Nachhaltige Optimierung der Produktionsplanung in der Automobilzulieferkette durch digitalen Kanban

Johanna Lang, Andreas Dörner and Stephanie Abels-Schlosser

No 96, Weidener Diskussionspapiere from University of Applied Sciences Amberg-Weiden (OTH)

Abstract: Der Prozess der Produktionsplanung und -steuerung in modernen Produktionsnetzwerken wird immer komplexer. Zwei signifikante Megatrends, Globalisierung und Mass Customisation, beeinflussen diese Entwicklung in der Automobilzulieferindustrie in besonderer Weise. Diese Entwicklung ist unter anderem auf die internationale Verteilung der Produktionsstätten und das heterogene Produktportfolio zurückzuführen. Dennoch existieren diverse Methoden und Grundsätze, die dazu beitragen, diese Herausforderungen zu meistern und die Produktionsplanung durch Agilität und Digitalisierung zu optimieren. Die Implementierung einer digitalen, automatisierten Kanban-Lösung veranschaulicht dies in einem spezifischen Prozess bei einem Automobilzulieferer. Zur Verdeutlichung der Auswirkungen wird in der Analysephase zunächst der bestehende Prozess und seine Grenzen anhand einer Wertstromanalyse dargestellt, welche die herkömmliche Kanban-Steuerung abbildet. Im Ergebnisteil wird schließlich der zukünftige, optimierte Wertstrom dargestellt, der durch die Integration einer digitalen, automatisierten Kanban-Lösung erreicht wurde. Es konnte festgestellt werden, dass diese Kanban-Implementierung die mit den Planungsprozessen verbundenen Kosten erheblich reduzieren kann. In dem in diesem Beitrag untersuchten Beispiel werden die Gesamtkosten für diesen Kanban-Prozess um über 50 % gesenkt. Darüber hinaus werden Ineffizienzen innerhalb des Prozesses detektiert und eliminiert. Die Ergebnisse werden hinsichtlich monetärer und prozesstechnischer Kriterien bewertet.

Keywords: Automobilzulieferindustrie; Digitalisierung; Kanban; Logistik; Produktionsplanung; SCM (Supply Chain Management) (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C61 L23 M11 O33 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
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