Entmystifizierung der Komplexität der Planung von Geschäftsszenarien in der Automobilindustrie mithilfe von Datenwissenschaft

Angesichts der anhaltenden geopolitischen Schwankungen und Unterbrechungen der Lieferkette muss die Automobilbranche flexible Strategien zur Steuerung der komplexen Produktionsplanung anwenden. So sah sich die Automobilindustrie nach der Pandemie mit einem schwerwiegenden globalen Halbleitermangel konfrontiert, der große OEMs wie Ford, General Motors und Toyota dazu zwang, ihre Produktion abrupt zu stoppen oder zu reduzieren.

Diese Unterbrechung zeigte die Grenzen traditioneller, statischer Planungsmethoden bei der Bewältigung schneller Veränderungen in der Lieferkette auf. Die Knappheit machte deutlich, wie ein Mangel an Echtzeit-Datenintegration und adaptiven Prognosen zu erheblichen Produktionsverzögerungen, verfehlten Verkaufszielen und eskalierenden Betriebskosten führen kann - und unterstrich damit den dringenden Bedarf an datengestützter Produktionsplanung, die Szenarien proaktiv visualisieren und Strategien im laufenden Betrieb anpassen kann.

Traditionell haben sie sich bei der Entwicklung von Produktionsplänen auf eine Kombination aus regelbasierten Advanced Planning Systems (APS) und Excel-gestützten manuellen Prozessen verlassen. Diese Methoden lassen sich jedoch nur schwer an Echtzeitänderungen anpassen, was ihre Effektivität in einem zunehmend unbeständigen Umfeld einschränkt.

Der Ausgleich von Angebot und Nachfrage, die Optimierung der Ressourcennutzung und die Gewährleistung der Rentabilität erfordern daher eine effiziente und anpassungsfähige Produktionsplanung. Um dies zu erreichen, müssen OEMs in der Automobilindustrie eine Vielzahl dynamischer Faktoren berücksichtigen, z. B. schwankende Nachfrage, Produktionsbeschränkungen und potenzielle Unterbrechungen der Lieferkette.

Dieser Artikel befasst sich mit der entscheidenden Rolle der Produktionsplanung in der Geschäftsstrategie von OEMs, untersucht die Grenzen herkömmlicher Ansätze und zeigt, wie datengestützte Optimierung die Effizienz und Reaktionsfähigkeit verbessern kann.

Bedeutung desProduktionsplanungsprozesses für OEMs

Die Produktionsplanung stellt sicher, dass die Fahrzeugproduktion mit der Marktnachfrage und den verfügbaren Ressourcen in Einklang gebracht wird. Lassen Sie uns verstehen wie!

Wir können die Komplexität quantifizieren, indem wir die weltweit umsatzstärksten OEMs analysieren, die den Markt mit Verbrennungs- und Hybridfahrzeugen dominieren.

Abbildung 1: Hohe Anzahl von Entscheidungsvariablen in der Planung

Das Automobil-Ökosystem ist ein komplexes Netzwerk, in dem jeder Akteur eine bestimmte Rolle spielt: Die Kunden verlangen die richtigen Fahrzeuge, die Zulieferer liefern wichtige Komponenten, und die Händler stellen die Verbindung zwischen Verkauf und Service her. Im Zentrum stehen die OEMs, die Fahrzeuge produzieren müssen, die den Kundenbedürfnissen, den Möglichkeiten der Lieferkette, der Unterstützung durch die Händler, den Vorschriften und der Technologie gerecht werden.

Jede Phase beinhaltet komplexe Interaktionen von Daten, Entscheidungen und Abhängigkeiten, die eine nahtlose Koordination zwischen Vertrieb, Lieferkette, Finanzen und Betrieb erfordern. Störungen - wie Verspätungen von Zulieferern, Fehler bei der Nachfrage oder Produktionsengpässe - können sich auf das gesamte System auswirken und die Kluft zwischen geplantem und tatsächlichem Output vergrößern.

Abbildung 2: Überblick über die wichtigsten Phasen des durchgängigen Produktionsplanungsprozesses, von der Erfassung der Nachfragedaten bis zur Ausführung des Produktionsplans

Diese Abbildung verdeutlicht, wie jede Phase auf der vorhergehenden aufbaut, mit kaskadenartigen Auswirkungen auf den gesamten Planungsprozess. Selbst geringfügige Störungen in einer Phase - aufgrund von Verspätungen von Lieferanten, Fehleinschätzungen der Nachfrage oder Produktionsengpässen - können sich auf das gesamte System auswirken und die Lücke zwischen geplantem und tatsächlichem Output vergrößern.

