Angebotsanfrage: Fertigungsmanagementsysteme (MES) 

Aufforderung zur Angebotsabgabe: Manufacturing Execution System (MES) Softwarelösung

Inhaltsübersicht

1. Einführung und Hintergrund
2. Technische Anforderungen
3. Funktionale Anforderungen
4. Anforderungen an die künstliche Intelligenz
5. Anforderungen an die Umsetzung
6. Anforderungen des Anbieters
7. Kriterien für die Bewertung
8. Leitlinien für die Einreichung
9. Zeitplan und Prozess

1. Einleitung und Hintergrund

1.1 Überblick über die Organisation

[Name des Unternehmens] bittet um die Einreichung von Angeboten für eine umfassende Manufacturing Execution System (MES)-Softwarelösung zur Verbesserung unserer Produktionsabläufe und zur Bereitstellung von Echtzeitkontrolle und -transparenz in unseren Produktionsanlagen.

1.2 Zweck des Projekts

Diese Ausschreibung umreißt unsere Anforderungen an eine MES-Lösung, die eine Brücke zwischen unseren ERP-Systemen (Enterprise Resource Planning) und den Produktionsabläufen schlägt und umfassende Funktionen für Produktionsmanagement, Qualitätskontrolle und Leistungsoptimierung bietet.

1.3 Derzeitiges Umfeld

Folgende Systeme sind derzeit im Einsatz [Systeme auflisten] Anzahl der Einrichtungen: [Anzahl] Anzahl der Produktionslinien: [Anzahl] Aktuelle Herausforderungen: [Herausforderungen auflisten] Integrationsanforderungen: [Anforderungen auflisten]

2. Technische Anforderungen

2.1 Systemarchitektur

• Skalierbare und modulare Architektur, anpassbar an sich ändernde Produktionsanforderungen
• Unterstützung für Cloud-basierte, lokale oder hybride Bereitstellungsmodelle
• Redundanzfähigkeiten des Systems
• Architektur für hohe Verfügbarkeit
• Lastausgleichsfunktionen

2.2 Datenverwaltung

• Datenerfassung und -verarbeitung in Echtzeit
• Groß angelegte Datenspeicherfunktionen
• Mechanismen zur Datensicherung und -wiederherstellung
• Richtlinien für die Archivierung und Aufbewahrung von Daten
• Anforderungen an die Datenbankverwaltung
• Verfahren zur Validierung und Überprüfung von Daten

2.3 Anforderungen an die Integration

• Bidirektionale ERP-Integration
• Integration des SCADA-Systems
• PLM-System-Integration
• Systemintegration der Lieferkette
• Integration der Anlagenverwaltung im Unternehmen
• Unterstützung von APIs und Webdiensten
• Unterstützung von Standardprotokollen

2.4 Sicherheitsanforderungen

• Benutzerauthentifizierung und -autorisierung
• Rollenbasierte Zugriffskontrolle
• Datenverschlüsselung (im Ruhezustand und bei der Übertragung)
• Sicherheitsauditprotokollierung
• Einhaltung von Sicherheitsstandards
• Anforderungen an die Netzsicherheit
• Sicherheit beim Fernzugriff

2.5 Leistungsanforderungen

• Reaktionszeiten des Systems
• Kapazität der Transaktionsverarbeitung
• Unterstützung gleichzeitiger Benutzer
• Datenverarbeitungsvolumen
• Leistung der Berichterstellung
• Ziele für die Systemverfügbarkeit
• Ziele für die Wiederherstellungszeit
• Ziele des Wiederherstellungspunkts

3. Funktionale Anforderungen

3.1 Produktionsplanung und Terminierung

Tipp: Eine effektive Produktionsplanung und -steuerung ist für den Fertigungsbetrieb von grundlegender Bedeutung und erfordert Anpassungs- und Optimierungsfunktionen in Echtzeit. Das System muss dynamische Planungsänderungen, Ressourcenbeschränkungen und Kapazitätsplanung unterstützen und gleichzeitig die Synchronisation mit vor- und nachgelagerten Prozessen aufrechterhalten, um einen optimalen Produktionsfluss zu gewährleisten.

3.2 Ressourcenmanagement

Tipp: Die Ressourcenverwaltungsfunktionen müssen eine umfassende Verfolgung und Optimierung aller Fertigungsressourcen, einschließlich Ausrüstung, Personal, Werkzeuge und Materialien, ermöglichen. Das System sollte die Ressourcenzuweisung in Echtzeit, die Statusüberwachung und die vorausschauende Ressourcenplanung unterstützen und gleichzeitig detaillierte historische Aufzeichnungen zur Analyse und Optimierung bereithalten.

3.3 Durchführung der Produktion

Tipp: Die Funktionen für die Produktionsausführung müssen Echtzeittransparenz und -kontrolle über alle Fertigungsvorgänge bieten und eine genaue Verfolgung von Arbeitsaufträgen, Materialien und Ressourcen gewährleisten. Das System sollte eine sofortige Reaktion auf Produktionsprobleme unterstützen und gleichzeitig detaillierte Aufzeichnungen über alle Aktivitäten führen und Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung unterstützen.

