Zukunft der Produktionsplanung: Von der monolithischen Planung zum adaptiven Best‑of‑Breed

Auswertung der aktuellen Studie „Zukunft der Produktionsplanung“ des FIR e. V. an der RWTH Aachen – mit praxisnahen Implikationen für ERP, APS, MES und Nachhaltigkeit

Produktionsplanung steht unter Druck: volatile Lieferketten, Fachkräftemangel, die Fertigung nahe an der Losgröße 1 und der schnelle Takt technologischer Innovation sind nur einige der zentralen Herausforderungen. Eine aktuelle Studie (Online-Umfrage Feb.–Jun. 2025) zeigt: Die Zukunft gehört integrierten IT-Landschaften, einer deutlich veränderten Rolle der Planenden und der systematischen Berücksichtigung teils gegensätzlicher Zielgrößen.

Ausgangslage: Mehr Dynamik, mehr Zielkonflikte, mehr Verantwortung in der Produktionsplanung

Die Studienergebnisse zeichnen ein konsistentes Bild: Verbesserungspotenziale bestehen über nahezu alle Planungsbereiche hinweg – besonders ausgeprägt in der taktischen, werks- und netzwerkbezogenen Absatz- und Produktionsgrobplanung. Operativ wird die Dispooptimierung als zentraler Hebel für Effizienz und Termintreue gesehen.

In vielen Unternehmen dominiert heute noch das ERP als Planungsanker. Gleichzeitig zeigen die Erhebungen: Ergänzende Systeme gewinnen an Gewicht, insbesondere APS in operativen Aufgaben – während Excel in Teilbereichen (z. B. netzwerkbezogene Produktionsgrobplanung) noch Lückenfüller bleibt. Das Zukunftsbild: Best-of-Breed-Architekturen mit sauberer Integration von ERP, APS, MES und ggf. SCM.

Überall dort, wo Zielkonflikte in der Feinplanung gleichzeitig zu balancieren sind (Termintreue vs. Bestände vs. Rüstkosten vs. Auslastung), liefert APS gegenüber ERP-Standardlogiken spürbare Vorteile – nicht als Ersatz, sondern als ergänzendes Entscheidungswerk mit klaren Verantwortungsbereichen.

IT Systemlandschaft: Best-of-Breed ja – aber mit Disziplin

Status quo: ERP bleibt Dreh und Angelpunkt der Unternehmens-IT – dennoch attestieren Praktiker nahezu allen Planungsbereichen mindestens mittleres Verbesserungspotenzial; taktische Aufgaben (z. B. werks- /netzwerkbezogene Absatz und Produktionsgrobplanung) stechen besonders hervor.

Die befragten Unternehmen zeigen zwei Tendenzen:

• Größere Organisationen bevorzugen Best of Breed, setzen jedoch bewusst auf Standardfunktionalitäten, um Integrationskomplexität beherrschbar zu halten.

• Kleine und mittlere Unternehmen gewichten unternehmensspezifische Anpassungen höher, während sich bei der Wahl zwischen Best of Breed und „One fits all“ keine eindeutige Präferenz zeigt.

Implikation für die Architektur:

• ERP bleibt der Ort für Stammdatenhoheit, MRP/Disposition und finanznahe Prozesse.
• APS übernimmt Feinplanung und Optimierung (Reihenfolgen, Startzeiten, Ressourcenzuordnung, Rüstoptimierungen) und speist belastbare Pläne zurück in ERP/MES.
• MES liefert Echtzeit Feedback (Ist Dauern, Rückmeldungen, Störungen) für kurzfristige Korrekturen und für das Lernen aus Planabweichungen.
• SCM adressiert taktische Netzwerkentscheidungen, wenn über Werke hinweg Kapazitäten und Materialströme koordiniert werden.

In Best of Breed Landschaften ist APS der Entscheidungs-Motor der operativen Planung, vorausgesetzt, Schnittstellen sind robust, Stammdaten gepflegt und Verantwortlichkeiten klar definiert. Der Nutzen entsteht nicht allein durch den Algorithmus, sondern durch sauber orchestrierte Rollen zwischen ERP, APS und MES.

