ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ

ಲಾಭಗಳು:

• MPS, MRP ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಾಗಾರ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮೂಲಭೂತ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ವಿವರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• AI ಯೊಂದಿಗೆ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು (SPT, EDD, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅನುಪಾತ) ಹೋಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• AI ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧದ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯು "ಏನು, ಯಾವಾಗ, ಯಾವ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ" ನೀವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವಿರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಘಟಿಸುವ ಬೆನ್ನೆಲುಬು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಯೋಜನೆಯು ಗಡುವನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ, ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯವಾಗಿ ಬಿಡುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾಕ್ ಅನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಿಲ್ಲ; ಒಂದು ಕೆಟ್ಟ ಯೋಜನೆಯು ಅವ್ಯವಸ್ಥೆ, ಅಧಿಕಾವಧಿ ಮತ್ತು ತಡವಾದ ಎಸೆತಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ. ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುವುದು, ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವುದು ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿಮಾಡುವಲ್ಲಿ AI ಈ ಪ್ರದೇಶದಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು "ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮವಾದ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗದ" ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ನಾವು MPS/MRP ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಯೋಜನಾ ಕ್ರಮಾನುಗತ: MPS ಮತ್ತು MRP

ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿದೆ.

ಮಟ್ಟ

ಏನು ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಸಮಯದ ಹಾರಿಜಾನ್

S&OP / ಬೃಹತ್ ಯೋಜನೆ

ಸ್ಥೂಲವಾಗಿ ಬೇಡಿಕೆ-ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸಮತೋಲನವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತದೆ

ತಿಂಗಳುಗಳು

MPS (ಮಾಸ್ಟರ್ ಪ್ರೊಡಕ್ಷನ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ)

ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಅವಧಿಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುತ್ತದೆ

ವಾರಗಳು

MRP (ವಸ್ತು ಅಗತ್ಯತೆಗಳ ಯೋಜನೆ)

BOM ನಿಂದ ಘಟಕ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ

ವಾರಗಳು/ದಿನಗಳು

ಕಾರ್ಯಾಗಾರದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ

ಯಂತ್ರಗಳು/ಗಡಿಯಾರಗಳಲ್ಲಿ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ

ದಿನಗಳು/ಗಂಟೆಗಳು

MRP ತರ್ಕವು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಉತ್ಪನ್ನದ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು (MPS) ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ, ಬಿಲ್ ಆಫ್ ಮೆಟೀರಿಯಲ್ಸ್ (BOM) ನೊಂದಿಗೆ ಸ್ಫೋಟಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆನ್-ಹ್ಯಾಂಡ್ ಸ್ಟಾಕ್ ಮತ್ತು ಓಪನ್ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಕಡಿತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿವ್ವಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಯದಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಆಫ್‌ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್). ಈ ತರ್ಕವನ್ನು ವಿವರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಉದಾಹರಣೆ ಕೋಷ್ಟಕಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.

ಪಾತ್ರ: ನೀವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿರುವ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್. ಕಾರ್ಯ: ಕೆಳಗಿನ ಉತ್ಪನ್ನಕ್ಕಾಗಿ ಸರಳ MRP ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ. ಒಟ್ಟು ಅವಶ್ಯಕತೆ, ಯೋಜಿತ ವಿತರಣೆ, ಆನ್-ಹ್ಯಾಂಡ್ ಸ್ಟಾಕ್, ನಿವ್ವಳ ಅಗತ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಯೋಜಿತ ಆರ್ಡರ್ ಬಿಡುಗಡೆಗಾಗಿ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ. ಉತ್ಪನ್ನ: ಎ (ಒಟ್ಟು ಅವಶ್ಯಕತೆ ವಾರಕ್ಕೊಮ್ಮೆ: {{ ಮೌಲ್ಯಗಳು }}) ಪ್ರಾರಂಭದ ಸ್ಟಾಕ್: {{ x }}, ಲೀಡ್/ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಸಮಯ: {{ y ವಾರಗಳು }}, ಲಾಟ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಯಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಹಾಕಲಾಗಿದೆ: ಪ್ರತಿ ಸೆಲ್ ಅನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ. ತಯಾರಿಸಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು.

ಸಲಹೆ: MRP ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿನ ಸಾಮಾನ್ಯ ದೋಷವೆಂದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಲೀಡ್ ಟೈಮ್ ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. AI ಯ ಯೋಜಿತ ಆರ್ಡರ್ ಬಿಡುಗಡೆಯ ಸಾಲು ನಿವ್ವಳ ಅಗತ್ಯತೆಯ ನಿಖರವಾದ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಯಕ್ಕಿಂತ ಮುಂಚೆಯೇ ಇದೆಯೇ ಎಂದು ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ನಿಯಮಗಳು (ರವಾನೆ ನಿಯಮಗಳು)

ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕಾಯುವ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನೀವು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕ್ರಮವು ಸರಾಸರಿ ಸುಪ್ತತೆ ಮತ್ತು ಹರಿವಿನ ಸಮಯವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಆದ್ಯತೆಯ ನಿಯಮಗಳು:

