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Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 1
Produktionsplanung für Produktionslinien“
Cloud Mall Baden-Württemberg
TRANSFERDOKUMENTATION FÜR DEN PRAXISPILOTEN
„O-PP4PL: CLOUD-BASIERTE OPTIMIERUNG DER
PRODUKTIONSPLANUNG FÜR PRODUKTIONSLINIEN“
Lösung für die mathematisch optimierte Produktionsplanung für Werksplaner/-controller
Öffentliche Version vom 25.06.2021
Beteiligte Partner
Q-nnect AG
Tsunuun Consulting GmbH
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA
Autoren
Mauritius Bianchi (Q-nnect AG)
Tomás Cámara (Tsunuun Consulting GmbH)
Olga Meyer (Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA)
Lizenz
Das Werk „TRANSFERDOKUMENTATION FÜR DEN PRAXISPILOTEN „O-PP4PL: CLOUD-
BASIERTE OPTIMIERUNG DER PRODUKTIONSPLANUNG FÜR PRODUKTIONSLINIEN“ steht
unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung – Nicht-kommerziell – Keine Bear-
beitung 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0). Details zur Lizenz:
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/.
Cover-Foto
© Evan Dorkin / unsplash.com
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 2
Produktionsplanung für Produktionslinien“
Inhalt
1 Management Summary ................................................................................................................... 4
2 Einführung ....................................................................................................................................... 5
2.1 Ausgangssituation und Motivation ......................................................................................... 5
2.2 Ziele des Praxispiloten und Nutzen der Zielgruppen............................................................... 6
3 Projektrahmen................................................................................................................................. 7
3.1 Konsortium und Rollen ............................................................................................................ 7
3.2 Notwendige Ressourcen sowie Kompetenzen ........................................................................ 8
4 Lösungsbeschreibung ...................................................................................................................... 9
4.1 Anforderungen ........................................................................................................................ 9
4.2 Konzepte ................................................................................................................................ 10
4.2.1 Anwendungsfall ............................................................................................................. 10
4.2.2 Erwartete Ergebnisse .................................................................................................... 11
4.3 Cloud-Architektur .................................................................................................................. 11
4.4 Prototypen und (Teil-)Lösungen ............................................................................................ 15
4.5 Geschäftsmodelle .................................................................................................................. 17
4.6 Herausforderungen bei der Umsetzung ................................................................................ 17
4.7 Erfahrungen von Endanwendern .......................................................................................... 17
5 Integration und Kooperation zwischen den beteiligten Unternehmen ........................................ 18
5.1 Organisatorisches .................................................................................................................. 18
5.2 Technisches ........................................................................................................................... 18
5.3 Strategisches ......................................................................................................................... 18
5.4 Rechtliches ............................................................................................................................ 19
6 Resümee ........................................................................................................................................ 20
6.1 Rolle der Cloud ...................................................................................................................... 20
6.2 Lessons Learned .................................................................................................................... 20
6.3 Ausblick.................................................................................................................................. 20
7 CMBW-Projektdarstellung............................................................................................................. 22
8 Kontakt .......................................................................................................................................... 23
9 Anhang .......................................................................................................................................... 24
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 3
Produktionsplanung für Produktionslinien“
1 Management Summary
Praxispiloten innerhalb des Förderprojekts Cloud Mall Baden-Württemberg (Cloud Mall BW) sind
kleine Projekte zwischen mehreren Unternehmen und Cloud Mall BW Projektpartnern, die zusammen
Cloud-Services entwickeln und somit ein gemeinsames Ziel verfolgen.
Heutzutage sind Produkthersteller oft der Herausforderung gestellt, die Herstellung ihrer Produkte ab-
hängig von mehreren komplexen Sachverhalten kostenminimal zu planen. Auf der einen Seite muss
die vertriebliche Planung dargestellt werden. Gleichzeitig müssen aber Herstellungskosten in verschie-
denster Form (Personalkosten, Maschinenkosten, Umrüstkosten) und Kapazitätsrestriktionen berück-
sichtigt werden. Darüber hinaus müssen Werksplaner und -controller in der Regel die Produktion-
splanung auf der Basis ihrer typischerweise reichen Erfahrung oft selbst bestimmen. Ein solch komple-
xes Unterfangen ist zeitaufwendig, reich an Fehlern und stellt hohe Anforderungen an den Mitarbeiter.
Intelligente Produktion ist das ultimative Ziel aller digitalen Transformationsprozesse in einem Unter-
nehmen, insbesondere mit Fokus auf eine effiziente Produktionsplanung zur Optimierung der Produk-
tionslinien. Dies erfordert von den Unternehmen jedoch den Einsatz neuer Technologien, die dem
Werksplaner und -controller helfen, die gewünschte Planungssicherheit zu erreichen sowie qualitativ
optimierte und kosteneffiziente Planungslösungen zu ermitteln.
Genau hier knüpft die Idee der Q-nnect AG und Tsunuun Consulting GmbH für die mathematisch opti-
mierte Produktionsplanung für Werksplaner und -controller und erarbeitet in dem Cloud Mall BW
Praxispiloten eine Lösung zu mathematischen Optimierungsmethoden für Werksplaner und -control-
ler. So wird es möglich, komplexe und zeitaufwändige Prozesse mit dem Cloudbasierten Optimierungs-
service sicherer, schneller und kosteneffizienter zu gestaltet. Dies führt dazu, dass Werksplaner und
-controller langfristig in ihrer Tätigkeit unterstützt und von komplexen Aufgaben entlastet werden kön-
nen. Die nahtlose Integration aller relevanten Systeme wird über die Platform Q! realisiert, welche als
eine All-in-One Plattform agiert, die benötigten Daten aus heterogenen Systemen konsolidieren und
daraus die notwendigen Erkenntnisse sammelt.
