Wie können intelligente Lieferketten ungeplante Stillstandszeitenreduzieren?
Intelligente Lieferkettenkonzepte wie die Lieferkette 4.0 werden die Fertigung neu definieren und ungeplante Stillstandszeiten reduzieren. Sie werden fortschrittliche Automation, Echtzeitdatenanalytik und KI-Systeme mit sich bringen und damit eine neue Ära in der Branche einläuten.
Dieser Artikel bietet einen detaillierten Einblick in die wichtigsten Auswirkungen intelligenter Lieferketten. Er zeigt auf, wie diese Ketten ungeplante Stillstandszeiten effektiv beseitigen können. Außerdem wird der zunehmenden Einsatz von vorausschauender Analytik, IoT-Sensoren und vernetzten Systemen unterstützt.
Hersteller können durch den Einsatz dieser Technologien viel über den Zustand und die Effizienz ihrer Maschinen in Echtzeit erfahren. Mit dieser Art von vorausschauender Planung können Sie proaktive Instandhaltungsstrategien anwenden, mit denen Sie unerwartete Maschinenstillstandszeiten verhindern und kostspielige Unterbrechungen auf ein Minimum beschränken können. Darüber hinaus bietet sie die Chance, größere Vorteile über die gesamte Lieferkette hinweg zu erzielen.
Ungeplante Stillstandszeiten in der Fertigung
Die meisten Hersteller würden zustimmen, dass Maschinenstillstandszeiten immer noch einen massiven Einfluss auf ihr Geschäft haben. Natürlich lassen sich gewisse Stillstandszeiten für wichtige Instandhaltungsarbeiten nicht vermeiden. Ungeplante Stillstandszeiten wirken sich jedoch negativ auf die Produktion aus, gefährden die Rentabilität und können sogar zum Verlust von Geschäften und Renommee führen.
Maschinenstillstandszeiten kommen häufiger in Sektoren vor, in denen komplexe Maschinen eingesetzt werden, wie z. B. in der Pharmaindustrie, der Raumfahrt- und Automobilbranche. Es gibt Schätzungen, dass Fabriken im Durchschnitt 25 Produktionsstunden pro Monat durch ungeplante oder unvorhergesehene Stillstandszeiten verlieren¹. Das entspricht mehr als einem vollen Arbeitstag und dem Verlust von fast zwei Wochen pro Jahr.
Die Kosten ungeplanter Stillstandszeiten
Die Kosten von Maschinenstillstandszeiten steigen in rasantem Tempo. Dies ist vor allem auf die galoppierende Inflation, voll ausgelastete Produktionslinien und strapazierte Lieferketten zurückzuführen. Eine von ABB im Jahr 2023 durchgeführte Studie zeigt, dass die Kosten für eine Stunde Stillstand in einem Automobilwerk inzwischen mehr als 2 Millionen USD betragen. Dies ist ein deutlicher Anstieg gegenüber dem vorherigen Wert von 1,3 Millionen USD, der in den Jahren 2019-20 verzeichnet wurde.
Im Öl- und Gassektor haben sich die Kosten für Maschinenstillstandszeiten pro Stunde auf 500.000 USD mehr als verdoppel ².
Möglicherweise sind dies sogar konservative Schätzungen. Der Grund dafür ist, dass die tatsächlichen Kosten von Maschinenstillstandszeiten nur schwer vorherzusagen sind. Beispielsweise die Löhne des Instandhaltungsteams, die Kosten für neue Teile oder die Aufschläge für Expressversand. Des Weiteren die Löhne von Mitarbeitern, die nicht arbeiten können, sowie mögliche Vertragsstrafen.
Trotz der negativen Auswirkungen auf die Fertigung setzen zwei Drittel der Unternehmen immer noch auf Run-to-Fail- oder zeitbasierte Instandhaltungsstrategien. Mit anderen Worten, die Instandhaltung der Maschinen wird nur bei Bedarf oder nach Zeitplänen durchgeführt. Dies gilt unabhängig davon, wie dringend der Reparaturbedarf tatsächlich ist³.
