ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ

ಲಾಭಗಳು:

• ಜವಳಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಯೋಜನೆ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಸಮತೋಲನ ಮತ್ತು ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ರಚನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು
• AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸನ್ನಿವೇಶ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಅಡಚಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣ/ಲಾಟ್ ಆರ್ಡರ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು OEE ಡೇಟಾದ ವಿರುದ್ಧ ಯೋಜನೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ವಿಧಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಜವಳಿ ಕಾರ್ಖಾನೆಯು ಡಜನ್ ಗಟ್ಟಲೆ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು, ಸೀಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಯಂತ್ರಗಳು, ವಿಭಿನ್ನ ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕಗಳು ಮತ್ತು ಸದಾ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಆದ್ಯತೆಗಳು. ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯು ಈ ಅವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಕ್ರಮವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಕಲೆಯಾಗಿದೆ: ಯಾವ ಆದೇಶವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ, ಯಾವ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ, ಯಾವಾಗ? ಕೆಟ್ಟ ಯೋಜನೆಯು ಯಂತ್ರವನ್ನು ನಿಷ್ಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ವಿತರಣೆಯನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯ ಸೆಟಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸಂಕೀರ್ಣ ಸಮಸ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ: ಇದು ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೇಂಟ್ ಬ್ಯಾಚ್ ಆರ್ಡರ್ ಮಾಡುವಿಕೆಯಂತಹ ಸೀಮಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಯೋಜನೆಯ ವಾಸ್ತವತೆ; ಇದು ಯಂತ್ರ ವೈಫಲ್ಯ, ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ವಿಳಂಬ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಅಂಶವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ನಾವು ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು AI ಯ ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.

ಯೋಜನಾ ಸಮಸ್ಯೆಯ ರಚನೆ

ಜವಳಿ ಯೋಜನೆಯು ಹಲವಾರು ಹೆಣೆದುಕೊಂಡಿರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು. ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಯೋಜನೆ: ಲಭ್ಯವಿರುವ ಯಂತ್ರ-ಗಂಟೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯ ಕೆಲಸವು ಸಮತೋಲಿತವಾಗಿದೆಯೇ? ಜಾಬ್ ಸೀಕ್ವೆನ್ಸಿಂಗ್ (ಶೆಡ್ಯೂಲಿಂಗ್): ಪ್ರತಿ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಕ್ರಮ. ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ: ಒಂದೇ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎಷ್ಟು ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳು ಸಮರ್ಥವಾಗಿವೆ. ಸೆಟಪ್/ಚೇಂಜ್‌ಓವರ್ ಸಮಯಗಳು: ಯಂತ್ರದ ಸೆಟಪ್, ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ, ಬಣ್ಣ ಬದಲಾವಣೆಯು ಒಂದು ಕೆಲಸದಿಂದ ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಚಲಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅಂತಿಮ ದಿನಾಂಕದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಪ್ರತಿ ಆದೇಶವು ಗಡುವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದು ಅದನ್ನು ವಿಳಂಬ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯ ಸ್ವರೂಪವು ಸಂಯೋಜಿತವಾಗಿದೆ: ಸಣ್ಣ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಸಹ ಅನೇಕ ಸಂಭವನೀಯ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ, ಅದು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ, "ಅತ್ಯುತ್ತಮ" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ "ಸಾಕಷ್ಟು ಉತ್ತಮ" ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಪ್ರಮುಖ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳೆಂದರೆ ಯಂತ್ರ ಬಳಕೆ/ಒಇಇ (ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಲಕರಣೆಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವ; ಯಂತ್ರವು ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಸಮಗ್ರ ಅನುಪಾತ - ಲಭ್ಯತೆ × ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ × ಗುಣಮಟ್ಟ) ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ವಿತರಣಾ ದರ.