Erschwerend kommt hinzu, dass die verschiedenen Abteilungen mit unterschiedlichen KPIs arbeiten, was häufig zu Zielkonflikten führt. Im Vertrieb stehen Kundenzufriedenheit und Umsatz im Vordergrund, die Teams der Lieferkette konzentrieren sich auf Effizienz und Kostenkontrolle, und die Produktion ist bestrebt, die Kapazität zu optimieren und Ausfallzeiten zu minimieren. Um diese Prioritäten auszugleichen, müssen Kompromisse eingegangen werden, um die Gesamtausrichtung sicherzustellen.

Herkömmliche Ansätze haben Schwierigkeiten mit den zahlreichen Datenpunkten, Einschränkungen und Abhängigkeiten in diesem Ökosystem. Eine proaktive Denkweise, unterstützt durch eine fortschrittliche Szenariovisualisierung, ist unerlässlich, um Herausforderungen zu antizipieren, Kompromisse zu bewerten und fundierte Entscheidungen zu treffen, die mit den Unternehmenszielen übereinstimmen.

Herausforderungen in der aktuellen Produktionsplanungsmethodik

• Manuelle Eingriffe: Erfordern umfangreiche manuelle Dateneingaben und Anpassungen, was die Reaktion auf Echtzeitänderungen verlangsamt.
• Begrenzte Skalierbarkeit: Schwierigkeiten bei der Verarbeitung großer Datenmengen und der Bewältigung der Komplexität moderner Produktionsszenarien.

• Statische Planung: Unfähigkeit, sich an Unterbrechungen der Lieferkette, Nachfragespitzen oder unerwartete Einschränkungen anzupassen.

• Fragmentierte Daten und unzusammenhängende Prozesse: Begrenzte Zusammenarbeit und Integration zwischen den Abteilungen (Vertrieb, Lieferkette und Produktion) verhindern eine nahtlose Planung und Abstimmung.

• Keine Echtzeit-Kontingente: Fehlende Möglichkeiten zur Erstellung von Notfallplänen, was zu einer verzögerten Entdeckung der Auswirkungen und suboptimalen Entscheidungen führt.
• Fehleranfällige Prozesse: Die starke Abhängigkeit von manuellen Eingriffen erhöht das Risiko von Ineffizienzen und Planungsfehlern.
  

Abbildung 3: Herausforderungen der derzeitigen Produktionsplanungsmethodik

Datengestützte Produktion: Rationalisierung der Entscheidungsfaktoren

Data Science kann Automobilherstellern dabei helfen, die Produktionsplanung zu automatisieren und effektivere, reaktionsfähige Pläne zu erstellen, die sich in Echtzeit an Veränderungen anpassen. Bei Nagarro haben wir einen agilen, datenwissenschaftlichen Ansatz für die Produktionsplanung entwickelt.

Unser Ansatz, der das Spiel verändert, folgt vier Schlüsselschritten:

Abbildung 4: Nagarro's Ansatz zur Erstellung von Produktionsplänen

Identifizieren und Erfassen - Datenpunkte und Beschränkungen

Eine wirksame Entscheidungsfindung in jedem komplexen Produktionsplanungsszenario hängt von der Identifizierung und dem Verständnis der wichtigsten Entscheidungsfaktoren ab. Diese Treiber helfen bei der Gestaltung von Kompromissentscheidungen, indem sie die riesigen Datenmengen, Einschränkungen und gewünschten Geschäftsergebnisse auf verschiedenen Zeitskalen bewerten . Nachfolgend sind die kritischen Inputs aufgeführt, die Entscheidungen in der Produktionsplanung beeinflussen:

Datenpunkte sind die Variablen, die gelöst werden müssen, um einen optimalen Produktionsplan zu erstellen, wie z. B.:

• Produktionszahlen: Die pro Zeitrahmen produzierten Einheiten, die von Nachfrageprognosen, Kapazitäten und Lieferkettenbeschränkungen bestimmt werden.

• Modell-Mix: Die Aufteilung der verschiedenen Fahrzeugmodelle, die die Kundennachfrage, die Werkskapazität und die Verfügbarkeit von Teilen widerspiegelt.