Auf lange Sicht ist keines dieser Szenarien tragfähig. Die Hersteller müssen von einem ungeplanten zu einem geplanten Ansatz übergehen und Stillstandszeiten weit im Voraus einplanen.
Prädiktive Instandhaltung
Geplante Maschinenstillstandszeiten ermöglichen Herstellern eine gründliche Inspektion der Anlagen. Sie können abgenutzte Komponenten ersetzen und Präventivmaßnahmen wie Reinigung, Schmierung, Kalibrierung und Software-Updates durchführen. Außerdem bleibt so Zeit, den Ersatzteilbestand zu überprüfen und zu verwalten und die Technikteams zu schulen. Das bedeutet im Ergebnis, dass die Hersteller mit den neuesten Instandhaltungsverfahren und -technologien Schritt halten können.
Außerdem bieten geplante Stillstandszeiten die perfekte Gelegenheit, neue Technologien zu integrieren oder bestehende Prozesse zu optimieren. Dies kann zu einer verbesserten Gesamtanlageneffektivität (OEE, Overall Equipment Efficiency), einer höheren Produktqualität und einem geringeren Energieverbrauch führen.
Ein prädiktiver Instandhaltungsansatz ist ein Grundprinzip von Industrie 4.0. Industrie 4.0 wurde zuerst in Deutschland eingeführt. Industrie 4.0 zielt darauf ab, die Fertigung durch Integration von fortschrittlichen industriellen digitalen Technologien (IDTs), dem Internet der Dinge (IoT), Künstlicher Intelligenz (KI) und Automation zu verändern. Dies markiert den Wandel hin zu intelligenten, vernetzten Fabriken, in denen Maschinen, Prozesse und Systeme nahtlos miteinander kommunizieren und zusammenarbeiten.
Um eine prädiktive Instandhaltungsstrategie effektiv umzusetzen, ist es von entscheidender Bedeutung, Sensoren auf jeder Ebene einzubauen. Darüber hinaus müssen Prozesse und Systeme integriert werden, und es sollte eine weitgehende Automation verwendet werden. Diese Maßnahmen ermöglichen die Sammlung wertvoller Daten, die als Grundlage für die prädiktive Instandhaltung dienen.
Jüngste technologische Fortschritte in der Computer- und Sensortechnologie, gekoppelt mit leistungsstarker Datenanalytik und KI, haben den Herstellern neue Möglichkeiten eröffnet. Sie können jetzt in Echtzeit Einblicke in den Zustand und die Leistung ihrer Anlagen gewinnen. Das Potenzial für diese Errungenschaften geht jedoch über eine verbesserte Instandhaltung hinaus.
Mehr als nur prädiktive Instandhaltung
Der Begriff Lieferkette 4.0 dehnt die Prinzipien und Vorteile von Industrie 4.0 in der Fabrikhalle auf die gesamte Wertschöpfungskette aus. Er zielt darauf ab, durch Konzentration auf Echtzeitdaten, Transparenz und Konnektivität zwischen Lieferanten, Herstellern, Händlern und Kunden intelligente, reaktionsfähige Netzwerke zu schaffen.
Nachfrageprognose
Die Nachfrageprognose ist ein Beispiel dafür. In der Vergangenheit basierte die Vorhersage der künftigen Nachfrage nach Produkten oder Dienstleistungen auf Verkaufsdaten, statistischen Modellen und Marktmustern.
Diesem Ansatz mangelt es jedoch an Flexibilität und er kann sich nur schwer an plötzliche Veränderungen der Verbrauchernachfrage anpassen. Somit führt er zu Über- oder Unterbeständen. Ein Überbestand bindet Kapital und Lagerkosten, während ein Mangel an Beständen zu unzufriedenen Kunden und Umsatzeinbußen führen kann.
Fortschrittliche Analytik und KI-Algorithmen werden in einem intelligenten Lieferkettenmodell zur Analyse großer Datenmengen verwendet. Diese Algorithmen berücksichtigen das Kundenverhalten, soziale Medien und Markttrends. Durch die Erkennung von Mustern sind sie in der Lage, genauere Vorhersagen zu liefern.