ಸಲಹೆ: ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ "ಸೂಕ್ತ" ವನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟಬೇಡಿ; ಪರಿಪೂರ್ಣ ಆದರೆ ದುರ್ಬಲವಾದ ಯೋಜನೆಗಿಂತ ಸಿದ್ಧಾಂತದಲ್ಲಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (ವಿತರಣೆ, ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಸಾಗಣೆ) ಪೂರೈಸುವ ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಯೋಜನೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ. ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಖಾನೆ ನಿರಂತರವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಜವಳಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಿರ್ಬಂಧ: ಬಣ್ಣ ವಿಂಗಡಣೆ

ಪೇಂಟ್ ಶಾಪ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಮುಖ ನಿಯಮವಿದೆ: ತಿಳಿ ಬಣ್ಣದಿಂದ ಗಾಢ ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ಆದೇಶ. ಅದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಗಾಢ ಬಣ್ಣದ ನಂತರ ತಿಳಿ ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬಣ್ಣಿಸಿದರೆ, ಉಳಿದ ಡೈ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಶುಚಿಗೊಳಿಸುವಿಕೆ/ತೊಳೆಯುವ ಸಮಯದ ಅಪಾಯವಿರುತ್ತದೆ. ಬೆಳಕಿನಿಂದ ಕತ್ತಲೆಗೆ ವಿಂಗಡಿಸುವುದು ಈ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಸತ್ತ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. AI ನಿಂದ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಯಾವುದೇ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಶಿಫಾರಸುಗಳು ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು; ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಗಣಿತದ "ಕಡಿಮೆ ಸಮಯ" ಪ್ರಸ್ತಾಪವು ಈ ನಿಯಮವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸಿದರೆ, ಅದು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಅಂತೆಯೇ, ಒಂದೇ ಥ್ರೆಡ್ ಎಣಿಕೆ ಅಥವಾ ಅದೇ ಬಟ್ಟೆಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವುದು ಸೆಟಪ್ ಸಮಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI-ಚಾಲಿತ ಪ್ಲಾನಿಂಗ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ

1. ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಆದೇಶಗಳು (ಪ್ರಮಾಣ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ, ಉತ್ಪನ್ನ), ಯಂತ್ರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು, ಸಾಗಣೆ ಸಮಯಗಳು, ನಿರ್ಬಂಧಗಳು.
2. ಒಂದು ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ರಚಿಸಿ. ವಿಭಿನ್ನ ವಿಂಗಡಣೆ/ನಿಯೋಜನೆ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಿಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದರ ವಿತರಣೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆಯ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.
3. ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೇರುವುದು. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಆದೇಶ, ಆದ್ಯತೆಯ ಗ್ರಾಹಕ, ನಿರ್ವಹಣೆ ವಿಂಡೋಗಳಂತಹ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹಾಕಿ.
4. ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಯಾವ ಯಂತ್ರ/ಹಂತವು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ? ಸಾಕಷ್ಟು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿಲ್ಲವೇ?
5. ಮಾನವನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ಯೋಜನಾ ಅಧಿಕಾರಿಯು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೈಜ ನಿರ್ಬಂಧಗಳೊಂದಿಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಲಿ (ತಿಳಿದಿರುವ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯ, ಅನುಮತಿ, ತುರ್ತು ಆದೇಶ).
6. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಮರುಯೋಜನೆ. ನೈಜ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸಿ (ತೇಲುವ ಯೋಜನೆ).

