Ieguvumi:
- Spēja pamatlīmenī izskaidrot MPS, MRP un darbnīcu plānošanas koncepcijas
- Spēja salīdzināt plānošanas noteikumus un scenārijus (SPT, EDD, kritiskā attiecība) ar AI
- Spēja pārbaudīt un labot jaudas un ierobežojumu pārkāpumus AI izvadē
Ražošanas plānošana ir mugurkaula process, kas organizē "ko, kad, ar kādiem resursiem" jūs ražosit. Labs plāns atbilst termiņiem, neatstāj mašīnas dīkstāvē un nepalielina krājumus; Slikts plāns noved pie haosa, virsstundām un novēlotām piegādēm. AI šajā jomā ir spēcīgs, lai salīdzinātu plānošanas noteikumus, ģenerētu scenārijus un sarakstu ierobežojumus; Tomēr tas var arī neievērot jaudas un prioritāšu ierobežojumus un izstrādāt plānus, kas ir "jauki uz papīra, bet neīstenojami". Šajā nodaļā mēs apskatīsim MPS/MRP koncepcijas, plānošanas noteikumus un to, kā apstiprināt AI izvadi.
Plānošanas hierarhija: MPS un MRP
Ražošanas plānošana ir hierarhija no vispārīgas uz konkrētu.
Līmenis
Ko dara
laika horizonts
S&OP / lielapjoma plāns
Aptuveni nosaka pieprasījuma un jaudas līdzsvaru
mēnešus
MPS (Master Production Schedule)
Gatavo produktu sadala periodos
nedēļas
MRP (materiālu prasību plānošana)
No MK tiek noņemtas komponentu prasības
nedēļas/dienas
Semināra plānošana
Novieto darbus uz mašīnām/pulksteņiem
Dienas/stundas
MRP loģika būtībā ir vienkārša: tiek ņemts gatavā produkta pieprasījums (MPS), eksplodēts ar materiālu rēķinu (BOM), tiek atņemti esošie krājumi un atvērtie pasūtījumi, un neto prasība tiek novirzīta atpakaļ par izpildes laiku (kompensācija). AI labi izskaidro šo loģiku un izveido piemēru tabulas.
Loma: Jūs esat rūpniecības inženieris, kas specializējas ražošanas plānošanā. Uzdevums: Izveidojiet vienkāršu MRP tabulu šādam produktam. Rādīt rindas bruto pieprasījumam, plānotajai piegādei, esošajiem krājumiem, neto prasībām un plānotā pasūtījuma izlaišanai nedēļā.Produkts: A (bruto nepieciešamība nedēļā: {{ vērtības }}) Sākuma krājums: {{ x }}, Izpildes/ražošanas laiks: {{ y nedēļas }}, Partijas lielums: {{ lot }}Noteikums: īsi paskaidrojiet, kā katra šūna ir pareizi aprēķināta. Safabricētas vērtības ražošana.
Padoms. Visbiežāk sastopamā kļūda MRP izvadē ir nepareiza izpildes laika nobīde. Pēc rindiņas pārbaudiet, vai AI plānotā pasūtījuma izlaišanas rinda ir pirms precīzā neto prasības izpildes laika.
Plānošanas noteikumi (nosūtīšanas noteikumi)
Secība, kādā jūs apstrādājat gaidīšanas darbus mašīnā, tieši ietekmē vidējo latentumu un plūsmas laiku. Visizplatītākie prioritātes noteikumi:
- FCFS (kas pirmais brauc, pirmais apkalpo): godīgs, bet ne uz veiktspēju.
- SPT (īsākais apstrādes laiks): samazina vidējo straumēšanas laiku un vidējo latentumu; Atliek garus darbus.
- EDD (agrākais piegādes datums): tas ir labs, lai samazinātu maksimālo kavēšanos.
- Kritiskais līmenis (CR): (atlikušais laiks / atlikušais darba laiks); dinamiski līdzsvaro piegādes spiedienu.
Neliels piemērs. Četri darbi, viena iekārta, apstrādes laiki un piegādes datumi:
Bizness | Apstrādes laiks | PiegādeA | 4 | 6B | 2 | 4C | 6 | 8D | 1 | 3SPT pasūtījums (pēc laika): D(1), B(2), A(4), C(6) Pabeigšanas laiki: D=1, B=3, A=7, C=13 Plūsmas laiku summa = 1 + 3 + 7 + 13 = 24 → vidējais = 6.0EDD pasūtījums (pēc piegādes): D(3), B(4), D(6), B(3), A(6), B(7, 8) C=13 Aizkave: D:0, B:0, A:1, C:5 → maksimālā aizkave = 5
Dažādi noteikumi uzlabo dažādu mērķi: SPT vidējā plūsma, EDD aizkaves maksimālā vērtība. "Kas ir pareizs?" Atbilde uz jautājumu ir atkarīga no mērķa, un tikai tāpēc, ka AI saka "tas ir labākais", tas nepieņem šo lēmumu.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāja uzvedne:
Kārtojiet šos darbus vislabākajā iespējamajā veidā.
"Labākais" nav definēts; AI sniedz nejaušu secību, nezinot, kādam nolūkam tas tiek optimizēts.