3.4 Qualitätsmanagement

Tipp: Das Qualitätsmanagement muss Echtzeitüberwachung, statistische Prozesskontrolle und umfassende Dokumentationsfunktionen integrieren. Das System sollte eine proaktive Qualitätssicherung durch automatisierte Datenerfassung, Analyse und Warnmechanismen unterstützen und gleichzeitig detaillierte Aufzeichnungen für die Einhaltung von Vorschriften und die kontinuierliche Verbesserung bereithalten.

3.5 Verwaltung der Bestände

Tipp: Die Bestandsverwaltungsfunktionen müssen vollständige Transparenz und Kontrolle über alle Materialien während des gesamten Produktionsprozesses bieten. Das System sollte die Verfolgung in Echtzeit, automatische Aktualisierungen und die Integration mit der Produktionsplanung unterstützen und gleichzeitig genaue Aufzeichnungen über Materialbewegungen, Verbrauch und Qualitätsstatus führen.

3.6 Leistungsanalyse

Tipp: Die Funktionen zur Leistungsanalyse müssen umfassende Einblicke in die Fertigungsabläufe durch Echtzeitüberwachung und historische Analysen bieten. Das System sollte die Verfolgung benutzerdefinierter KPIs, automatisierte Berichterstellung und Drill-Down-Analysen unterstützen und gleichzeitig Initiativen zur kontinuierlichen Verbesserung durch datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.

3.7 Dokumentenverwaltung

Tipp: Die Funktionen der Dokumentenverwaltung müssen Versionskontrolle, sicheren Zugriff und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleisten und gleichzeitig papierlose Produktionsabläufe unterstützen. Das System sollte eine vollständige Revisionshistorie führen, Genehmigungsworkflows verwalten und sofortigen Zugriff auf relevante Dokumentation für alle Produktionsaktivitäten bieten.

3.8 Wartungsmanagement

Tipp: Das Instandhaltungsmanagement muss ein Gleichgewicht zwischen vorbeugenden und korrigierenden Maßnahmen herstellen und gleichzeitig die Produktionsunterbrechung minimieren. Das System sollte eine umfassende Instandhaltungsplanung, Ressourcenzuweisung und Leistungsverfolgung unterstützen und gleichzeitig mit Produktionsplanungs- und Bestandsverwaltungssystemen integriert werden.

3.9 Integrationsfähigkeiten

Tipp: Integrationsfunktionen müssen einen nahtlosen Datenfluss zwischen MES und anderen Unternehmenssystemen ermöglichen und gleichzeitig die Datenintegrität und -sicherheit gewährleisten. Das System sollte bidirektionale Kommunikation in Echtzeit unter Verwendung von Standardprotokollen unterstützen und robuste Fehlerbehandlungs- und Validierungsmechanismen bieten.

3.10 Verwaltung der Einhaltung von Vorschriften und gesetzlichen Bestimmungen

Tipp: Das Compliance-Management muss die Einhaltung aller relevanten Branchenstandards und -vorschriften gewährleisten und gleichzeitig die betriebliche Effizienz aufrechterhalten. Das System sollte die Überwachung der Einhaltung von Vorschriften automatisieren, umfassende Prüfprotokolle bereitstellen und eine schnelle Anpassung an Änderungen der Vorschriften unterstützen, während der manuelle Überwachungsaufwand minimiert wird.

4. Anforderungen an die künstliche Intelligenz

4.1 Entscheidungshilfe AI

Tipp: KI zur Entscheidungsunterstützung muss die menschliche Entscheidungsfindung unterstützen, indem sie datengestützte Erkenntnisse und Empfehlungen liefert. Das System sollte historische und Echtzeitdaten analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu generieren, und gleichzeitig den Entscheidungsprozess transparent halten und kontinuierliches Lernen aus den Ergebnissen unterstützen.

4.2 Prädiktive Analytik

Tipp: Predictive-Analytics-Funktionen müssen mehrere Datenquellen nutzen, um potenzielle Probleme und Chancen vorherzusagen. Das System sollte maschinelles Lernen mit Fachwissen kombinieren, um genaue Vorhersagen zu treffen und seine Modelle auf der Grundlage der tatsächlichen Ergebnisse kontinuierlich zu verbessern.

4.3 Computer Vision und Qualität

Tipp: Bildverarbeitungssysteme müssen zuverlässige Prüf- und Qualitätskontrollfunktionen in Echtzeit bieten. Das System sollte fortschrittliche Bildverarbeitungsalgorithmen mit maschinellem Lernen integrieren, um Defekte und Abweichungen zu erkennen und dabei eine hohe Genauigkeit unter wechselnden Produktionsbedingungen beizubehalten und eine kontinuierliche Modellverbesserung zu unterstützen.

