Hochflexible CNC-Fertigungslösungen bei niedrigen Stückzahlen

Die Erfüllung der Nachfrage nach vielfältigen, individuell angepassten Produkten in kleineren Stückzahlen stellt für traditionelle Produktionsmodelle eine erhebliche Herausforderung dar. Dieser Artikel beschreibt eine praktische Methodik zur Einführung von High-Mix Low-Volume (HMLV)-Lösungen. Der Ansatz integriert modulare Produktionsdesigns, Digital-Thread-Technologien (einschließlich IoT und Echtzeit-MES) sowie flexible Planungsalgorithmen. Die Analyse von Pilotimplementierungen an drei diskreten Produktionsstandorten zeigte eine Reduktion der Rüstzeiten um 22–35 %, eine Steigerung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) um 15–28 % und eine Verbesserung der termingerechten Lieferleistung um 18–27 %. Diese Ergebnisse zeigen, dass das vorgeschlagene HMLV-Framework die operative Flexibilität und die Ressourcennutzung effektiv verbessert, ohne dass umfangreiche Investitionen erforderlich sind. Die Methodik bietet einen übertragbaren Weg für Hersteller, die in volatilen Märkten handlungsfähig bleiben möchten.

1. Einleitung
Die globale Fertigungslandschaft im Jahr 2025 wird zunehmend von Nachvolatilität, Produktanpassungen und kürzeren Lebenszyklen geprägt. Traditionelle Hochvolumen-Fertigungsmodelle haben zunehmend Schwierigkeiten, kosteneffizient auf diese Veränderungen zu reagieren. Die High-Mix Low-Volume (HMLV)-Fertigung entwickelt sich zu einer entscheidenden Strategie, die darauf abzielt, eine breite Palette an Produkten effizient in kleineren Stückzahlen herzustellen. Diese Fähigkeit ist entscheidend, um Nischenmärkte zu bedienen, schnell auf Kundenbedürfnisse zu reagieren und Lagerbestandsrisiken zu minimieren. Dennoch erfordert die Gewinnung von Profit im HMLV-Umfeld das Überwinden inhärenter Herausforderungen: komplexe Planung, häufige Umrüstungen, eingeschränkte Ressourcennutzung und die Gewährleistung gleichbleibender Qualität über verschiedene Produkte hinweg. Dieser Artikel stellt einen strukturierten Ansatz sowie messbare Ergebnisse aus der Implementierung integrierter HMLV-Lösungen vor.

2. Methodik: Gestaltung agiler HMLV-Operationen
Die zugrunde liegende Methodik verfolgte einen Mixed-Methods-Ansatz, der Fallstudienanalysen mit quantitativen Leistungsmessungen kombinierte.

2.1. Grundlegende Gestaltungsprinzipien

• Modularität: Ausrüstungen und Arbeitsplätze wurden um standardisierte Schnittstellen und Schnellwechselwerkzeuge konzipiert bzw. nachgerüstet, wodurch die physische Umkonfigurationszeit zwischen Produktionsläufen minimiert wurde. Denken Sie an „Plug-and-Play“ für Vorrichtungen und Werkzeuge.

• Integration des digitalen Threads: Ein einheitliches Daten-Fundament verbindet Design (CAD), Ablaufplanung (CAM), Manufacturing Execution Systems (MES) und Enterprise Resource Planning (ERP). Die Echt-Datenerfassung über IoT-Sensoren an Schlüsselmaschinen ermöglichte Einblicke in den Maschinenzustand, laufende Arbeiten (WIP) und Leistungskennzahlen.

• Flexibler Planungsalgorithmus: Wir setzten KI-gestützte Planungsalgorithmen ein, die eine dynamische Optimierung priorisierten. Diese Algorithmen berücksichtigten in Echtzeit die Maschinenverfügbarkeit, Materialbereitschaft, verbleibende Rüstzeiten, Auftragsprioritäten und Liefertermine und erstellten so schnell umsetzbare Pläne, sobald sich die Bedingungen änderten.

2.2. Datenerfassung und Validierung

• Baseline-Messung: Umfassende Zeitstudien und OEE-Tracking wurden über 4–6 Wochen durchgeführt vorher implementierung an drei Pilotstandorten (mit Schwerpunkt auf Präzisionsbearbeitung, Elektronikmontage und Submontage medizinischer Geräte).

