Wie ein Unternehmen der Automobilindustrie die Teileversorgung der Montagelinien mit einem Routenplanungsalgorithmus verbessert hat

Der Umbau der Werkshalle eines Unternehmens aus der Automobilindustrie veränderte die Fahrwege, die Anordnung der Arbeitsstationen und die Zeit, die für die Teileversorgung benötigt wurde. Der bisherige Algorithmus wies den Bedienern weiterhin Aufgaben zu, berücksichtigte jedoch die neuen Bedingungen nicht. Komponenten kamen zu spät an, wodurch das Risiko von Produktionsstillständen stieg. Ein weiteres Ziel der Optimierung war es, die Zahl der Fahrzeuge für die Materialversorgung der Montagelinie zu reduzieren.

Das Team von explitia erweiterte das System um reale Entfernungen, neue Verkehrsregeln und die Analyse aller verfügbaren Routenvarianten. Die Bediener sehen ihre nächsten Aufgaben auf einem mobilen Gerät. Der Fahrplan wird entsprechend dem Arbeitsfortschritt aktualisiert.

Das System steuerte den Teilefluss zwischen dem Lager und den Produktionslinien. Es zeigte dem Bediener, welche Komponente abgeholt und zu welcher Arbeitsstation sie gebracht werden sollte. Außerdem reservierte es den Auftrag, damit er nicht zwei Personen gleichzeitig zugewiesen wurde.

Nach dem Umbau der Halle änderten sich die Fahrwege, Entfernungen und Verkehrsregeln. Neue Anlagen beeinflussten die möglichen Fahrtrouten. Einige Arbeitsstationen konnten nur noch aus einer bestimmten Richtung angefahren werden.

Der bisherige Algorithmus reservierte die Teile weiterhin korrekt, bewertete jedoch nicht die für die Lieferung benötigte Zeit. Er wählte zwischen fünf zuvor gespeicherten Routen, obwohl der neue Hallenaufbau die Analyse einer wesentlich größeren Zahl von Varianten erforderte.

In der Automobilproduktion kann sich die Verzögerung eines einzelnen Prozesses auf weitere Bereiche des Werks auswirken. Bereits wenige oder mehrere Minuten Stillstand können spürbare finanzielle Verluste verursachen. Ein Produktionsstopp von einigen bis mehreren Minuten kann Verluste in Höhe von mehreren Zehntausend Euro bedeuten.

Der neue Algorithmus prüft den Bedarf der Arbeitsstationen und schätzt, wann die Komponenten aufgebraucht sein werden. Nähert sich der Bestand dem Mindestwert, erhält der Bediener frühzeitig eine Aufgabe. Dabei werden sowohl die Abholung der Teile als auch die Fahrzeit zur Arbeitsstation berücksichtigt.

Die Priorität richtet sich nach der aktuellen Situation in der Halle. Das System bewertet, welche Lieferung am dringendsten ist und ob der Mitarbeiter sie rechtzeitig ausführen kann.

Der Bediener sieht, was transportiert werden muss, wohin er fahren soll und welche Arbeitsschritte unterwegs erforderlich sind. Nach der Bestätigung eines Schritts wird die Route neu berechnet und die Anwendung zeigt die nächste Aufgabe an.

Im System wurde eine Entfernungskarte der Halle hinterlegt. Dadurch kann der Algorithmus Tausende von Kombinationen bewerten, statt nur zwischen wenigen vorgegebenen Varianten zu wählen.

Drei Hauptparameter beeinflussen die Entscheidung:

Jede Kombination erhält auf Grundlage dieser Daten eine Bewertung. Das System wählt die Route, auf der dringende Lieferungen ausgeführt und unnötige Fahrten begrenzt werden können.

Dabei berücksichtigt es Einbahn- und Gegenverkehr sowie die zulässige Anfahrtsseite einer Arbeitsstation. Die Entscheidung entspricht damit dem tatsächlichen Aufbau der Halle.

Die Lösung läuft auf mobilen Geräten, die in den von Mitarbeitern gefahrenen Gabelstaplern installiert sind. Der Kunde musste nicht die gesamte Flotte durch autonome Fahrzeuge ersetzen oder den internen Transport auf ein AGV-System umstellen.

