Mit Geschäftsregelmanagement zur Availability to Promise

Stephan Pfeiffer, Projektleiter bei X-INTEGRATE. Abb. X-INTEGRATE

In einer Welt voller Unsicherheiten Verlässlichkeit zu garantieren, ist ein hehres Anliegen, aber ist es auch realistisch? Ein Hersteller komplex konfigurierbarer Produkte, der seinen Kunden feste Lieferzeiten zusichern möchte, kann sich nicht mehr nur auf Erfahrung und Gefühl seines Vertriebs verlassen. Zu viele Unwägbarkeiten prägen heute die industrielle Fertigung. Hier hilft ein datengetriebener analytischer Lösungsansatz, welcher alle determinierenden Produktionsfaktoren aufnimmt, sie quantifiziert und auf Basis von Geschäftsregeln und Scoring einen realistischen Liefertermin berechnet. Auf Basis des IBM Operational Decision Managers (ODM) hat die X-INTEGRATE GmbH eine solche Engine entwickelt. Als Minimum Viable Product (MVP) ist sie derzeit bei einem großen Fertigungsunternehmen in der Automobilbranche im Einsatz – mit erstaunlichen Ergebnissen.

Für die Automobilbranche mit ihren Playern – Fahrzeughersteller, Zulieferer – ist präzise Lieferterminzusage („Availability to Promise“ = ATP) angesichts eng getakteter Produktionszyklen und Just-in-time-Lieferung besonders wichtig – auch, weil dort die Variationsmöglichkeiten so extrem breit sind. Die Konfiguration eines Serienmodells im Bereich der Nutzfahrzeuge zum Beispiel ist weitaus komplexer, als wenn es nur um die persönliche Ausgestaltung des neuen Privatautos geht. Insbesondere wenn an Serienmodellen weitere technische Veränderungen, Umbauten und Erweiterungen vorgenommen werden, kommt am Ende ein höchst individuelles Fahrzeug heraus – Modifikation und Individualisierung sind die Stichworte.

Die Anforderungen an Nutzfahrzeuge können sich je nach Einsatzort stark unterscheiden, enge Straßen im städtischen Raum vs. breite verteilte Wege in ländlichen Gebieten ergeben stark individualisierte und damit komplexer zu produzierende Fahrzeuge – ein Straßenwartungsfahrzeug für die Großstadt zum Beispiel braucht eine ganz andere Werkzeugausstattung als eines für Landstraßen oder Autobahnen etc.

Unwägbarkeiten aus der globalen Supply Chain
Damit sich trotz allem ein realistischer Liefertermin berechnen lässt, muss die Fertigung entsprechend vorgeplant, müssen diverse Kapazitäten in der Produktionsreihenfolge berücksichtigt werden. Der Durchlauf durch die Produktion inkl. aller Abhängigkeiten, Daten und Schnittstellen muss in einem Modell abgebildet werden. Dieses ist dann die Basis zur Berechnung der Liefertermine. Hinzu kommen Unwägbarkeiten aus der globalen Supply Chain: Sind die benötigten Bauteile am Markt derzeit verfügbar? Spielen Ferienzeiten hinein, lässt sich die Verfügbarkeit von Schiffstransporten prognostizieren?

Demgegenüber steht eine hohe Erwartung des Kunden an die Präzision und Verlässlichkeit von Fertigungs- und Lieferterminen. Bei Speditionsunternehmen hängen, ganz anders als im Privatbereich, handfeste wirtschaftliche Interessen daran, ob der oder die Fahrzeuge ab Tag X zur Verfügung stehen oder nicht. Diese präzise Lieferterminzusage während der Angebotsphase ist im Vertriebsprozess ein entscheidendes Qualitätsmerkmal und Vorteil gegenüber dem Mitbewerb.

Availability to Promise (ATP) als Qualitätsmerkmal während der Angebotsphase
Stephan Pfeiffer, Projektleiter bei X-INTEGRATE: „Angesichts der Rahmenbedingungen eine valide Vorhersage zum Liefertermin treffen zu können, ist eine technisch-mathematische komplexe Aufgabe. Wir bedienen uns hier als zentrale Rechen-Engine des IBM Operational Decision Managers, einer Business-Rule-Engine und weiterer Frameworks zur Integration von Daten und Sicherstellung der Datenqualität. Die Rules-Engine bildet in einem Modell die technischen und fachlichen Regeln ab und kann durch die universelle Verfügbarkeit von Echtzeitdaten präzise Entscheidungen berechnen.“

Damit steigen Qualität und Präzision der Terminzusagen deutlich und der Arbeitsaufwand zur Ermittlungen von Terminen reduziert sich signifikant. Durch einen eventgetriebenen Ansatz lassen auch während des Lebenszyklus der Produktion Terminveränderungen in Echtzeit neu berechnen und damit bewerten. Ergebnis ist ein Liefertermin, der deutlich treffsicherer ist als jede antizipierte Vorhersage aus dem reinen Bauchgefühl des Vertriebs heraus. Dies zeigen erste Versuche bei einem großen Fertigungsunternehmen in der Automobilbranche.