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Abbildung des realen Betriebsverlaufs
Das Data Warehouse sammelt die Historie der Übergänge über die gesamte Prozesskette.
- Bestellungen
- Rezepturen
- Einkauf
- Lager
- Produktion
- Verpackung
- Logistik
INVO Digital Twin
Prüfen Sie eine Entscheidung am digitalen Modell des Betriebs,bevor Sie sie umsetzen.
Digital Twin verbindet Betriebsdaten, Prognosemodelle und Produktionsrestriktionen, um zu bestimmen, wie sich eine erwogene Entscheidung auf den Verlauf des gesamten Betriebs auswirkt.
Szenarioanalyse
- Bedarf +20%
- Eine Produktionslinie fällt aus
- Lieferung 24 h verspätet
- Bedarf+20%
- Rohstoffe+14,2 t
- LagerHähnchen-Fehlmenge: 420 kg
- ProduktionKapazität Linie 3 überschritten
- Besetzung+7 Operatoren
- Verpackung+1 h 15 min
- Lieferung3 Routen gefährdet
Einsatzbereich
Entscheidungsfragen,die Digital Twin beantwortet.
- 01
Kann der Betrieb die Produktion um 20% steigern?
- 02
Welche Folgen hat der Ausfall einer Produktionslinie?
- 03
Wie wirkt sich eine Rezepturänderung auf die Produktionskosten aus?
- 04
Erfordert die Planausführung eine zusätzliche Schicht?
- 05
Wie wirkt sich eine verspätete Lieferung auf den Produktionsplan aus?
- 06
Welche Planvariante minimiert Überstunden?
Simulation → Vergleich → Entscheidung
Drei Schritte von der Entscheidungsfragezur gewählten Variante.
- 01
Simulation
Viele Szenarien berechnen, ohne die laufende Produktion anzutasten.
- 02
Vergleich
Kosten, Durchlaufzeit, Kapazitätsauslastung, Verluste und Risikoniveau.
- 03
Entscheidung
Die Variante mit dem besten prognostizierten Ergebnis wählen.
Vom ERP zum autonomen Betrieb
Fünf Stufen deroperativen Reife.
- 11
Digitalisierung
INVO ERP
Daten erfassen und Prozesse steuern.
- 22
Verstehen
Operational Intelligence
Ein stimmiges Bild des gesamten Betriebsverlaufs.
- 33
Prognostizieren
INVO Intelligence
Prognosen für Bedarf, Produktion, Einkauf und Risiken.
- 4
Sie sind hier
4Simulieren
Sie sind hierINVO Digital Twin
Die Folgen einer Entscheidung bewerten, bevor sie fällt.
- 55
Optimieren
AI Planner
Die Variante mit dem besten prognostizierten Ergebnis empfehlen.
Wie es funktioniert
Wie das digitale Modelldes Betriebs entsteht.
Digital Twin ist kein einzelnes Modell - es ist die Verbindung mehrerer Schichten.
Der erste Schritt ist die Abbildung des realen Betriebsverlaufs, der zweite das Trainieren von Modellen für seine einzelnen Abschnitte.
- Daten
- Das Modell lernt die Zusammenhänge
- Prognose
- Entscheidung
- Finanzergebnis
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Dedizierte Modelle für einzelne Bereiche
Statt eines universellen Modells kommt ein Satz spezialisierter Modelle zum Einsatz:
- Demand Model → Prognose des Bestellvolumens
- Production Duration Model → Prognose der Fertigstellungszeit
- Consumption Model → Prognose des tatsächlichen Verbrauchs
- Waste Model → Prognose des Verlustniveaus
- Supplier Model → Prognose des tatsächlichen Liefertermins
- Capacity Model → Ort des Engpasses
Jedes Modell wird für seine konkrete Prognoseaufgabe trainiert und validiert.
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Prognosemodelle verbunden mit Optimierung
Digital Twin besteht aus vier zusammenwirkenden Schichten:
Machine Learning
Prognose des wahrscheinlichen Verlaufs
Optimierung
Wahl der optimalen Variante unter den Restriktionen
Simulation
Bewertung der Folgen einzelner Szenarien
ERP-Daten
Der reale Betriebszustand als Einstiegspunkt
Die Technologie dahinter
Die Prognoseschicht (Gradient Boosting, Zeitreihenmodelle) speist einen Optimierungs-Solver und eine Szenario-Simulations-Engine, die auf den betrieblichen Restriktionen des Werks läuft.
Die Modellarchitektur ist kein fester Produktbestandteil - die Wahl hängt von den Eigenschaften des Kundendatensatzes ab.
Pipeline
- erfassen
- validieren
- trainieren
- Backtest
- Modelle vergleichen
- ausrollen
- Drift überwachen
Ein geänderter Eingabewert
Ändern Sie einen einzigen Eingabewert.Sehen Sie die Folgen entlang der Kette.
Bedarf +20% - Digital Twin bestimmt die Folgen über die gesamte Prozesskette und berechnet dann alternative Wege der Planausführung.
- Bedarf24 000 → 28 800
- Material+4,8 t
- Lager420 kg Hähnchen fehlen
- EinkaufNotfallbestellung erforderlich
- ProduktionLinie 3 → 112% der Kapazität
- Besetzung+7 Operatoren
- Verpackung+1 h 15 min
- Lieferung3 Routen gefährdet
Alternative Varianten
Variante A
+7 Mitarbeitende
+8 200 PLN
- Termintreue
- 99%
Variante B
eine zusätzliche Schicht
+14 500 PLN
- Termintreue
- 100%
Variante C
EmpfohlenUmplanung + Linie 2
+2 900 PLN
- Termintreue
- 98%
Das ist eine entscheidungsunterstützende Schicht, kein weiteres Reporting-Dashboard.
Quellen des finanziellen Effekts
Der Effekt entsteht in mehreren Bereichen zugleich,er lässt sich nicht auf eine Kennzahl reduzieren.
Verluste ↓
Weniger Überproduktion und Materialverlust
Lager ↓
Weniger gebundenes Umlaufkapital
Überstunden ↓
Genauere Personalplanung
Leistung ↑
Mehr Volumen aus vorhandener Infrastruktur
Notfalleinkäufe ↓
Weniger Noteinkäufe
Stillstand ↓
Höhere Auslastung verfügbarer Kapazität
ROI-Rechner
Schätzen Sie das Potenzial anhand eigener Parameter.
Der Digital-Twin-Effekt speist sich aus mehreren Quellen zugleich - der Rechner betrachtet eine davon.
Wert der Verluste: 1.500.000 PLN
Einsparpotenzial
300.000 PLN
/ Jahr
≈ 25.000 PLN pro Monat
Eine indikative Simulation möglicher Einsparungen - die Werte sind kein garantiertes Ergebnis.
Bewerten Sie die Folgen,bevor Sie entscheiden.
Sehen Sie, wie Digital Twin die Wirkung von Änderungen bei Bedarf, Kapazität und Lieferbedingungen auf den gesamten Betrieb bestimmt.