OEMs müssen diese Variablen sorgfältig analysieren und ausbalancieren, um einen präzisen Produktionsplan zu erstellen, der mit den Marktbedürfnissen und den betrieblichen Möglichkeiten in Einklang steht.

Einschränkungen beeinflussen die Entscheidungen erheblich, und sie zu verstehen ist der Schlüssel, um sich in dem komplizierten Ökosystem zurechtzufinden. Einige kritische Randbedingungen sind:

• Nachfragebeschränkungen: Definieren Sie die maximale Produktion, die zur Deckung der Marktnachfrage erforderlich ist, um Überproduktion (und hohe Betriebskosten) oder Unterproduktion (und Umsatzeinbußen) zu vermeiden.

Eine zu optimistische Vorhersage könnte beispielsweise die Lieferketten und Produktionslinien überlasten, während eine zu konservative Vorhersage dazu führen könnte, dass die Kundennachfrage nicht erfüllt wird und die Händler unzufrieden sind.

• Produktionseinschränkungen: Dazu gehören Einschränkungen wie Anlagenkapazität, Verfügbarkeit von Arbeitskräften, Betriebspläne und Wartungszyklen, die allesamt die Produktion einschränken.

• Beziehungseinschränkungen: Berücksichtigen Sie, wie sich die verschiedenen Modelle auf bestimmte Produktionslinien und Teilezuweisungen auswirken. So kann beispielsweise ein Teil, das für mehrere Modelle verwendet wird, zu einem Engpass werden, wenn es sich verzögert oder nicht verfügbar ist.

• Lieferbeschränkungen: Konzentrieren Sie sich auf die Verfügbarkeit von Komponenten bei den Zulieferern und berücksichtigen Sie dabei Vorlaufzeiten, Zuverlässigkeit der Zulieferer und mögliche Unterbrechungen in der Lieferkette.

Abstimmen, anpassen, transformieren - Pipelinesbereinigen, normalisieren und strukturieren

Rohdaten allein reichen nicht aus, um fundierte Produktionsentscheidungen zu treffen - ohne die richtige Strukturierung und Vorverarbeitung führen Inkonsistenzen und Fragmentierung zu Ineffizienzen und Fehlanpassungen. Die Transformationspipeline ist entscheidend für die Bereinigung, Standardisierung und Optimierung von Daten aus verschiedenen Quellen für eine erweiterte Modellierung.

Die moderne Produktionsplanung nutzt sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten, von Produktionsplänen, Maschinenauslastung und Lagerbeständen bis hin zu Personalverfügbarkeit, finanziellen Beschränkungen, Absatzprognosen und logistischen Details. Jedes Element ist für die Erstellung eines genauen, reaktionsschnellen und kosteneffizienten Produktionsplans unerlässlich.

Eine robuste Transformationspipeline stellt dies sicher:

• Datenbereinigung und -abgleich: Beseitigung von Inkonsistenzen, Duplikaten und fehlenden Werten zur Wahrung der Datenintegrität.

• Aggregation über Zeitfenster hinweg: Strukturierung von Bedarfs- und Kapazitätsdaten für die kurz-, mittel- und langfristige Planung.

• Normalisierung und Standardisierung: Konvertierung unterschiedlicher Datenformate (z. B. Lieferpläne von Zulieferern und Zeitpläne für den Betrieb von Anlagen) in eine einheitliche Struktur.

• Vereinheitlichung von Datentypen: Integration numerischer Daten (Kostenkennzahlen, Lieferfristen) mit unstrukturierten Quellen (Wartungsprotokolle, Sensormesswerte).

Diese Vorverarbeitungsphase gleicht die Produktionskapazität mit der Verkaufsnachfrage, den finanziellen Zwängen und der Logistik ab und ermöglicht den Einsatz von Optimierungsmodellen wie der linearen Programmierung, um die Kosteneffizienz zu steigern, Ausfallzeiten zu minimieren und die Reaktionsfähigkeit am Markt zu verbessern. Durch die Umwandlung fragmentierter Daten in verwertbare Erkenntnisse legt die Transformationspipeline den Grundstein für die Planung von Szenarien in Echtzeit und datengesteuerte Entscheidungsfindung, wodurch OEMs die Flexibilität erhalten, die sie in der komplexen Automobillandschaft von heute benötigen.

