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Ausgangslage und Motivation im Fabrikplanungsprozess

Die Entwicklung eines ganzheitlichen Fabriklayouts erfordert besonders in der kreativen Grobplanung mit der Erstellung eines Blocklayouts die interdisziplinäre Zusammenarbeit verschiedener Spezialisten aus Produktionsprozessen, Logistik, Lean Management, Instandhaltung, Automatisierung. Das Planungsteam greift klassischerweise dort auf eine Vielzahl von Tools (CAD, BIM, Simulationen oder algorithmische Optimierungs-Tools) zurück. Für die Bedienung dieser Software werden wiederum Spezialisten benötigt.

Da diese nur für eine gewisse Zeit im Projekt arbeiten, der Projekterfolg aber direkt an ihrer Leistung hängt, müssen sie die Projektziele, Rahmenbedingungen und Potenziale explizit kennen, verstehen und integrieren können.

Dieser Prozess ist deshalb langwierig, muss aber zwingend durchlaufen werden. Fabrikplaner müssen die Erstellungsdauer abwarten und danach die entwickelten Varianten bewerten und zu einer Layout-Entscheidung gelangen. Das erfordert ein Gegenprüfen an Projektzielen und Rahmenbedingungen.

Durch die Integration von Sprachmodellen und KI-Assistenten in Standard-Büroanwendungen lässt sich diese Iterationsschleife signifikant verkürzen und der Planungsprozess agiler gestalten.

Methodische Grundlagen für den KI-Einsatz in Excel

Um von einer KI valide Layoutvorschläge zu erhalten, brauchen KI-Systeme für ihre Arbeit eine definierte Aufgabenbeschreibung und Hintergrundwissen – eine Beschreibung des sozio-technischen Produktionssystems.

• Quantitativer Materialfluss: Von-Nach Tabellen, Wertstromanalysen
• Qualitative Beziehungen: Activity Relationship Analysis
• Projektziele: z. B. minimale Transportwege, minimaler Flächenbedarf
• Rahmenbedingungen: z. B. vorhandene Flächen, Hallen, Erweiterungsflächen, No-Go Areas
• Layout-Objekte: z. B. Arbeitsplätze, Maschinen, Lager, Büros

Für die Layoutplanung reichen diese alleine nicht aus. Sie müssen mit den Anforderungen der Produktionsprozesse und den technischen Randbedingungen ergänzt werden.

• Spezielles Produktions-Knowhow
• Nähe von Arbeitsplätzen zu Medienzentralen, Toren
• Verkehrswege
• Produktions-Potenziale: Kürzeste Transportwege, Automatisierungsmöglichkeiten, Robotik-Einsatz, Mehrmaschinenbedienungsmöglichkeiten

Warum Excel und der Excel Copilot?

Während eine direkte KI-Steuerung im CAD-System oft nicht vorhanden oder aufwändig und unflexibel ist, bietet Microsoft Excel einen entscheidenden Vorteil: Es ist im Planungsteam universell bekannt, intuitiv bedienbar und über VBA oder Add-Ins leicht erweiterbar.

Mit dem Excel Add-In AR Charts+Diagrams lassen sich Layout-Objekte samt ihrer geometrischen Abmessungen, Materialflüsse und qualitativen Beziehungen direkt auf Tabellenblättern als skalierbare Shapes visualisieren.

Der integrierte Excel Copilot kann direkt auf diese Datenstruktur zugreifen, ohne dass ein zeitraubender Datenexport oder Dateiupload erforderlich ist.

Wenn davon ausgegangen wird, dass die KI entwickelte Lösung noch nicht final ist und weiter optimiert wird, ist eine unkomplizierte Lösung anzustreben. Der Fabrikplaner oder das Planungsteam ohne Spezialisten sollte selbst in der Lage sein mit dem KI-Ergebnis weiterzuarbeiten.

Das Tool kann aus einer Liste von Layout-Objekten, die mit deren Abmessungen gepflegt wurden, einfache Blocklayouts als Visualisierung erstellen und als Grundlage für Anordnungsoptimierungen verwenden. Im späteren Prozess können Feinplaner das entwickelte Blocklayout als Basis für ihre CAD Planung nutzen.

