പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗും ഷെഡ്യൂളിംഗും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ടെക്സ്റ്റൈൽ പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ്, കപ്പാസിറ്റി ബാലൻസിങ്, ഷെഡ്യൂളിംഗ് പ്രശ്നങ്ങൾ എന്നിവയുടെ ഘടനയും നിയന്ത്രണങ്ങളും മനസ്സിലാക്കുക
• AI ഉപയോഗിച്ച് സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്, തടസ്സ വിശകലനം, കളർ/ലോട്ട് ഓർഡർ ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ
• യഥാർത്ഥ ശേഷി, ഡെലിവറി തീയതി, OEE ഡാറ്റ എന്നിവയ്‌ക്കെതിരായ പ്ലാൻ ശുപാർശകൾ പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയ സമീപനം നടപ്പിലാക്കാനുള്ള കഴിവ്

ഒരു ടെക്സ്റ്റൈൽ ഫാക്ടറി ഒരേസമയം ഡസൻ കണക്കിന് ഓർഡറുകൾ, പരിമിതമായ എണ്ണം മെഷീനുകൾ, വ്യത്യസ്ത ഡെലിവറി തീയതികൾ, എപ്പോഴും മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന മുൻഗണനകൾ എന്നിവ സന്തുലിതമാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഈ കുഴപ്പത്തെ ക്രമമാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള കലയാണ് പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ്: ഏത് ഓർഡർ നിർമ്മിക്കും, ഏത് മെഷീനിൽ, ഏത് ക്രമത്തിൽ, എപ്പോൾ? ഒരു മോശം പ്ലാൻ മെഷീൻ നിഷ്‌ക്രിയമാക്കുകയും ഡെലിവറി വൈകുകയും അനാവശ്യ സജ്ജീകരണ സമയം സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു ശക്തമായ സഹായിയാണ്: ഇത് സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും തടസ്സങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും പെയിൻ്റ് ബാച്ച് ഓർഡറിംഗ് പോലുള്ള പരിമിതമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ പദ്ധതിയുടെ യാഥാർത്ഥ്യം; മെഷീൻ പരാജയം, അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ കാലതാമസം, മാനുഷിക ഘടകം എന്നിവ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിൽ ഞങ്ങൾ ആസൂത്രണവും AI യുടെ അച്ചടക്കമുള്ള ഉപയോഗവും ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

ആസൂത്രണ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഘടന

ടെക്സ്റ്റൈൽ പ്ലാനിംഗ് നിരവധി പരസ്പരബന്ധിതമായ തീരുമാനങ്ങളാണ്. ശേഷി ആസൂത്രണം: ലഭ്യമായ മെഷീൻ-മണിക്കൂറുമായി ബന്ധപ്പെട്ട് ആവശ്യപ്പെടുന്ന ജോലി സന്തുലിതമാണോ? ജോലി ക്രമപ്പെടുത്തൽ (ഷെഡ്യൂളിംഗ്): ഓരോ മെഷീനിലും ജോലികൾ ചെയ്യുന്ന ക്രമം. ബാച്ച് വലുപ്പം: ഒരേ ഉൽപ്പന്നം ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്നതിന് എത്ര ബാച്ചുകൾ കാര്യക്ഷമമാണ്. സജ്ജീകരണ/മാറ്റ സമയം: മെഷീൻ സജ്ജീകരണം, വൃത്തിയാക്കൽ, നിറം മാറ്റൽ എന്നിവ ഒരു ജോലിയിൽ നിന്ന് അടുത്തതിലേക്ക് മാറുമ്പോൾ സമയമെടുക്കും. അവസാന തീയതി പരിമിതികൾ: ഓരോ ഓർഡറിനും ഒരു സമയപരിധി ഉണ്ട്, അത് കാലതാമസം വരുത്താൻ കഴിയില്ല.

