Optimierte
Workflows in
der Prozessindustrie
Den Wocheneinkauf ohne jegliche Vorbereitungen zu machen, kann äußerst unproduktiv und stressig sein. Oftmals dauert er länger als nötig, weil man etwas vergessen hat und noch einmal zurücklaufen muss. Und die Rechnung ist am Ende oft höher als sie hätte sein müssen – wegen spontaner Einkäufe von Artikeln, von denen man annimmt, dass sie zu Hause noch fehlen. Das Ergebnis: zu hohe Ausgaben und zu viele überflüssige Produkte in der eigenen Vorratskammer. Zudem hat man noch wertvolle Zeit verschwendet, die vielleicht anders hätte genutzt werden können.
Bei einer Planung des Einkaufsprozesses könnte man den Überblick besser behalten und gegebenenfalls so Zeit und Geld sparen. Einen solchen „Workflow“ zu erstellen, ist wirklich keine Kunst. Allerdings verhält es sich bei industriellen Prozessen etwas anders, insbesondere wenn diese sehr komplex sind. Hier zeigen wir am Beispiel der Prozessindustrie auf, wie Workflows optimiert werden können, damit sie im Ergebnis produktiver und effizienter sind…
Hinter den Kulissen der Prozessindustrie
Die Prozessindustrie ist eine Branche, die Unternehmen umfasst, die sich in erster Linie mit der Gewinnung und Verarbeitung von Rohstoffen befassen, um durch Batchverfahren oder kontinuierliche Verarbeitung Zwischenprodukte oder Fertigprodukte herzustellen. Zu der Prozessindustrie gehören die Chemie-, Pharma-, Lebensmittel-, Öl- und Gas-, Kunststoffindustrie und viele mehr. Die Prozessindustrie ist riesig und steht hinter einer Vielzahl an Produkten, die wir täglich verwenden und konsumieren. Mit anderen Worten: Ihre Bedeutung ist nicht zu unterschätzen.
Allerdings hat die Branche mit vielen Herausforderungen zu kämpfen, wie der schwankenden Verfügbarkeit von Rohstoffen aufgrund der ständig steigenden Nachfrage nach natürlichen Ressourcen und globaler Lieferkettenprobleme. Als ein Industriezweig, der die natürlichen Ressourcen der Erde in großen Mengen ausbeutet und viel Energie in den Herstellungsprozessen verbraucht, ist die Branche gezwungen, ihre gesamten Prozesse neu zu bewerten, nicht zuletzt, um die von den Regierungen auferlegten Nachhaltigkeitsanforderungen zu erfüllen. Gleichzeitig muss sie natürlich auch Effizienzziele erreichen und eine maximale Rentabilität aufrechterhalten.
Viele Unternehmen haben bereits wichtige Schritte unternommen, um den oben genannten Anforderungen gerecht zu werden – zum Beispiel durch:
- die Einführung strengerer Qualitäts- und Sicherheitsmaßnahmen, um sicherzustellen, dass die Produkte den Qualitätsstandards entsprechen, während gleichzeitig die Erträge erhöht werden
- die Umstellung von Batch- auf kontinuierliche Prozesse, die effizienter sind und die Betriebskosten senken
- eine genauere Anlagenüberwachung, um rechtzeitige Wartungsmaßnahmen zur Vermeidung von Maschinenausfällen zu gewährleisten
- die Umsetzung von Maßnahmen zur Abwasserbewirtschaftung und zur Reduzierung der Luftverschmutzung
Obwohl diese Maßnahmen sich in gewissem Umfang als wirksam erwiesen haben, kämpfen viele Unternehmen noch immer darum, effektive Lösungen zu finden, um ihre Workflows effizienter zu gestalten.
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Was bringt mathematische Optimierung?
