Projekte & Referenzen

Ziel der Zusammenarbeit war die Reduktion der Lagerbestände von Stahlblechen durch die Zusammenfassung ähnlicher Blechvarianten. Für diese Konsolidierung wurde ein Software-Tool zur quantitativen Bewertung unterschiedlicher Szenarien entwickelt, welches die Schnittkosten und den dadurch reduzierten Handlingsaufwand balanciert. Ferro Umformtechnik nutzt seit Ende 2021 dieses Tool, um die Auswirkungen der Bestandsoptimierung für Kunden und/oder Lieferanten zu simulieren.

Ansprechpartner: Dr. Markus Witthaut
Telefon: +49 231 9743-450
E-Mail: markus.witthaut@iml.fraunhofer.de

Ziel des Projektes war die strategische Ausrichtung des Innovations-Teams des Start-Ins der META-Regalbau GmbH & Co. KG, um die Sprunghaftigkeit bei der Auswahl inhaltlicher Themenschwerpunkte zu reduzieren. Hierfür wurden die Kernelemente einer Strategie wie die Mission, die Werte und die Vision ausgearbeitet sowie strategische Ziele und Maßnahmenpakete formuliert. Diese wurden abschließend in einer Roadmap zur Verbesserung der internen Organisation gebündelt. 

Ansprechpartner: Dipl.-Ing. Josef Kamphues
Telefon: +49 231 9743-146
E-Mail: josef.kamphues@iml.fraunhofer.de

Ziel des Projektes ist die Identifikation von Schwachstellen und die Ableitung von Handlungsfeldern zur Verbesserung der IT-gestützten Supply-Chain-Prozesse des internationalen Automobilzulieferers. Hierfür wurden zunächst die aktuellen Auftragsabwicklungsprozesse und die IT-Systemlandschaft abgebildet, um eine Transparenz über derzeitige Schwachstellen zu erzielen. Darauf aufbauend wurde eine Roadmap abgeleitet, um die nächsten Verbesserungsmaßnahmen zu definieren. 

Ansprechpartner: Dr. Jörg Egli
Telefon: +49 231 9743-442
E-Mail: joerg.egli@iml.fraunhofer.de

Ziel des Projektes ist die Analyse des Status Quo der Beschaffungssituation und die Entwicklung eines qualitativen und quantitativen Modells zur Bewertung einer Implementierung von SCC-Konzepten mit den Top 500 Lieferanten. Auf Basis berechneter Business Cases wurden die weiteren Schritte zur Implementierung einer SCC festgelegt. Durch die Implementierung kann eine signifikante jährliche Kostensenkung sowie eine einmalige Reduzierung des Nettoumlaufvermögens erreicht werden. 

Ansprechpartner: Dr. Markus Witthaut
Telefon: +49 231 9743-450
E-Mail: markus.witthaut@iml.fraunhofer.de

Ziel des Projektes ist die Entwicklung einer unternehmensspezifischen Digitalisierungsroadmap anhand des Industrie 4.0 Maturity Index. Der digitale Reifegrad wurde durch eine Werksbegehung und Durchführung von Interviews mit den Prozesseignern ermittelt. Als Projektergebnis wurde eine Roadmap sowie Maßnahmen zu einer stetigen und einheitlichen Weiterentwicklung in allen Funktionsbereichen definiert.

Ansprechpartnerin: Nazanin Budeus
Telefon: +49 231 9743-446
E-Mail: nazanin.budeus@iml.fraunhofer.de

Materialverfügbarkeit bei möglichst geringen Kosten sicherzustellen, ist für produzierende Unternehmen mehr denn je eine Herausforderung. Hierbei kann die am Fraunhofer IML entwickelte KI-Software »AI-BOSS« Abhilfe schaffen. Durch dieses Tool kann ein Unternehmen die Anzahl der zu lagernden Varianten an Rohmaterialien durch smarte Zusammenfassung ähnlicher Materialien reduzieren. Bei metallverarbeitenden z.B. Unternehmen sind dies Bleche, Stangen, oder Bänder. In der Praxis haben Unternehmen ihre Disposition für die zu beschaffenden Materialien mit althergebrachten Verfahren wie ABC- und XYZ-Analysen auf Basis von Vergangenheitsdaten durchgeführt. Doch diese Verfahren sind für diese neue sogenannte VUCA-Welt (volatility, uncertainty, complexity and ambiguity) schlecht geeignet. Mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können Materialien die ähnlich sind – bei Blechen sind dies z.B. alle Materailien, die sich nur in Länge und Breite unterscheiden –für die unterschiedliche Kundenaufträge geclustert werden. Die optimale Clusterung muss dabei den Zielkonflikts zwischen Verschnittverlusten und Sortimentskosten (Lagerung, Kapitalbindung, Handling) berücksichtigen. Doch die zu bewertende Cluster-Anzahl steigt jedoch sehr schnell mit der Anzahl an ähnlichen Materialien. Ein »Durchprobieren« aller Kombinationsmöglichkeiten ist nicht praktikabel. Hier setzt die Lösung »AI-BOSS« (Artificial Intelligence Based Optimization of Sheet Sourcing) des Fraunhofer IML an. Durch Einsatz von KI-Verfahren werden in wenigen Sekunden »smarte« Materialcluster gebildet. Die Methoden und das zugehörige Tool können auch neben der metallverarbeitenden Industrie auch in Branchen mit ähnlicher Problemstellung behandelt werden. Hierzu gehören die Möbelindustrie mit der Beschaffung von Sperr- und Schichthölzern sowie die papierverarbeitende Industrie mit der Beschaffung von Papier, Karton und Pappen.

Ansprechpartner: Dr. Markus Witthaut
Telefon: +49 231 9743-450
E-Mail: markus.witthaut@iml.fraunhofer.de