Für potentielle Anwender der Lösung ergeben sich viele Vorteile und Chancen bei der Anwendung von
digitalen Lösungen und Cloud-Technologien in diesem Kontext.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 4
Produktionsplanung für Produktionslinien“
2 Einführung
Der vorliegende Praxispilot „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der Produktionsplanung für Produk-
tionslinien“ wurde im Rahmen des Förderprojekts Cloud Mall Baden-Württemberg (Cloud Mall BW)
(siehe Kapitel „CMBW-Projektdarstellung“) durchgeführt.
2.1 Ausgangssituation und Motivation
Der Wunsch nach standardisierten Produkten, Prozessen und Architekturen, die flexibel an die Bedürf-
nisse eines Unternehmens angepasst werden können, wächst. Die zunehmende Digitalisierung be-
schleunigt den Wandel von Geschäftsmodellen und Arbeitsmethoden. Technologische Entwicklungen
und kurzfristige kunden-orientierte Veränderungen sind weitere Anforderungen, denen sich die Pro-
duktion heute stellen muss.
Herausforderung 1: Smarte Produktions- und Werkplanung
Die Planung eines Werkes stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Der Werksplanungspro-
zess umfasst alle Bereiche, die für die Umstrukturierung oder die Errichtung von Werksanlagen not-
wendig sind, wie z. B. die Planung der Gebäude und die Erstellung des Layouts, die Planung oder
Erweiterung von Werksanlagen, der gesamten Produktionsanlagen und Produktionslinien sowie des
Personalbedarfs für die neuen Werke. Die Aktivitäten umfassen die Planung von der Konzeptionsphase
bis zum Beginn der Geschäftsprozesse im fertigen Werk.
Heutzutage müssen Werksplaner und -controller oft auf Basis ihrer typischerweise reichen Erfahrung
die Produktionsplanung selbst ermitteln. So ein komplexes Unterfangen ist zeitaufwendig und stellt
hohe Anforderungen an den Mitarbeiter. Langfristig müssen Werksplaner und -controller bei ihren
Tätigkeiten unterstützt und bei den komplexen Aufgaben entlastet werden.
Herausforderung 2: Cloud Computing und intelligente Produktion
Cloud Computing kann Unternehmen Geld sparen und neue Geschäftsmöglichkeiten eröffnen. Durch
den Einsatz von Cloud Computing werden digitale Transformationsprozesse unterstützt und die Kon-
trolle über angeschlossene Systeme hergestellt. Um das volle Potenzial von Cloud Computing im eige-
nen Unternehmen auszuschöpfen, ist es notwendig, flexible und zuverlässige Cloud/IT-Architekturen
zu schaffen. Diese sollen helfen, den gewünschten Grad an Konnektivität und Vernetzung herzustellen,
um aus den zahlreichen Produktionsplanungssystemen in Sekundenschnelle die notwendigen Infor-
mationen für die Optimierungsprozesse zu erheben. Als Resultat erhält der Werksplaner und -control-
ler digitale Werkzeuge für sein Tagesgeschäft und kann sie für die Lösung komplexer Aufgaben
einsetzen.
Herausforderung 3: Interoperabilität
Eine der größten Herausforderung bei Cloud-basierten Lösungen ist die Herstellung voller Interopera-
bilität zwischen den vernetzen Systemen, Prozessen und anderen relevanten Produktionsressourcen.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 5
Produktionsplanung für Produktionslinien“
Darunter versteht man nicht nur die Fähigkeit eines Systems mit anderen Systemen zusammenzuar-
beiten, sondern auch die Fähigkeit aller Systeme nahtlos miteinander über standardisierte Schnittstel-
len zu integrieren. Die Verwendung offener Standards ist oft vorteilhaft für den freien und
unveränderten Austausch von Daten, wodurch künstliche Hindernisse für die Interoperabilität verhin-
dert werden.
2.2 Ziele des Praxispiloten und Nutzen der Zielgruppen
Ziel des Praxispiloten ist es ein effektives, auf Kundenbedürfnisse zugeschnittenes Planungswerkzeug
als eine smarte Lösung auf Cloud-Basis zu entwickeln.
Mit dieser Lösung kann der Werksplaner und -controller quantitativ eine mathematisch optimierte
Planung ermitteln, die ihm im operativen Geschäft als plausibilisierten Richtwert dient. Er kann dann
weitere operative Anpassungen vornehmen, entsprechend der Änderungen wiederholt neue opti-
mierte Werte berechnen. Die Planung kann dadurch mit mehr Sicherheit über einen beliebigen Zeit-
horizont durchgeführt werden; gleichzeitig wird gewährleistet, dass eine kostenminimierte Produktion
sichergestellt wird. Weiterhin erlaubt die Lösung Unwägbarkeiten der Vertriebsplanung sofort festzu-
stellen.
Zu den weiteren Vorteilen zählen auch solche wichtigen Faktoren, wie z. B.
