Herausforderung
In vielen Unternehmen wird subjektiv diskutiert, wo der Engpass liegt, und der Fokus wechselt täglich. Es fehlt ein objektives Bild, welche Ressource wirklich die Leistung begrenzt. Störungen, Nacharbeit, Qualitätsprobleme und unterschiedliche Schichtmodelle machen die Lage unübersichtlich.
Ziel des Cases
Ein dauerhaftes, datenbasiertes Engpassbild, das der Produktionsleitung hilft, Maßnahmen zielgerichtet zu steuern. Engpässe sollen frühzeitig erkannt, Gegenmaßnahmen priorisiert und die Wirkung von Verbesserungen messbar werden.
Wie lassen sich echte Engpässe systematisch erkennen und gezielt entlasten, statt nur Symptome zu bekämpfen?
Beschreibung der KI-Lösung
Die KI sammelt Laufzeiten, Störgründe, OEE-Daten, Auftragsvolumen und Reihenfolgen aus MES und ERP. Sie berechnet Auslastungsgrade, Engpassindikatoren und Durchsatzpotenziale pro Ressource. Auf dieser Basis werden Engpässe klar markiert und Handlungsempfehlungen abgeleitet, z. B. Schichtausweitung, Umrüststrategien oder Verlagerung auf Alternativmaschinen. Dashboards zeigen die Entwicklung der Engpässe und die Wirkung von Verbesserungsmaßnahmen.