Geändert wurden die Planung und die Zuweisung der Aufgaben. Die Bediener nutzen weiterhin die vertrauten Fahrzeuge, erhalten jedoch eine auf aktuellen Daten basierende Reihenfolge der Fahrten.

Eine solche Lösung ist besonders für ältere Werke relevant, in denen eine vollständige Automatisierung des Transports deutlich höhere Kosten verursachen würde.

Eine fehlerhafte Einstellung konnte eine Lieferung verzögern und die Produktionslinie zum Stillstand bringen. Das Team benötigte daher Zugriff auf Daten, die den Entscheidungsweg des Algorithmus zeigen.

Wir ergänzten die Erfassung von Ereignissen und Bewegungen der Bediener. Außerdem entstand ein Analysemodul, das Routen darstellt und verfügbare Varianten miteinander vergleicht.

Das Team des Kunden kann prüfen:

Die Daten helfen dabei, das passende Verhältnis zwischen Lieferzeit, Entfernung und der Zahl der während einer Fahrt bearbeiteten Aufträge festzulegen.

Das System sagt voraus, wann der Bestand an einer Arbeitsstation aufgebraucht sein wird, und berücksichtigt die Zeit, die der Bediener für die Fahrt benötigt. Dringende Aufgaben werden früher eingeplant, bevor ein Teilemangel die Produktion beeinträchtigt.

Überschüssige Teile beanspruchen Platz, blockieren Fahrwege und erschweren Umrüstungen. Nach einem Wechsel der Produktionsvariante müssen nicht verwendete Komponenten wieder ins Lager zurückgebracht werden.

Der Algorithmus unterstützt die Just-in-time-Versorgung. Dadurch gelangt nur die Menge an die Linie, die dem aktuellen Produktionsplan entspricht.

Während einer Fahrt kann ein Bediener mehrere Aufträge erledigen, sofern dadurch keine dringendere Lieferung verzögert wird. Die Reihenfolge ergibt sich aus aktuellen Daten und nicht aus einer manuellen Einschätzung der Situation.

Die Lösung kann für eine unterschiedliche Zahl von Produktionslinien und verschiedene Hallenlayouts konfiguriert werden. Das Werk kann der Lieferzeit oder der Zahl der während einer Fahrt bearbeiteten Aufträge ein höheres Gewicht geben.

Der Kunde prüft die Lösung derzeit unter den vorgesehenen Betriebsbedingungen. Die Tests umfassen die Einstellung der Parameter, die Richtigkeit der Routen und die Reaktion des Systems auf wechselnde Prioritäten.

Nach Abschluss der Tests lässt sich zuverlässig bewerten, in welchem Umfang Produktionsstillstände, die Zahl der erforderlichen Fahrten und die Bestände an den Linien reduziert wurden.

Das Projekt wurde für einen Hersteller aus der Automobilindustrie entwickelt. Ein ähnliches Modell kann jedoch auch in vielen anderen Branchen eingesetzt werden, darunter im Maschinenbau und in der Schwerindustrie. Dies gilt besonders für Werke, in denen ein Lager viele Montagestationen versorgt und die Verzögerung einer Lieferung weitere Arbeitsschritte beeinflusst.

Ein ähnlicher Mechanismus kann auch in der Luftfahrtindustrie eingesetzt werden, etwa bei der Montage komplexer Baugruppen, der Fertigung mehrerer Produktvarianten und der Versorgung ausgewählter Produktionsbereiche.

In beiden Fällen muss das System auf realen Fahrwegen, Fahrzeiten, Zugangsregeln und dem Bedarf der Arbeitsstationen basieren. Auf dieser Grundlage kann der Algorithmus die Reihenfolge der Aufgaben festlegen, überschüssiges Material an der Linie begrenzen und die Zahl der Leerfahrten reduzieren.

Wir prüfen, wie der aktuelle Hallenaufbau, die Auftragsprioritäten und die Art der Aufgabenverteilung die Lieferzeiten beeinflussen. Wir helfen bei der Entwicklung einer Lösung, die das Risiko fehlender Teile an den Arbeitsstationen reduziert, unnötige Fahrten begrenzt und die im Werk vorhandenen Fahrzeuge weiter nutzt.

Sprechen wir über die Intralogistik in Ihrem Werk.