Spēcīga uzvedne:
Kārtojiet šos darbus, izmantojot gan SPT, gan EDD noteikumus. Aprēķiniet katras rindas pabeigšanas laiku, vidējo plūsmas laiku un maksimālo aizkavi un izveidojiet salīdzināšanas tabulu. Mans mērķis ir "minimizēt trūkstošos termiņus". Pastāstiet man, kurš noteikums ir piemērotāks šim nolūkam, norādot iemeslus. Darbojas: {{ saraksts }}. Rādīt konta darbības.
Otrā uzvedne precizē nolūku, salīdzina vairākus noteikumus un padara kontu redzamu; Bez šiem trim diagrammas lēmums nav uzticams.
Jaudas un ierobežojumu kontrole
Ja plāns pārsniedz ietilpību, tas nav derīgs. Noteikti pārbaudiet mākslīgā intelekta ģenerēto grafiku attiecībā uz šādiem ierobežojumiem: mašīnas jauda (stundas), maiņu ierobežojumi, iestatīšanas laiki, prioritātes attiecības (vienam darbam jāpabeidz pirms cita) un materiālu pieejamība.
Pārbaudiet ierobežojumu pārkāpumus šajā tabulā:- Vai nedēļas kopējā slodze pārsniedz katras iekārtas jaudu (40 stundas nedēļā)?- Vai ir iekļauti iestatīšanas laiki?- Vai tiek saglabāts prioritātes ierobežojums (darbam B jāpabeidz pirms A)? Diagramma: {{ ... }}. Ja atrodat pārkāpumus, uzskaitiet tos tabulas veidā un ierosiniet labojumus.
Uzmanību: AI bieži “aizmirst” jaudas ierobežojumu un noslogo iekārtu ar 45 stundu darbu. Pirms ražošanas lēmuma pieņemšanas manuāli vai ar tabulu savāciet katras mašīnas kopējo nedēļas slodzi un salīdziniet to ar jaudu.
Mini futrālis: sašaurinājuma mašīna un nepareizs noteikums
Metālapstrādes cehā piegādes pastāvīgi kavējas. Rūpniecības inženieris Cansu redz, ka darbi tiek sakārtoti, izmantojot FCFS. Tas sniedz AI pašreizējo neizpildīto apjomu, apstrādes laikus un termiņus un lūdz salīdzināt SPT, EDD un kritisko attiecību. AI aprēķina metriku visiem trim noteikumiem: SPT vislabāk atbilst vidējai plūsmai, bet daži lieli darbi ir par vēlu; EDD ievērojami samazina maksimālo latentumu. Cansu pāriet uz EDD uz sašaurinājuma sola. Bet pirmais AI ieteiktais grafiks pārkāpa abu darbu prioritāšu attiecības (montāžai vispirms ir nepieciešams korpuss); Cansu to uztver kontroles stadijā un izlabo. Rezultāts: kavēšanās samazinās. AI veica noteikumu salīdzinājumu; Tas bija cilvēku audits, kas konstatēja ierobežojumu pārkāpumu.
Biežākās kļūdas
- Diagrammu veidošana, nenosakot mērķi: Sakot "labākais"; tā kā SPT un EDD uzlabo dažādus mērķus.
- Jaudas nekontrolēšana: domājot, ka mākslīgā intelekta jaudas pārpalikuma plāns ir iespējams.
- Iestatīšanas laiku ignorēšana: iestatīšanas laiku neievērošana un plāna izstrāde, kas faktiski nedarbojas.
- Prioritātes ierobežojumu apiešana: obligātu prioritāšu izdošana, piemēram, montāžas secība, tās nepārbaudot.
- Fiksācija pie viena noteikuma: vienā un tajā pašā noteikuma izmantošana katrā situācijā; Mainoties sašaurinājumam un piegādes spiedienam, jāmainās arī noteikumam.
Rezumējot
- Ražošanas plānošana ir hierarhija no vispārīgas uz konkrētu: S&OP → MPS → MRP → veikala plānošana.
- Vissvarīgākā MRP kļūda ir izpildes laika maiņa; Pārbaudiet AI izvadi pēc rindas.
- Plānošanas noteikumi (SPT, EDD, CR) uzlabo dažādus mērķus; Noteikumu izvēle ir atkarīga no mērķa.
- Pārbaudiet katru grafiku, ko AI izstrādā, ņemot vērā ietilpības, iestatīšanas un prioritāšu ierobežojumus.
- AI ģenerē salīdzinājumu un scenāriju; Cilvēks ir tas, kurš konstatē ierobežojumu pārkāpumu un pieņem lēmumu.
Lietojumprogrammas uzdevums
Izveidojiet darbnīcas plānošanas problēmu vismaz 5 darbiem (ar apstrādes laiku un termiņiem). Lieciet AI kārtot šos darbus, izmantojot gan SPT, gan EDD noteikumu; Aprēķiniet katras rindas vidējo plūsmas laiku un maksimālo aizkavi. Kritiskā validācija: manuāli aprēķiniet izpildes laikus un metriku vismaz vienai kārtulai un salīdziniet ar AI. Pēc tam pievienojiet prioritātes ierobežojumu (piemēram, "darbam C jāpabeidz pirms A darba") un pārbaudiet, vai AI grafiks pārkāpj šo ierobežojumu. Visbeidzot, vienā teikumā pamatojiet, kuru noteikumu izvēlēsieties, pamatojoties uz jūsu mērķi (vidējā plūsma vai maksimālā aizkave).