MHD-intelligente Feinplanung: Wie KI den Materialfluss sichert

Warum Haltbarkeit und Lagerort Ihre Supply Chain bremsen – oder beschleunigen

Ein Produktionsstopp wegen abgelaufener Charge kostet schnell fünf- bis sechsstellige Beträge – noch bevor der erste Techniker an der Linie steht. In vielen Werken in Österreich werden Mindesthaltbarkeitsdaten (MHD), Chargen und Lagerorte aber immer noch mit Excel, Bauchgefühl und Telefon koordiniert.

Genau hier setzen moderne Feinplanungstools mit KI-Logik an. Das im Maschinenmarkt vorgestellte APS-System Ganttplan von Dualis ist ein gutes Beispiel dafür, wohin die Reise geht: Materialverfügbarkeit wird nicht mehr nur als „da oder nicht da“ gesehen, sondern im Kontext von Zeit, Ort und Qualität bewertet.

Für die Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ schauen wir uns an, was hinter diesem Ansatz steckt – und wie Unternehmen in Produktion und Logistik davon konkret profitieren können.

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Was ein „MHD-intelligentes“ Feinplanungstool heute leisten muss

Ein zeitgemäßes Feinplanungstool für den Materialfluss beantwortet eine zentrale Frage: Kann ich diese Charge an diesem Ort zu diesem Zeitpunkt sicher und wirtschaftlich verarbeiten?

Damit das funktioniert, braucht das System drei Fähigkeiten:

1. Mindesthaltbarkeiten verstehen und prüfen
   Das APS muss automatisch erkennen, ob ein Material zum geplanten Bedarfszeitpunkt noch im Haltbarkeitsfenster liegt. Dabei reicht ein starres MHD-Feld nicht aus. Es braucht:

   • Haltbarkeitsfenster pro Charge (z.B. „verarbeiten innerhalb von 48 Stunden nach Anbruch“)
   • Abhängigkeit der Haltbarkeit des Endprodukts von den verwendeten Materialien
   • Unterscheidung, ob das Endprodukt eine eigene Haltbarkeit besitzt oder die kritischste Vorstufe übernimmt

2. Chargen sauber und detailliert verwalten
   Ohne präzise Chargenverwaltung bleibt jede MHD-Logik Stückwerk. Ein gutes Feinplanungssystem führt u.a.:

   • Chargennummer, MHD, Produktions- und Anbruchsdatum
   • Qualitätsstatus (frei, gesperrt, unter Quarantäne)
   • Verknüpfung zu Kundenaufträgen und Rückverfolgbarkeit

3. Lagerort und Transportwege einbeziehen
   Hier wird es spannend für die Logistik: Das System wählt automatisch den optimalen Lagerort – unter Berücksichtigung von

   • Transportwegen und -zeiten
   • Temperatur- bzw. Lagerbedingungen
   • Haltbarkeitsfenstern und Rüstaufwänden

„Materialverfügbarkeit wird nicht mehr nur als ‚vorhanden oder nicht vorhanden‘ betrachtet, sondern kontextabhängig – im Zusammenspiel von Ort, Qualität und Zeit.“
– Heike Wilson, Geschäftsführerin Dualis

Die Realität? Genau dieses Zusammenspiel wird in der Praxis oft getrennt geplant: ERP bucht Bestände, WMS verwaltet Lagerplätze, Excel plant die Produktion. Ein APS schließt diese Lücken – und KI-Verfahren machen die Planung Schritt für Schritt vorausschauender.

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Wo MHD, Chargen und Lagerorte besonders kritisch sind

Am stärksten profitieren Branchen, in denen Zeit ein Qualitätskriterium ist. Einige typische Beispiele, die auch für den österreichischen Markt hochrelevant sind:

Lebensmittelindustrie und Getränke

In Molkereien, Fruchtsaft- oder Convenience-Food-Werken sind Zwischenprodukte wie Fruchtkonzentrate, Milchpulver oder Teige nur begrenzt lagerfähig.

Ein MHD-intelligentes Feinplanungstool sorgt u.a. dafür, dass

• früh ablaufende Chargen zuerst verplant werden (dynamisches FIFO/FEFO),
• Produktionskampagnen so gelegt werden, dass teure Rohstoffe nicht verfallen,
• Lagerorte nahe an der Linie genutzt werden, wenn ein Produkt mehrfach am Tag benötigt wird.

