Problemstellung
Einer der größten Turbinenhersteller der Welt verfügte über ein vielversprechendes fünfjähriges Portfolio für die Herstellung von Gasturbinen und plante eine optimistische Nettomarge von 30 %. Das Portfolio des Unternehmens enthielt über 100 Programme, die aus 1000 Projekten bestanden, wobei sich jedes Projekt aus mehreren Phasen zusammensetzte. Auf der Grundlage seiner guten Leistung in der Vergangenheit baute das Unternehmen seinen strategischen Wettbewerbsvorteil auf seiner Zuverlässigkeit auf. Diese ermöglichte es dem Unternehmen, Strafen für verspätete Lieferungen und Bonuszahlungen für frühzeitige Leistungen anzubieten.
Etwa ein Jahr später stellte das Management fest, dass einige der Projekte, die zum Abschluss von Programmen erforderlich waren, erhebliche Verzögerungen aufwiesen. Sie hofften, dass die Puffer, die sie auf Projekt- und Programmebene hinzugefügt hatten, ausreichen würden, um diese unerwarteten Verzögerungen auszugleichen. Angesichts dieser Verzögerungen und der Tatsache, dass das Vertriebsteam trotz des wachsenden Auftragsbestands weiterhin Standardlieferzeiten für neue Programme versprach, war das Unternehmen besorgt, ob es in der Lage sein würde, die Verpflichtungen gegenüber Kunden und Aktionären zu erfüllen.

Heutzutage wird es aufgrund der höheren VUCCA-Werte immer schwieriger, verlässliche Verpflichtungen gegenüber Kunden und Aktionären einzugehen. Aufgrund der Tatsache, dass projektbasierte Unternehmen die Kriterien komplexer adaptiver Systeme erfüllen, können häufig kleine Änderungen große positive oder negative Auswirkungen haben. Herkömmliche Portfolio- und Projektplanungssoftware kann nicht alle dynamischen Abhängigkeiten, Ressourcenbeschränkungen und Schwankungen berücksichtigen und kann daher nicht zur Beantwortung der folgenden kritischen Fragen verwendet werden, mit denen das Führungsteam konfrontiert ist:
- Wie lange wird ein Abschluss der fünfjährigen Programmpipeline des Unternehmens angesichts der aktuellen Verzögerungen voraussichtlich dauern, wenn die traditionellen Projektplanungs- und Projektdurchführungspraktiken weiterhin angewendet werden?
- Wird das Unternehmen angesichts der wahrscheinlichen Abschlussverzögerungen noch in der Lage sein, einen Gewinn aus dem Portfolio zu erzielen?
- Um wie viel besser könnten sie abschneiden, wenn sie bereit wären, die Projektplanung und die Durchführung mit Hilfe guter fachlicher Praxis basierend auf dem Critical Chain Project Management (CCPM) der Theory of Constraints (TOC) umzusetzen?
- Inwieweit müssen in Anbetracht der obigen Ausführungen Projektabschluss- und Kostenzusagen gegenüber Kunden sowie Rentabilitätszusagen gegenüber Aktionären geändert werden?
Das Unternehmen und sein CCPM-Softwarelieferant und Implementierungspartner baten die Goldratt Research Labs (GRL), eine führende Quelle für Forschungs- und Innovationsdienstleistungen auf der Basis der Theory of Constraints, um Unterstützung. GRL schlug vor, einen digitalen Zwilling für das Programm- und Projektportfolio des Unternehmens zu entwickeln, um die Projektmanagementstrategie für die Fertigung zu simulieren. Dazu gehörten Tests zur Quantifizierung der betrieblichen und finanziellen Auswirkungen der Implementierung eines neuen CCPM sowie von agilen Planungs- und Ausführungsregeln zur Begrenzung des Umlaufbestands (Work-in-Process, WIP). Weiterhin sollten korrekte Ausführungsprioritäten ermöglicht werden, um Verzögerungen durch Multitasking und nicht synchronisierte Ausführung zu verringern.