Optimieren und orchestrieren - Chaos mit fortschrittlichen Techniken

Die Optimierung der Produktionsplanung in der Automobilindustrie ist eine mehrdimensionale Herausforderung, die fortschrittliche Datenwissenschaft und mathematische Optimierungsmodelle erfordert. Angesichts von Einschränkungen wie Nachfrageprognosen, Produktionskapazitäten, Lieferkettenbeschränkungen, finanziellen Restriktionen, Nachhaltigkeitszielen und Marktvolatilität müssen OEMs einen robusten, datengesteuerten Ansatz verfolgen, um die Entscheidungsfindung zu optimieren und die Effizienz zu maximieren.

Ein gut ausgeführtes Data-Science-Modell wandelt rohe Erkenntnisse in optimierte Produktionspläne um, indem es:

• Formulierung der Zielfunktion: Definieren von Schlüsselzielen (z. B. Maximierung der Produktionsleistung, Verbesserung der Linieneffizienz, Minimierung der Kosten).

• Einbeziehung kritischer Randbedingungen: Berücksichtigung von Nachfragebeschränkungen, Beschränkungen bei der sequentiellen Verarbeitung, Verfügbarkeit von Arbeitskräften, Anlagenplänen und Beschränkungen in der Lieferkette, um eine realistische Planung zu gewährleisten.

• Optimierung von Entscheidungsvariablen: Identifizierung der besten Ressourcenzuweisung (z. B. Produktionsvolumen, Modellmix, Anlagenauslastung).

Um die Komplexität zu bewältigen, werden verschiedene Optimierungstechniken eingesetzt:

• Lineare Programmierung (LP): Optimiert die Ressourcenzuweisung für einen effizienten Einsatz von Maschinen, Arbeit und Material.

• Ganzzahlige Programmierung (IP): Verwaltet diskrete Entscheidungen wie die Auswahl von Lieferanten, Produktionschargen und Arbeitsschichten.

• Nichtlineare Programmierung (NLP): Modelliert komplexe Zusammenhänge, wie z. B. das Gleichgewicht zwischen Produktionseffizienz und Energieverbrauch oder Emissionsreduzierung.

• Metaheuristische Methoden (z. B. genetische Algorithmen, Ameisenkolonie-Optimierung): Untersuchen groß angelegte, dynamische Probleme wie adaptive Planung oder Routing-Optimierung.

• Stochastische Optimierung: Berücksichtigt Unwägbarkeiten bei Angebot und Nachfrage für eine belastbare Planung.
• Reinforcement Learning (RL): Ermöglicht adaptive Entscheidungsfindung in Echtzeit, um dynamisch auf Marktveränderungen zu reagieren.

Durch die Integration dieser Techniken in eine umfassende Optimierungspipeline können Automobilhersteller ein Gleichgewicht zwischen Kosteneffizienz, Ressourcennutzung, Nachhaltigkeit und Marktreaktionherstellen und so eine Produktionsplanungsstrategie gewährleisten, die flexibel, belastbar, datengesteuert und zukunftsfähig ist.

Messen und beherrschen - unterschiedliche Geschäftsziele in unterschiedlichen Zeiträumen

Zu jedem beliebigen Zeitpunkt im Produktionsprozess müssen OEMs bewerten, wie sich Entscheidungen zur Produktionsplanung auf verschiedene Geschäftsergebnisse in unterschiedlichen Zeiträumen auswirken werden.

Einige der wichtigsten Geschäftsziele sind:

• Anlageneffizienz: Maximierung des Durchsatzes und Minimierung der Ausfallzeiten durch Sicherstellung einer optimalen Leistung der Produktionslinie, wodurch Kosten und Zykluszeiten reduziert werden.

• Rentabilität: Optimierung der Produktionspläne, um Kosten zu senken, die Nachfrage zu befriedigen und Qualitätsstandards einzuhalten.

• Deckung der Nachfrage: Abstimmung der Produktion auf genaue Prognosen zur Vermeidung von Überproduktion (überschüssige Bestände und Lagerkosten) oder Unterproduktion (Lagerausfälle und Umsatzeinbußen).

• Nachhaltigkeit und Ressourcenoptimierung: Reduzierung der Ressourcenverschwendung und Erfüllung der ESG-Ziele durch Minimierung der Scope-1- und Scope-2-Emissionen durch effiziente Ressourcennutzung, energieeffiziente Abläufe und effektives Abfallmanagement.