ಮೂರು ಮಿನಿ ಪ್ರಕರಣಗಳು: ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಮೂಲಕ

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದ ಲಾಭ. ಹೆಣಿಗೆ ಕಾರ್ಯಾಗಾರದಲ್ಲಿ, ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಆದೇಶಿಸಲಾಯಿತು, ನೂಲು/ಎಣಿಕೆ ಬದಲಾವಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ದಿನಕ್ಕೆ ~8 ಸೆಟಪ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ~4 ಗಂಟೆಗಳ ಡೆಡ್ ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಒಂದು ವಿಧವನ್ನು AI ಸೂಚಿಸಿದೆ; ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯು 8 ರಿಂದ 5 ಕ್ಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸತ್ತ ಸಮಯವು ~ 2.3 ಗಂಟೆಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ. ಯೋಜನಾ ಅಧಿಕಾರಿ ಕೈಯಾರೆ ತುರ್ತು ಆದೇಶವನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ತಂದರು ಮತ್ತು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಿದರು; ಸಲಹೆಯು ಉತ್ತಮ ಆರಂಭವಾಗಿದೆ, ನಿರ್ಧಾರವು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಬಣ್ಣ ವಿಂಗಡಣೆ ದೋಷ. ಒಂದು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ "ಕಡಿಮೆ ಒಟ್ಟಾರೆ ಸಮಯಕ್ಕೆ" ಬಣ್ಣಗಳನ್ನು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಿದೆ ಆದರೆ ಡಾರ್ಕ್-ಲೈಟ್ ಪರಿವರ್ತನೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿದೆ; ಮೊದಲ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ, ತೆರೆದ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಕಲುಷಿತಗೊಳಿಸಲಾಯಿತು ಮತ್ತು ಪುನಃ ಬಣ್ಣ ಬಳಿಯಲಾಯಿತು, ಉಳಿಸಿದ ಸಮಯವನ್ನು ಎರಡು ಬಾರಿ ಕಳೆದುಕೊಂಡಿತು. ಯೋಜನೆಗೆ ನಿರ್ಬಂಧವನ್ನು (ಬೆಳಕಿನಿಂದ ಕತ್ತಲೆಗೆ) ಸೇರಿಸಿದಾಗ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಮವು ಗಣಿತಕ್ಕಿಂತ ಮೊದಲು ಬರುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅಡಚಣೆಯ ಗೋಚರತೆ. ಒಂದು ಸೌಲಭ್ಯದಲ್ಲಿ, ವಿತರಣೆಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ವಿಳಂಬವಾಗುತ್ತವೆ; ಯಂತ್ರಗಳ ಮೇಲೆ ಆರೋಪ ಹೊರಿಸಲಾಯಿತು. AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆಯು ರಾಮ್ (ಒಣಗಿಸುವ-ಫಿಕ್ಸಿಂಗ್) ಯಂತ್ರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ತೋರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಯಂತ್ರಗಳು ಅದಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಿವೆ. ರಾಮ್‌ಗೆ ಎರಡನೇ ಶಿಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿದಾಗ, ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ 71% ರಿಂದ 89% ಕ್ಕೆ ಏರಿತು. AI ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿದೆ; ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಣೆ ಮಾಡಿತು.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಉತ್ತಮ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಯೋಜಿಸಿ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಜವಳಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆ ತಜ್ಞರು. ಇನ್‌ಪುಟ್: ಕೆಳಗೆ 12 ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು (ಐಟಂ, ಪ್ರಮಾಣ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ) ಮತ್ತು 3 ಡೈಯಿಂಗ್ ಯಂತ್ರಗಳು (ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಪ್ರಮುಖ ಸಮಯ). ನಿರ್ಬಂಧಗಳು:- ಪ್ರತಿ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಲೈಟ್ ಬಣ್ಣದಿಂದ ಡಾರ್ಕ್ ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ವಿಂಗಡಿಸಿ (ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅಪಾಯ).- ಯಾವುದೇ ಮಿತಿಮೀರಿದ ದಿನಾಂಕಗಳು ಇರಬಾರದು; ಹಾಗಿದ್ದಲ್ಲಿ, ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಎಚ್ಚರಿಸಿ. - ಒಂದೇ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಗುಂಪು ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಕಾರ್ಯ: 2 ಪರ್ಯಾಯ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ; ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, ಅಂದಾಜು ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ ದರ, ಸ್ಥಾಪನೆಗಳ ಒಟ್ಟು ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಅಡಚಣೆ ಯಂತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯ/ದಿನಾಂಕದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಡೇಟಾ: [ಕೋಷ್ಟಕ]

ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

1) ಸನ್ನಿವೇಶ ಹೋಲಿಕೆ:

ಕೆಳಗಿನ ಆದೇಶ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ 3 ಚಾರ್ಟ್ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಆನ್-ಟೈಮ್ ಡೆಲಿವರಿ ದರ, ಸ್ಥಾಪನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಯಂತ್ರ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಸನ್ನಿವೇಶಕ್ಕೂ ಕೋಷ್ಟಕ ರೂಪದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: [ಪಟ್ಟಿ]. ಡೇಟಾ: [ಕೋಷ್ಟಕ]

2) ಬಣ್ಣದ ಅನುಕ್ರಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್:

ಕೆಳಗಿನ ಪೇಂಟಿಂಗ್ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಯಂತ್ರದಲ್ಲಿ ಬೆಳಕಿನಿಂದ ಕತ್ತಲೆಗೆ ವಿಂಗಡಿಸಿ; ಬಣ್ಣ ಪರಿವರ್ತನೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮಾಲಿನ್ಯದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿ. ಗಡುವನ್ನು ಉಲ್ಲಂಘಿಸುವ ಯಾರನ್ನಾದರೂ ಗುರುತಿಸಿ. ಕೃತಿಗಳು: [ಬಣ್ಣ, ಪ್ರಮಾಣ, ವಿತರಣೆ]

3) ಅಡಚಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ:

ಈ ಉತ್ಪಾದನಾ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಿರಿ (ಪ್ರತಿ ಹಂತದ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ). ಯಾವ ಹಂತವು ಇತರರನ್ನು ಕಾಯುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ? X% ರಷ್ಟು ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಒಟ್ಟು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಮೇಲೆ ಹೇಗೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ (ಒರಟು ಅಂದಾಜು)? ಡೇಟಾ: [ಸ್ಟ್ರೀಮ್]

4) ಮರುನಿಗದಿ ಪ್ರಚೋದಕ:

ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಬದಲಾವಣೆ ಕಂಡುಬಂದಿದೆ: [ಯಂತ್ರ ಅಸಮರ್ಪಕ / ತುರ್ತು ಆದೇಶ]. ಕನಿಷ್ಠ ಅಡಚಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಸ್ತುತ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನಾನು ಹೇಗೆ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು? ಪೀಡಿತ ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ವಿತರಣಾ ಅಂದಾಜುಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರಸ್ತುತ ಯೋಜನೆ: [ಸಾರಾಂಶ]

