പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗും ഷെഡ്യൂളിംഗും

നേട്ടങ്ങൾ:

• MPS, MRP, വർക്ക്ഷോപ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് ആശയങ്ങൾ എന്നിവ അടിസ്ഥാന തലത്തിൽ വിശദീകരിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• AI-യുമായി ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയമങ്ങളും സാഹചര്യങ്ങളും (SPT, EDD, ക്രിട്ടിക്കൽ റേഷ്യോ) താരതമ്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവ്
• AI ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ ശേഷിയും നിയന്ത്രണ ലംഘനങ്ങളും പരിശോധിച്ച് ശരിയാക്കാനുള്ള കഴിവ്

പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് എന്നത് "എന്ത്, എപ്പോൾ, ഏത് വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്" നിങ്ങൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കും എന്ന് സംഘടിപ്പിക്കുന്ന നട്ടെല്ലുള്ള പ്രക്രിയയാണ്. ഒരു നല്ല പ്ലാൻ സമയപരിധി പാലിക്കുന്നു, മെഷീനുകളെ നിഷ്‌ക്രിയമാക്കുന്നില്ല, സ്റ്റോക്ക് വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നില്ല; ഒരു മോശം പ്ലാൻ അരാജകത്വത്തിലേക്കും ഓവർടൈമിലേക്കും വൈകിയുള്ള ഡെലിവറികളിലേക്കും നയിക്കുന്നു. ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയമങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനും സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും നിയന്ത്രണങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഈ മേഖലയിൽ AI ശക്തമാണ്; എന്നിരുന്നാലും, ഇതിന് ശേഷിയും മുൻഗണന പരിമിതികളും അവഗണിക്കാനും "കടലാസിൽ നല്ലതും എന്നാൽ നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയാത്തതുമായ" പ്ലാനുകൾ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയും. ഈ യൂണിറ്റിൽ, MPS/MRP ആശയങ്ങൾ, ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയമങ്ങൾ, AI ഔട്ട്‌പുട്ട് എങ്ങനെ സാധൂകരിക്കാം എന്നിവ ഞങ്ങൾ കവർ ചെയ്യും.

ആസൂത്രണ ശ്രേണി: എംപിഎസും എംആർപിയും

പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് എന്നത് പൊതുവായതിൽ നിന്ന് നിർദ്ദിഷ്ടമായ ഒരു ശ്രേണിയാണ്.

ലെവൽ

എന്ത് ചെയ്യുന്നു

സമയ ചക്രവാളം

എസ്&ഒപി / ബൾക്ക് പ്ലാൻ

ഡിമാൻഡ്-കപ്പാസിറ്റി ബാലൻസ് ഏകദേശം സ്ഥാപിക്കുന്നു

മാസങ്ങൾ

MPS (മാസ്റ്റർ പ്രൊഡക്ഷൻ ഷെഡ്യൂൾ)

പൂർത്തിയായ ഉൽപ്പന്നത്തെ കാലഘട്ടങ്ങളായി വിഭജിക്കുന്നു

ആഴ്ചകൾ

MRP (മെറ്റീരിയൽ ആവശ്യകതകൾ ആസൂത്രണം)

BOM-ൽ നിന്ന് ഘടക ആവശ്യകതകൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു

ആഴ്ചകൾ/ദിവസങ്ങൾ

വർക്ക്ഷോപ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗ്

മെഷീനുകളിൽ/ക്ലോക്കുകളിൽ ജോലികൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു

ദിവസങ്ങൾ/മണിക്കൂറുകൾ

എംആർപി ലോജിക് അടിസ്ഥാനപരമായി ലളിതമാണ്: ഫിനിഷ്ഡ് പ്രൊഡക്റ്റ് ഡിമാൻഡ് (എംപിഎസ്) എടുത്ത്, മെറ്റീരിയലുകളുടെ ബിൽ (ബിഒഎം) ഉപയോഗിച്ച് പൊട്ടിത്തെറിക്കുന്നു, ഓൺ-ഹാൻഡ് സ്റ്റോക്ക്, ഓപ്പൺ ഓർഡറുകൾ എന്നിവ കുറയ്ക്കുന്നു, കൂടാതെ ലീഡ് സമയം (ഓഫ്സെറ്റിംഗ്) പ്രകാരം നെറ്റ് ആവശ്യകത തിരികെ മാറ്റുന്നു. ഈ യുക്തി വിശദീകരിക്കുന്നതിലും ഉദാഹരണ പട്ടികകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിലും AI മികച്ചതാണ്.