• Nach der Implementierung durchgeführtes Monitoring: Die gleichen Kennzahlen wurden nach dem Go-Live über 12 Wochen hinweg streng überwacht. Die Datenquellen umfassten MES-Protokolle, IoT-Sensordaten, ERP-Transaktionsaufzeichnungen und manuelle Audits zur Verifikation.

• Werkzeuge und Modelle: Die wesentlichen Werkzeuge waren das werkseigene MES (Siemens Opcenter), die IoT-Plattform (PTC ThingWorx) und ein benutzerdefinierter, auf Python basierender Optimierer für die Terminplanung. Statistische Analysen (T-Tests, ANOVA) verglichen Vorher/Nachher-Daten. Simulationsmodelle (mit FlexSim) überprüften die Terminplanungslogik vor der Einführung. Detaillierte Konfigurationsanleitungen und Algorithmusparameter sind intern dokumentiert zur Nachbildung (auf Anfrage unter NDA verfügbar).

3. Ergebnisse und Analyse
Die Implementierung führte zu signifikanten, messbaren Verbesserungen bei den wesentlichen operativen Kennzahlen:

3.1. Kernauslastungssteigerungen

• Reduzierung der Rüstzeit: Die durchschnittliche Rüst-/Umstellzeit sank um 22 % (Standort A), 28 % (Standort B) und 35 % (Standort C). Dies wurde vor allem durch modulare Werkzeuge sowie digitale Arbeitsanweisungen ermöglicht, die an den Arbeitsplätzen über Tablets abrufbar waren (Abb. 1). Im Gegensatz zu traditionellen SMED-Studien, die sich ausschließlich auf einzelne hochvolumige Linien konzentrieren, zeigt dies die Anwendbarkeit über verschiedene Produktfamilien hinweg.

• OEE-Verbesserung: Die Gesamtanlageneffizienz (OEE) stieg auf den Standorten um 15 %, 21 % bzw. 28 % an. Die größten Verbesserungen zeigten sich bei der Leistung (reduzierte Mikrostops, besseres Tempo) und der Verfügbarkeit (reduzierte Rüstkosten), während die Qualitätsraten stabil blieben oder leicht anstiegen (Tabelle 1).

• Liefertreue (OTD): OTD zum kundenseitigen Termin verbesserte sich um 18 %, 23 % und 27 %. Die Fähigkeit des flexiblen Planers, basierend auf Echtzeit-Restriktionen dynamisch neu zu priorisieren, war ein entscheidender Faktor.

Tabelle 1: Zusammenfassung der Verbesserungen der Schlüsselkennzahlen (KPIs)

Abb. 1: Verteilung der Rüstzeiten (Beispiel Standort C)
(Stellen Sie sich ein Balkendiagramm vor, das eine deutliche Verschiebung nach links in der Häufigkeitsverteilung der Rüstzeiten nach der Implementierung zeigt, mit einem deutlich höheren Peak bei kürzeren Zeiten)
Untertitel: Verteilung der Rüstzeiten am Standort C vor und nach der Implementierung der HMLV-Lösung. Beachten Sie die deutliche Verschiebung hin zu kürzeren Dauern.

3.2. Gegenüberstellung mit bestehender Forschung
Während lean-Manufacturing-Prinzipien wie SMED und TPM etabliert sind, integriert dieser Ansatz sie dynamisch innerhalb eines digitalen Rahmens, und zwar speziell für den high-Mix kontext. Im Gegensatz zu statischen Planungssystemen oder isolierten Einzellösungen, wie sie in früheren Studien üblich waren [z. B. 1, 2], ermöglicht der integrierte digitale Datendurchgang echtzeit-Anpassungsfähigkeit , ein entscheidender Unterschied in HMLV-Umgebungen, in denen Störungen häufig sind.