(1) erhöhte Planungssicherheit sowie eine kosteneffiziente Produktionsplanung der einzelnen
Werke,
(2) bessere Bewältigung der zunehmenden Aufgabenkomplexität bei dem Werkcontroller,
(3) Zeiteffiziente Ermittlung des Produktionsprogramms,
(4) Sicherstellung verschiedener wichtigen Planungsziele: zum Beispiel Inventurziele, Losgrößen,
Schichtplanungen sowie
(5) Konformität der Lösung und Digitalisierung als flexibler Service für den Endanwender.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 6
Produktionsplanung für Produktionslinien“
3 Projektrahmen
3.1 Konsortium und Rollen
Die Q-nnect AG (im Weiteren genannt als Q-nnect) wurde im Juli 2017 gegründet um die Digitalisierung
mit einer fortschrittlichen Integrationsplattform - Platform Q! - zu revolutionieren. Die Bearbeitung
der jeweiligen Anwendungsfälle sowie relevante Operationen zur Analyse, Datenintegration und -mig-
ration erfolgen dabei ohne Medienbrüche bzw. ohne Systembarrieren und mit Echtzeit Daten aus neu-
artigen Cloud-Applikationen und klassischen Legacy Systemen. Produzierende Unternehmen sowie
Softwareanbieter sind dadurch in der Lage ihre Anwendungsfälle unabhängiger, flexibler und schneller
auf der cloudbasierten Platform Q! zu realisieren. Business Logik, gebaut auf Platform Q!, kann in der
Plattform verpackt und an Kunden über den Q Store! verteilt und verkauft werden. Die Plattform ist
lauffähig in der Cloud und On-Premise.
Die Tsunuun Consulting GmbH (im Weiteren genannt als Tsunuun) entwickelt innovative Beratungslö-
sungen in verschiedenen Sektoren. Im Bereich der Produktionsoptimierung hat Tsunuun eine Lösung
gebaut, die es produzierenden Unternehmen erlaubt, flexibel und sicher auf veränderte Rahmenbe-
dingungen reagieren können. Hierzu zählen zahlreiche cloudbasierte Anwendungen mit dem Fokus auf
methodische und quantitative Aspekte im Unternehmen. Das Unternehmen wird an der Spitze von
Tomás Cámara, Mathematiker und Statistiker mit circa 25 Jahren Erfahrung in der Umsetzung verschie-
dener Technologien, hauptsächlich im Zusammenspiel mit Data Science, geführt.
Das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA (im Weiteren genannt als
Fraunhofer IPA) hat sich seit seiner Gründung im Jahr 1959 zu einem der größten Einzelinstitute der
Fraunhofer-Gesellschaft auf dem Gebiet der Produktionstechnik entwickelt. Im Mittelpunkt der Arbeit
des Fraunhofer IPA stehen organisatorische und technologische Aufgaben aus dem Produktionsbe-
reich der Zukunftsbranchen Automobil, Maschinen- und Anlagenbau, Elektronik und Mikrosystem-
technik, Energie-, Medizin- und Biotechnologie sowie der Prozessindustrie. Das Fraunhofer IPA
übernimmt seit vielen Jahren eine führende Rolle bei der Umsetzung des digitalen Wandels in der Pro-
duktion (Industrie 4.0) und entwickelt innovative Lösungen und Anwendungen mit Einsatz von Cloud-
Technologien, Cyberphysikalischen Produktionssystemen, 5G, Künstlicher Intelligenz und Maschinel-
lem Lernen.
Beide Industrieunternehmen stellten sich den Experten des Fraunhofer IPA vor, mit dem Ziel, ihre bis-
herigen Entwicklungen in den Bereichen Industrie 4.0, Cloud Manufacturing und digitale Prozessopti-
mierung zu vertiefen und die prototypische Integration ihrer Technologien unter wissenschaftlicher
Begleitung und Evaluierung zu realisieren.
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Produktionsplanung für Produktionslinien“
3.2 Notwendige Ressourcen sowie Kompetenzen
Nach dem Kick-Off am 19. Dezember 2019 wurden erste inhaltlichen Arbeiten zur Anforderungsana-
lyse und Konzeptentwicklung gestartet. Die Integration, prototypische Realisierung und Evaluation
wurden jedoch im Zeitrahmen vom April 2020 bis Juni 2020 durchgeführt.
Die Präsentation im Rahmen von dem Cloud Mall BW Webinar-Event fand am 8. Oktober 2020 statt.
Die Wissenschaftliche Verbreitung und Transfer der Praxispilotergebnisse sowie eine Publikation im
Kundenmagazin »interaktiv« sind ferner im Rahmen von Cloud Mall BW bis Ende Dezember 2020 ge-
plant.
Die fachlichen Expertisen der Partner sowie die eingesetzten Ressourcen bzw. Aufwände für das Integ-
rationskonzept waren angemessen und führten zum gewünschten Ergebnis.
Insbesondere, Q-nnect steuerte das nötigte Technologie-Knowhow und Expertise für die Integration
von digitalen Service-Lösungen und stellte die Integration der relevanten ERP-Kundensysteme aus der
Unternehmensebene sicher.
Tsunuun entwickelte eine digitale Service-Lösung zur mathematischen Optimierung für die Produkti-
onsplanung, wendete relevante API-Schnittstellen an und erstellte Big Data Analysen für eine struktu-
rierte Datenevaluierung und optimale Performancefaktoren eines neuronalen Netzwerkes der
Produktionsplanung.
Fraunhofer IPA übernahm das Projektmanagement im Praxispilot. Die Experten des Fraunhofer IPA
unterstützten die Projektpartner mit ihrem Erfahrungswissen und waren für die wissenschaftliche Be-
gleitung zuständig. Insbesondere engagierte sich das Fraunhofer IPA bei der umfassenden Dokumen-
tation der Projektinhalte und führten die Öffentlichkeitsarbeit aktiv durch.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 8
Produktionsplanung für Produktionslinien“
4 Lösungsbeschreibung
Der Praxispilot widmet sich der Programmierung und Umsetzung zweier wesentlicher Schnittstellen:
1. Datenschnittstelle: Die Datenschnittstelle liest die relevanten Elemente in Platform Q! und
bringt sie in einem zentralen Baustein, der in Python programmiert ist, zusammen. Hieraus
wird ein mathematisches Optimierungsprogramm erstellt, das sowohl in lp als auch in mps
Formaten erstellt werden. Diese beiden Formate erlauben es gängigen mathematischen Opti-
mierungsanwendungen das mathematische Problem zu lösen.
