken. Nimmt man hinzu, dass die Produktion über mehrere internationale Werke hinweg geplant werden muss, ergibt sich die Antwort auf die Frage, ob sich der Einsatz von innovativer Informationstechnologie rechnet, quasi von selbst.

Wie IT Unterstützung bietet

In den letzten zehn Jahren wurde mit Lösungen zum Enterprise Resource Planning (ERP) und Supply-Chain-Management (SCM) eine ganze Reihe von Softwaresystemen entwickelt, die das Management von Prozess- und Lieferketten sowie der internen Organisation entscheidend erleichtern können. Sie sollen helfen, konkurrierende Unternehmensziele, wie eine Erhöhung des Lieferservicegrads bei gleichzeitiger Senkung der Bestände, unter einen Hut zu bekommen oder eine objektive Entscheidungsgrundlage für Investitionsentscheidungen zu schaffen.

Viele Lösungen scheitern jedoch an den Aufgaben, die in der Prozessindustrie an der Tagesordnung sind, wie beispielsweise Rüst- und Reinigungsregeln oder die simultane Planung von Kampagnen und Kapazitäten. So liegt die Stärke der ERP-Software in der Verwaltung von Inventar, Finanzen und Personal sowie der Abwicklung von Geschäftsprozessen. In der Regel sind dies komplexe und große Applikationen, die zunächst vor allem von großen Unternehmen genutzt wurden. Jedoch ist im ERP-Bereich methodisch gesehen allmählich das Ende der Fahnenstange in Sicht. Auf mittlere Sicht können die Lösungen sogar auf Akzeptanzprobleme beim Anwender stoßen, wenn wegen der Zunahme von Fusionen und internen Umstrukturierungen die ständige Notwendigkeit zur Vereinheitlichung von Daten und Systemen besteht. Dies kostet viel Zeit und Geld - heute beides gleichermaßen Mangelware. Im Klartext bedeutet das: In Zukunft müssen sich ERP-Lösungen dahingehend wandeln, dass sie problemlos miteinander verschmolzen werden können. Ebenso muss es möglich werden, einzelne Informationsbausteine beliebig zu verschieben.

Die Anforderung an die Hersteller von ERP-Systemen lautet folglich: Weg von der Idee eines globalen, einheitlichen, komplett integrierten Systems hin zu einem System der Modularität, der Flexibilität und der verteilten Intelligenz. Es stellt sich die Frage, weshalb dies in der Praxis noch nicht gang und gäbe ist - immerhin gelten Lösungen von ERP-Marktführern wie SAP oder Baan mittlerweile als Standard in den meisten Unternehmen. Die Antwort liegt darin, dass die Forderung nach Integration leichter zu verbalisieren als in Realität umzusetzen ist.

Ein Vorteil wird zum Nachteil

Gerade im SAP-Umfeld ist der Aufwand dafür groß - auch wenn eine einheitliche Systemumgebung geboten wird. Die Möglichkeiten, in dieser Umgebung Arbeitspläne, Rezepturen oder Aufträge und die entsprechenden Ge-schäftsprozesse abzubilden, sind nahezu unbegrenzt. Gerade dieser Vorteil jedoch wird bei genauerem Hinsehen zum Nachteil, denn oft hat jeder einzelne Geschäftsbereich seine Daten in einer anderen Struktur hinterlegt. Daraus aber ergeben sich in der Praxis nahezu unüberwindliche Hürden für die Integration. Dabei liegt die Schwierigkeit nicht im Zugriff auf Datenmaterial, sondern in den erforderlichen Transformationsvorschriften der unterschiedlichen Semantik der gespeicherten Daten. Hier gibt es in den nächsten Jahren für die ERP-Anbieter noch einiges zu tun.