ഈ പ്രശ്നത്തിൻ്റെ സ്വഭാവം സംയോജിതമാണ്: ചെറിയ എണ്ണം ജോലികൾ പോലും സാധ്യമായ നിരവധി സീക്വൻസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, അവയെല്ലാം പരീക്ഷിക്കുന്നത് അസാധ്യമാണ്. അതിനാൽ, പ്രായോഗികമായി, "മികച്ചത്" അല്ല, മറിച്ച് നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിറവേറ്റുന്ന "മതിയായ നല്ല" പദ്ധതിയാണ്. മെഷീൻ ഉപയോഗം / OEE (മൊത്തത്തിലുള്ള ഉപകരണങ്ങളുടെ ഫലപ്രാപ്തി; മെഷീൻ എത്ര കാര്യക്ഷമമായി പ്രവർത്തിക്കുന്നു എന്ന് അളക്കുന്ന സംയോജിത അനുപാതം - ലഭ്യത × പ്രകടനം × ഗുണനിലവാരം), സമയബന്ധിതമായ ഡെലിവറി നിരക്ക് എന്നിവയാണ് രണ്ട് പ്രധാന മെട്രിക്കുകൾ.

നുറുങ്ങ്: ആസൂത്രണത്തിൽ "ഒപ്റ്റിമൽ" പിന്തുടരരുത്; പരിമിതികൾ (ഡെലിവറി, കപ്പാസിറ്റി, ട്രാൻസിറ്റ്) പാലിക്കുന്ന കരുത്തുറ്റതും വഴക്കമുള്ളതുമായ പ്ലാൻ സിദ്ധാന്തത്തിൽ തികഞ്ഞതും എന്നാൽ ദുർബലവുമായ പ്ലാനേക്കാൾ മികച്ചതാണ്. യഥാർത്ഥ ഫാക്ടറി നിരന്തരം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്നു.

ഒരു ടെക്സ്റ്റൈൽ-നിർദ്ദിഷ്ട നിയന്ത്രണം: വർണ്ണ തരംതിരിക്കൽ

പെയിൻ്റ് ഷോപ്പ് ഷെഡ്യൂളിംഗിൽ ഒരു പ്രധാന നിയമം ഉണ്ട്: ഇളം നിറത്തിൽ നിന്ന് ഇരുണ്ട നിറത്തിലേക്ക് ഓർഡർ ചെയ്യുക. അതേ മെഷീനിൽ ഇരുണ്ട നിറത്തിന് ശേഷം ഒരു ഇളം നിറം ഡൈ ചെയ്താൽ, അവശിഷ്ടമായ ഡൈ മലിനീകരണത്തിനും അധിക വൃത്തിയാക്കൽ / കഴുകൽ സമയത്തിനും സാധ്യതയുണ്ട്. വെളിച്ചത്തിൽ നിന്ന് ഇരുട്ടിലേക്ക് അടുക്കുന്നത് ഈ അപകടസാധ്യതയും മരണ സമയവും കുറയ്ക്കുന്നു. AI നിർമ്മിക്കുന്ന ഏതൊരു ഷെഡ്യൂൾ ശുപാർശകളിലും ഈ പ്രക്രിയ പരിമിതി ഉൾപ്പെടുത്തിയിരിക്കണം; പൂർണ്ണമായും ഗണിതശാസ്ത്രപരമായ "ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സമയം" നിർദ്ദേശം ഈ നിയമം ലംഘിക്കുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഉൽപ്പാദനത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കില്ല. അതുപോലെ, ഒരേ ത്രെഡ് എണ്ണമോ ഒരേ തുണിത്തരമോ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നത് സജ്ജീകരണ സമയം കുറയ്ക്കുന്നു.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: AI- പവർഡ് പ്ലാനിംഗ് വർക്ക്ഫ്ലോ

