Höhere Zuverlässigkeit von Investitionsentscheidungen durch dynamische Modellierung in der Chemieindustrie

Ausgangssituation

Ein internationaler Hersteller von Spezialchemikalien musste seine Produktionskapazität erhöhen
Die Kundennachfrage stieg, und die bestehende Anlage verfügte nicht über ausreichende Kapazitäten, um die Marktnachfrage zu befriedigen
Aufgrund einer komplexen Produktpalette war es schwierig, die Produktionslinien zu identifizieren, die erweitert werden mussten
Der beste Kompromiss zwischen dem höchsten potenziellen Durchsatz/ Produktionsoutput und den niedrigsten Investitionen musste gefunden werden
Die beste Lösung sollte mit einer zuverlässigen Methode verifiziert werden

Schnelle

Akzeptanz der Simulationsergebnisse erreicht

0 Mio. €

Investitionsvolumen eingespart

Ziele

Vollständig erreicht

Simulationsmodell entwickeln, um die beste Lösung anhand definierter Kriterien zu bewerten (bestehende und alternative Produktmixe, Energieverbrauch, benötigtes Personal und der erforderliche Investitionsbedarf)
Ist-Situation basierend auf aktuellem oder alternativem Produktmix, Einheiten und Layout modellieren
Zielzustand inklusive alternativer Layouts und Produktionskonzepte definieren und in das Modell integrieren
Unterschiedliche Alternativen mithilfe eines statistischen Versuchsansatzes simulieren, typische Schwankungen berücksichtigen

Steigerung der Leistungsorientierung durch ein Supply Chain Target Operating Model in der Chemieindustrie

Kosten- und Zeitersparnis durch Anwendung von Lean-Prinzipien im Anlagenbau der Chemieindustrie

Etablierung von globaler Innovationsexzellenz durch Einführung eines agilen Innovationsprozesses

Verbesserung der Mitarbeiterzufriedenheit durch KI-gestützte Auswertung von Surveys in der Chemieindustrie

Verbesserung der Profitabilität durch Aufbau einer gelebten Exzellenz-Initiative in der Chemieindustrie

Weltweiter Rollout eines Produktionssystems durch einen Leuchtturmansatz in der Chemiebranche

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