16. 📓 Einsatz von KI zur Reduzierung von Durchlaufzeiten

Die Reduzierung der Durchlaufzeiten ist ein wichtiger Aspekt in der Produktion, um Lieferzeiten zu verkürzen und die Kundenzufriedenheit zu steigern. Lange Durchlaufzeiten können zu Verzögerungen bei der Auslieferung von Produkten führen, was Kunden unzufrieden macht und das Vertrauen in das Unternehmen beeinträchtigen kann. Künstliche Intelligenz (KI) bietet vielfältige Ansätze, um Durchlaufzeiten zu optimieren und Engpässe in der Produktion zu identifizieren. Durch die Analyse von Daten, wie beispielsweise Maschinenlaufzeiten, Transportzeiten oder Lagerbestände, können KI-Systeme Engpässe vorhersagen und alternative Lösungen vorschlagen, um den Produktionsprozess effizienter zu gestalten.

Ein entscheidender Schritt bei der Reduzierung der Durchlaufzeiten besteht darin, Engpässe zu erkennen. Engpässe sind Bereiche oder Ressourcen in einem Produktionsprozess, die die Leistungsfähigkeit des gesamten Systems beeinträchtigen. Sie können beispielsweise durch unzureichende Kapazitäten, lange Wartezeiten oder ineffiziente Prozesse entstehen. Engpässe können an verschiedenen Stellen in der Produktionslinie auftreten, wie beispielsweise bei der Materialzufuhr, der Bearbeitung von Aufträgen, der Qualitätskontrolle oder der Auslieferung der fertigen Produkte. Sie können sowohl in automatisierten Maschinen als auch in menschlichen Arbeitsabläufen auftreten.

Die Analyse von Produktionsdaten ist ein wesentlicher Bestandteil der Engpasserkennung. KI-gestützte Systeme können große Mengen an Daten analysieren, um Engpässe zu identifizieren und zu verstehen. Dazu gehören Daten über den Durchsatz an verschiedenen Stationen, die Bearbeitungszeiten, die Anzahl der Fehler oder Ausschusswaren, die Transportzeiten zwischen den Stationen und vieles mehr. Durch die Verknüpfung und Analyse dieser Daten können KI-Systeme Muster und Zusammenhänge erkennen, die auf Engpässe hinweisen.

Ein Beispiel für die Engpasserkennung mittels KI ist die Analyse von Maschinenlaufzeiten. Angenommen, in einer Produktionslinie gibt es mehrere Maschinen, die an verschiedenen Schritten des Prozesses beteiligt sind. Indem die Laufzeiten der Maschinen überwacht und analysiert werden, kann die KI feststellen, ob eine bestimmte Maschine längere Ausfallzeiten hat, häufige Wartung erfordert oder ihre Kapazität nicht ausreichend ausgeschöpft wird. Diese Erkenntnisse ermöglichen es den Betreibern, gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um den Engpass zu beheben, sei es durch die Verbesserung der Maschinenwartung, die Anpassung des Produktionsplans oder die Investition in zusätzliche Kapazitäten.

Ein weiterer Ansatz zur Engpasserkennung ist die Analyse von Transportzeiten. Wenn Teile oder Produkte zwischen verschiedenen Stationen transportiert werden müssen, können Verzögerungen oder Engpässe in der Logistik zu längeren Durchlaufzeiten