റോൾ: നിങ്ങൾ ഉൽപ്പാദന ആസൂത്രണത്തിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം നേടിയ ഒരു വ്യവസായ എഞ്ചിനീയറാണ്. ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന ഉൽപ്പന്നത്തിനായി ഒരു ലളിതമായ MRP പട്ടിക സജ്ജീകരിക്കുക. മൊത്ത ആവശ്യകത, പ്ലാൻ ചെയ്ത ഡെലിവറി, ഓൺ-ഹാൻഡ് സ്റ്റോക്ക്, നെറ്റ് ആവശ്യകത, ആസൂത്രിത ഓർഡർ റിലീസ് ആഴ്ചതോറും വരികൾ കാണിക്കുക. ഉൽപ്പന്നം: എ (മൊത്തം ആവശ്യം ആഴ്‌ചതോറും: {{ മൂല്യങ്ങൾ }})ആരംഭിക്കുന്ന സ്റ്റോക്ക്: {{ x }}, ലീഡ്/പ്രൊഡക്ഷൻ സമയം: {{ y ആഴ്‌ച }}, ലോട്ട് സൈസ് കണക്കാക്കുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് ചുരുക്കം: ഓരോ സെല്ലും കൃത്യമായി കണക്കാക്കി: കെട്ടിച്ചമച്ച മൂല്യം ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു.

നുറുങ്ങ്: എംആർപി ഔട്ട്പുട്ടിലെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ പിശക് തെറ്റായ ലീഡ് ടൈം ഓഫ്സെറ്റ് ആണ്. AI-യുടെ ആസൂത്രിത ഓർഡർ റിലീസ് ലൈൻ നെറ്റ് ആവശ്യകതയുടെ കൃത്യമായ ലീഡ് സമയത്തിന് മുമ്പാണോ എന്ന് വരി വരിയായി പരിശോധിക്കുക.

ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയമങ്ങൾ (ഡിസ്പാച്ചിംഗ് നിയമങ്ങൾ)

ഒരു മെഷീനിൽ നിങ്ങൾ കാത്തിരിക്കുന്ന ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ക്രമം ശരാശരി ലേറ്റൻസിയെയും ഫ്ലോ ടൈമിനെയും നേരിട്ട് ബാധിക്കുന്നു. ഏറ്റവും സാധാരണമായ മുൻഗണനാ നിയമങ്ങൾ:

• FCFS (ആദ്യം വരുന്നവർക്ക് ആദ്യം സേവനം): ന്യായവും എന്നാൽ പ്രകടനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതല്ല.
• SPT (ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം): ശരാശരി സ്ട്രീമിംഗ് സമയവും ശരാശരി ലേറ്റൻസിയും കുറയ്ക്കുന്നു; നീണ്ട ജോലികൾ മാറ്റിവയ്ക്കുന്നു.
• EDD (ഏറ്റവും നേരത്തെയുള്ള ഡെലിവറി തീയതി): പരമാവധി കാലതാമസം കുറയ്ക്കാൻ ഇത് നല്ലതാണ്.
• ക്രിട്ടിക്കൽ റേറ്റ് (CR): (ശേഷിക്കുന്ന സമയം / ശേഷിക്കുന്ന ജോലി സമയം); ഡെലിവറി മർദ്ദം ചലനാത്മകമായി സന്തുലിതമാക്കുന്നു.

