Funktionsweise

C3 KI kombiniert mehrere neueste theoretische Methoden aus Forschung und Wissenschaft wie bspw. Machine Learning und erzeugt daraus verschiedene Planungsszenarien für den Anwender, z. B. Minimierung von Lieferterminüberschreitungen oder Maximierung der Anlagenauslastung.

Ergebnis sind automatisch erstellte Maschinenbelegungspläne, die unter Berücksichtigung von Lieferterminen, Materialverfügbarkeiten und Wiederbeschaffungszeiten, Rüstzeitersparnissen und bestehenden Kapazitäten optimal sind. Neue Aufträge können jederzeit dynamisch eingeplant werden. Flexible Maschinenkonfigurationen ermöglichen die Optimierung aller rüstzeitrelevanten Faktoren. Das bedeutet für Sie: in Zukunft wird an Ihren Maschinen nur das umgerüstet, das absolut notwendig ist. Mit flexiblen Gewichtungen legen Sie je nach aktuellen Marktanfordernissen mehr Gewicht auf, z. B. die Liefertermintreue von Aufträgen von Key Accounts oder minimale Kosten.

In der Abbildung rechts wird verdeutlicht, dass die grüne Linie eher Termintreue- und Durchlaufzeiten-orientiert ist im Gegensatz zur blauen Linie, wo die Gewichtung eher auf Auslastung und Rüstzeiteinsparung liegt. Rot wiederum ist ein Mix, bei dem alle Faktoren ungefähr gleich aufwiegen.

Jede Produktion verfolgt andere Ziele, die erreicht werden sollen. Unter diese Optimierungsziele fallen unter anderem:

• Minimierung von Lieferterminüberschreitung
• Minimierung von Rüstzeiten
• Maximierung der Auslastung / Anlageneffektivität (OEE)
• Durchlaufzeiten
• Gesamtverspätung

C3 KI hilft Ihnen, dabei auf diese Ziele zu optimieren. Dabei werden folgende Aspekte berücksichtigt:

• Kapazitäten und Materialverfügbarkeit
• Fixtermine und Liegezeiten
• Frozen Zone
• alternative Ressourcen

Alle Ziele werden dabei mit Gewichtungen berücksichtigt, die Sie im vornhinein bestimmen. So findet die KI die optimale Lösung für Ihre Bedürfnisse.

Die KI hat die rüst-relevante Eigenschaften eines Jobs für eine bestimmte Maschine als Vorgabe. Für Maschine A ist z. B. das Material der Jobs rüst-relevant, für Maschine B ist der Lack und Werkzeug 1 des Jobs rüst-relevant. Die KI versucht nun – unter Berücksichtigung der weiteren Planungsziele – die Jobs je Maschine so anzuordnen, dass möglichst wenig Umrüsten entsteht. Dazu wird eine Rüst-Ersparnis in Minuten vorgegeben, wenn z. B. auf Maschine A zwei Jobs mit demselben Material hintereinander ausgeführt werden. Das Regelwerk lässt sich sehr fein justieren.

Live-Statistiken zeigen die aktuellen KPIs, wie z. B. eingesparte Rüstzeit, Anzahl der verzögerten Aufträge, Gesamtverspätungszeit, Gesamtanlageneffektivität oder andere Schlüsselfaktoren, die Sie sehen möchten. Sie haben die Wahl!

Übrigens: Die enormen Rechenleistungen für diese KI-Anwendung werden von theurer.com in Hochleistungsrechenzentren via Cloud bereitgestellt.
Je mehr Zeit der KI zur Verfügung gestellt wird, desto besser werden die Ergebnisse. In der Regel wird ein Optimum nach ein bis zwei Minuten erreicht.

Die KI-Engine wird in der Cloud ausgeführt und über eine REST-API gesteuert.

Grundsätzlich erforderlich ist die Eingabe einer Jobliste mit Jobmerkmalen und Terminen, Arbeitsschritte mit Zeit- und Materialverbrauch, sowie ein Schichtkalender für Ressourcen.

Die KI Engine wird in der Cloud ausgeführt und wird über eine Rest-API genutzt.