2. Optimierungsschnittstelle: Das in der Datenschnittstelle erstellte Programm wird an den ma-
thematischen Optimierer weitergereicht. Die Lösung wird zurückgegeben und der Produkti-
onsplan erstellt. Es wurden bisher drei verschiedene Optimierer erfolgreich getestet: COIN-
OR, Gurobi und SAS.
4.1 Anforderungen
Für die Durchführung des Praxispiloten wurden folgende technische, aber auch nicht-technische An-
forderungen im Konsortium definiert (siehe Tabelle 1).
Tabelle 1: Anforderungsanalyse 1
ID Kategorie Beschreibung Betroffene Aktion* Typ**
Komponente
R-01 Kunde Kunde muss die Daten zur Verfügung stellen. Das ERP MUSS F
kann in einem ERP direkt sein oder, wenn nicht vor-
handen oder anders gewünscht, in einer Datenbank
oder in Tabellen.
R-02 Kommuni- Die Plattform Q! kann lokal oder in der Cloud instal- Q! MUSS F
kation liert die Daten in R-01 über Schnittstellen lesen.
R-03 Daten Die Lösung von Tsunuun muss über eine vorhandene Math. Opti- MUSS F
Python Installierung Zugriff auf R-02 haben. Gleichzei- mierung Ser-
tig muss sie auf einen mathematischen Solver Zugriff vice
bekommen.
R-04 Reporting Die Lösung kann die Daten an ein Reporting Tool wei- Reporting SOLL F
tergeben oder zurück an Q! um von dort die Produkti-
onspläne anzuzeigen.
1*Man unterscheidet zwischen zwei Aktionen bzw. Maßnahmen für die Komponente: (1) MUSS – zwingende Maßnahmen
und (2) SOLL – Maßnahmen mit sekundärer Wichtigkeit.
** Bei dem „Typ“ werden sogenannten funktionalen Anforderungen (F) und nicht-funktionalen Anforderungen (NF)
unterschieden (nach ISO 25010).
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 9
Produktionsplanung für Produktionslinien“4.2 Konzepte
4.2.1 Anwendungsfall
Abbildung 1 beschreibt in Detail den zugrundeliegenden Anwendungsfall. Die wichtigsten Rollen sind
dabei zwischen Q-nnect, Tsunuun und den Q-nnect Kunden aufgeteilt. Die Lösung orientiert sich an die
Q-nnect Kunden, die vor der Herausforderung stehen Daten aus einer heterogenen Systemlandschaft
entsprechend zu konsolidieren, um im Anschluss durch eine entsprechende Business Logik zu führen.
Die Tsunuun Lösung orientiert sich an Unternehmen im produzierenden Gewerbe (Consumer Product
Goods). Derzeit werden beispielsweise konkrete Gespräche bereits in der Milchwirtschaft geführt.
Abbildung 1: Das O-PP4PL-Anwendungsfallbeispiel in Detail
Der Prozessablauf kann wie folgt beschrieben werden:
1. Schritt: Der Werksplaner und -controller bekommt vom Vertrieb die Planung für beliebige Planungs-
perioden.
2. Schritt: Für jedes geplante Produkt liegen dem Werksplaner und -controller folgende Daten vor:
Umrüstkosten (Produkt A nach Produkt B)
Umrüstzeiten (Produkt A nach Produkt B)
Produktionskapazitäten der einzelnen Linien
maximale und minimale Losgrößen
Lagerkosten verschiedener Lagermöglichkeiten
Anfangslagerbestand
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 10
Produktionsplanung für Produktionslinien“ Ziellagerbestand
Reichweiten der Produkte
3. Schritt: Die für die Werksplanung erforderlichen Datenpunkte in einem ERP oder in vorhandenen
Tabellen werden mit Hilfe von Platform Q! virtualisierst. Die Konnektoren lesen die Meta-Informatio-
nen aus einem Legacy System und/oder Produktionssystem aus und werden in Form einer digitalen
Landkarte auf Platform Q! angezeigt. Der Werkscontroller ist in der Lage die Datenpunkte, die er be-
nötigt (Kosten der Umrüstung, Zeiten, Kapazitäten) als Datenquelle abzubilden. Die Daten können nach
Bedarf des Werkscontrollers immer in Echtzeit abgerufen werden. Manche Kunden verlangen eine
Zwischenspeicherung in Form eines Cache, um z. B. historische Daten aus einem SAP Business Wa-
rehouse schneller abrufen zu können. Dies ist über eine Datenbank, nach Wahl des Kunden in einer
On-Premise Instanz möglich.
4. Schritt: Der Werkscontroller konsolidiert die verschiedenen Datenquellen mit Hilfe einer Low-Code
Modellierungsebene. Er ist in der Lage SQL-Operationen durchzuführen, ohne selbst SQL-Code schrei-
ben zu müssen. Er konsolidiert die Informationen in verschiedenen Q-Objekten und bereitet diese so-
mit für die Übergabe an die Lösung von Tsunuun Mathematischer Optimierungsservice weiter.
5. Schritt: Der Tsunuun Servicelösung Mathematische Optimierung ermittelt granular und durch ge-
mischte lineare Optimierung die erforderten Planwerte. Die Daten können auch automatisiert aus den
Vorsystemen berechnet werden.