Der Unterschied zwischen traditionellem Fertigungsprojektmanagement
und Critical-Chain-Fertigungsprojektmanagement
Die andere Frage, die der digitale Zwilling der Fertigung beantworten konnte, war, welcher WIP-Kontrollmechanismus am besten geeignet wäre und welche WIP-Grenzwerte für einen solchen Mechanismus angemessen wären. Sollte der Umlaufbestand auf Programmebene gesteuert werden, war die Projektebene oder möglicherweise eine hybride Ebene erforderlich, um den Umlaufbestand auf Programmebene zu steuern und mehr Projekte freizugeben, wenn kapazitätsbeschränkten Ressourcen keine Arbeit mehr haben. Selbst die erfahrensten CCPM- und Agile-Experten konnten diese Fragen nicht beantworten.
Mit diesem Projekt verfolgte GRL zwei Ziele. Erstens, die Entwicklung eins digitalen Zwillings, der dieses Unternehmen genau genug repräsentiert, um dem Management als ein Entscheidungsunterstützungswerkzeug zur Beantwortung der wichtigsten Fragen zur Verfügung zu stehen. Zweitens, es sollte die Gelegenheit genutzt werden, die von GRL erstellte selbstkonfigurierbare Plattform für digitale Zwillinge, die zur Simulation eines Portfolios von Programmen, Projekten und Phasen für andere Kunden mit ähnlichen Herausforderungen verwendet werden kann, weiterzuentwickeln und zu testen.
Der Umfang dieses digitalen Zwillings wurde für das Fertigungsprojektmanagement entwickelt, um Folgendes herauszufinden:
- Was würde passieren, wenn das Unternehmen weiterhin die aktuellen (traditionellen) Projektmanagementregeln einhalten würde (in Bezug auf die operativen und finanziellen Auswirkungen)?
- Was würde passieren, wenn das Unternehmen die neuen CCPM-Regeln übernehmen würde?
- Was wäre der beste WIP-Kontrollmechanismus und was sollten die „optimalen“ WIP-Grenzwerte sein?
- Wie sollten Ressourcen zur Verbesserung des Flusses und der Rentabilität priorisiert und zugewiesen werden?
Lösung
GRL verwendet seit vielen Jahren die Produktionssimulationssoftware AnyLogic, um Fertigungssimulationsmodelle zu erstellen, mit denen die wahrscheinlichen betrieblichen und finanziellen Auswirkungen der Verwendung traditioneller Lieferketten- und Projektmanagementpraktiken im Vergleich zu TOC-basierenden Best Practices vorhergesagt werden können. Diese Modelle werden angewendet, um zu zeigen, wie viel besser die Leistung von Unternehmen sein könnte, wenn sie die Best Practices von TOC implementieren und wie dies am schnellsten, einfachsten, kostengünstigsten und risikolosesten umgesetzt werden könnte.
In diesem Projekt beschlossen sie, den digitalen Zwilling aus folgenden Gründen mit der AnyLogic-Fertigungssimulationssoftware zu erstellen:
- Die Multimethodenmodellierung ermöglicht eine genauere Nachbildung der komplexen realen Umgebung, wenn es um die Simulation des Fertigungsprojektmanagements geht.
- Das Produktionssimulationsmodell kann als selbstkonfigurierbare Einheit erstellt werden und als digitaler Zwilling dienen, sobald es mit einer Eingangsdatenquelle verbunden ist. Dies macht das Modell skalierbarer und sorgt für eine bessere Benutzerfreundlichkeit jetzt und in Zukunft.
- Das Exportieren des Modells als eigenständige Anwendung oder in die AnyLogic Cloud erleichtert das Teilen und Testen von Modellen und die Übermittlung der Ergebnisse der Fertigungsoptimierung an Kunden.
- Mit dem Zugriff auf die AnyLogic Cloud-Simulationsfunktionen können Benutzer komplexe Experimente mit mehreren Durchläufen schneller und effizienter durchführen.

Demonstration des Simulationswerkzeugs
für das Fertigungsprojektmanagement
GRL hatte bereits in AnyLogic eine Optimierungsplattform für das Fertigungsprojektmanagement erstellt, mit der die Entwickler einen vollständig selbstkonfigurierbaren digitalen Zwilling für jede Umgebung erstellen konnten. Sie hatten die Plattform bereits in anderen Geschäfts- und Industriebereichen getestet und passten sie nun an die Ziele dieses spezifischen Projekts an.
In diesem Modell wurden sowohl agentenbasierte als auch ereignisorientierte Simulationsmethoden verwendet. Die Eingabe des Modells war der vollständige Projektstrukturplan des gesamten Portfolios, der direkt aus dem Projektmanagementsystem des Kunden nach Excel exportiert wurde. Es gab auch zusätzliche Excel-Tabellen, in denen die Standorte für die Ressourcen, die Ressourcenverfügbarkeit, die Strafen für die verspätete Fertigstellung und die Bonuszahlungen für die vorzeitige Fertigstellung usw. beschrieben wurden. Das Simulationsmodell für das Fertigungsprojektmanagement bot den Benutzern auch die Möglichkeit, auszuwählen, ob Szenarien unter Verwendung traditioneller Projektplanungs- und Projektdurchführungspraktiken ausgeführt werden sollten oder nach den Best Practices der CCPM-Regeln der Theory of Constraints.
Das Basisszenario sollte zeigen, wie lange es bis zur Fertigstellung des simulierten Projektmanagementportfolios voraussichtlich dauern würde, wenn das Unternehmen weiterhin traditionelle Regeln anwenden würde, darunter:
- Standardlieferzeiten unabhängig vom Auftragsbestand.
- Sicherstellung der Auslastung von Ressourcen, indem alles so früh wie möglich gestartet wird.
- Multitasking von Ressourcen (Wechsel der Aufgabe), um Fortschritt in so vielen Projekten wie möglich zu zeigen.
- Start eines Projekts, auch wenn die Ausrüstung nicht vollständig ist.
Das Simulationsmodell für das Fertigungsprojektmanagement wurde entwickelt, um Benutzern die Möglichkeit zu bieten, es auf drei Arten auszuführen:
- Ein Experimentiermodus mit einfacher Ausführung, in dem Benutzer die Dynamik während der Ausführung von Programmen, Projekten und Phasen überwachen können. Diagramme zeigen den Fortschritt jedes Projekts und Programms in Bezug auf den Pufferverbrauch im Vergleich zur Fertigstellung der kritischen Kette. In einer Gantt-Diagrammansicht wurden die Größenordnung und die Ursachen für kumulative Verzögerungen auf Phasen-, Projekt- und Programmebene angezeigt. Der Benutzer konnte auch die Ressourcennutzung und die finanziellen Auswirkungen von Verzögerungen in Echtzeit sehen.
- Ein Sensitivitätsanalysemodus, in dem Benutzer die Sensitivität der Portfoliodauer und der Rentabilität bei einer schrittweisen Änderung der WIP-Grenzwerte für Programme oder Projekte bestimmen können.
- Ein Szenario-Vergleichsmodus, in dem drei der wichtigsten Szenarien mit dem Basisszenario verglichen werden können.
Die Simulationsausgaben umfassten Standardberichte der AnyLogic-Fertigungssimulationssoftware, in denen Benutzer verschiedene Merkmale in verschiedenen Szenarien vergleichen konnten, detaillierte Excel-Berichte und Log-Dateien für eine eingehende Untersuchung von bestimmten Projekten- oder Ausführungsphasen.
Ergebnisse

