Große Lebensmittelunternehmen erzeugen und unterhalten fast überall auf der Welt umfangreiche Produktpaletten, die über komplexe Vertriebsnetze in den Handel gelangen. Sie müssen immer größere Anforderungen in Bezug auf Qualität, Liefertermine und Bestellflexibilität erfüllen und gleichzeitig auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren. Die Betriebsmanagementlösungen von Brightrivers ermöglichen es den Unternehmen, die Wirtschaftlichkeit aller Prozesse zu erhöhen.
Der Softwarehersteller Brightrivers bietet Consulting- und Softwarelösungen für die Prozessindustrie an. Ziel ist die Optimierung der gesamten Prozesskette, beginnend bei der Produktion, über die Lagerung der Lebensmittel, bis hin zum Vertrieb.
Lösungen zur Entscheidungsfindung
Auf strategischer und taktischer Ebene erarbeitet Brightrivers für seine Auftraggeber aus der Prozessindustrie Lösungen zur Entscheidungsfindung. Eine Untersuchung und Optimierung der globalen Wertschöpfungskette (Produktionsstätten, Lagerstandorte, Zulieferer usw.) kennzeichnet die Lösungen auf der strategischen Ebene. Lösungen auf der taktischen Ebene haben eine Optimierung der Produktionsplanung sowie einzelner Produktionslinien oder des gesamten produktiven Bereichs eines Unternehmens zum Ziel. Dazu gehört u.a. eine systematische Analyse der Sachzwänge, die Beseitigung von Engpässen, die Dimensionierung neuer Produktionslinien oder die Simulation von Auswirkungen einer möglichen Maschinenstörung.
Nachholbedarf bei Lebensmittelproduzenten
Lebensmittelhersteller produzieren in verschiedensten Anlagen über mehrere Fertigungsstufen eine breite Palette von festen und flüssigen Produkten, die in unterschiedlicher Art verpackt werden müssen. Neben den hohen Qualitätsanforderungen müssen die Lebensmittelproduzenten auf eine optimale zeitliche Abstimmung der Fertigungsschritte achten, ausreichende Lagerkapazitäten bereitstellen und einen zügigen Transport der Waren zum Verbraucher sicherstellen. Die Optimierung der Produktionsabläufe ist jedoch in dieser Branche weniger stark entwickelt als in anderen Industriebereichen.
Im Rahmen ihrer Besuche treffen die Experten von Brightrivers oft auf Unternehmen, in denen mit Excel-Tabellenkalkulationen oder Softwarelösungen gearbeitet wird, die aus anderen Industriezweigen übernommen wurden. Im Verlauf der Untersuchungen werden häufig weitere Probleme entdeckt wie viel zu hohe oder falsch positionierte Lagerbestände oder ein nicht optimierter Betrieb der Produktionslinien, der sich in der Regel aus einer unzureichenden Planung der Fabrikationsaufträge ergibt.
Um das Verhalten einer Produktionslinie zu erfassen, ist ein ganzheitlicher, systemischer Ansatz unabdingbar. Die Kunst der Planung besteht darin, die jeweiligen Anlagen auf der Grundlage eines ganzheitlichen Ansatzes zu optimieren. Der erste Schritt in Richtung dieses Ziels ist eine umfassende Analyse, auf deren Grundlage sich das dynamische Verhalten der Produktionslinien darstellen, nachvollziehen und simulieren lässt. Wesentliche Parameter sind dabei der Anlagendurchsatz, Produktions- und Lagerkapazitäten, die Lieferfristen, das eingesetzte Personal sowie die Kostenstruktur des Unternehmens. Im zweiten Schritt erfolgt eine Optimierung der Produktionslinie, wobei mehrere der oben genannten Parameter mit unterschiedlicher Gewichtung berücksichtigt werden. Letztere ergibt sich aus den strategischen Prioritäten des Unternehmens. Das Ergebnis ist eine nicht lineare Optimierung der Produktionslinie, die gleichzeitig mehrere Optimierungsparameter berücksichtigt.
Darstellung komplexer Fabrikationssysteme
Grundlage für die Arbeit von Brightrivers ist die Software D3GO (Dynamic Genetic Optimisation). Mit diesem selbstentwickelten Programmpaket lassen sich komplexe Fabrikationssysteme in der Prozessindustrie darstellen, simulieren und optimieren. Es kombiniert die Modellierung des effektiven Prozessverhaltens – inklusive aller Vorgaben, Prognosen, Ressourcen, Produktionsregeln, Apparaturen, Produkte und Produktionsschritte – mit einer dynamischen Simulation dieses Verhaltens. Anhand dessen lässt sich das Modell validieren und das Verhalten nachvollziehen. Anschließend wird dieses Verhalten optimiert, indem verschiedene Was-Wenn-Szenarien mit mehreren Kriterien erarbeitet werden.
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