4.2.2 Erwartete Ergebnisse
Der Werksplaner und -controller bekommt eine detaillierte Planung für jede Linie. D.h. es werden ta-
gesgenaue Produktionszeiten für jedes Produkt und Umrüstzeiten dargestellt, die das Vertriebspro-
gramm unter minimalen Kosten erfüllen. Sollte die Vertriebsplanung nicht erfüllbar sein, bekommt er
sofort Rückmeldung vom System. Der Kunde erhält somit ein auf seine Bedürfnisse zugeschnittenes
Planungswerkzeug.
4.3 Cloud-Architektur
Im Folgenden werden die relevanten technischen Komponenten, Schnittstellen und Datenflüsse der
Architekturlösung an dem allgemeinen Anwendungsbeispiel aus Abbildung 1 dargestellt.
Abbildung 2 zeigt eine grundlegende Referenzarchitektur der Platform Q! in Bezug auf die unterschied-
lichen Integrationsszenarien bei der Applikationsintegration von Kundensystemen (hier das produzie-
rende Unternehmen, Ebene Kunde) und Integration digitaler Servicelösungen (hier: integrierte Lösung
des Service-Anbieters, Ebene BOBN Tsunuun Optimierungsservice).
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 11
Produktionsplanung für Produktionslinien“Ts unuun Optimierungsservice
Mathematische Optimierung & Visualisierung
RES T API
BOBN Konsolidiertes O-Object N sendet via REST
Plattform Q!
BOB1 Konsolidiertes O-Object Konsolidiertes O-Object
Datenintegration
Datenintegration
DS
CW
Metadaten Metadaten
Kunde ERP DB CSV MD
Abbildung 2: Das beispielhafte Integrationsszenario für die cloudbasierte Optimierung der Produktionsplanung
für die Produktionslinien
Folgende Komponenten und deren Beziehungen sind in der Referenzarchitektur abgebildet:
Platform Q!
Platform Q! ist eine All-in-One Plattform, welche Unternehmen die Möglichkeit gibt soll leichter mit
den Herausforderungen der heutigen Business Welt zurechtzukommen. Unternehmen, unabhängig
von Größe, müssen in der Lage seine Systeme schnell zu integrieren, Daten aus heterogenen Systemen
zu konsolidieren und daraus die notwendigen Erkenntnisse zu sammeln. Die Plattform wird in vier
Komponenten untergliedert:
Integration (Connectivity Workbench Application + Data Sources Application)
Data Modelling (Business Object Builder Application)
Data Enrichment (Simulation Workbench Application)
Data Migration (Api Writer Application)
Die Connectivity Workbench ist in der Lage die Meta-Struktur eines Systems auszulesen und transpa-
rent zu machen. Diese Transparenz wird in der Applikation Data Sources sichtbar. Der Nutzer kann auf
Grundlage seiner Berechtigung des Quellsystems, welches mit Platform Q! verbunden wurde, die
Meta-Struktur seines Systems sehen und die entsprechenden Parameter hinterlegen, um Daten zu vir-
tualisieren. Die Meta-Struktur eines Objekts wird permanent auf Platform Q! gespeichert; die eigent-
lichen Daten werden immer wieder geladen. Ein Nutzer kann ein neues Datenmodell über den
Business Object Builder erstellen. Der Business Object Builder ist eine Applikation, welche SQL-Ope-
rationen hinter einem grafischen User-Interface verarbeitet. Coding-unerfahrene Anwender können
somit neue Datenmodelle konstruieren, ohne SQL-Erfahrung zu haben. Wurde ein Datenmodell kon-
struiert, kann es über die Simulation Workbench mit einem, oder mehreren Services angereichert
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 12
Produktionsplanung für Produktionslinien“werden z. B. Anreicherung von Geo-Koordinaten zur besseren Routen-Planung. Wurde ein Datenmo-
dell konsolidiert und mit Services angereichert könnten die transformierten Daten in ein Zielsystem
zurückgeschrieben werden. Dies geschieht über den Api-Writer. Hierfür wird die Anwendungslogik des
angeschlossenen Systems wiederverwendet.
Q Store!
Der Q Store! ermöglicht es Business Content Erstellern ihre, auf Platform Q! gebaute, Lösung an Cloud
Kunden zu verkaufen und folglich auch zu verteilen (Abbildung 3). Zudem können noch klassische Bu-
siness Applikationen über den Q Store! verteilt werden. Die IP eines Content/App Erstellers bleibt hier-
bei für den Käufer des Business Content/der App verborgen. Es werden lediglich Input-Felder des
Business Content Paketes freigegeben, welche dann auf Platform Q! mit den virtualisierten Schnittstel-
len des Kunden verbunden werden sollen. Der Q Store! unterstützt Unternehmen dabei an mehreren
Orten gleichzeitig zu sein und die technologische Realisierung erfolgt deutlich schneller, da einmal ge-
baute Lösungen wiederverwendbar sind und mit Daten gefüllt werden können, für die ein Konnektor
zur Verfügung steht. Kunden haben den Vorteil auf eine Fragestellung deutlich schneller reagieren zu
können.
Der Q Store! kann über die folgende URL erreicht werden: https://q-nnect.com/en
Abbildung 3: Q Store!
Kundenrelevante Vorsysteme
Vorsysteme sind relevante Kundensysteme, welche die benötigten Informationen (u.a. Stammdaten,
Produktionsdaten, historische Daten) enthalten. Diese Daten werden über die webbasierten, standar-
disierten Schnittstellen der Platform Q! übertragen und an die mathematische Optimierungslösung
Tsunuun zur Bearbeitung weitergeleitet.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 13
Produktionsplanung für Produktionslinien“Damit ein Kundensystem integriert werden kann ist es notwendig einen User des Kundensystems zu
erhalten, über diesen eine Anmeldung möglich ist. Der User sollte über Berechtigungen verfügen, die
es einem Mitglied einer Fachabteilung ermöglicht die notwendigen Datenpunkte selbstständig zu vir-
tualisieren. Es werden alle Schnittstellen angeboten, für die der User des Kundensystems eine Berech-
tigung besitzt. Im gemeinsamen Projekt mit Tsunuun und Q-nnect nutzt der Kunde eine On-Premise
Installation.