Gerade in der österreichischen Lebensmittelindustrie mit vielen mittelständischen Betrieben ist das ein Hebel, um Ausschuss und Abschreibungen messbar zu senken.

Luft- und Raumfahrt, Automotive, Bahn

Empfindliche Materialien wie vorgeharzte Faserverbundwerkstoffe, Klebstoffe, Dichtstoffe, Lacke oder Batteriezellen

• müssen gekühlt gelagert werden,
• haben eng definierte Verarbeitungsfenster,
• verlieren bei falscher Handhabung schnell ihre Spezifikation.

Hier hilft ein APS mit Lagerortlogik, z.B.:

• Kühlkapazitäten optimal auszulasten,
• Transporte aus externen Lägern so zu planen, dass Materialien rechtzeitig und im zulässigen Temperaturfenster ankommen,
• „Restlaufzeiten“ in der Planung sichtbar zu machen.

Gerade österreichische Zulieferer im Premiumsegment können damit ihre Liefertreue gegenüber OEMs erhöhen – ein klarer Wettbewerbsvorteil.

Elektronikfertigung und Medizintechnik

Lötpasten, Underfills, feuchtigkeitsempfindliche Bauteile oder sterile Komponenten sind extrem zeitkritisch. Ein MHD-intelligentes APS kann:

• Trockenzeiten, Vakuumprozesse und Sterilisationszyklen in der Feinplanung berücksichtigen,
• Rüstfolgen so optimieren, dass materialsensible Prozesse gebündelt werden,
• Rückverfolgbarkeit bis auf Los- oder Seriennummern sicherstellen.

Für zertifizierte Medizintechnik-Standorte in Österreich ist das nicht nur Effizienzthema, sondern ein Argument gegenüber Auditoren: Prozesse sind geplant, dokumentiert und systemgestützt abgesichert.

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Wie KI die Materialflussplanung smarter macht

KI ersetzt kein APS – sie erweitert es. Die Kombination ist für Supply-Chain-Teams in Österreich besonders spannend, weil sie mit begrenzten Ressourcen mehr Planungstiefe erreichen können.

Drei konkrete KI-Anwendungen in der Feinplanung

1. Nachfrageprognosen, die MHD berücksichtigen
   Klassische Forecast-Modelle schauen nur auf Absatzmengen. KI-Modelle können zusätzlich berücksichtigen:

   • saisonale Nachfrage (z.B. Weihnachtsgeschäft, Tourismus-Saison),
   • Werbeaktionen im Handel,
   • Restlaufzeiten vorhandener Chargen.

   Ergebnis: Die Produktion plant nicht nur „wie viel?“, sondern „wann und mit welchen Chargen?“ – und reduziert so Überproduktion kurz vor Ablaufdaten.

2. Dynamische Lagerort-Optimierung
   Statt starrer Lagerstrategien (z.B. „ABC-Lager“), berechnet KI permanent bessere Vorschläge:

   • Welche Charge sollte in die Nähe welcher Linie umgelagert werden?
   • Wo lohnt sich Cross-Docking, wo Zwischenlagerung?
   • Wie lassen sich Transporte bündeln, ohne MHD-Risiken zu erhöhen?

   Das passt gut in das Leitbild „Supply Chain Excellence“: Weg von statischen Layouts, hin zu datengetriebenen Entscheidungen im Lager.

3. Feinplanungsszenarien auf Knopfdruck
   KI-gestützte Optimierer im APS können Szenarien simulieren:

   • Was passiert, wenn eine Charge gesperrt wird?
   • Welchen Einfluss hat eine Lieferverzögerung von 24 Stunden?
   • Wie verändern sich OEE, Durchlaufzeit und Ausschussquote, wenn wir eine Schicht hinzufügen?

   Aus meiner Erfahrung ist genau diese Szenariofähigkeit oft der „Aha-Moment“ für Planerinnen und Planer: Man sieht schwarz auf weiß, welche Entscheidung sich wirklich lohnt.

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Praxisleitfaden: In 5 Schritten zur MHD-intelligenten Feinplanung

Viele Unternehmen wissen, dass ihre Materialflussplanung besser werden müsste – scheuen aber den Einstieg. Der Weg ist kürzer, als viele denken.