Ergebnisse der Simulation des Fertigungsprojektmanagements
GRL präsentierte dem Management des Unternehmens die operativen und finanziellen Ergebnisse der vier Szenarien. Das erste Basisszenario zeigte die Konsequenzen, wenn das Unternehmen weiterhin ein traditionelles Management von Fertigungsprojekten für die Vervollständigung des geplanten fünfjährigen Programmportfolios einsetzt. Es war klar, dass selbst der hohe Nettogewinn, den sie bei der Angebotserstellung verwendeten, um ihre bisherige Strategie der Ausgaben und des Einsatzes von Ressourcen bei verzögerten Projekten und Programmen zu absorbieren, nicht ausreichen würde, um Projekte und Programme rechtzeitig und rentabel abzuschließen. Tatsächlich hat die Projektmanagementsimulation für die Fertigung zum Entsetzen des Managementteams gezeigt, dass sich das Unternehmen wahrscheinlich um mehr als zwei Jahre verspäten würde, was zu einem Verlust von 181 Millionen US-Dollar führen würde.
Die anderen drei Szenarien konzentrierten sich darauf, wie viel sich das Unternehmen sowohl in Bezug auf einen pünktlichen Programmabschluss als auch auf die allgemeine Rentabilitätsleistung verbessern kann, wenn es im Rahmen seiner CCPM-Implementierung drei verschiedene WIP-Steuerungsmechanismen implementiert.
- Szenario 2 zeigte die Auswirkungen der Steuerung des WIP auf Projektebene.
- Szenario 3 zeigte die Auswirkungen der Steuerung des WIP auf Programmebene.
- In Szenario 4 wurde die Auswirkung der WIP-Steuerung mit einer Hybridregel aufgezeigt, die WIP auf Programmebene steuerte, jedoch zusätzliche Projekte starten konnte, wenn Ressourcen mit eingeschränkter Kapazität zu wenig Arbeit hatten.

Der digitale Zwilling zeigte, dass für das Unternehmen die WIP-Steuerung auf Projektebene die beste Option zu sein schien. Obwohl das Unternehmen das gesamte Portfolio neun Monate später fertigstellen würde, hätte es immer noch einen Nettogewinn von 104 Millionen US-Dollar erarbeitet. Da nicht alle Programme und Projekte Strafen und Bonuszahlungen vorsahen, war es außerdem möglich, noch bessere finanzielle Ergebnisse zu erzielen, indem Szenarien zur Ermittlung der optimalen Priorisierungsregeln durchgeführt wurden, um sicherzustellen, dass die Programme und Projekte mit den höchsten Strafen für die verspätete Fertigstellung und den höchsten Prämien für die vorzeitige Fertigstellung die höchste Priorität bekamen.
Die GRL-Projektmanagementsimulation für die Produktion zeigte auch, dass mit Hilfe der AnyLogic-Produktionssimulationsplattform ein wiederverwendbarer und selbstkonfigurierbarer digitaler Zwilling für das Projektmanagement erstellt werden konnte, mit dem jede Projektumgebung modelliert werden kann. Die Simulation ist einfach zu konfigurieren, kann in das Projektmanagementsystem des Unternehmens integriert werden, kann die Variabilität der Aufgabendauer und andere zufällige Ereignisse berücksichtigen, um die wahrscheinlichen Ergebnisse, die mit Hilfe traditioneller Regeln und CCPM-Regeln erreicht werden können, genau vorherzusagen. Sie kann auch die Auswirkungen von Änderungen bei der Ressourcenzuweisung und Priorisierungsregeln auf die operative und finanzielle Leistung des Unternehmens bestimmen.
Sehen Sie sich das Video von Dr. Alan Barnard und Jaco-Ben Vosloo an, die diese Fallstudie bei The AnyLogic Conference vorgestellt haben. Sie können die Präsentation auch herunterladen.