Rolle der Planenden: Wie weit Produktionsplanung in den nächsten fünf Jahren automatisierbar wird

Die Studienergebnisse zeigen deutlich, dass die Produktionsplanung vor einem fundamentalen Automatisierungsschub steht. Alle betrachteten Planungstätigkeiten – von der Informationsbeschaffung bis hin zur Umplanung – werden bereits heute als grundsätzlich automatisierbar eingeschätzt. Die Befragten erwarten jedoch, dass sich dieses Potenzial in den kommenden fünf Jahren deutlich erweitert und auf breiter Linie operationalisierbar wird.

Besonders stark steigt die Automatisierbarkeit demnach bei Tätigkeiten, die stark daten- und prozessstandardisiert sind. Dazu zählen vor allem das Sammeln, Speichern und Weiterleiten planungsrelevanter Informationen. Für diese Aufgaben zeigt die Studie den höchsten zukünftigen Automatisierungsgrad, da sie sich technisch klar abgrenzen, strukturiert abbilden und zuverlässig durch Systeme übernehmen lassen. Auch operative Umplanungen gewinnen an Automatisierungstiefe – insbesondere dort, wo viele Bedingungen gleichzeitig zu berücksichtigen sind und algorithmische Optimierung bereits heute ihre Stärken ausspielt.

Auffällig ist, dass die Rangfolge der Automatisierbarkeit über die Zeit hinweg konstant bleibt:

• Informationsnahe Tätigkeiten sind und bleiben hoch automatisierbar.
• Strategische Aufgaben, wie die Definition von Planungszielen und relevanten Rahmenparametern, behalten bewusst ein niedriges Automatisierungspotenzial. Sie erfordern menschliche Erfahrung, Abwägung und organisationsspezifisches Know-how.
• Operative Entscheidungsprozesse rücken, dank algorithmischer Unterstützung, näher an einen hohen Automatisierungsgrad heran.

Die Befragten machen zudem klar, dass der Weg zu mehr Automatisierung weniger an technischen Hürden scheitert, sondern vor allem am Aufwand der Datenpflege. Datenqualität, Aktualität und Konsistenz sind Grundvoraussetzungen, damit automatisierte Planungsergebnisse belastbar sind. Gerade hier zeigt sich eine unmittelbare Verbindung zur Systemauswahl: Spezialisierte Planungswerkzeuge, insbesondere APS-Systeme, verfügen typischerweise über strukturierte Datenpipelines, Validierungslogiken und klare Modellierungsansätze, die den Automatisierungsgrad in der Praxis erst möglich machen. Ein APS ersetzt zwar keine Datenpflege, es institutionalisiert sie jedoch – und stellt damit sicher, dass Automatisierung nicht nur technisch machbar, sondern operativ stabil ist.

Insgesamt verdeutlicht die Studie: Die Produktionsplanung der nächsten Jahre wird stärker automatisiert, aber nicht autonom. Der Mensch bleibt zentral – allerdings nicht mehr primär als „Plan-Ausführender“, sondern als Gestalter der Zielsysteme und Überwacher der automatisierten Entscheidungen. Systeme übernehmen repetitive Tätigkeiten und komplexe simultane Optimierungen, während Planende strategische Entscheidungen treffen, Qualitätsmaßstäbe setzen und das Zusammenspiel von ERP, APS und MES orchestrieren.

Machine Learning (ML) und Large Language Models (LLMs): Präzisere Planung und effizientere Informationsarbeit

Die Studie zeigt: Künstliche Intelligenz, hier insbesondere ML und LLMs, werden in der Produktionsplanung deutlich an Bedeutung gewinnen, allerdings in unterschiedlichen Aufgabenfeldern. Während ML datengetriebene Analysen stärkt, unterstützen LLMs vor allem Informationsprozesse.

Machine Learning: Mehr Wirkung in Analyse und Umplanung

Heute spielt ML laut Befragten noch eine geringe Rolle, doch in den nächsten fünf Jahren wird ein deutlicher Bedeutungszuwachs von +53 Prozentpunkten erwartet. Besonders relevant wird ML bei der Analyse der Planungsqualität sowie bei Umplanungen, bei denen realistischere Prognosen und Mustererkennungen die Robustheit der Entscheidungen erhöhen können. Voraussetzung dafür bleibt eine strukturierte und präzise Datenbasis – ein Aspekt, den spezialisierte Planungssysteme wie APS durch klare Datenmodelle und konsistente Restriktionsabbildung unterstützen.