Generell kann sich ein Kunde bei der Nutzung von Platform Q! für eine Nutzung On-Premise, oder in
der Cloud entscheiden (Abbildung 4). Für die Cloud Nutzung arbeitet die Q-nnect eng mit Partnern
zusammen, welche die notwendige Hardware bereitstellen. Wenn ein Kunde eine Platform Q! Instanz
in der Cloud möchte, wird diese von der Q-nnect eingerichtet, ohne ein eigenes Zutun des Kunden. Bei
der Nutzung einer On-Premise Instanz wird ein Installationstermin vereinbart. Für die Wartung der
Software wird ein VPN-Tunnel benötigt. Abbildung 4 zeigt eine Zusammenfassung aller Möglichkeiten:
Abbildung 4: Platform Q! Bereitstellungsszenarien
Tsunuun Optimierungsservice
Die Beratungslösung von Tsunuun setzt auf Python auf. Sie muss Zugriff auf zwei wesentliche Kompo-
nenten haben:
eine vorhandene Platform Q! und
einen vorhandenen mathematischen Rechenkern für die mathematische Optimierung.
Sobald neue Information über die Vertriebspläne zur Verfügung stehen, wird das Programm angesto-
ßen. Folgende Eingabemaske wird angezeigt (Abbildung 5).
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 14
Produktionsplanung für Produktionslinien“Abbildung 5: Eingabemaske für den Tsunuun Optimierungsservice
In ihr gibt der Nutzer seinen spezifischen Daten ein, um sich einzuloggen. Gleichzeitig gibt er die tech-
nische Nummer an, in der sich die nötigen Daten für die Optimierung befinden. Dies ist ein kleiner
technischer Schritt, der bei der Konfiguration gemacht wird und sich typischerweise nicht ändert.
Sobald der Nutzer auf den Knopf „validate“ klickt, wird der Produktionsplan und die zusätzlichen Re-
ports ermittelt. Gegebenenfalls, und falls vom Kunden so gewünscht, werden die Ergebnisse bei die-
sem Schritt gleichzeitig in eine Reporting Umgebung oder in Q! zurückgeschrieben.
4.4 Prototypen und (Teil-)Lösungen
Abbildung 6 zeigt verschiedene Datenpunkte an, welche in Platform Q! virtualisiert wurden. Dies
wurde mit Hilfe der Data Sources Applikation realisiert.
Abbildung 6: Anzeigetafel für verschiedene Datenpunkte in Platform Q!
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 15
Produktionsplanung für Produktionslinien“Die Lösung wurde an realistischen, aber zufallsgenerierten Daten verprobt. Diese Daten stellen einen
Betrieb mit einem Planungshorizont von 20 Wochen dar, mit zwei Produktionslinien und einer vorge-
gebenen Gesamtinventarkapazität dar. Insgesamt werden auf diesen zwei Produktionslinien sechs Pro-
dukte hergestellt. Eine der Produktionslinien kann nur vier dieser Produkte herstellen. Das Modell ist
auf Basis eines Drei-Schichtbetriebs mit einer vollstündigen Pause am Ende des Tages ermittelt wor-
den. Verschiedene Zielgrößen wurden entsprechend des Lösungsansatzes gesetzt (Kapazitäten, Pro-
duktionsgeschwindigkeiten, Losgrößen und Inventarziele). Diese Information kann gegebenenfalls
auch konsolidiert werden. Dies wird mit Hilfe des Business Object Builders realisiert (Abbildung 7). Eine
Low-Code Umgebung, in welcher SQL-Statements durch eine grafische Anwenderfläche auf Daten-
strukturen angewandt wurden. In diesem Fall wurden die verschiedenen Q-Objekte mit einem Left-
Join via Drag-and-Drop zusammengefügt.
Abbildung 7: Grafische Anwenderfläche mit Drag-and-Drop-Funktion
Ein Beispielreport kann der Abbildung 8, der Abbildung 9 und der Abbildung 10 im Anhang (siehe Ka-
pitel 9) entnommen werden. Die zufallsgenerierten Daten benötigten keine weitere Bearbeitung an
dieser Stelle. Das Q-Objekt wurde mit den Meta-Informationen über die Plandaten über das Feld Pro-
dukt mit den Switch Costs verbunden. Zudem war es möglich die Q-Objekte zur Switch Time und Pro-
duction Speed anzureichern. Die Q-Objekte werden zur Kompatibilität jedoch separat aufgegliedert
und per REST Service Verbindung an die Lösung der Tsunuun Consulting gesandt. Es wird eine entspre-
chende ID der Q-Objekte hinterlegt, um dies zu realisieren.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 16
Produktionsplanung für Produktionslinien“4.5 Geschäftsmodelle
Die Geschäftsmodellidee der Q-nnect ist es, einen digitalen B2B Marktplatz (der Q Store!) zu bauen,
auf dem Lösungen von heterogenen Partner aller Industrien und Branchen zusammen kommen und
Kunden, über die Nutzung von Platform Q!, diese leicht und schnell nutzen können. Hierfür sucht die
Q-nnect nach Partnern die eine besondere Expertise in einem, oder mehreren Bereichen besitzt, wie
z.B. Tsunuun, oder andere Beratungshäuser. Die Kunden können über den Q Store! einen Content/eine
App kaufen, sowie ein entsprechendes Paket für die Anbindung an Business Systeme, Datenbanken
und File-Systeme. Q-nnect wird durch eine Umsatzbeteiligung an der Partnerlösung entlohnt.