• FCFS (ಮೊದಲಿಗೆ ಬಂದವರು, ಮೊದಲು ಸೇವೆ ಸಲ್ಲಿಸಿದವರು): ನ್ಯಾಯೋಚಿತ ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಆಧಾರಿತವಲ್ಲ.
• SPT (ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ): ಸರಾಸರಿ ಸ್ಟ್ರೀಮಿಂಗ್ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಸರಾಸರಿ ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ದೀರ್ಘ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮುಂದೂಡುತ್ತದೆ.
• EDD (ಮುಂಚಿನ ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ): ಗರಿಷ್ಠ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ.
• ನಿರ್ಣಾಯಕ ದರ (CR): (ಉಳಿದ ಸಮಯ / ಉಳಿದ ಕೆಲಸದ ಸಮಯ); ವಿತರಣಾ ಒತ್ತಡವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಉದಾಹರಣೆ. ನಾಲ್ಕು ಕೆಲಸಗಳು, ಒಂದು ಯಂತ್ರ, ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಸಮಯಗಳು ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕಗಳು:

ವ್ಯಾಪಾರ | ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ | ವಿತರಣೆಎ | 4 | 6B | 2 | 4C | 6 | 8D | 1 | 3SPT ಆದೇಶ (ಸಮಯದ ಪ್ರಕಾರ): D(1), B(2), A(4), C(6)ಮುಗಿಯುವ ಸಮಯಗಳು: D=1, B=3, A=7, C=13ಪ್ರವಾಹ ಸಮಯಗಳ ಮೊತ್ತ = 1 + 3 + 7 + 13 = 24 → ಸರಾಸರಿ = 6.0EDD ಆದೇಶ (ವಿತರಣೆ ಮೂಲಕ): D(3), B(4), A(4), A(3), A(4), A(4), A=7, C=13 ವಿಳಂಬಗಳು: D:0, B:0, A:1, C:5 → ಗರಿಷ್ಠ ವಿಳಂಬ = 5

ವಿಭಿನ್ನ ನಿಯಮಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ: SPT ಸರಾಸರಿ ಹರಿವು, EDD ವಿಳಂಬ ಗರಿಷ್ಠ ಮೌಲ್ಯ. "ಯಾವುದು ಸರಿ?" ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರವು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು AI "ಇದು ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದರಿಂದ ಆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ.

"ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಎಂದು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ; AI ಯಾವ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಆಪ್ಟಿಮೈಜ್ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಯದೆ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಆದೇಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

SPT ಮತ್ತು EDD ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಈ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಿ. ಪ್ರತಿ ಸಾಲಿಗೆ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯ, ಸರಾಸರಿ ಹರಿವಿನ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕವನ್ನು ಮಾಡಿ. "ಕಾಣೆಯಾದ ಗಡುವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು" ನನ್ನ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಈ ಉದ್ದೇಶಕ್ಕಾಗಿ ಯಾವ ನಿಯಮವು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಕಾರಣಗಳೊಂದಿಗೆ ನನಗೆ ತಿಳಿಸಿ. ಕೆಲಸಗಳು: {{ ಪಟ್ಟಿ }}. ಖಾತೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ತೋರಿಸಿ.

ಎರಡನೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಬಹು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಖಾತೆಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಈ ಮೂರು ಇಲ್ಲದೆ, ಚಾರ್ಟ್ ನಿರ್ಧಾರವು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ.

ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮೀರಿದರೆ, ಅದು ಮಾನ್ಯವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಳಗಿನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ AI- ರಚಿತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು ಮರೆಯದಿರಿ: ಯಂತ್ರದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (ಗಂಟೆಗಳು), ಶಿಫ್ಟ್ ಮಿತಿಗಳು, ಸೆಟಪ್ ಸಮಯಗಳು, ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧಗಳು (ಒಂದು ಕೆಲಸವು ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಮುಗಿಸಬೇಕು), ಮತ್ತು ವಸ್ತು ಲಭ್ಯತೆ.

ನಿರ್ಬಂಧದ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಚಾರ್ಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ:- ಪ್ರತಿ ಗಣಕದಲ್ಲಿ ವಾರದ ಒಟ್ಟು ಲೋಡ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು (40 ಗಂಟೆಗಳು/ವಾರ) ಮೀರುತ್ತದೆಯೇ?- ಸೆಟಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?- ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು (ಕೆಲಸ B A ಗಿಂತ ಮೊದಲು ಮುಗಿಸಬೇಕು) ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ? ಚಾರ್ಟ್: {{ ... }}. ನೀವು ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ತಿದ್ದುಪಡಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು "ಮರೆತಿದೆ" ಮತ್ತು 45 ಗಂಟೆಗಳ ಕೆಲಸದೊಂದಿಗೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಪ್ರತಿ ಯಂತ್ರದ ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ ಒಟ್ಟು ಲೋಡ್ ಅನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಥವಾ ಟೇಬಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ಮಿನಿ ಕೇಸ್: ದಿ ಬಾಟಲ್‌ನೆಕ್ ಮೆಷಿನ್ ಮತ್ತು ರಾಂಗ್ ರೂಲ್