Zu viele manuelle Arbeitsabläufe in den Anlagen
In der Prozessindustrie gibt es äußerst komplexe Arbeitsabläufe, an denen viele verschiedene interne Abteilungen beteiligt sind – F&E, Produktionsplanung, Einkauf, Fertigung, Logistik usw. – sowie externe Stellen wie Behörden, Kontrollorgane und dergleichen. Auch wenn viele kleinere, komplizierte Arbeitsabläufe optimiert wurden, sind die Arbeitsabläufe insgesamt noch immer weitgehend unstrukturiert und intransparent. Ineffiziente Arbeitsabläufe führen zu höheren Betriebskosten, vermehrter Verschwendung und Engpässen, mit erheblichen Auswirkungen auf die Rentabilität eines Unternehmens.
Automatisierung wird schon lange als Lösung für die Probleme innerhalb der Workflows erkannt. Trotzdem verlassen sich viele Unternehmen noch immer stark auf manuelle Arbeit: von der Planung bis zur Maschinenbedienung. Hinzu kommt noch , dass 24/7 Fertigung bedeutet, dass mehrere Maschinenbediener*innen in Schichten arbeiten und logischerweise nicht ein und dieselbe Person für eine Maschine oder einen Prozess zuständig ist. Egal, wie gut die Kommunikation und der Wissenstransfer in einem Unternehmen sind, es kann nicht davon ausgegangen werden, dass alle Maschinenbediener*innen über den gleichen Wissens- und Erfahrungsstand verfügen. Natürlich darf das Know-how und die Erfahrung der menschlichen Planer*innen und Maschinenbediener*innen nicht unterschätzt werden. Aber auch sie sind „nur Menschen“, und die Komplexität der Arbeitsabläufe macht es ihnen oftmals unmöglich, den Überblick zu behalten. An dieser Stelle sind automatisierte Arbeitsabläufe sinnvoll. Heute haben die meisten Unternehmen bereits Schritte zur Automatisierung unternommen. Diese bestehen unter anderem aus der Einführung verteilter Steuerungssysteme, die Überwachung von Maschinenleistung und -wartung und die Übermittlung bzw. der Austausch wichtiger Informationen. Aber es gibt nach wie vor Verbesserungsbedarf…
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Strategische Entscheidungen bedeuten häufig große Investitionen. Da sollte man auch das Unerwartete erwarten und jegliche Szenarien berücksichtigen.
Das Bestandsmanagement ist für viele Unternehmen eine Herausforderung. Optimierungssoftware, die fortschrittliche Analysemethoden anwendet, bietet die ideale Lösung für Ihre Bestandsprobleme.
Was-wäre-wenn-Szenarien sind ein äußerst wirksames Instrument, um Unsicherheiten in der Lieferkettenplanung zu bewältigen und die Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Daten können Lösungen liefern
Anlagen der Prozessindustrie werden durch die Eingabe von Daten in Maschinen und Systemen betrieben. Das Problem ist, dass der Informationsgehalt dieser Daten oft ungenutzt bleibt. Dabei könnten sie zur Gewinnung äußerst nützlicher Erkenntnisse beitragen. Wie in vielen anderen Bereichen ist die Prozessindustrie hier reich an Daten, aber arm an Informationen.
Ein Beispiel sind Daten, die von Kotrollsystemen während des Fertigungsprozesses gesammelt werden. Diese können genutzt werden, um Prozesse im Unternehmen effizienter zu gestalten. Sie können beispielsweise hinzugezogen werden, um Engpässe oder hohe Energieverbräuche zu ermitteln. Der Durchlauf von Anlagen kann erhöht und Ausschuss minimiert werden.
Fortgeschrittene Analytikmethoden können die Unternehmen bei der Nutzung dieser Daten erheblich unterstützen, damit sie ihre Arbeitsabläufe optimieren können. Das maschinelle Lernen – das bekannteste Werkzeug der prädiktiven Analytik (Predictive Analytics) – kann alle in einer Anlage oder einem Betriebssystem verfügbaren historischen Daten verarbeiten, um Workflow-Muster zu erkennen, aus der Vergangenheit zu lernen und zukünftige Vorhersagen zu treffen.
