Hoe staat het met de functionaliteit van jouw tools om de productie snel, nauwkeurig en zo optimaal mogelijk te plannen? Traditionele Excel-spreadsheets worden daarom steeds vaker vervangen door geavanceerdere tools die beter zijn uitgerust om de complexiteit productieomgevingen optimaal te beheren. Eén van die tools is Advanced Planning & Scheduling (APS). In deze blog verkennen we wat APS is en gaan we in op de voordelen ervan. Daarnaast besteden we aandacht aan de wijze waarop kunstmatige intelligentie (AI) een revolutionaire rol speelt in de ontwikkeling van APS.

Wat is Advanced Planning & Scheduling (APS)?

Advanced Planning and Scheduling (APS) omvat een productiebeheerproces waarbij grondstoffen, personeel en productiemiddelen optimaal worden afgestemd op de benodigde productie. Productie-scheduling is van nature complex vanwege het enorme aantal mogelijke oplossingen. APS-software is vooral geschikt voor omgevingen waar eenvoudige planningsmethoden tekortschieten of afhankelijk zijn van individuele personen.

Traditionele planning- en scheduling-systemen behandelen materiaal- en capaciteitsplanning vaak als afzonderlijke en sequentiële processen. Hoewel deze methode eenvoudig en wijdverbreid is, houdt het onvoldoende rekening met de onderlinge afhankelijkheden tussen onder meer de benodigde materialen en de randvoorwaarden van de productieomgeving. Dit maakt het lastig om plannen aan te passen bij veranderingen in de vraag, vaak met onrealistische en onuitvoerbare schema’s tot gevolg. Ondanks pogingen om geavanceerdere systemen of maatwerk te implementeren, zijn deze niet altijd even succesvol gebleken.

In tegenstelling tot traditionele systemen plant een APS oplossing materialen, machines en personeel tegelijkertijd. Hierbij worden de prioriteiten van de vraag ook nauwkeurig in acht genomen. Die vraag kan bijvoorbeeld bestaan uit lopende orders, maar ook de verwachte vraag gebaseerd op demand planning.

APS-software wordt doorgaans ingezet in situaties waar een of meer van de volgende condities van toepassing zijn:

• Make-to-order productieomgevingen in plaats van build-to-stock.
• Kapitaalintensieve productieomgevingen waar het optimaal benutten van beschikbare capaciteit cruciaal is.
• Productieomgevingen met een grote productmix, waarbij producten concurreren om schaarse materialen en capaciteit.
• Productieomgevingen met veel componenten of productiestappen.
• Productieomgevingen waar frequente aanpassingen in de planning nodig zijn.

APS is een geïntegreerde oplossing die bedrijven helpt bij het optimaliseren van productie- en supply chain processen. Het combineert verschillende plannings- en schedulingsfuncties om de productie, bemensing en materiaalbehoeften te coördineren op een manier die maximale efficiëntie en klanttevredenheid waarborgt. APS-systemen zijn ontworpen om de complexiteit van productieomgevingen te beheersen door het bieden van real-time inzicht in capaciteiten, beperkingen en mogelijkheden.

Voordelen bij een overstap van Excel naar APS

Vaak worden bij middelgrote productiebedrijven gebruik gemaakt van Excel voor het maken van de dagdagelijkse productieplanning. En hoewel Excel toegankelijk is en veel flexibiliteit heeft gebracht lopen planners steeds vaker tegen beperkingen aan. In die gevallen komt logischerwijs een APS oplossing in het vizier.