1. Transparenz über MHD- und Chargendaten herstellen

Bevor Sie ein APS oder KI-Module einführen, muss klar sein:

• Wo liegen MHD- und Chargendaten heute (ERP, WMS, Excel, Papier)?
• Welche Daten sind Pflicht für Qualitäts- und Compliance-Anforderungen?
• Wie eindeutig sind Chargen mit Aufträgen und Lagerorten verknüpft?

Eine einfache Ist-Analyse deckt Lücken auf, ohne gleich ein Großprojekt zu starten.

2. Kritische Materialgruppen identifizieren

Nicht jedes Teil braucht MHD-Logik. Starten Sie fokussiert:

• kurzlebige Rohstoffe (z.B. Frischeprodukte, Chemikalien),
• hochwertige A-Teile mit Ablauf- oder Verarbeitungsfenster,
• sicherheitsrelevante Komponenten (Medizintechnik, Aerospace).

Für diese Gruppen lohnt sich der Einsatz eines erweiterten Feinplanungstools am stärksten.

3. APS-System mit MHD- und Lagerortlogik pilotieren

Statt Big Bang: ein klar abgegrenzter Pilotbereich, z.B. eine Linie oder ein Produktsegment.

Achten Sie bei der Auswahl des Tools darauf, dass

• MHD, Chargen und Lagerorte im Standard unterstützt werden,
• Schnittstellen zu Ihrem ERP/WMS vorhanden sind,
• Planerinnen und Planer in einer Leitstandansicht alle Restriktionen sehen.

Ganttplan ist ein Beispiel, aber entscheidend ist, dass das System kontextabhängige Materialverfügbarkeit abbilden kann – nicht nur Stücklisten.

4. KI-Module gezielt ergänzen

Wenn Datenqualität und APS-Grundlogik stehen, können KI-Module viel Nutzen bringen. Sinnvolle Reihenfolge:

1. Prognosen (Absatz, Bedarfe, Ausfallwahrscheinlichkeiten),
2. Optimierung (Losgrößen, Reihenfolgen, Lagerortvorschläge),
3. Prescriptive Analytics (konkrete Handlungsempfehlungen).

Wichtig: KI sollte Vorschläge machen, keine „Blackbox-Entscheidungen“. Ihre Planer müssen verstehen, warum das System einen Vorschlag macht.

5. Prozesse, Rollen und Kennzahlen anpassen

Technik alleine löst nichts. Passen Sie parallel Ihre Organisation an:

• Rollen: Wer verantwortet MHD-kritische Planung? Wer entscheidet bei Konflikten?
• Prozesse: Wie fließen Qualitätsfreigaben ins APS? Wie werden Sperrungen gemeldet?
• KPIs: Verfolgen Sie Kennzahlen wie Ausschuss durch MHD, Expresskosten, Anzahl kurzfristiger Planänderungen.

Unternehmen, die ihre KPIs vor und nach Einführung dokumentieren, sehen häufig schon nach 6–12 Monaten deutliche Effekte.

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Was die österreichische Logistik jetzt konkret tun sollte

Für die österreichische Logistik- und Produktionslandschaft ist der Druck 2025 hoch: volatile Nachfrage, hohe Energiekosten, Fachkräftemangel. Reine „Feuerwehrplanung“ bei MHD und Materialfluss ist dafür zu teuer.

Die gute Nachricht: MHD-intelligente Feinplanung mit KI-Unterstützung ist kein Forschungsprojekt mehr, sondern praxistauglicher Standard.

Wer jetzt handelt,

• reduziert Ausschuss durch ablaufende Chargen,
• entlastet Planungs- und Logistikteams,
• steigert Liefertreue und Termintreue messbar,
• schafft die Basis für weitere KI-Anwendungen in der Supply Chain.

Wenn Sie Teil der Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ mitdenken wollen, lautet die zentrale Frage:
Wie viele Ihrer heutigen Planungsentscheidungen berücksichtigen Zeit, Ort und Qualität Ihrer Materialien wirklich systematisch – und wie viel läuft noch auf Zuruf?

Wer diese Lücke schließt, macht aus einem potenziellen Risiko einen echten Wettbewerbsvorteil.