Das größte Potenzial, das Unternehmen der Prozessindustrie mit Software bergen können, liegt jedoch in der strategischen und operativen Planung. Softwarelösungen der ersten Stunde waren die klassischen PPS-Anwendungen, oftmals Bestandteile namhafter ERP-Systeme. Inzwischen jedoch wurden sie weitgehend durch Supply-Chain- Management-Systeme abgelöst beziehungsweise ergänzt. Mittlerweile haben bereits 14 Prozent aller deutschen Chemie- und Pharmaunternehmen eine SCM-Lösung eingeführt, die Zahl der entsprechenden Anbieter ist groß und reicht von den großen Generalisten wie SAP und Oracle bis hin zu den SCM-Komplettanbietern wie Aspentech, i2 oder Manugistics. Grund für die Weiterentwicklung war der Anspruch, dynamische Planungsszenarien zu realisieren und die Reichweite der kontrollierten Prozessschritte über die Unternehmens- und Werksgrenzen hinweg auszuweiten.

Lineare Programmierung reicht nicht

Theoretisch wird mit der Software auch ein kompletter Produktions- und Lieferplan erstellt. In der Praxis jedoch sind die Pläne nur bedingt umsetzbar, die Systeme scheitern an branchenspezifischen Aufgaben wie zum Beispiel vorgegebenen Batch- und Chargengrößen. Sie können bei der automatischen Planerstellung nicht berücksichtigt werden - mit der Folge, dass die erstellten Pläne mit großem Zeitaufwand manuell nachbearbeitet werden müssen. Schuld ist das mathematische Konzept, das hinter den Systemen steckt: Lineare Programmierung (LP). Mit einem LP-Modell können nur lineare Abhängigkeiten abgebildet werden - und damit Gleichungen oder Ungleichungen. Zum Beispiel Mengenbilanzen wie: "Das Produkt A muss - bevor es verbraucht wird - vorher hergestellt werden." Oder Kapazitätsrestriktionen wie eine maximale Produktionsrate. Damit lässt sich eine realistische Planungssituation jedoch nur unzureichend beschreiben. Zur Modellierung eines Plans werden nämlich zusätzlich noch andere Abhängigkeiten benötigt, die sich nur schlecht oder gar nicht mittels LP darstellen lassen. Dazu gehören die für die Prozessindustrie typischen nichtlinearen und reihenfolgeabhängigen Bedingungen oder Haltbarkeitsrestriktionen.

Lösungen der zweiten Generation

Smarter als die SCM-Systeme agiert im Planungsbereich eine neue Softwaregeneration: APS-Lösungen von Spezialanbietern. Sie setzen mit adaptiver Planungsintelligenz (API) auf einen neuartigen technischen Ansatz. Dahinter steht der Gedanke, auf unerwartete Ereignisse im Produktions- und Logistikprozess schnell und flexibel reagieren zu können. Mathematische Grundlage ist die "quantbasierende kombinatorische Optimierung".

Bei der Planung kann daher das System nach demselben Prinzip vorgehen wie ein Prozessplaner - es unterteilt die zu lösenden Aufgaben in eine große Anzahl von Entscheidungsalternativen, die sukzessive durchgegangen werden. Anschließend werden die einzelnen Prozessschritte systematisch geplant. Das heißt, kombinatorische Optimierung funktioniert in ähnlicher Weise wie ein Schachprogramm - je mehr Randbedingungen oder Restriktionen zu berücksichtigen sind, desto leichter kann eine optimale Lösung des Planungsproblems gefunden werden, denn im Suchverlauf begrenzen diese den Weg zum Optimum.