1. ഇൻപുട്ട് വ്യക്തമാക്കുക. ഓർഡറുകൾ (അളവ്, ഡെലിവറി തീയതി, ഉൽപ്പന്നം), മെഷീൻ ശേഷികൾ, ട്രാൻസിറ്റ് സമയം, നിയന്ത്രണങ്ങൾ.
2. ഒരു രംഗം സൃഷ്ടിക്കുക. വ്യത്യസ്ത സോർട്ടിംഗ്/അസൈൻമെൻ്റ് സാഹചര്യങ്ങൾക്കായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക; ഓരോന്നിൻ്റെയും വിതരണവും ഉപയോഗ ഫലവും താരതമ്യം ചെയ്യുക.
3. നിയന്ത്രണങ്ങൾ ഏർപ്പെടുത്തൽ. കളർ ഓർഡർ, മുൻഗണനയുള്ള ഉപഭോക്താവ്, മെയിൻ്റനൻസ് വിൻഡോകൾ തുടങ്ങിയ നിയമങ്ങൾ പ്രോംപ്റ്റിൽ ഇടുക.
4. തടസ്സം കണ്ടെത്തുക. ഏത് യന്ത്രം/ഘട്ടം പ്ലാൻ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നു? മതിയായ ശേഷി ഇല്ലേ?
5. മനുഷ്യനുമായി സ്ഥിരീകരിക്കുക. പ്ലാനിംഗ് ഓഫീസർ യഥാർത്ഥ നിയന്ത്രണങ്ങൾ (അറിയാവുന്ന തകരാർ, അനുമതി, അടിയന്തിര ഉത്തരവ്) ഉപയോഗിച്ച് പ്ലാൻ ശരിയാക്കട്ടെ.
6. നിരീക്ഷിച്ച് വീണ്ടും ആസൂത്രണം ചെയ്യുക. യഥാർത്ഥ സാക്ഷാത്കാരത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്ലാൻ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക (ഫ്ലോട്ടിംഗ് പ്ലാനിംഗ്).

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ: അക്കങ്ങൾ പ്രകാരം

കേസ് 1 - സംക്രമണ സമയ നേട്ടം. ഒരു നെയ്റ്റിംഗ് വർക്ക്‌ഷോപ്പിൽ, ജോലികൾ ക്രമരഹിതമായി ഓർഡർ ചെയ്തു, നൂൽ/എണ്ണം മാറ്റങ്ങളോടെ പ്രതിദിനം ~8 സജ്ജീകരണങ്ങളും ~4 മണിക്കൂർ ഡെഡ് ടൈമും സൃഷ്ടിക്കുന്നു. സമാന സംഖ്യകളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്ന ഒരു തരം AI നിർദ്ദേശിച്ചു; ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളുടെ എണ്ണം 8 ൽ നിന്ന് 5 ആയി കുറഞ്ഞു, കൂടാതെ ഡെഡ് സമയം ~ 2.3 മണിക്കൂറായി കുറഞ്ഞു. പ്ലാനിംഗ് ഓഫീസർ സ്വമേധയാ ഒരു അടിയന്തര ഉത്തരവ് കൊണ്ടുവരികയും പദ്ധതിക്ക് അന്തിമരൂപം നൽകുകയും ചെയ്തു; നിർദ്ദേശം ഒരു നല്ല തുടക്കമായിരുന്നു, തീരുമാനം വ്യക്തിയുടെ കൈയിലായിരുന്നു.

കേസ് 2 - കളർ സോർട്ടിംഗ് പിശക്. ഒരു സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ "മൊത്തം കുറഞ്ഞ സമയത്തേക്ക്" പെയിൻ്റുകൾ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്‌തു, പക്ഷേ ഇരുണ്ട വെളിച്ച സംക്രമണങ്ങളെ അവഗണിച്ചു; ആദ്യ ആപ്ലിക്കേഷനിൽ, ഒരു തുറന്ന ബാച്ച് മലിനമാക്കപ്പെടുകയും വീണ്ടും പെയിൻ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു, ലാഭിച്ച സമയത്തിൻ്റെ ഇരട്ടി നഷ്ടപ്പെട്ടു. പ്ലാനിൽ കൺസ്ട്രൈൻ്റ് (വെളിച്ചത്തിൽ നിന്ന് ഇരുട്ടിലേക്ക്) ചേർത്തപ്പോൾ പ്രശ്നം പരിഹരിച്ചു. പാഠം: ഗണിതത്തിന് മുമ്പായി പ്രോസസ് റൂൾ വരുന്നു.