Die Wertstrom-/Materialflussbeziehungen zwischen den Arbeitsplätzen bindet der Add-In direkt als Von-Nach Tabelle ein.

Optimierung mit Excel Copilot

Die Basis der Layout-Objekte sind bei AR Charts+Diagrams Excel Formen. Bei der Wahl der richtigen KI gibt es grundsätzlich alle Möglichkeiten, da alle mit Excel-Dokumenten umgehen können.

Für den Planer oder das Planungsteam direkt in einem Workshop ist die in Excel integrierte KI Excel Copilot am komfortabelsten.

Copilot ist per Klick in Excel verfügbar, braucht keinen Upload von Files und keinen Download von Ergebnissen. Mit den Excel Formen aus AR Charts+Diagrams kann Copilot direkt arbeiten und Optimierungen generieren.

Technische Randbedingungen

Nach welchen Randbedingungen Copilot das Layout optimiert, ist der entscheidende Punkt bei diesem Planungsvorgehen.

Planungsteams müssen die Randbedingungen als Text formulieren und Copilot im Prompt übergeben. Hier liegt auch ein entscheidender Vorteil gegenüber vielen herkömmlichen Planungen, wo diese Informationen oft nur mündlichen vorliegen und später im Review eines Layouts nicht wieder gegen geprüft werden können.

Umfang und Detaillierungstiefe der Randbedingungen definieren für die KI die Optimierungsmethode. Es bleibt die Frage in welcher Form diese einer KI bereitgestellt werden kann.

Eine Möglichkeit für die Integration des Wertstroms bzw. Materialflusses zwischen Layout-Objekten (i. d. R. Arbeitsplätzen) kann wie im letzten Kapitel dargestellt über AR Charts+Diagrams bereitgestellt werden.

Für technische Randbedingungen reicht der Wertstrom nicht aus. Viele andere Bedingungen definieren ebenfalls Anordnungsvorgaben für das Layout. Das Spektrum ist sehr vielfältig und nicht begrenzt. Es reicht von notwendiger Nähe zu Medienvorsorgungsanlagen (Strom, Druckluft, Industriegase, Kühlschmierstoffanschlüssen), Position an Außenwänden (für Absauganlagen), Fixpositionen für Monumente (später nicht mehr umziehbare Anlagen) oder Nachbarpositionen für eine Automatisierung oder Mehrmaschinenbedienung.

Um diese Beziehungen systematisch zu erfassen, entwickelte Richard Muther seiner Arbeit an der Systematischen Layoutplanung den Activity Relationship Chart (ARC). Ein ARC speichert die Informationen zu den verschiedenen Beziehungen zwischen allen Layout-Objekten zueinander in einer Matrix.

Der AR Charts+Diagrams kann auch diese Beziehungen zwischen den Layout-Objekten visualisieren.

Damit ist eine einfache und einheitliche Basis für eine KI Optimierung möglich.

Allgemeiner Aufbau eines Copilot Prompts

Für den Aufbau eines Prompts für diese Optimierungsaufgabe gibt es unzählige Möglichkeiten. Ich empfehle einen Aufbau in mehreren Schritten, so dass eine KI eine strukturierte Aufgabe erhält und alle Teammitglieder die Vorgehensweise gut nachvollziehen können.

• Rolle und Ziele
• Datenmodell der Planungsgrundlagen
• Interpretation der Beziehungstypen (Gewichtung Wertstrom, Beziehungen)
• Optimierungsregeln und Rahmenbedingungen (max. Fläche, Transportwege)
• Gewünschtes Ergebnis

Rolle und Ziele

Die Definition der Rolle sollte für die KI das grundsätzliche Verhalten definieren.