4.4 Prozess-Optimierung

Tipp: KI-gesteuerte Prozessoptimierung muss die Fertigungseffizienz durch Echtzeitüberwachung und -anpassung kontinuierlich verbessern. Das System sollte mehrere Prozessvariablen gleichzeitig analysieren, um optimale Betriebsbedingungen zu ermitteln und sich gleichzeitig an veränderte Produktionsanforderungen und -beschränkungen anzupassen.

4.5 KI in der Lieferkette

Tipp: KI in der Lieferkette muss die Transparenz und Vorhersagbarkeit im gesamten Liefernetzwerk verbessern. Das System sollte fortschrittliche Analysen nutzen, um Lagerbestände zu optimieren, Nachfragemuster vorherzusagen und potenzielle Störungen zu erkennen, während es die dynamische Anpassung von Lieferkettenstrategien auf der Grundlage von Echtzeitbedingungen unterstützt.

4.6 Selbstlernende Systeme

Tipp: Selbstlernende Systeme müssen ihre Leistung durch die automatische Analyse von Betriebsdaten kontinuierlich verbessern. Das System sollte selbstständig Muster und Zusammenhänge erkennen, sich an veränderte Bedingungen anpassen und seine Modelle verfeinern, wobei der Lernprozess transparent bleibt und zuverlässige Leistungsverbesserungen gewährleistet werden.

4.7 Integration des digitalen Zwillings

Tipp: Die Implementierung des digitalen Zwillings muss eine genaue virtuelle Darstellung der physischen Fertigungsanlagen und -prozesse bieten. Das System sollte Simulations- und Vorhersagefunktionen in Echtzeit ermöglichen und Was-wäre-wenn-Analysen und Optimierungsszenarien für eine bessere Entscheidungsfindung und Prozessoptimierung unterstützen.

4.8 Edge AI-Verarbeitung

Tipp: Bei der Implementierung von Edge AI muss die Verteilung der Datenverarbeitung zwischen Edge-Geräten und zentralen Systemen optimiert werden. Das System sollte die Entscheidungsfindung in Echtzeit am Edge unterstützen und gleichzeitig die Netzwerkbandbreite effizient verwalten und die Datensicherheit an allen Verarbeitungsstandorten gewährleisten.

4.9 Erklärbare KI

Tipp: Erklärbare KI muss ein klares Verständnis der KI-Entscheidungsprozesse ermöglichen. Das System sollte transparente Erklärungen für seine Empfehlungen generieren und gleichzeitig umfassende Prüfpfade aufrechterhalten und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften durch dokumentierte Entscheidungswege unterstützen.

4.10 KI-gestützte Erkennung von Anomalien

Tipp: Die Erkennung von Anomalien muss potenzielle Probleme erkennen, bevor sie die Produktion beeinträchtigen, und gleichzeitig Fehlalarme minimieren. Das System sollte mehrere Erkennungsmethoden kombinieren, um eine hohe Genauigkeit zu gewährleisten und gleichzeitig klare Erklärungen zu erkannten Anomalien und empfohlenen Maßnahmen zu liefern.

5. Anforderungen an die Umsetzung

Der Anbieter muss umfassende Implementierungsdienste anbieten, einschließlich:

• Methodik des Projektmanagements
• Zeitplan für die Umsetzung
• Anforderungen an die Ressourcen
• Plan für das Risikomanagement
• Strategie für das Änderungsmanagement
• Methodik der Prüfung
• Ausbildungsprogramm
• Plan zur Unterstützung des Produktivbetriebs
• Unterstützung nach der Implementierung

6. Anforderungen an den Lieferanten

Die Anbieter müssen nachweisen:

• Nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der MES-Einführung
• Fachwissen über die Industrie
• Finanzielle Stabilität
• Technische Fähigkeiten
• Unterstützung der Infrastruktur
• Qualitätsmanagementsysteme
• Innovationsfähigkeit
• Ökosystem der Partnerschaft

7. Kriterien für die Bewertung

Die Vorschläge werden nach folgenden Kriterien bewertet:

Technische Bewertung (40%)

• Architekturentwurf
• Leistungsfähigkeiten
• Sicherheitsmerkmale
• Integrationsfähigkeit

Funktionelle Bewertung (35%)

• Verwaltung der Produktion
• Qualitätskontrolle
• Verwaltung der Bestände
• Verwaltung von Dokumenten

AI-Fähigkeiten (25%)

• Prädiktive Analytik
• Computer Vision
• Prozessoptimierung
• Maschinelles Lernen

8. Einreichungsrichtlinien

Die Vorschläge müssen Folgendes enthalten:

• Kurzfassung
• Technische Lösung
• Ansatz für die Umsetzung
• Modell unterstützen
• Struktur der Preisgestaltung
• Profil des Unternehmens
• Kundenreferenzen
• Projektteam

9. Zeitplan und Prozess

• RFP-Freigabedatum: [Datum]
• Einsendeschluss: [Datum]
• Fälligkeitsdatum des Vorschlags: [Datum]
• Präsentationen des Anbieters: [Datum]
• Auswahlentscheidung: [Datum]
• Projektbeginn: [Datum]

Kontaktinformationen: [Name der Kontaktperson] [Titel] [E-Mail] [Telefon]