കേസ് 3 - തടസ്സത്തിൻ്റെ ദൃശ്യപരത. ഒരു സൗകര്യത്തിൽ, ഡെലിവറികൾ നിരന്തരം വൈകി; യന്ത്രങ്ങളുടെ മേൽ കുറ്റം ചുമത്തി. AI വർക്ക്ഫ്ലോ വിശകലനം ചെയ്യുകയും തടസ്സം റാം (ഡ്രൈയിംഗ്-ഫിക്സിംഗ്) മെഷീനാണെന്നും മറ്റ് മെഷീനുകൾ അതിനായി കാത്തിരിക്കുകയാണെന്നും കാണിച്ചു. റാമിലേക്ക് രണ്ടാമത്തെ ഷിഫ്റ്റ് കൂടി ചേർത്തപ്പോൾ, ഓൺ-ടൈം ഡെലിവറി 71% ൽ നിന്ന് 89% ആയി ഉയർന്നു. AI തടസ്സം ദൃശ്യമാക്കി; മാനേജ്‌മെൻ്റാണ് നിക്ഷേപ തീരുമാനമെടുത്തത്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ ഓർഡറുകൾ ഏറ്റവും മികച്ച രീതിയിൽ ആസൂത്രണം ചെയ്യുക.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ടെക്സ്റ്റൈൽ പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ് സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ്. ഇൻപുട്ട്: ചുവടെ 12 ഓർഡറുകളും (ഇനം, അളവ്, ഡെലിവറി തീയതി) 3 ഡൈയിംഗ് മെഷീനുകളും (ശേഷി, ലീഡ് സമയം) ഉണ്ട്. നിയന്ത്രണങ്ങൾ:- ഓരോ മെഷീനിലും ഇളം നിറത്തിൽ നിന്ന് ഇരുണ്ട നിറത്തിലേക്ക് അടുക്കുക (മലിനീകരണത്തിന് സാധ്യത).- കാലഹരണപ്പെട്ട തീയതികൾ ഉണ്ടാകരുത്; അങ്ങനെയാണെങ്കിൽ, വ്യക്തമായി മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുക. - ഒരേ ഉൽപ്പന്നത്തെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ കുറയ്ക്കുക. ടാസ്ക്: 2 ഇതര ഷെഡ്യൂളുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക; ഓരോന്നിനും, കണക്കാക്കിയ ഓൺ-ടൈം ഡെലിവറി നിരക്ക്, മൊത്തം ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളുടെ എണ്ണം, ബോട്ടിൽനെക്ക് മെഷീൻ എന്നിവ വ്യക്തമാക്കുക. ശേഷി/തീയതി ഫിറ്റിംഗ് ഡാറ്റയിൽ ഇല്ല. ഡാറ്റ: [പട്ടിക]

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) സാഹചര്യ താരതമ്യം:

ഇനിപ്പറയുന്ന ക്രമവും ശേഷി ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് 3 ചാർട്ട് സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക. ഓൺ-ടൈം ഡെലിവറി നിരക്ക്, ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളുടെ എണ്ണം, മെഷീൻ ഉപയോഗം, ഓരോ സാഹചര്യത്തിനും ഒരു പട്ടിക രൂപത്തിൽ ഏറ്റവും വലിയ അപകടസാധ്യത എന്നിവ താരതമ്യം ചെയ്യുക. നിയന്ത്രണങ്ങൾ: [ലിസ്റ്റ്]. ഡാറ്റ: [പട്ടിക]

2) വർണ്ണ ശ്രേണി ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ:

ഇനിപ്പറയുന്ന പെയിൻ്റിംഗ് ജോലികൾ ഒരേ മെഷീനിൽ വെളിച്ചത്തിൽ നിന്ന് ഇരുട്ടിലേക്ക് അടുക്കുക; വർണ്ണ പരിവർത്തന സമയത്ത് മലിനീകരണ സാധ്യത കുറയ്ക്കുക. സമയപരിധി ലംഘിക്കുന്ന ആരെയും അടയാളപ്പെടുത്തുക. പ്രവൃത്തികൾ: [നിറം, അളവ്, വിതരണം]

3) തടസ്സ വിശകലനം:

