»ProDAB«: Optimierte Logistik- und Produktionsprozesse

Lieferverzögerungen frühzeitig erkennen: Prozessdatenanalyse und Prognose von Durchlaufzeiten

Eng getaktete Lieferketten sind bei Störungen oft problematisch. Durch Lieferverzögerungen der Zulieferprodukte kann es im schlimmsten Fall sogar zu Bandstillständen in der Produktion kommen. Sendungen, die sich verspäten könnten, sollten deshalb möglichst früh im Prozess identifiziert werden. Deswegen täglich Hunderttausende von Sendungen manuell zu tracken, ist allerdings nicht möglich.

Hier setzt unser Projekt »ProDAB« an: Gemeinsam mit drei verschiedenen Industriepartnern untersuchen wir deren Prozesse im inner- und überbetrieblichen Transport und entwickeln dabei eine Software, die automatisiert sowohl Durchlaufzeiten als auch die Befüllung von Pufferlägern in Logistikprozessen vorhersagen kann. So können eventuell verspätete Sendungen frühzeitig identifiziert werden. Bei der Durchlaufzeitprognose kommen Bayes-Netze zum Einsatz, für die Pufferprognose nutzen wir neuronale Netze. Im nächsten Schritt lassen sich auf Basis dieser statistischen Modellierung die relevanten Prozessparameter, z. B. die Anzahl der Mitarbeitenden oder der Einsatz von technischen Hilfsmitteln, optimal steuern. So verbessern wir mit dem Projekt »ProDAB« die operative Resilienz von Lieferketten.