ഒരു ചെറിയ ഉദാഹരണം. നാല് ജോലികൾ, ഒരു മെഷീൻ, പ്രോസസ്സിംഗ് സമയങ്ങളും ഡെലിവറി തീയതികളും:

ബിസിനസ്സ് | പ്രോസസ്സിംഗ് സമയം | ഡെലിവറിഎ | 4 | 6B | 2 | 4C | 6 | 8D | 1 | 3SPT ഓർഡർ (സമയമനുസരിച്ച്): D(1), B(2), A(4), C(6) പൂർത്തീകരണ സമയങ്ങൾ: D=1, B=3, A=7, C=13മൊഴുക്ക് സമയങ്ങളുടെ ആകെത്തുക = 1 + 3 + 7 + 13 = 24 → ശരാശരി = 6.0EDD ഓർഡർ (ഡെലിവറി പ്രകാരം): D(3), B(4), A(4), A(3, Cple, A=7, C=13കാലതാമസം: D:0, B:0, A:1, C:5 → പരമാവധി കാലതാമസം = 5

വ്യത്യസ്‌ത നിയമങ്ങൾ വ്യത്യസ്‌ത ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: SPT ശരാശരി ഒഴുക്ക്, EDD കാലതാമസം പീക്ക് മൂല്യം. "ഏതാണ് ശരി?" ചോദ്യത്തിനുള്ള ഉത്തരം ഉദ്ദേശ്യത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു, "ഇതാണ് ഏറ്റവും മികച്ചത്" എന്ന് AI പറയുന്നതുകൊണ്ട് മാത്രം ആ തീരുമാനം എടുക്കുന്നില്ല.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ ജോലികൾ ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ അടുക്കുക.

"മികച്ചത്" എന്നത് നിർവചിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല; ഏത് ഉദ്ദേശ്യത്തിനാണ് ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് അറിയാതെ AI ക്രമരഹിതമായ ഒരു ഓർഡർ നൽകുന്നു.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

SPT, EDD നിയമങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ജോലികൾ അടുക്കുക. ഓരോ വരിയുടെയും പൂർത്തീകരണ സമയം, ശരാശരി ഒഴുക്ക് സമയം, പരമാവധി കാലതാമസം എന്നിവ കണക്കാക്കി ഒരു താരതമ്യ പട്ടിക ഉണ്ടാക്കുക. "നഷ്‌ടമായ സമയപരിധി കുറയ്ക്കുക" എന്നതാണ് എൻ്റെ ലക്ഷ്യം. ഈ ആവശ്യത്തിന് ഏത് നിയമമാണ് കൂടുതൽ അനുയോജ്യമെന്ന് കാരണങ്ങൾ സഹിതം എന്നോട് പറയൂ. പ്രവൃത്തികൾ: {{ ലിസ്റ്റ് }}. അക്കൗണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ കാണിക്കുക.

രണ്ടാമത്തെ പ്രോംപ്റ്റ് ഉദ്ദേശ്യം വ്യക്തമാക്കുകയും ഒന്നിലധികം നിയമങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യുകയും അക്കൗണ്ട് ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; ഇവ മൂന്നും കൂടാതെ, ചാർട്ട് തീരുമാനം വിശ്വസനീയമല്ല.

ശേഷിയും നിയന്ത്രണ നിയന്ത്രണവും

ഒരു പ്ലാൻ ശേഷി കവിഞ്ഞാൽ, അത് സാധുതയുള്ളതല്ല. ഇനിപ്പറയുന്ന നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കെതിരെ AI- സൃഷ്ടിച്ച ഷെഡ്യൂൾ പരിശോധിക്കുന്നത് ഉറപ്പാക്കുക: മെഷീൻ കപ്പാസിറ്റി (മണിക്കൂറുകൾ), ഷിഫ്റ്റ് പരിധികൾ, സജ്ജീകരണ സമയം, മുൻഗണനാ ബന്ധങ്ങൾ (ഒരു ജോലി മറ്റൊന്നിന് മുമ്പ് പൂർത്തിയാക്കണം), മെറ്റീരിയൽ ലഭ്യത.