Large Language Models: Informationsfluss beschleunigen

LLMs entfalten ihr Potenzial dort, wo Informationen verdichtet, erklärt oder weitergegeben werden müssen und gleichzeitig aus großen Datenmengen gezielt das Relevante herausgefiltert wird. Die Befragten sagen für die nächsten Jahre einen Anstieg von +70 Prozentpunkten voraus. Besonders geeignet sind Aufgaben wie Sammeln und Versenden von Informationen sowie die Ableitung von Verbesserungsmaßnahmen. LLMs übernehmen demnach jedoch keine Entscheidungen, sondern erleichtern das Verständnis komplexer Zusammenhänge und entlasten Planende bei repetitiver Informationsarbeit.

Zentraler Engpass: Datenpflege

Sowohl für ML als auch LLMs ist der größte Hemmfaktor der Aufwand für Datenpflege, noch vor Akzeptanz oder Datenschutz. Dies unterstreicht die Bedeutung einer geordneten Systemlandschaft: Systeme wie APS bieten hier eine wichtige Grundlage, da sie Datenflüsse und Planungslogik strukturiert abbilden und damit die Verlässlichkeit datengetriebener Technologien erhöhen.

In Summe erwarten die Unternehmen, dass ML und LLMs die Planung künftig schneller, transparenter und belastbarer machen – weniger durch autonome Entscheidungen, sondern durch eine deutliche Verbesserung der Informationsqualität und Entscheidungsgrundlagen.

Vom Leitstand zur lernenden Planungsumgebung: Ein realistisches Zielbild

Aus den Studienergebnissen lassen sich drei Eigenschaften einer zukunftsfesten Produktionsplanung ableiten:

• Adaptiv: Das System lernt aus Plan‑Ist‑Abweichungen (ML‑gestützte Analytik) und verbessert fortlaufend seinen Lösungsansatz. Auf Basis der vorgegebenen Ziele, Grenzen und Leitplanken sucht es lernend nach der jeweils besten Lösung; die Planenden definieren diese Rahmenbedingungen und überwachen den Lernfortschritt.
• Echtzeit‑integriert: Nahtlose Datenflüsse zwischen ERP (Bedarfe/MRP/Disposition), APS (Optimierung/Terminierung), MES (Rückmeldungen) und ggf. SCM – ohne Systembrüche.
• Mehrkriteriell: Neben Termintreue, Durchlaufzeit und Beständen werden auch weitere Kriterien wie Energie, Material und Abfall als Zielgrößen integriert (Transparenz zuerst, Steuerungswirkung danach).

Kulturelle Voraussetzungen: Vertrauen in automatisierte Entscheidungen, klare Verantwortlichkeiten für Datenqualität, und Transparenz der Optimierungslogik. Technisch entscheidend sind robuste Schnittstellen (APIs) und eindeutig strukturierte, konsistente Stammdaten – denn laut Befragung liegt das größte Hindernis nicht in der Technologie selbst, sondern im hohen Aufwand durch schlechte, inkonsistente oder unvollständige Daten. Ohne verlässliche Stammdaten scheitern Automatisierung und Optimierung weniger an der eingesetzten Software als an der Datenqualität.

Fazit: Warum Advanced Planning & Scheduling zur Notwendigkeit wird

Die Daten sprechen für eine Produktionsplanung, die integriert, adaptiv und mehrkriteriell arbeitet. Das ERP bildet das Fundament, das APS wird zur entscheidungsstarken Ergänzung in der operativen Feinplanung und das MES liefert die nötigen Echtzeitinformationen. Technologie unterstützt diesen Prozess, verlangt jedoch zugleich verlässliche Datenpflege und klare Zielvorgaben. Wer heute eine Best‑of‑Breed‑Lösung mit einem APS als zentralem Entscheidungssystem einführt, erhöht die Belastbarkeit, Transparenz und Zukunftsfähigkeit seiner Planung.

Quelle: Center Integrated Business Applications / FIR Aachen GmbH

Studie: Zukunft der Produktionsplanung