Du bist ein erfahrener Fabrikplaner mit fundierten Kenntnissen in:
Fabrik- und Layoutplanung

- Lean Production
- Materialflussplanung
- Wertstromanalyse
- Systematic Layout Planning (SLP)
- Activity Relationship Charts (ARC)
- Activity Relationship Diagrams (ARD)
- Materialflussoptimierung
- Automatisierung und Robotik
- Mensch-Maschine-Interaktion
- sozio-technischen Produktionssystemen
- heuristischen Layoutoptimierungsverfahren

Das Ziel der Layoutplanung und der Optimierungsaufgabe richtet sich nach den Vorgaben des Projekts. In einem Beispiel könnte es so lauten.
Das Ziel ist nicht ausschließlich die Minimierung des Wertstrom bzw. Materialflusses.
Die Anordnung soll das gesamte sozio-technische Produktionssystem berücksichtigen und insbesondere die Beziehungen zwischen:
- Mensch
- Maschine
- Roboter
- Material
- Information
- Qualität
- Logistik
- Instandhaltung
- Versorgung
- Störungsmanagement
optimieren.

Eine hohe Beziehung zwischen zwei Layout-Objekten bedeutet grundsätzlich, dass diese Layout-Objekte räumlich möglichst nahe beieinander angeordnet werden sollten.
Eine geringe oder unerwünschte Beziehung soll dagegen nicht zu einer unnötigen räumlichen Nähe führen.

Datenmodell der Planungsgrundlagen

Das Datenmodell basiert in diesem Fall auf den Strukturen des Excel Add-Ins AR Charts+Diagrams mit dem die Planung als Ergebnis visualisiert wird. Grundlage sind Layout-Objekte und deren Beziehungen untereinander. In AR Charts+Diagrams sind die Layout-Objekte über (Materialfluss- bzw. Wertstrom-)Pfeile und (Activity Relationship Beziehungs-)Linien miteinander verbunden. Diese Verbindungen muss die KI für die Anordnung berücksichtigen.

Eine Definition dafür kann wie nachfolgend beschrieben ausgeführt sein:

Auf dem Tabellenblatt befindet sich das Shape mit dem Namen „DiagramLengthScale“. Es bildet den Maßstab für alle weiteren Shapes. Es enthält als Text die reale Länge, z. B. 10 Meter. Die Shape.Width Eigenschaft definiert die dazu maßstäbliche Länge auf dem Tabellenblatt.

Alle Layout-Objekte sind als Shapes dargestellt. Der Name beginnt mit „D--", danach folgt die Bezeichnung des Layout-Objekts.

Materialfluss-Beziehungen zwischen den Layout-Objekten werden durch Pfeile zwischen den Layout-Objekten definiert. Die Pfeilrichtung zeigt den Fluss an. Die Pfeildicke definiert die Materialfussintensität. Im Alternativtext des Shapes steht zusätzlich das Start-Layout-Objekt und Ziel-Layout-Objekt getrennt durch à. Danach steht die Materialflusskennzahl. Diese Kennzahl wurde in die Pfeildicke umgerechnet.

Activity Relationship Beziehungen werden durch Linien zwischen den Layout-Objekten definiert. Im Alternativtext stehen die verbundenen Layout-Objekte und die Wichtigkeit der Nähebeziehung durch den ARC Code. Danach folgen Gründe für eine nahe Positionierung.

Hallen sind durch den Shape-Namen beginnend mit „H--" definiert. Innerhalb ihrer Fläche müssen alle Layout-Objekte angeordnet werden.

Verkehrswege sind durch den Shape-Namen beginnend mit „S--" definiert.

Interpretation der Beziehungstypen

Für das Ergebnis der Layoutanordnung durch die KI ist es entscheidend, welche Gewichtung die verschiedenen Beziehungen untereinander haben.

Je nach Planungsaufgabe kann das vollständig unterschiedlich ausfallen. In einem Projekt liegt mit geringen Investitionskosten der Fokus nur auf dem Wertstrom, in einem anderen Projekt mit einer Notwendigkeit zur Mehrmaschinenbedienung müssen Maschinen nahe zueinander stehen.

Diese Zuordnung sollte nicht der KI überlassen werden, sondern im Planungsteam definiert werden. Im diesem Fall bei der Planung mit AR Charts+Diagrams muss eine Gewichtung zwischen dem Materialfluss (z. B. der Transportanzahl) und den anderen Activity Relationships (A, E, I, O, U, X) erfolgen.