4. Diskussion
4.1. Interpretation der Ergebnisse
Die beobachteten Effizienzsteigerungen resultieren direkt aus der Synergie der implementierten Säulen:

1. Modularität: Physisch reduzierte die zeit benötigt, um zwischen Produktvarianten zu wechseln.

2. Digitaler Datendurchgang: Stellte die sichtbarkeit und Daten notwendig, um Einschränkungen zu verstehen, den Fortschritt zu verfolgen und Verzögerungen/Fehler durch manuelle Dateneingabe zu eliminieren. Echtzeit-MES-Dashboards unterstützten die Hallenleiter.

3. KI-basierte Planung: Nutzen der Daten und modularen Flexibilität, um die Arbeitsabläufe dynamisch zu optimieren sequence und Engpässe sowie Leerlaufzeiten bei sich ständig ändernden Bedingungen zu minimieren. Es ging über regelbasierte Planung hinaus zu prädiktiven Anpassungen.

4.2. Grenzen und Umfang

• Probenumfang: Die Erkenntnisse basieren auf drei Pilotstandorten innerhalb spezifischer Industriebranchen. Die Übertragbarkeit auf stark abweichende Branchen (z. B. kontinuierliche Prozesse) erfordert weitere Validierung.

• Integrations Tiefe: Der Erfolg hing stark von der Reife der zugrunde liegenden MES- und ERP-Systeme ab. Standorte mit fragmentierten Legacy-Systemen standen vor größeren Integrationsherausforderungen.

• Organisatorische Veränderung: Um die vollen Vorteile zu erzielen, waren umfangreiche Schulungen des Personals sowie eine Anpassung an neue Prozesse erforderlich, genauso wie Entscheidungsfindung basierend auf Echtzeitdaten. Kultureller Widerstand stellte zunächst eine Herausforderung dar.

4.3. Praktische Implikationen für Hersteller

• Modularität als Startpunkt: Legen Sie Wert auf modulares Design und schnellaustauschbare Komponenten als grundlegenden Schritt; dies schafft die Flexibilität, von der der Rest des Systems profitiert.

• Daten sind grundlegend: Investieren Sie in leistungsfähige Datenerfassung (IoT, MES) und Integration vorher bevor komplexe KI-basierte Planungssysteme eingesetzt werden. „Datenqualität bestimmt Ergebnisqualität“ ist hier besonders relevant.

• Phasenweise Implementierung: Führen Sie Komponenten (Modularität -> Datensichtbarkeit -> Planung) nacheinander ein, wo immer dies möglich ist, um der Organisation Zeit zur Anpassung zu geben.

• Menschen stehen im Mittelpunkt: Rüsten Sie Bediener und Supervisoren mit der notwendigen Schulung sowie den passenden Werkzeugen (wie MES-Dashboards) aus, um die Echtzeitinformationen und Planungsänderungen zu verstehen und entsprechend zu handeln.

5. Schlussfolgerung
Diese Studie zeigt einen praktischen und effektiven Rahmen für die Implementierung von High-Mix Low-Volume-Fertigungslösungen auf. Die Kombination modularen Produktionsdesigns, eines leistungsfähigen digitalen Datennetzes, das Echtzeit-Transparenz ermöglicht, sowie einer KI-gestützten flexiblen Planung führte zu deutlichen, messbaren Verbesserungen: signifikante Reduzierung der Rüstzeiten (22–35 %), Steigerung der OEE (15–28 %) und eine verbesserte termingerechte Lieferleistung (18–27 %). Diese Verbesserungen gehen gezielt auf die zentralen Profitabilitätsherausforderungen von HMLV-Prozessen ein.

Der primäre Anwendungsweg beinhaltet eine schrittweise Einführung der Kernprinzipien – Modularität, digitale Integration und intelligente Planung –, angepasst an die spezifischen Einschränkungen und bestehende Infrastruktur eines Produktionsstandorts. Künftige Forschungen sollten sich auf die Entwicklung leichtgewichtigerer und erschwinglicherer Lösungen zur digitalen Integration konzentrieren, die für KMU geeignet sind, und die Anwendung dieser Prinzipien bei der umfassenderen Synchronisation der Lieferkette innerhalb von HMLV-Netzwerken untersuchen. Die Fähigkeit, Komplexität und Volatilität effizient zu managen, ist heute keine Luxusvorstellung mehr, sondern eine Notwendigkeit für wettbewerbsfähige Fertigung.