Kombinatorischen Ansatz wählen

Gerade in den Bereichen, in denen derzeit noch vergebens versucht wird, SCM-Software für Planungsaufgaben einzusetzen, kann der kombinatorische Ansatz zur Problemlösung angewendet werden. Die damit erstellten Pläne sind aufgrund der Berücksichtigung vorhandener Restriktionen in der Praxis tatsächlich umsetzbar. Außerdem können so auch realistische Simulationsszenarien durchgespielt werden, denn diese APS-Lösungen basieren in der Regel auf dem Ein-Modell-Ansatz. Das heißt, alle relevanten Prozesse werden in einem integrierten Modell des Wertschöpfungsnetzes abgebildet, geplant, verändert und aufeinander abgestimmt. Der Vorteil: Jeder Beteiligte erhält bei Planungsaktivitäten einen Überblick auf den Status quo in anderen Bereichen der Kette und durch Simulation auch auf die Auswirkungen, die das eigene Handeln auf sie haben würde. Der bisherige Bruch zwischen der übergeordneten Betrachtung der Supply Chain und der tiefer gehenden, operativ ausgerichteten gehört damit der Vergangenheit an, Einzeloptima können gegebenenfalls dem Gesamtoptimum untergeordnet werden.

Die Nachfrage nach APS-Software dürfte in den nächsten Jahren ansteigen. Zu groß wird die Komplexität vieler Aufgaben im Tagesgeschäft sein, um die Produktion im Alleingang kosteneffizient und übersichtlich zu gestalten.

Konkurrenz arbeitet häufig noch mit Excel

Wettbewerbsfähigkeit bedeutet für deutsche Unternehmen Konzentration auf die Entwicklung und Produktion neuer, innovativer Produkte sowie von Spezialprodukten inklusive entsprechender Produktionsprozesse. Hier lautet die große Herausforderung, die Prozesse so zu verbessern, dass möglichst flexibel und dennoch kosteneffizient produziert werden kann. Im Klartext bedeutet dies Konzentration auf praxistaugliche Problemlösungen zur Verbesserung des operativen Tagesgeschäftes. Dass dieses Vorgehen Früchte trägt, belegt der Pharma-Riese Schering eindrucksvoll: Platz eins auf der Liste der renditestärksten Unternehmen der Branche. Bei Schering werden bereits seit mehreren Jahren die Produktions- und Logistikprozesse vollständig integriert und mit adaptiver Planungsintelligenz optimiert, während die Konkurrenz häufig noch mit Excel-Tabellen arbeitet. (bi)

*Professor Dr.-Ing. Manfred Estler ist Professor im Fachbereich Produktions-Management der Hochschule Reutlingen.

Hier lesen Sie ...

- Warum Produktionskosten und Flexibilität derzeit die entscheidenden Erfolgsfaktoren der Prozessindustrie sind.

- Welche Konsequenzen aus den wachsenden Variantenzahlen zu ziehen sind.

- Welche Strategien und Tools notwendig sind, um das Management von Prozess- und Lieferketten sowie die interne Organisation zu erleichtern.

- Warum viele Lösungen an Aufgaben, die in der Prozessindustrie an der Tagesordnung sind, scheitern.

- Welche praxistauglichen Problemlösungen zur Verbesserung des Tagesgeschäfts nützlich sind.

Definition

Quantbasierende kombinatorische Optimierung

Die adaptive Planungsintelligenz (API)bildet einen software-technischen Ansatz, der auf der "quantbasierenden kombinatorischen Optimierung" beruht. Deren Grundlage ist eine abstrakte Größe, das Quant. Dabei handelt es sich um die sinnvollste logistische Dispositionseinheit - bei der Produktion von Bierkästen zum Beispiel 24 Flaschen. Während eine LP-Lösung (LP = Lineare Programmierung) bei der Berechnung eines Produktionsplans unter Umständen 17,5 Flaschen als optimale Produktionsmenge ermittelt, ist dies mit dem neuen Verfahren nicht der Fall.

Logische Einheiten werden bei der Planerstellung automatisch berücksichtigt. Der Anwender kann dabei die Quants pro Produktionsstufe eigenständig definieren, zum Beispiel nach Tank, Flasche oder Kasten.

Abb: Generationenproblem: ERP-Software wandelt sich

Eine neue Softwaregeneration tritt an: APS-Lösungen von Spezialanbietern. Mit adaptiver Planungsintelligenz (API) hat sie einen neuartigen technischen Ansatz. Quelle: Manfred Estler