Ein nachhaltiger Produktionsplan mindert nicht nur die Umweltauswirkungen, sondern gewährleistet auch die Einhaltung von Vorschriften und verbessert den Ruf der Marke.

Jeder dieser Entscheidungsfaktoren wirkt zusammen, um einen umfassenden Produktionsplan zu erstellen, der mit den Zielen des OEMs übereinstimmt. Das Verständnis des Zusammenspiels zwischen Datenpunkten, Einschränkungen und gewünschten Geschäftsergebnissen ist entscheidend, um fundierte Entscheidungen zu treffen und die betriebliche Effizienz zu erhalten.

Darüber hinaus führtdie Integration eines GenAI-gestützten intelligenten Assistenten auf der Grundlage von datenwissenschaftlichen Optimierungstechniken zu einer höheren Effizienz und Intelligenz im Produktionsplanungsprozess.

Dieser KI-gesteuerte Assistent bietet Planern einen intuitiven Zugang zur einfachen Abfrage des Systems, um Einblicke in Szenarien wie Unterbrechungen der Lieferkette, Produktionskapazität und Nachfrageschwankungen zu erhalten.

Darüber hinaus kann der Assistent proaktive Empfehlungen für Notfallpläne generieren, die den Planern helfen, Störungen schnell zu bewältigen und die Produktionspläne dynamisch anzupassen.

Szenarien mit effizienten Planungsfunktionenbewältigen

Die Planung von Szenarien in Echtzeit hilft, Produktionsverzögerungen zu vermeiden.Schon eine einzigeverspätete Ersatzteillieferung kann die Produktion von 500 bis 1.000 Fahrzeugen zum Stillstand bringen, was zu täglichen Verlusten von Tausenden von Dollar führen kann.

Die End-to-End-Synchronisierung hilft dabei, Bedarfsprognosen, Lieferantenpläne, Werksabläufe und Logistik aufeinander abzustimmen und Störungen in der gesamten Wertschöpfungskette zu minimieren.

Multi-Objektive Optimierung erschließt Effizienzpotenziale. Jedes Prozent, das die Anlagenauslastung erhöht, spart jährlich eine Million Dollar.

Anwendung der Erkenntnisse entlang der Wertschöpfungskette

Erfolgreiche Produktionsanläufe bei OEMs hängen in hohem Maße von der Fähigkeit der Rohstofflieferanten und Zulieferer ab, ihre Produktion zu skalieren, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden. Diese Verflechtung unterstreicht die Bedeutung der Zusammenarbeit über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg, um rationelle, effektive Produktionsanläufe zu erreichen.

Die gleichen Herausforderungen, die OEMs den Produktionsanlauf erschweren, wirken sich häufig auch auf die Zulieferer aus - manchmal sogar in noch stärkerem Maße. So kann es für Zulieferer aufgrund von Investitionsbeschränkungen zu erheblichen Hürden bei der Erhöhung ihrer Produktionskapazität kommen. Mit ohnehin schon geringen Gewinnspannen und begrenzten finanziellen Reserven im Vergleich zu den OEMs haben die Zulieferer möglicherweise Schwierigkeiten, sich so schnell an die gestiegene Nachfrage anzupassen.

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert einen synchronisierten Ansatz, bei dem die gemeinsame Nutzung von Daten, die gemeinsame Planung und die proaktive Modellierung von Szenarien dazu beitragen, die Bemühungen des gesamten Ökosystems aufeinander abzustimmen. Durch die Zusammenarbeit können OEMs und ihre Partner in der Lieferkette Risiken mindern, die Widerstandsfähigkeit erhöhen und eine reibungslosere Skalierbarkeit der Produktion gewährleisten.

Die Zukunft der Produktionsplanung liegt in der Nutzung von KI-gestützter Optimierung, um die Grenzen herkömmlicher Tools zu überwinden und in einer dynamischen Automobillandschaft erfolgreich zu sein. Durch den Einsatz fortschrittlicher Data-Science-Techniken können OEMs Anpassungsfähigkeit in Echtzeit erreichen, agile Notfallpläne erstellen und den Betrieb für maximale Effizienz und Rentabilität optimieren.

Lassen Sie sich von uns dabei helfen, Ihre gesamten Geschäftsszenario-Planungsprozesse zu revolutionieren und in einem sich ständig verändernden Markt die Nase vorn zu haben.