Eine mögliche Definition für einen spezifischen Fall könnte sein, dass die oberen 10% der Materialfluss-Kennzahl gleichwertig zu A-Bewertung des ARC betrachtet werden sollen und die weiteren entsprechend linear absteigend.

Verwende diese Gewichtung für eine Bewertung von Activity Relationships:
A:=4
E:=3
I:=2
O:=1
U:=0
X:=-1

Eine Bewertung mit A entspricht dem höchsten Materialfluss.

Falls qualitative Beziehungen wie A, E, I, O, U und X vorhanden sind, interpretiere sie zunächst nach ihrer relativen Bedeutung.

Falls quantitative und qualitative Bewertungen gleichzeitig vorhanden sind, kombiniere sie nachvollziehbar.

Verändere vorhandene Gewichte nicht ohne Begründung.

Wenn keine Gewichtung vorhanden ist, entwickle einen transparenten Vorschlag und kennzeichne ihn ausdrücklich als Annahme.

Optimierungsregeln und Rahmenbedingungen

In diesem Schritt müssen alle weiteren vorhandenen Randbedingungen formuliert werden. Dazu gehören insbesondere vorhandene Hallenfläche, Zugänge und Tore, feste Maschinenpositionen, Säulen, Verkehrswege, Fluchtwege, Arbeitsplatz-Wareneingang und -Warenausgänge, Bereitstellflächen, Pufferflächen, Kranbereiche, Medienanschlüsse usw.

Layout-Objekte dürfen sich nicht überlagern.

Verkehrswege dürfen nicht durch Layout-Objekte überlagert werden.

Die Abmessungen des aller Shapes sind Grobabmessungen. Kleine Überschreitungen sind in dieser Phase zulässig.

Gewünschtes Ergebnis

Im letzten Teil muss das Planungsteam definieren, welche Ergebnisse von der KI erwartet werden. Im einfachsten Fall soll nur ein Layoutplan generiert werden. Es können aber auch die Zwischenschritte aus Output der KI-Überlegungen mit ausgegeben und dokumentiert werden sollen.

Erstelle eine Layoutlösung, die einen möglichst guten Kompromiss zwischen allen Beziehungen darstellt.

Verschiebe die Layout-Objekte in Excel auf die neue Position. Verändere nicht die Shapes der Hallen und der Verkehrswege.
Shapes der Layout-Objekte dürfen auch jeweils um 90° gedreht werden, um bessere Anordnungen zu erreichen.

Es gibt nicht zwingend eine mathematisch optimale Lösung.

Priorisiere deshalb:

1. harte Randbedingungen
2. unerwünschte Beziehungen
3. sehr starke Beziehungen
4. starke Beziehungen
5. mittlere Beziehungen
6. schwache Beziehungen

Vermeide es, eine einzelne sehr starke Beziehung auf Kosten vieler anderer Beziehungen zu optimieren.


Zeige außerdem:

* wichtigste gebildete Cluster
* zentrale Objekte
* kritische Beziehungen
* problematische Beziehungen
* unerwünschte Nachbarschaften
* wesentliche Kompromisse der Lösung

Bewerte abschließend die Lösung hinsichtlich:

* Materialfluss
* Mitarbeiterwege
* Roboterwege
* Informationsbeziehungen
* Logistik
* Störungs- und Servicezugang
* Flexibilität
* Erweiterbarkeit

Wichtig: Die Lösung soll nicht einfach den bestehenden Materialfluss nachzeichnen. Sie soll das Produktionssystem als sozio-technisches Netzwerk betrachten, in dem Menschen, Maschinen, Roboter, Material und Information miteinander verbunden sind.

