Das zum Liebherr-Konzern gehörende Unternehmen Liebherr-Aerospace entwickelt, fertigt und betreut Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Optimierungsbedarf sah das Unternehmen bei der Planung seiner Wiederbeschaffungszeiten (WBZ) von Bauteilen für die rund 300.000 Artikel seines Angebotsspektrums. Die bisherigen im ERP-System abgebildeten statischen Planungsdaten aus dem Materialstamm waren zu ungenau. Nun kommt ein neues ML-Modul zum Einsatz, um auf Grundlage vorhandener Daten präzise vorherzusagen, wie lange die Lieferung eines benötigten Bauteils tatsächlich dauert.

Um die Effektivität des neuen ML-Moduls sicherzustellen, hat Liebherr-Aerospace eine Datenvalidierung vorgenommen. Das dafür ausgewählte Beispiel zeigte: Die Differenz zwischen dem Planwert und dem Ist-Wert für das Lieferdatum lag bei fünf Tagen. Das mittels ML errechnete Prognosedatum zeigte eine Abweichung von nur einem Tag. Anschließend erfolgte eine vierwöchige Datenvalidierung in einem umfassenden Testbetrieb. Ausgewählt wurden Lieferanten, die große Mengen an Bauteilen regelmäßig liefern. Insgesamt erwiesen sich die mit ML verbesserten Prognosen der Wiederbeschaffungszeiten als 19-mal genauer als die aus dem Artikelstamm.

Eine Kooperation mit Geschichte

Bereits seit über fünf Jahren setzt das Liebherr-Aerospace für umfassende Planungstransparenz und wirtschaftliche Produktionsabläufe auf die entscheidungsintelligenten Algorithmen von INFORM. Konkret kommt die Produktionsplanungssoftware FELIOS zum Einsatz, mit der täglich über eine Million Arbeitsgänge sowie über 2.200 Ressourcen wie Fräs- oder Schleifmaschinen, Montageabteilungen oder Wärmebehandlungen abgebildet und geplant werden. Verschiedene Module des Systems nutzt Liebherr-Aerospace für eine intelligente, optimierte Fertigungssteuerung, ein strategisches Engpassmanagement, die Schichtplanung, zur Kennzahlenerhebung und -visualisierung sowie für die Betriebs- und Maschinendatenerfassung. Neu ist das maschinelle Lernen.

„Abweichungen zwischen kalkulierten und realen Zeiten führen zu einer niedrigen Maschinenauslastung, wenn die Materialien zu spät eintreffen“, erläutert Sebastian Ullmann, Leiter Organisation Produktionsplanung / OMO bei der Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH. „In unserer langen Zusammenarbeit mit INFORM haben wir sehr viel Vertrauen aufbauen können, insbesondere auch hinsichtlich des Grunddatenverständnisses. Deshalb waren wir sicher, so ein innovatives Thema wie Machine Learning mit INFORM in eine Lösung überführen zu können, die sich für uns wirklich auszahlt.“ Genutzt wird die ML-Funktion nun auf Abteilungsleiterebene im Einkauf, die aus den Ergebnissen resultierende Handlungsanweisungen an die rund 30 Sachbearbeiter weitergibt.

Entwickelt wurde das neue Machine-Learning-Modul unter Mitwirkung von Liebherr-Aerospace von INFORM DataLab, einem eigenständigen Kompetenzbereich des Unternehmens mit dem Fokus auf Data Management, Data Analytics und Data Science. Das Modul ist vollständig in FELIOS integriert.

Über Liebherr-Aerospace Lindenberg GmbH

Liebherr-Aerospace gilt in der Luftfahrtindustrie als einer der weltweit führenden Systemlieferanten. Das zum Liebherr-Konzern gehörende Unternehmen entwickelt, fertigt und betreut Luftmanagement-, Flugsteuerungs- und Betätigungssysteme, Fahrwerke sowie Getriebe und Elektronik. Zu den Kunden zählen nahezu alle renommierten Flugzeughersteller. Liebherr-Aerospace bietet zudem einen umfassenden OEM-Kundendienst auf der Basis eines weltweiten Netzwerks, der Reparatur und Instandhaltungsdienste, technischen Support, Dokumentation und Ersatzteile sowie einen AOG-Service (Aircraft on Ground) umfasst. In der Luftfahrtindustrie hat sich Liebherr etabliert. Rund 5.000 Mitarbeitende sind an zwei Standorten in Lindenberg und Friedrichshafen für Liebherr-Aerospace tätig. www.liebherr.de