4.6 Herausforderungen bei der Umsetzung
Eine Herausforderung ist die Einbindung einer Python Umgebung gewesen. Der aktuelle Fokus der Q-
nnect hat sich nicht auf den Bereich Data Science konzentriert, daher wurde eine Zwischenlösung for-
muliert, wodurch die Optimierung an anderer Stelle vorgenommen wird und Platform Q! zur Konsoli-
dierung der Daten aus den Systemen genutzt wird. Positiv ist anzumerken, dass durch das gemeinsame
Projekt viele Verbesserungsvorschläge für die Produkte der Tsunuun und Q-nnect gefunden werden
konnten und man beim Kunden einen deutlichen Mehrwert stiften konnte. Die Produktionslinien Op-
timierung der Tsunuun kann vollkommen in Platform Q! integriert werden, wenn die Data Science
Funktionalität für Python vorhanden ist.
4.7 Erfahrungen von Endanwendern
Momentan werden Gespräche mit Anwendern aus dem Produktionscontrolling zweier Unternehmen
geführt. Relevante Daten zur Nutzung des produktisierten Tools werden von den Unternehmen für das
Projekt zur Verfügung gestellt oder ggf. simuliert.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 17
Produktionsplanung für Produktionslinien“5 Integration und Kooperation zwischen den beteiligten Unternehmen
5.1 Organisatorisches
Die organisatorischen Aspekte der gemeinsamen Projektarbeit wurden am Kick-Off-Meeting (ein Prä-
senzmeeting) beim Fraunhofer IPA in Stuttgart detailliert besprochen und als Aufgabenliste erfasst.
Diese Liste diente allen beteiligten als Orientierung bei den nachfolgenden Meetings und fasste den
aktuellen Status für die jeweiligen Aufgaben zusammen.
Für das Dokumentenmanagement wurde die ownCloud Datenaustauschplattform von Fraunhofer IPA
genutzt. ownCloud ist eine freie Software für das Speichern von Daten auf einem eigenen Server, die
einen konsistenten Zugriff auf Dateien (über eine Client-Applikation oder Weboberfläche) von mehre-
ren Rechnern erlaubt.
Weitere Kommunikation im Projekt fand überwiegend digital (insbesondere während der COVID-19
Pandemie) in Form von Telefon- und Webkonferenzen statt.
Die Ansprechpartner der Q-nnect und Tsunuun haben sich regelmäßig ausgetauscht, um das erfolgrei-
che Fortschreiten des Projektes mit der Fraunhofer IPA zu sichern. Das gemeinsame Projekt hat die
Zusammenarbeit vertieft und den Weg für zukünftige Projekte geebnet.
5.2 Technisches
Die API-Schnittstelle musste nicht erprobt werden. Durch den flexiblen Ansatz von Platform Q! konnte
man leicht auf die Meta-Information in einem ERP System zugreifen und diese auf transparent machen.
Beispielhaft wurde ein neues Add-On in das konnektierte ERP eingespielt. Diese Information wird im
jeweiligen Repository des ERP Systems hinterlegt. Platform Q! initialisiert den Lese-Prozess dieses
Repositories nochmal und konnte dadurch die Erweiterung der Struktur der Meta-Daten durch das
Add-On auf herkömmlichen Weg abbilden.
5.3 Strategisches
Die strategische Zusammenarbeit sowie die Integrationsarbeit zwischen den Partnern liefen sehr gut.
Beide Partner sind an einer langfristigen Zusammenarbeit sowie Kooperation interessiert und möchten
in der Zukunft das zugrundeliegende Konzept zu einem gemeinsamen Geschäftsmodell ausbauen.
Q-nnect schätzt insbesondere das hohe Knowhow auf Seiten der Tsunuun in Sachen mathematische
Modellierung, welche über den Q Store! konsumierbar ist. Für Tsunuun besteht die Möglichkeit über
die Lösungen der Q-nnect, deren Lösung ohne große Schwierigkeiten auch an Kunden mit Legacy Sys-
temen anzubinden.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 18
Produktionsplanung für Produktionslinien“5.4 Rechtliches
Für die Zusammenarbeit innerhalb des Praxispiloten wurden von allen Beteiligten die Cloud Mall BW
Teilnahmebedingungen unterzeichnet. Diese regeln die Zusammenarbeit im Projekt und Aspekte der
Vertraulichkeit, der Umgang mit Ergebnissen und Einräumung von Nutzungsrechten, die Vorgehens-
weise bei Veröffentlichungen sowie Gewähr und Haftung bei der Durchführung des Praxispiloten. Für
weitere Kooperationen von Unternehmen nach einem Praxispiloten wurde ein in Cloud Mall BW er-
stellter Leitfaden für die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen zur Hilfe für eine weiterführende
Kooperation angeboten.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 19
Produktionsplanung für Produktionslinien“6 Resümee
6.1 Rolle der Cloud
Im vorliegenden Praxispiloten spielt die Cloud eine wichtige Rolle und weist auf die zeitgemäße Ent-
wicklung von Industrie 4.0-relevanten Themen rund um Cloud Computing und Digitalisierung. Platform
Q! fungiert hier als eines der wichtigsten Elemente bei der Vernetzung mit den Endkunden und bietet
dabei alle nötigen Hosting-Dienste und standardisierten und webbasierten Schnittstellen für die In-
tegration und Ausführung von Tsunuun digitalen Service-Lösungen.