ಲೋಹದ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ಅಂಗಡಿಯಲ್ಲಿ, ವಿತರಣೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಳಂಬವಾಗುತ್ತವೆ. ಎಫ್‌ಸಿಎಫ್‌ಎಸ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಕೈಗಾರಿಕಾ ಎಂಜಿನಿಯರ್ ಕ್ಯಾನ್ಸು ನೋಡುತ್ತಾರೆ. ಇದು AI ಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ಬ್ಯಾಕ್‌ಲಾಗ್, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗಡುವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು SPT, EDD ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅನುಪಾತವನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಕೇಳುತ್ತದೆ. AI ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ನಿಯಮಗಳಿಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಸರಾಸರಿ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ SPT ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವು ದೊಡ್ಡ ಕೆಲಸಗಳು ತುಂಬಾ ತಡವಾಗಿವೆ; EDD ಗರಿಷ್ಠ ಸುಪ್ತತೆಯನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಕ್ಯಾನ್ಸು ಅಡಚಣೆಯ ಬೆಂಚ್‌ನಲ್ಲಿ EDD ಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ AI ಸೂಚಿಸಿದ ಮೊದಲ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯು ಎರಡು ಉದ್ಯೋಗಗಳ ಆದ್ಯತೆಯ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದೆ (ಅಸೆಂಬ್ಲಿಗೆ ಮೊದಲು ದೇಹದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ); ಕ್ಯಾನ್ಸು ಇದನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಣ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಹಿಡಿದು ಸರಿಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಫಲಿತಾಂಶ: ವಿಳಂಬಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತಿವೆ. AI ನಿಯಮ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿದೆ; ಇದು ನಿರ್ಬಂಧದ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದ ಮಾನವ ಆಡಿಟ್ ಆಗಿತ್ತು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಗುರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸದೆ ಚಾರ್ಟಿಂಗ್: "ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು; ಆದರೆ SPT ಮತ್ತು EDD ವಿಭಿನ್ನ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ: AI ಯ ಅಧಿಕ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಯೋಜನೆ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯ ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು.
• ಸೆಟಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು: ಸೆಟಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡದ ಯೋಜನೆಯೊಂದಿಗೆ ಬರುವುದು.
• ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು: ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಆದೇಶದಂತಹ ಕಡ್ಡಾಯ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ನೀಡುವುದು.
• ಒಂದು ನಿಯಮದ ಮೇಲೆ ಸ್ಥಿರೀಕರಣ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೂ ಒಂದೇ ನಿಯಮವನ್ನು ಬಳಸುವುದು; ಅಡಚಣೆ ಮತ್ತು ವಿತರಣಾ ಒತ್ತಡ ಬದಲಾದಾಗ, ನಿಯಮವೂ ಬದಲಾಗಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

• ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯದಿಂದ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಕ್ರಮಾನುಗತವಾಗಿದೆ: S&OP → MPS → MRP → ಅಂಗಡಿ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ.
• MRP ಯಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ತಪ್ಪು ಎಂದರೆ ಪ್ರಮುಖ ಸಮಯ ಬದಲಾವಣೆ; AI ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಲೈನ್ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ನಿಯಮಗಳು (SPT, EDD, CR) ವಿವಿಧ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ; ನಿಯಮಗಳ ಆಯ್ಕೆಯು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
• ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸೆಟಪ್ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳ ವಿರುದ್ಧ AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
• AI ಹೋಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ; ನಿರ್ಬಂಧದ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುವವನು ಮಾನವ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಕನಿಷ್ಠ 5 ಉದ್ಯೋಗಗಳಿಗೆ (ಸಂಸ್ಕರಣೆ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗಡುವುಗಳೊಂದಿಗೆ) ಕಾರ್ಯಾಗಾರದ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ. AI ಈ ಉದ್ಯೋಗಗಳನ್ನು SPT ಮತ್ತು EDD ನಿಯಮಗಳೆರಡರಲ್ಲೂ ವಿಂಗಡಿಸಿ; ಪ್ರತಿ ಸರತಿಗೆ ಸರಾಸರಿ ಹರಿವಿನ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ವಿಳಂಬವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ಕನಿಷ್ಠ ಒಂದು ನಿಯಮಕ್ಕಾಗಿ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು AI ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ನಂತರ ಆದ್ಯತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ (ಉದಾ. "ಕೆಲಸ A ಗಿಂತ ಮೊದಲು C ಉದ್ಯೋಗವನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಬೇಕು") ಮತ್ತು AI ಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯು ಈ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶ (ಸರಾಸರಿ ಹರಿವು ಅಥವಾ ಗರಿಷ್ಠ ವಿಳಂಬ) ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೀವು ಯಾವ ನಿಯಮವನ್ನು ಆರಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಮರ್ಥಿಸಿ.