Die mathematische Optimierung als führendes präskriptives Analysewerkzeug (Prescriptive Analytics) hingegen nutzt diese Daten, um sie in ein mathematisches Modell Ihres Unternehmens oder Unternehmensbereiches einzugeben. Mit Hilfe spezieller, auf Algorithmen basierender Solver werden dann Lösungen für die schwierigsten Probleme in den Arbeitsabläufen generiert. Unternehmen werden so in die Lage versetzt, fundierte Entscheidungen über den besten Weg zur Optimierung ihrer Workflows, zur Verschlankung von Prozessen, zur Verwaltung ihrer Lieferketten und vielem mehr zu treffen.
OPTANO als Lösung für Probleme in Ihren Workflows
OPTANO ist die ideale Plattform, um Optimierungen schnell und effektiv zu planen. Es ermöglicht Ihnen, Probleme zu lösen und alle Ihre Geschäftsprozesse und Arbeitsabläufe zu optimieren, um eine bessere Leistung und höhere Rentabilität zu erreichen – mit einer hocheffizienten, integrierten und intuitiven Software. OPTANO verwendet ein Modell einer realen Situation (z.B. einer Anlage oder einer Abteilung), um ein bestimmtes Optimierungsproblem zu lösen.
In diesem Beispiel geht es darum, wie sichergestellt werden kann, dass die CO2-Emissionen einer Anlage einen bestimmten Grenzwert nicht überschreiten. Hierzu werden Energieverbrauchsmessungen (Teil des Inputs) und die dadurch verursachten CO2-Emissionen (der Output) in das Modell eingegeben. Darüber hinaus bezieht OPTANO auch andere relevante Daten aus den Arbeitsabläufen ein, wie z.B. Maschinentemperaturen, Rohstoffmengen, Art der verbrauchten Energie, etc.. Auf diese Weise wird die Beziehung zwischen Input und Output bestimmt.
Anhand dieser Erkenntnisse findet OPTANO die optimale Lösung für die Steuerung der Maschinen (des Systems), damit die CO2-Emissionen den Zielwert nicht überschreiten. Die Maschinenbediener*innen können so mit Hilfe der Software die Anlagen effizienter betreiben, ohne selbst manuelle Einstellungen vornehmen zu müssen. Das Ergebnis ist ein reibungsloser und effizienter Arbeitsablauf, der weniger Energie verbraucht und somit Kosten spart und die CO2-Emissionen auf dem erforderlichen Niveau hält.
Und das ist noch nicht alles! OPTANO verfügt über ein Expertenteam, das mit seinem Know-how und seiner Erfahrung maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen aller Branchen umsetzt und fundierte Empfehlungen für die reibungslose Steuerung von Arbeitsabläufen gibt – jetzt und in Zukunft. Und nicht nur das: Unser Service endet nicht mit der Implementierung der Lösung. Wenn sich die Anforderungen und Bedingungen ändern, bietet OPTANO fortlaufende Unterstützung, damit Sie sich auf Ihr Geschäft konzentrieren können und wir uns um den Rest kümmern.
Interessiert? Warum sprechen Sie nicht noch heute mit einem unserer Berater? Wir sind nur einen Telefonanruf oder eine E-Mail entfernt! Und wenn Sie mehr über dieses Thema erfahren möchten, können Sie auch unser Factsheet „Was bringt mathematische Optimierung?“ herunterladen.
Und wie ist es mit einem Workflow für den Einkauf?
Um den Wocheneinkauf besser zu planen, braucht man einen ganz simplen Workflow: Vorräte in den Schränken prüfen, Einkaufsliste schreiben, eigene Einkaufstaschen mitnehmen, usw… Und für komplexeren Workflows gibt es ja OPTANO!
Kennen Sie schon unser Factsheet zum Thema?
In unserem Factsheet Was bringt mathematische Optimierung? finden Sie Details zu den 5 obengenannten Fragen und können so Ihre persönlichen Anliegen und Probleme noch besser einordnen.
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