Im erweiterten Stadium des Q Store! werden Endkunden in der Lage sein testweise Business Content
Pakete mit Demodaten zu testen. Hierfür wird ihnen in der Cloud ein Space zur Verfügung gestellt, der
sie dabei unterstützen soll schnell zu validieren, ob die angebotene Lösung für das eigene Unterneh-
men die richtige ist. Die Q-nnect verspricht sich durch dieses automatische Deployment einer Testver-
sion die Sales-Cycle für die Partner im World of Q! Ökosystem deutlich zu reduzieren und so wenig
Aufwand wie notwendig in Infrastruktur investieren zu müssen.
6.2 Lessons Learned
Beide Partner des Praxispiloten profitierten von den gesammelten Erfahrungen im Projekt. Folgende
wertvolle Erkenntnisse sammelten die Projektpartner während der intensiven Praxispilotarbeit:
Q-nnect:
Kunden sind an flexiblen und schnell nutzbaren Lösungen interessiert.
Die Integration von Data Science Funktionalitäten kann neben der Konnektivität deutlichen
Mehrwert schaffen.
Die schnelle Kopplung an Produktivdaten macht bei potenziellen Kunden Geschmack auf mehr.
Tsunuun:
Die Zusammenarbeit mit Q! war sehr agil, da beide Unternehmen jung sind.
Die Lösung konnte sehr dynamisch, schnell gestaltet werden, innerhalb weniger Monate.
Cloud Lösungen erlauben Kunden gezielte Funktionalität, sehr fokussiert zu gestalten. Das
heißt für Kunden, dass große, allumfassende Lösungen nicht unbedingt nötig sind und dass sie
sich aussuchen können, welche Projekte sie dediziert angehen.
Der Kostenfaktor für die Umsetzung einer Lösung ist ebenfalls erheblich reduziert.
6.3 Ausblick
Der Praxispilot zielt darauf ab, ein effektives Planungswerkzeug als intelligente Lösung auf der Grund-
lage von Cloud Computing zu entwickeln. Die Lösung demonstriert einen gezielten Einsatz bewährter
mathematischer Instrumente als Element der Entscheidungsunterstützung in der Digitalen Fabrik. Die
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 20
Produktionsplanung für Produktionslinien“digitalen Werkzeuge entlasten den Werksplaner und -controller von komplexen und zeitaufwändigen
Aufgaben und ermöglichen es ihm, die mathematisch optimierte Planung für die Produktionslinien
quantitativ zu bestimmen.
Der Praxispilot greift nicht nur technische, sondern auch aktuell innovative Themen wie Arbeitsumge-
bungen und moderne Arbeitsgestaltung im Kontext von Digitalisierung und Industrie 4.0 auf und zeigt
Herausforderungen, Handlungsfelder und Chancen der digitalen Transformation in der strategischen
und operativen Produktionsplanung auf.
Auf der Basis dieser Zusammenarbeit konnten beide Unternehmen eine Reihe von Zielen erreichen
und langfristige Synergien schaffen. Die positiven Ergebnisse im Pilotprojekt wirkten als Katalysator für
neue gemeinsame Projekte und Ideen in der Zukunft.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 21
Produktionsplanung für Produktionslinien“7 CMBW-Projektdarstellung
Im Gemeinschaftsprojekt Cloud Mall Baden-Württemberg (Cloud Mall BW) werden Potenziale und
Möglichkeiten von Cloud Computing für den Mittelstand in Baden-Württemberg identifiziert und aus-
geschöpft. Kleinen und mittleren Cloud-Serviceanbietern und -anwendern wird ein Rahmen geboten,
um untereinander Kooperationen zu schließen, das eigene Netzwerk zu stärken und dadurch aktiv
Wettbewerbsvorteile auszubauen. Kooperative Ideen kleiner und mittlerer Cloud-Service oder Cloud-
Plattformanbieter werden gezielt in Praxispiloten vorangetrieben und personell und fachlich vom
Cloud Mall BW-Projektteam unterstützt.
Das Gemeinschaftsprojekt wird vom Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Wohnungsbau Baden-
Württemberg gefördert. Beteiligt sind das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation
(IAO), das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), sowie das Institut für
Enterprise Systems an der Universität Mannheim (InES) und bwcon research GmbH (bwcon). Unter-
auftragnehmer des Projekts sind Trusted Cloud und das Institut für Arbeitswissenschaften und Tech-
nologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart. In der Projektzeit ist die Durchführung von bis zu
vierzig Praxispiloten geplant.
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 22
Produktionsplanung für Produktionslinien“8 Kontakt
Gerne können die Vertreter der Praxispilotpartner bei Fragen und Anmerkungen zum Praxispilot oder
zu Inhalten direkt angesprochen werden:
Q-nnect AG
Mauritius Bianchi
mailto:mauritius.bianchi@q-nnect.com
Tsunuun Consulting GmbH
Tomás Cámara
mailto:mtomas.camara@tsunuun.de
CMBW - Projektleiter des Praxispiloten
CMBW Partner
Olga Meyer
olga.meyer@ipa.fraunhofer.de
Weitere Information zum Thema Praxispiloten finden Sie unter der Projektwebsite:
https://cloud-mall-bw.de/
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 23
Produktionsplanung für Produktionslinien“9 Anhang
Abbildung 8: Grafischer Report – Line A / Periode 1 und 2
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 24
Produktionsplanung für Produktionslinien“Abbildung 9: Grafischer Report – Line A / Periode 3 bis 5
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 25
Produktionsplanung für Produktionslinien“Abbildung 10: Grafischer Report – Line A / Periode 6 und Global Target Inventory and Demand
Cloud Mall BW – Transferdokumentation „O-PP4PL: Cloud-basierte Optimierung der 26
Produktionsplanung für Produktionslinien“Sie können auch lesen