Anhand von Echtzeiteinblicken in die Marktdynamik können Hersteller ihre Nachfrageprognosen umgehend anpassen, wenn sich die Bedingungen ändern. Durch Rückkopplung dieser Informationen an die Fertigung können Maschinenkapazität und -verfügbarkeit besser gesteuert werden. Dabei ist es wichtig, geplante Wartungsausfälle stets zu berücksichtigen.
Bestandsmanagement
Ein weiterer Bereich, der von der Lieferkette 4.0 profitiert, ist das Bestandsmanagement. Industrie 4.0 ermöglicht die Nachbestellung von Ersatzteilen für Maschinen vor einem geplanten Ausfall. In ähnlicher Weise nutzt die Lieferkette 4.0 KI und maschinelles Lernen für die fortlaufende Überprüfung der Lagerbestände. Wenn der Lagerbestand einen vordefinierten Schwellenwert erreicht, werden automatisch Nachbestellungsaufträge generiert.
Für routinemäßige Nachbestellungsaufgaben bedeutet Automatisierung eine bahnbrechende Neuerung. Da dadurch manuelle Eingriffe überflüssig werden, wird das Fehlerrisiko erheblich reduziert. Dies bedeutet, dass die Bestände zum richtigen Zeitpunkt und ohne Probleme aufgefüllt werden kann, wodurch ungeplante Stillstandszeiten reduziert werden.
Für diejenigen, die schon einmal erleben mussten, dass eine Bestellung verloren ging oder fehlgeleitet wurde, umfassen intelligente Lieferketten auch Routenoptimierung und Auftragsverfolgung. Intelligente Lieferketten ermöglichen dynamische Anpassungen, um die Routen auch bei häufigen Änderungen der Variablen optimal zu halten.
Logistikmanager können Sendungen jetzt durch Echtzeit-Tracking mithilfe von IoT-Geräten, GPS und modernen RFID-Tags minutengenau überwachen. Dadurch ist eine ständige Optimierung der Transportrouten auf Basis der aktuellen Gegebenheiten möglich. Außerdem wird gewährleistet, dass die Waren jedes Mal pünktlich beim richtigen Empfänger ankommen, um ungeplante Stillstandszeiten zu reduzieren.
Umsetzung der Lieferkette 4.0
Industrie 4.0 hat den Weg für intelligente Fabriken und vorausschauende Wartungssysteme geebnet. Durch den Einsatz fortschrittlicher Automatisierung, Echtzeitdatenanalyse und KI-Systemen werden intelligente Lieferketten die Fertigung neu definieren.
Bei Maschinenausfällen sorgen intelligente Lieferketten dafür, Probleme schnell zu lösen und den Betrieb wiederherzustellen, um ungeplante Stillstandszeiten zu reduzieren. Der vernetzte Charakter einer digitalen Lieferkette, gepaart mit verbesserten Einblicken und Transparenz, ermöglicht die schnelle Erkennung fehlerhafter Teile oder Systeme. Dadurch wird ein optimierter Prozess für die Beschaffung von Ersatzteilen oder Maschinen in Gang gesetzt. Dies trägt letztendlich dazu bei, Stillstandszeiten in der Fertigung zu reduzieren und den reibungslosen Ablauf der Montagelinien sicherzustellen.
Die Umsetzung der Lieferkette 4.0 erfordert mehr als eine Investition in die neueste KI- und Sensortechnologie. Um die erfolgreiche Einführung intelligenter Lieferketten sicherzustellen, ist es entscheidend, sich auf Weiterbildung, Zusammenarbeit und strategische Partnerschaften zu konzentrieren. Hierzu gehört die enge Zusammenarbeit mit globalen Lieferanten wie EU Automation, Logistikpartnern und Technologieanbietern.
Auch wenn dies eine große Investition darstellt, gehen die Vorteile eines solchen Ökosystems über die bloße Verwaltung von Maschinenausfällen und die Reduzierung ungeplanter Stillstandszeiten hinaus. Es bietet Herstellern eine Möglichkeit, angesichts der zunehmenden Unsicherheit und laufender Störungen in der Lieferkette erfolgreich zu sein.