ಯೋಜನಾ ಮಾನದಂಡಗಳ ಕೋಷ್ಟಕ

ಮಾನದಂಡ

ಯಾವ ಕ್ರಮಗಳು

ಉತ್ತಮ ನಿರ್ದೇಶನ

ಗಮನಿಸಿ

ಸಮಯಕ್ಕೆ ವಿತರಣಾ ದರ

ಭರವಸೆಗಳನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ

ಹೆಚ್ಚು

ಗ್ರಾಹಕ ನಂಬಿಕೆ

OEE

ಯಂತ್ರ ದಕ್ಷತೆ

ಹೆಚ್ಚು

ಉಪಯುಕ್ತತೆ × ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ × ಗುಣಮಟ್ಟ

ಅನುಸ್ಥಾಪನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ/ಅವಧಿ

ಪರಿವರ್ತನೆಯ ನಷ್ಟ

ಕಡಿಮೆ

ಗುಂಪುಗಾರಿಕೆ ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತದೆ

ಸರಾಸರಿ ಹರಿವಿನ ಸಮಯ

ಒಳಗೆ ಇರುವಂತೆ ಆದೇಶಿಸಿ

ಕಡಿಮೆ

ನಗದು ಚಕ್ರ

ಅಡಚಣೆಯ ಬಳಕೆ

ಸೀಮಿತಗೊಳಿಸುವ ಹಂತ

ವೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು

ಇದು ಹೂಡಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ

ಗಮನ: AI ನ ಚಾರ್ಟ್ ಒಂದು ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ, ಆದೇಶವಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಖಾನೆಯು ತಿಳಿದಿರುವ ಅಸಮರ್ಪಕ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಫರ್ಲೋಗಳು, ಕಚ್ಚಾ ವಸ್ತುಗಳ ವಿಳಂಬಗಳು ಮತ್ತು ತುರ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಯೋಜನಾ ಅಧಿಕಾರಿಯು ಎಲ್ಲಾ ಮೌಖಿಕ/ಸ್ಥಳೀಯ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಮವನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಬಣ್ಣದ ಆದೇಶದಂತಹ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಹಾಕದಿದ್ದರೆ, ಸಲಹೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
• ಸೂಕ್ತ ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದು. ದುರ್ಬಲವಾದ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆಗಿಂತ ಘನ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ತಪ್ಪಾದ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಖರ್ಚು ಮಾಡಲಾಗಿದೆ; ನಿಜವಾದ ಗಡಿ ಮತ್ತೊಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿದೆ.
• ಸ್ಥಿರ ಯೋಜನೆ. ರಿಯಾಲಿಟಿ ಬದಲಾದಂತೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನವೀಕರಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅದು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿಲ್ಲ.
• ಮಾನವ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ. ಮೌಖಿಕ ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸ್ಥಳೀಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಇರುವುದಿಲ್ಲ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಉತ್ಪಾದನಾ ಯೋಜನೆಯು ಸೀಮಿತ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕದ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಆದೇಶಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ; ಅದರ ಸಂಯೋಜಿತ ಸ್ವಭಾವದಿಂದಾಗಿ, "ಸಾಕಷ್ಟು ಒಳ್ಳೆಯದು" ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಯೋಜನೆಯು ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. AI ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ, ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣ ವಿಂಗಡಣೆಯಂತಹ ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್‌ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಇರಿಸಬೇಕು, ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನೈಜ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ತೀರ್ಪಿನೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಬೇಕು. ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಕಾರ್ಖಾನೆಯಲ್ಲಿ, ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿರಂತರವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಕನಿಷ್ಠ 8 ಆರ್ಡರ್‌ಗಳು (ಪ್ರಮಾಣ, ವಿತರಣಾ ದಿನಾಂಕ) ಮತ್ತು 2-3 ಯಂತ್ರಗಳ ಮಾದರಿ ನಮೂದನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ಈ ಘಟಕದಿಂದ "ಸನ್ನಿವೇಶ ಹೋಲಿಕೆ" ಮತ್ತು "ಬಣ್ಣದ ಅನುಕ್ರಮ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ. AI ಸೂಚಿಸುವ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಕ್ರಮವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಿ (ಎರಡನೇ ಶಿಫ್ಟ್, ಹೊರಗುತ್ತಿಗೆ, ಅನುಕ್ರಮ ಬದಲಾವಣೆ). ಪ್ರಸ್ತಾವಿತ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣದ ಅನುಕ್ರಮ ನಿಯಮವು ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಪ್ಯಾರಾಗ್ರಾಫ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು (ಬಣ್ಣ ಕ್ರಮ, ಗುಂಪು ಮಾಡುವಿಕೆ) ಇರಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಆಪ್ಟಿಮಲ್ ಬದಲಿಗೆ ಘನ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಡಚಣೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತೇನೆ ಮತ್ತು ಸಂಪನ್ಮೂಲವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ನಿರ್ದೇಶಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ವಾಸ್ತವಿಕವಾದ ಸಾಕ್ಷಾತ್ಕಾರಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ನಾನು ಯೋಜನೆಯನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಪರಿಷ್ಕರಿಸುತ್ತೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಯೋಜನಾ ಅಧಿಕಾರಿಯ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಂತಿಮ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುತ್ತೇನೆ.