നിയന്ത്രണ ലംഘനങ്ങൾക്കായി ഇനിപ്പറയുന്ന ചാർട്ട് പരിശോധിക്കുക:- ഓരോ മെഷീനിലും ആഴ്‌ചയിലെ മൊത്തം ലോഡ് കപ്പാസിറ്റി (40 മണിക്കൂർ/ആഴ്‌ച) കവിയുന്നുണ്ടോ?- സജ്ജീകരണ സമയം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടോ?- മുൻഗണനാ നിയന്ത്രണം (ജോലി ബി എയ്‌ക്ക് മുമ്പ് പൂർത്തിയാക്കണം) പരിപാലിക്കുന്നുണ്ടോ? ചാർട്ട്: {{ ... }}. നിങ്ങൾ ലംഘനങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, അവ ഒരു പട്ടിക രൂപത്തിൽ പട്ടികപ്പെടുത്തുകയും തിരുത്തലുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുക.

മുന്നറിയിപ്പ്: AI പലപ്പോഴും ശേഷി പരിമിതി "മറക്കുന്നു" കൂടാതെ 45 മണിക്കൂർ ജോലിയുള്ള ഒരു യന്ത്രം ലോഡ് ചെയ്യുന്നു. ഒരു പ്രൊഡക്ഷൻ തീരുമാനം എടുക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, ഓരോ മെഷീൻ്റെയും പ്രതിവാര മൊത്തം ലോഡ് സ്വമേധയാ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ടേബിൾ ഉപയോഗിച്ച് ശേഖരിച്ച് ശേഷിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക.

മിനി കേസ്: ബോട്ടിൽനെക്ക് മെഷീനും തെറ്റായ നിയമവും

ഒരു മെറ്റൽ വർക്കിംഗ് ഷോപ്പിൽ, ഡെലിവറികൾ നിരന്തരം വൈകും. ഇൻഡസ്ട്രിയൽ എഞ്ചിനീയർ Cansu ജോലികൾ FCFS ഉപയോഗിച്ച് അടുക്കിയതായി കാണുന്നു. ഇത് AI-ക്ക് നിലവിലെ ബാക്ക്‌ലോഗ്, പ്രോസസ്സിംഗ് സമയങ്ങൾ, സമയപരിധി എന്നിവ നൽകുകയും SPT, EDD, ക്രിട്ടിക്കൽ റേഷ്യോ എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നു. മൂന്ന് നിയമങ്ങൾക്കുമുള്ള അളവുകൾ AI കണക്കാക്കുന്നു: ശരാശരി ഒഴുക്കിൽ SPT മികച്ചതാണ്, എന്നാൽ ചില വലിയ ജോലികൾ വളരെ വൈകിയാണ്; EDD പരമാവധി ലേറ്റൻസി ഗണ്യമായി കുറയ്ക്കുന്നു. കാൻസു കുപ്പിവള ബെഞ്ചിൽ EDD ലേക്ക് മാറുന്നു. എന്നാൽ AI നിർദ്ദേശിച്ച ആദ്യ ഷെഡ്യൂൾ രണ്ട് ജോലികളുടെ മുൻഗണനാ ബന്ധം ലംഘിച്ചു (അസംബ്ലിക്ക് ആദ്യം ബോഡി ആവശ്യമാണ്); കൺട്രോൾ ഘട്ടത്തിൽ Cansu ഇത് പിടിക്കുകയും ശരിയാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഫലം: കാലതാമസം കുറയുന്നു. AI നിയമം താരതമ്യം ചെയ്തു; ഹ്യൂമൻ ഓഡിറ്റാണ് നിയന്ത്രണ ലംഘനം പിടികൂടിയത്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ലക്ഷ്യം നിർവചിക്കാതെ ചാർട്ടിംഗ്: "മികച്ചത്" എന്ന് പറയുന്നു; അതേസമയം SPT, EDD എന്നിവ വ്യത്യസ്ത ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
• ശേഷി നിയന്ത്രിക്കുന്നില്ല: AI-യുടെ അമിതശേഷി പദ്ധതി പ്രായോഗികമാണെന്ന് കരുതുന്നു.
• സജ്ജീകരണ സമയം അവഗണിക്കുന്നു: സജ്ജീകരണ സമയങ്ങൾ അവഗണിക്കുകയും യഥാർത്ഥത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കാത്ത ഒരു പ്ലാൻ കൊണ്ടുവരികയും ചെയ്യുന്നു.
• മുൻഗണന നിയന്ത്രണങ്ങൾ മറികടക്കൽ: അസംബ്ലി ഓർഡർ പോലുള്ള നിർബന്ധിത മുൻഗണനകൾ പരിശോധിക്കാതെ തന്നെ നൽകൽ.
• ഒരു നിയമത്തിൽ ഫിക്സേഷൻ: എല്ലാ സാഹചര്യങ്ങളിലും ഒരേ നിയമം ഉപയോഗിക്കുന്നു; തടസ്സവും വിതരണ സമ്മർദ്ദവും മാറുമ്പോൾ, നിയമവും മാറണം.

