Case Study · Lichtenheldt GmbH
Der teuerste Planungskonflikt ist der, den erst das Band findet.
Bei Lichtenheldt prüft ein Planungsassistent jede Auftragsliste und meldet Konflikte vor Produktionsbeginn, mit Begründung und Vorschlag. Das ERP bleibt das führende System.
Projektdetails
- Branche
- Pharma, Medizinprodukte, Kosmetik
- Leistungen
- Datenanalyse, ca. 2 MonateProof of Concept, ca. 6 MonateRollout und Stabilisierung, ca. 3 MonateWeiterentwicklung über Feedback
- Zeitraum
- Rund 11 Monate bis zum Produktivbetrieb, in 3 Phasen
- Ergebnis
- Konflikte erscheinen vor Produktionsbeginn, mit Begründung und VorschlagDas ERP bleibt führend
Lichtenheldt entwickelt und produziert Arzneimittel, Medizinprodukte und Kosmetika. Die Planung von Bulk- und Fertigproduktion hing an der Erfahrung weniger Menschen. Mit Auftragsplanung und IT haben wir die Regeln aus den ERP-Daten erarbeitet: Kapazitäten, Personal, Rüst- und Reinigungszeiten. Der Assistent prüft jede Liste dagegen, bevor die Linie steht.
Ihre Rechnung
Was kostet ein spät erkannter Konflikt bei Ihnen?
Drei Werte aus Ihrem Betrieb, eine Zahl pro Jahr. Eine Modellrechnung mit Ihren Annahmen, kein Ergebnis von Lichtenheldt.
Vorbelegt mit 4.500 €/h, einem Branchenwert für Stillstand je Linie.
Modellrechnung · Ihre Annahmen × Branchenwert · keine Messung bei Lichtenheldt
Kosten pro Jahr · Modellrechnung
~216.000 €für Stillstand durch Konflikte, die erst am Band auffallen.
−50 % spät erkannte Planungskonflikte, typischer Effekt aus Projekten. Keine Zusage und kein Ergebnis von Lichtenheldt.
01 · Die Herausforderung
Planungsengpässe durch Abhängigkeit von Expertise.
Lichtenheldt koordiniert komplexe Produktionsabläufe mit hohen internen Abhängigkeiten. Zuletzt war die Produktionsplanung fast vollständig auf die Expertise einzelner Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter angewiesen. Genau hier lag der größte Hebel: eine KI-gestützte Produktions- und Netzplanung.
- 01Hoher Koordinationsaufwand über Produktion, Logistik und Einkauf hinweg.
- 02Planungswissen bei Einzelpersonen, dazu Fachkräftemangel in der Branche.
- 03Bedarf an effizienterer Netz- und Ablaufsteuerung, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Zum Ausprobieren
Dieselbe Auftragsliste, zwei Planungen.
Links die manuelle Planung, bei der ein Konflikt erst am Band auffällt. Rechts der Assistent, der ihn vor Produktionsbeginn meldet.
Simulation · Bulk und Abfüllung
Wo taucht der Konflikt auf?
Schematische Darstellung des Prinzips, keine Betriebsdaten von Lichtenheldt.
02 · Die Lösung
Automatisierte Produktionsplanung auf Basis von KI.
Ein System, das die Planung von Produktion und Abfüllung der Bulkwaren deutlich erleichtert. Dafür kommen Generative KI und klassische Algorithmen aus dem Operations Research zusammen. Aus den gesammelten Daten trifft es Vorhersagen zur Produktion und zur Auslastung des Betriebs.
Das bestehende Tool zur Steuerung der Produktion wird um ein KI-System erweitert. Das ERP bleibt das führende System.
Der Assistent prüft Auftragslisten gegen die realen Constraints, bevor produziert wird, und sagt Auslastung und Bedarfe voraus.
Eingesetzte Technologie
- Datenbasis
- ERP GUS-OS (MS SQL)
- Analyse und Modellierung
- Python, Jupyter, scikit-learn
- Planungsassistent
- Eigene Engine zur Constraint-Validierung mit REST-API
- Betrieb
- Kubernetes, Helm, ArgoCD (GitOps)
- Monitoring und Feedback
- Grafana, Loki, MongoDB
03 · Unser Vorgehen
Vom Datenabzug zum Produktivbetrieb in rund 11 Monaten.