Een overstap van Excel naar APS biedt doorgaans namelijk de volgende voordelen:

• Verbeterde efficiëntie en optimalisatie: APS-systemen maken gebruik van geavanceerde algoritmen en AI om complexe productieplanningen te optimaliseren. Ze houden rekening met meerdere factoren, zoals grondstoffen, machinecapaciteit, personeelsbezetting en levertijden. Dit zorgt ervoor dat bedrijven efficiënter kunnen werken, kosten kunnen verlagen, doorlooptijden verkorten en verspilling zoveel mogelijk beperken.
• Realtime inzicht, integratie en flexibiliteit: APS-systemen zijn vaak geïntegreerd met ERP- en andere IT-systemen, wat realtime data-inzichten biedt. Hierdoor kunnen bedrijven sneller reageren op veranderende omstandigheden, zoals vraagfluctuaties of verstoringen in de toeleveringsketen. Dit verhoogt de flexibiliteit en wendbaarheid in de productieplanning.
• Betere capaciteits- en vraagplanning: Wanneer APS-systemen vraagvoorspelling ondersteunen houden ze rekening met zowel de beschikbare productiecapaciteit als de vraag vanuit de markt. Dit maakt het mogelijk om nauwkeurig te plannen, over- of ondercapaciteit te voorkomen en de juiste hoeveelheden te produceren om aan de vraag te voldoen. Hierdoor kunnen voorraden beter beheerd worden en wordt kapitaal vastleggen in overtollige voorraad vermeden.
• Simulatie en scenario-analyse: APS-systemen stellen bedrijven in staat om verschillende planningsscenario’s te simuleren. Zo kunnen planners zien hoe verschillende factoren (zoals vraagpieken, machine-uitval of leveringsproblemen) invloed hebben op de productie. Dit helpt bij het maken van weloverwogen beslissingen en risicobeheer, omdat bedrijven verschillende strategieën kunnen testen voordat ze worden geïmplementeerd.

Kortom, APS-systemen zorgen voor geautomatiseerde, efficiënte planning, realtime aanpassingen, betere capaciteit- en vraagbeheer, en diepgaande analyses voor een optimaal productieproces.

De Rol van Kunstmatige Intelligentie in APS

Kunstmatige intelligentie (AI) is een game-changer in de wereld van APS. Traditionele planningssystemen zijn vaak afhankelijk van historische data en vastgestelde regels om beslissingen te nemen. AI, daarentegen, brengt een nieuwe dimensie aan planning door te leren van zowel historische als real-time data en voorspellingen te doen die rekening houden met een breed scala aan variabelen.

1. Optimalisatie van beslissingen: AI-algoritmen kunnen duizenden planningsscenario’s simuleren en de meest optimale oplossing kiezen, rekening houdend met verschillende beperkingen zoals kosten, levertijden, en productiecapaciteit. Dit leidt tot meer verfijnde en efficiënte planningen dan met traditionele methoden mogelijk is.
2. Automatisering en zelflerende systemen: AI-gebaseerde APS-systemen kunnen zelfstandig leren van hun omgeving en zichzelf verbeteren. Dit betekent dat ze na verloop van tijd steeds efficiënter worden, zonder dat er constant handmatige aanpassingen nodig zijn. Deze zelflerende systemen kunnen afwijkingen in de planning detecteren en automatisch correcties voorstellen, wat de kans op menselijke fouten aanzienlijk vermindert.
3. Voorspellende analyse: Gerelateerd aan APS is demand planning. Daarbij wordt AI ingezet om via voorspellende analyses toekomstige vraagpatronen te identificeren. Productieplannen kunnen op basis daarvan worden aangepast. Dit vermindert het risico van tekorten of overproductie en zorgt ervoor dat bedrijven sneller kunnen reageren op marktveranderingen.

Conclusie

Advanced Planning & Scheduling (APS) is niet alleen een tool, maar een essentieel element in modern productiebeheer. Het biedt grote voordelen ten opzichte van traditionele methoden door bedrijven in staat te stellen hun productie- en supply chain-processen te optimaliseren. Met de integratie van AI verandert APS in een krachtig hulpmiddel dat bedrijven helpt om niet alleen te reageren op veranderingen, maar ook proactief te plannen en te optimaliseren voor toekomstige uitdagingen. Het resultaat is een slimmere, efficiëntere en meer responsieve productieomgeving. Klaar voor de toekomst!