ചുരുക്കത്തിൽ

• പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് എന്നത് പൊതുവായത് മുതൽ നിർദ്ദിഷ്ടം വരെയുള്ള ഒരു ശ്രേണിയാണ്: S&OP → MPS → MRP → ഷോപ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗ്.
• എംആർപിയിലെ ഏറ്റവും നിർണായകമായ തെറ്റ് ലീഡ് ടൈം ഷിഫ്റ്റിംഗാണ്; AI ഔട്ട്‌പുട്ട് ലൈൻ ലൈൻ ആയി പരിശോധിക്കുക.
• ഷെഡ്യൂളിംഗ് നിയമങ്ങൾ (SPT, EDD, CR) വ്യത്യസ്ത ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു; നിയമങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് ഉദ്ദേശ്യത്തെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
• ശേഷി, സജ്ജീകരണം, മുൻഗണനാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ എന്നിവയ്‌ക്കെതിരെ AI നിർമ്മിക്കുന്ന എല്ലാ ഷെഡ്യൂളും പരിശോധിക്കുക.
• AI താരതമ്യവും സാഹചര്യവും സൃഷ്ടിക്കുന്നു; നിയന്ത്രണ ലംഘനം കണ്ടെത്തുന്നതും തീരുമാനമെടുക്കുന്നതും മനുഷ്യനാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

കുറഞ്ഞത് 5 ജോലികൾക്കായി ഒരു വർക്ക്ഷോപ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗ് പ്രശ്നം നിർമ്മിക്കുക (പ്രോസസ്സിംഗ് സമയങ്ങളും സമയപരിധികളും). SPT, EDD റൂൾ ഉപയോഗിച്ച് ഈ ജോലികൾ ക്രമീകരിക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക; ഓരോ ക്യൂവിനും ശരാശരി ഫ്ലോ സമയവും പരമാവധി കാലതാമസവും കണക്കാക്കുക. നിർണായക മൂല്യനിർണ്ണയം: ചുരുങ്ങിയത് ഒരു റൂളിൻ്റെയെങ്കിലും പൂർത്തീകരണ സമയങ്ങളും മെട്രിക്കുകളും സ്വമേധയാ കണക്കാക്കുകയും AI-യുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക. തുടർന്ന് ഒരു മുൻഗണനാ നിയന്ത്രണം ചേർക്കുക (ഉദാ. "ജോബ് സി ജോലി എയ്ക്ക് മുമ്പ് പൂർത്തിയാക്കണം") കൂടാതെ AI-യുടെ ഷെഡ്യൂൾ ഈ നിയന്ത്രണം ലംഘിക്കുന്നുണ്ടോയെന്ന് പരിശോധിക്കുക. അവസാനമായി, നിങ്ങളുടെ ഉദ്ദേശ്യം (ശരാശരി ഒഴുക്ക് അല്ലെങ്കിൽ പീക്ക് കാലതാമസം) അടിസ്ഥാനമാക്കി നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന നിയമം ഒരു വാക്യത്തിൽ ന്യായീകരിക്കുക.