In der klassischen „Lean Production“ wird zumeist keine Unterscheidung in wertschöpfende und nicht-wertschöpfende Variabilität getroffen, wobei erstere gerade für Unternehmen der kundenauftragsspezifischen Produktion einen wichtigen Wettbewerbsfaktor darstellt. So sind bspw. eine hohe Produktvielfalt sowie die Möglichkeit einer beschleunigten Auftragsabwicklung wichtige, entscheidende Wettbewerbsfaktoren. Die Adaption der Methoden und Techniken der Schlanken Produktion ist hier jedoch nicht zielführend. Grund dafür ist, dass die kundeninduzierte Variabilität hinsichtlich Produktvielfalt und Lieferzeiten sowie den damit einhergehenden erratischen Kundenabrufen und stark schwankenden Umlaufbeständen einer effizienten Produktionssteuerung entgegenwirkt.

Aufgrund dieser hohen Variabilität und den erhöhten Flexibilitätsanforderungen ist ein deutlich größerer Produktionsplanungs- und insbesondere -steuerungsaufwand erforderlich. Dementsprechend muss die Maschinenbelegungsplanung (MBP) als Kernelement der Produktionsplanung und -steuerung derart ausgestaltet werden, dass die in der kundenauftragsspezifischen Produktion vorherrschende wertschöpfende Variabilität bedarfsgerecht angerechnet wird. Aktuell existiert kein Produktionssteuerungskonzept, welches diese Problemstellung adäquat berücksichtigt.

Ziel des Forschungsvorhabens ist es, eine variabilitätsbasierte MBP für KMU der kundenauftragsspezifischen Produktion zu entwickeln, welche in der operativen Produktionsplanung eingesetzt wird. Durch diese Methodik sind die Anwender in der Lage, wertschöpfende Variabilität gewinnbringend zu nutzen, so dass eine erhebliche Effizienzsteigerung in der MBP und somit in der Produktion erreicht wird. Hierzu werden Variabilitätskriterien abgeleitet, analytisch beschrieben und in ein quantitatives Optimierungsproblem übertragen. Dieses dient als Basis für eine IT-gestützte MBP, welche unter Berücksichtigung individueller Rahmenbedingungen den entsprechend der Auftragslage optimalen Produktionsablauf ermittelt.

Die Forschungsidee basiert auf der Hypothese, dass eine Differenzierung in wertschöpfende und nicht-wertschöpfende Variabilität insbesondere für KMU, welche kundenauftragsbezogen produzieren, einen entscheidenden Wettbewerbsfaktor darstellt. Die Ableitung von Variabilitätskriterien sowie die Kaskadierung und Quantifizierung dieser ist dabei erforderlich, um auf Basis der vorherrschenden Variabilität wirtschaftliche Entscheidungen treffen zu können, so dass der potenzielle Wettbewerbsvorteil adäquat realisiert werden kann.

Das Forschungsvorhaben gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Arbeitspakete (Variabilitätsbeschreibung und Anforderungsdefinition an die MBP, Konzeption der variabilitätsbasierten MBP, Validierung, Dokumentation und Ergebnistransfer). Zu Beginn werden Variabilitätskriterien erarbeitet die zur Beschreibung von wertschöpfender Variabilität geeignet sind. Diese Kriterien werden kaskadiert formuliert und in eine hierarchische Form überführt. Anschließend werden diejenigen Kriterien ausgewählt, die für die Produktionssteuerung die größte Bedeutung besitzen. Für diese Auswahl werden geeignete Berechnungsmethoden ermittelt und berechenbare Kennzahlen aufgestellt. Eventuell bestehende Wirkzusammenhänge zwischen diesen Kennzahlen werden ermittelt und abschließend erhält man einen Kennzahlenbaum zur quantitativen Abbildung der kaskadierten Variabilitätskriterien. Anhand dieses Baumes lassen sich Anforderungen an das zu verwendende Optimierungsproblem ableiten. Diese Anforderungen bestimmen die Möglichkeit bereits bestehende „(Flexible) Job Shop Scheduling“ Probleme für das Forschungsvorhaben zu adaptieren bzw. zu erweitern. Für das Optimierungsproblem werden in einem nächsten Schritt variabilitätsbezogene Nebenbedingungen und Restriktionen formuliert. Abschließend wird das entwickelte Optimierungsproblem in ein einfach zu bedienendes IT-Tool überführt.

Das IGF-Vorhaben (19683 N / 1) der Forschungsvereinigung Gesellschaft für Verkehrsbetriebs­wirtschaft und Logistik e.V. - GVB, Wiesenweg 2, 93352 Rohr wurde über die AiF im Rahmen des Programms zur Förderung der Industriellen Gemeinschaftsforschung und -entwicklung (IGF) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages gefördert.