Datenanalyse ca. 2 Monate, Proof of Concept ca. 6 Monate, Rollout und Stabilisierung ca. 3 Monate. Seitdem laufende Weiterentwicklung über Feedback-Schleifen.
Auftakt · Gespräche
Verstehen.
In Gesprächen mit der Geschäftsführung haben wir die Engpässe in der Planung aufgenommen. Der größte Hebel: die manuelle Planung der Bulk- und Fertigproduktion, bei der Konflikte oft erst auffallen, wenn die Linie schon steht.
Phase 1 · ca. 2 Monate
Datenanalyse.
Auf Basis eines vollständigen Abzugs der ERP-Datenbank haben wir Muster und Abhängigkeiten analysiert: Kapazitäten, Personal, Rüst- und Reinigungszeiten. Mit Auftragsplanung und IT haben wir die Constraints erarbeitet.
Phase 2 · ca. 6 Monate
Proof of Concept.
Ein Planungsassistent, der Auftragslisten automatisch gegen die realen Constraints prüft und Konflikte vor Produktionsbeginn meldet.
Phase 3 · ca. 3 Monate
Rollout und Stabilisierung.
Überführung in den Produktivbetrieb: Anbindung ans ERP, Deployment auf Kubernetes, Monitoring und Tests.
Laufend · Feedback-Schleifen
Weiterentwicklung.
Die Planerinnen und Planer bewerten die Meldungen direkt im System. Dieses Feedback fließt laufend in die Regeln ein.
04 · Die Ergebnisse
Effizienz und Skalierbarkeit in der Produktion.
Planungswissen ist digitalisiert und nachhaltig abrufbar. Die Algorithmen entstanden im engen Austausch mit den Fachexpertinnen und Fachexperten.
Produktionsabläufe und Maschinennutzung werden vorausschauend geplant. Konflikte werden gemeldet, bevor sie in der Produktion auftreten.
Abhängigkeiten zu Logistik und Einkauf sind im Modell abgebildet und werden bei jeder Prüfung mitgerechnet.
Weniger manuelle Plausibilisierung, weniger ungeplante Umplanung. Die Regeln lernen aus dem Feedback der Planung weiter.
- Konflikte vor Produktionsbeginn
- ERP bleibt das führende System
- Regeln aus dem Wissen der Planung
Messwerte aus dem Produktivbetrieb veröffentlichen wir nur mit Freigabe des Kunden.
Stimme
Das sagt die Geschäftsführung.
„Wir optimieren gemeinsam mit skillbyte die Planung unserer Produktionsprozesse durch den gezielten Einsatz von KI. Das skillbyte-Team ist für die Entwicklung einer entsprechenden Lösung in den direkten Austausch mit unseren Fachabteilungen gegangen und hat das Wissen unserer Expertinnen und Experten als Ausgangspunkt herangezogen, statt auf Standard-Tools zurückzugreifen. Das zeigt sich definitiv auch in den Ergebnissen: Unsere individuellen Herausforderungen werden passgenau adressiert, um im Arbeitsalltag merkbar zu entlasten und eine effiziente Produktion zu gewährleisten.“
Andrea Schulz-AyeckeGeschäftsführerin, Lichtenheldt GmbH
Case Study als PDF
Die vollständige Case Study zum Weiterleiten.
Herausforderung, Vorgehen, Technologie und Ergebnisse auf vier Seiten, formatiert für Geschäftsführung und Produktionsleitung.
- Alle Phasen mit Dauer und Inhalt
- Der Technologie-Stack von ERP bis Monitoring
- Das Zitat der Geschäftsführung im Wortlaut
Ihr PDF ist bereit.
Die Case Study liegt zusätzlich in Ihrem Postfach, zum Weiterleiten an Kolleginnen und Kollegen.
Case Study öffnen (PDF)Teilen
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