Produktionsplanung ist das Rückgrat jeder modernen Fertigung. Doch wer schon einmal versucht hat, komplexe Abläufe auf dem Shopfloor zu koordinieren, weiß: Es ist ein bisschen wie Domino – nur dass die Steine ständig ihre Position wechseln. Während viele Optimierungsprobleme mit klaren Regeln und messbaren Fortschritten lösbar sind, gleicht die Produktionsplanung eher einem dynamischen Puzzle. Kleine Änderungen können massive, oft unvorhersehbare Auswirkungen haben – das macht die Sache so anspruchsvoll.
Ein einzelnes Teil kann die gesamte Kette beeinflussen
Ein Produkt durchläuft drei aufeinanderfolgende Fertigungsschritte:
- Aufgabe A auf Maschine 1
- Aufgabe B auf Maschine 2
- Aufgabe C auf Maschine 3
Fällt bei Aufgabe A ein Werkzeug aus, entsteht ein Dominoeffekt:
Maschinenstillstand
Aufgabe B kann nicht beginnen, da A nicht abgeschlossen ist. Maschine 2 bleibt ungenutzt, Kapazität geht verloren.
Terminverschiebungen
Der verspätete Start von B kollidiert mit anderen Aufträgen auf Maschine 2. Rückstaus entstehen, wodurch weitere Abläufe aus dem Takt geraten.
Auswirkungen auf nachgelagerte Prozesse
Auch Aufgabe C verschiebt sich. Maschine 3 wird blockiert – nicht nur für diesen Auftrag, sondern auch für andere, unabhängige Prozesse.
Störungen in der Logistik
Just-in-time-Lieferungen können nicht mehr eingehalten werden. Dies führt zu steigenden Lagerkosten, Terminüberschreitungen und im Extremfall zu Vertragsstrafen.
Ein scheinbar kleiner Ausfall entwickelt sich damit schnell zu einem systemweiten Planungsproblem.
Warum klassische Optimierungsansätze an Grenzen stoßen
In vielen technischen Bereichen lassen sich Verbesserungen Schritt für Schritt erzielen – beispielsweise beim Einstellen von Reglern, wo ein klarer Optimierungspfad und direktes Feedback vorliegen. Produktionsplanung unterscheidet sich grundlegend:
Diskrete Entscheidungen
Ein Auftrag ist entweder eingeplant oder nicht. Eine Maschine ist entweder verfügbar oder blockiert. Zwischenzustände existieren nicht.
Nichtlineare Effekte
Kleinste Veränderungen können das gesamte System destabilisieren oder – seltener – verbessern.
Verzögertes Feedback
Ob eine Anpassung tatsächlich vorteilhaft war, zeigt sich häufig erst nach vollständiger Durchrechnung des gesamten Szenarios.
Eine kontinuierliche, schrittweise Optimierung ist daher kaum möglich. Stattdessen entstehen Sprünge zwischen potenziellen Lösungen – mit sehr unterschiedlichen Ergebnissen.
Warum einfache Regeln nicht mehr genügen
Klassische Heuristiken und manuelle Planungsansätze basieren auf Erfahrungswerten und funktionieren vor allem in stabilen Umgebungen. In der Realität sind Fertigungsumgebungen jedoch hochdynamisch. Neue Produktvarianten, ungeplante Wartungen oder Lieferengpässe können etablierte Regeln schnell außer Kraft setzen.
Fazit
Produktionsplanung zählt zu den anspruchsvollsten Aufgaben in der Fertigung, da es sich nicht um ein kontinuierliches Optimierungsproblem handelt. Vielmehr handelt es sich um ein komplexes, dynamisches System mit zahlreichen Abhängigkeiten, in dem bereits kleine Störungen weitreichende Folgen haben können. Gefragt sind daher adaptive, intelligente Systeme, die flexibel auf Veränderungen reagieren können – im zweiten Teil wird hierfür die PAILOT ENGINE vorgestellt.
➡️ Hier geht’s zu Teil 2: Wie die PAILOT ENGINE das Problem löst