Praxiserfahrung und Ergebnisse an einer Beispielplanung

In einem fiktiven Anwendungsszenario wurde die Optimierungsaufgabe an den Copilot übergeben. In einer Fabrik mit 2 Hallen soll die Layoutanordnung der Arbeitsplätze optimiert werden. Verfügbar sind die Arbeitsplätze mit ihren Abmessungen, der Materialfluss zwischen den Arbeitsplätzen. Außerdem wurden die Activity Relationships zwischen Arbeitsplätzen und anderen Layout-Objekten ermittelt.

Vorbereitung von AR Charts+Diagrams

Da die Visualisierung mit AR Charts+Diagrams realisiert wird, müssen alle Daten dort verfügbar sein. Zuerst werden die ermittelten Layout-Objekte mit Abmessungen eingegeben. In AR Charts+Diagrams sind farbliche Hervorhebungen möglich, die hier angewendet werden, um Lager, Maschinen und Prüfarbeitsplätze zu unterscheiden.

Als nächstes werden Materialfluss und Activity Relationship Beziehungen integriert. Der Materialfluss wird als Von-Nach Tabelle eingebunden.

Die anderen Beziehungsdaten können importiert oder per Dialog erfasst werden. Da diese in der Regel selten vorhanden sind, bietet AR Charts+Diagrams die einfache manuell Dokumentation per Dialog an.

In diesem Dialog können Planungsteams in einer abgewandelten Art des Paarweisen-Vergleichs ihre technischen Randbedingungen zwischen den Layout-Objekten dokumentieren.

In diesem Beispiel soll eine vorhandene Fabrik optimiert werden. Dafür muss der KI der aktuelle Planungsfläche mitgeteilt werden. Mit der AR Charts+Diagrams Logik geht das auf die gleiche Weise, es werden maßstäbliche Excel Formen (Rechtecke) für die Hallen eingefügt. Die Verkehrswege sollen fixiert sein und werden ebenfalls durch Rechteck-Formen definiert.

Interaktives Engineering

Damit Copilot mehrere Layouts planen kann, ist es hilfreich eine zentrale Ausgangsplanung zu erstellen.

Der Inhalt des Activity Relationship Diagram wird auf das Tabellenblatt des Grundrisses kopiert und beides zusammen unter einem neuen Tabellenblatt gespeichert. Dieses kann jetzt als Ausgangsbasis für die Optimierung von Copilot sein.

Der Prompt für die Planungsaufgabe kann so lauten:

Erstelle für die Layout-Objekte auf diesem Tabellenblatt einen Anordnungsvorschlag nach den Spezifikation auf dem Tabellenblatt „Definition“. Frage nach, wenn du auf unklare Situationen stößt.

Durch die Erweiterung der Nachfrage lassen sich aufkommen Themen direkt in der Optimierung interaktiv bearbeiten, z. B. reicht die Fläche nicht für die Breite der LKW-Ladezone.

Rechenzeit und Ergebnisqualität

Copilot braucht für eine Optimierung auf meinem Setup ca. 5min für die Entwicklung dieser Layoutvariante. Mit den Vorgaben, die Activity Relationships gleichwertig zum Materialfluss zu berücksichtigen, entsteht kein klassischer Wertstrom.

Das hat Copilot richtig berücksichtigt. Auch die Möglichkeit Layout-Objekte zu drehen wurden genutzt, wie am Beispiel der LKW Ladezone zu sehen ist.

Interessant ist, dass nicht alle Optimierungspotenziale genutzt wurden. Der Pufferplatz 2404P ist in der südlichen Ecke, könnte aber platztechnisch direkt neben der Fräsmaschine platziert werden.

Im Grunde aber ein sehr solide Ausgangsbasis für weitere Layoutvarianten.

Fazit

Die Kopplung von methodischer Blocklayoutplanung mit nativen KI-Assistenten wie dem Excel Copilot hebt die frühe Fabrikplanung auf ein neues Niveau. Sie bricht Datensilos auf, erhöht die Transparenz im Planungsteam und beschleunigt die Variantengenerierung spürbar – ein transformativer Ansatz für das moderne Industrial Engineering.

Links

Beispielprojekt als Excel Arbeitsmappe: Download

Excel Add-In AR Charts+Diagrams

Activity Relationship Charts und Systematische Layoutplanung