Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Prädiktive Absatz- und Bedarfsplanung in der kundenorientierten Auftragsfertigung mittels Maschineller Lernverfahren

Im Auftragsabwicklungsprozess (AAP) ermöglichen Vorhersagen von Absatz- u. Bedarfsmengen (AB-Mengen) eine Auftragsauslösung, vor finaler Annahme und ohne verbindliches Lieferversprechen, wodurch Auftragsdurchlaufzeiten reduziert und die Termineinhaltung verbessert werden.

In der Lagerfertigung finden AB-Prognosen häufige Anwendung, da hier anhand vergangener Bedarfe zukünftige Mengen vorhergesagt werden können. In der Auftragsfertigung sind solche Prognosen schlecht geeignet, da kundenspezifisch gefertigt und individualisierte Aufträge vorhergesagt werden müssen. Stattdessen werden oft hybride Strategien eingesetzt, zB. Assemble-To-Order (ATO) oder Configure-To-Order (CTO). Dabei trifft am Kundenentkopplungspunkt (KEP) eine kundenanonyme Vorratsproduktion von Standardkomponenten auf eine kundenorientiert ausgelöste Auftragsfertigung. Jedoch steht der AAP hier in einem kontinuierlichen Zielkonflikt aus niedriger Auftragsabwicklungsdauer und hohem Individualisierungsgrad.

Da insb. KMU oft in Wertschöpfungsketten agieren und zunehmendem Wettbewerbsdruck ausgesetzt sind, stehen sie diesem Konflikt gegenüber. Konventionelle Prognosen scheitern bisher bei der Umsetzung in der Auftragsfertigung oder erfordern hochgradig individuelle Lösungen. Das Vorhaben strebt eine Adaption der sog. Make-To-Forecast (MTF) Strategie an. MTF entstammt dem Operations Research und sieht einen ‚gleitenden‘ KEP durch zielgerichtete Vorhersagen von Kundenaufträgen vor. Bisher finden sich trotz einer breiten Zielgruppe und aussichtsreichen Potentialen, kaum Beispiele von praktischen Umsetzungen.

Als Weiterentwicklung von ATO/CTO werden im Vorhaben qualitative und quantitative Datenquellen für MTF angereichert, durch Maschinelle Lernverfahren zur AB-Prognose nutzbar gemacht und anschließend generalisiert. Mit dem PA werden die MTF-Prognosen praxisnah pilotiert und validiert. Die Methodik wird in einem nutzerfreundlichen Werkzeug umgesetzt und dem PA während der Projektlaufzeit bereitgestellt.