ഈ പ്രൊഡക്ഷൻ ഫ്ലോയിലെ തടസ്സം കണ്ടെത്തുക (ഓരോ ഘട്ടത്തിൻ്റെയും ഘട്ടങ്ങളും ശേഷിയും). ഏത് ഘട്ടമാണ് മറ്റുള്ളവരെ കാത്തിരിക്കുന്നത്? X% വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന ശേഷി മൊത്തം ഉൽപ്പാദനത്തെ എങ്ങനെ ബാധിക്കുന്നു (ഏകദേശ കണക്ക്)? ഡാറ്റ: [സ്ട്രീം]

4) വീണ്ടും ഷെഡ്യൂൾ ട്രിഗർ:

പ്ലാനിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന മാറ്റമുണ്ടായി: [മെഷീൻ തകരാർ / അടിയന്തര ഓർഡർ]. ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ തടസ്സങ്ങളോടെ നിലവിലെ ഷെഡ്യൂൾ എങ്ങനെ പരിഷ്കരിക്കാനാകും? ബാധിച്ച ഓർഡറുകളും പുതിയ ഡെലിവറി എസ്റ്റിമേറ്റുകളും ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. നിലവിലെ പ്ലാൻ: [സംഗ്രഹം]

ആസൂത്രണ മാനദണ്ഡ പട്ടിക

മാനദണ്ഡം

എന്ത് അളവുകൾ

നല്ല ദിശ

കുറിപ്പ്

ഓൺ-ടൈം ഡെലിവറി നിരക്ക്

വാഗ്ദാനങ്ങൾ പാലിക്കുക

ഉയർന്നത്

ഉപഭോക്തൃ വിശ്വാസം

ഒഇഇ

മെഷീൻ കാര്യക്ഷമത

ഉയർന്നത്

ഉപയോഗക്ഷമത× പ്രകടനം× ഗുണനിലവാരം

ഇൻസ്റ്റാളേഷനുകളുടെ എണ്ണം/ദൈർഘ്യം

പരിവർത്തന നഷ്ടം

താഴ്ന്ന

ഗ്രൂപ്പിംഗ് കുറയുന്നു

ശരാശരി ഒഴുക്ക് സമയം

അകത്ത് താമസിക്കാൻ ഓർഡർ ചെയ്യുക

താഴ്ന്ന

പണചക്രം

തടസ്സമില്ലാത്ത ഉപയോഗം

പരിമിതപ്പെടുത്തുന്ന ഘട്ടം

കാണണം

നിക്ഷേപ തീരുമാനങ്ങളിൽ ഇത് വെളിച്ചം വീശുന്നു

ശ്രദ്ധിക്കുക: AI യുടെ ചാർട്ട് ഒരു നിർദ്ദേശമാണ്, ഒരു ഓർഡറല്ല. യഥാർത്ഥ ഫാക്ടറിയിൽ അറിയപ്പെടുന്ന തകരാറുകൾ, ഫർലോകൾ, അസംസ്കൃത വസ്തുക്കളുടെ കാലതാമസം, അടിയന്തിര ഉപഭോക്തൃ അഭ്യർത്ഥനകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്ലാനിംഗ് ഓഫീസർ അന്തിമ ഷെഡ്യൂളും മുൻഗണനയും എല്ലാ വാക്കാലുള്ള/പ്രാദേശിക വിവരങ്ങളോടും കൂടി അംഗീകരിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• പ്രക്രിയ നിയമം മറികടക്കുന്നു. കളർ ഓർഡറിംഗ് പോലുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ പ്ലാനിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയില്ലെങ്കിൽ, നിർദ്ദേശം പ്രവർത്തിക്കില്ല.
• ഒപ്റ്റിമലിനെ പിന്തുടരുന്നു. ദുർബലമായ പെർഫെക്റ്റ് പ്ലാനിനേക്കാൾ ഒരു സോളിഡ് ഫ്ലെക്സിബിൾ പ്ലാനാണ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത്.
• തടസ്സം കാണുന്നില്ല. വിഭവം തെറ്റായ സ്ഥലത്ത് ചെലവഴിച്ചു; യഥാർത്ഥ അതിർത്തി മറ്റൊരു ഘട്ടത്തിലാണ്.
• സ്റ്റാറ്റിക് പ്ലാനിംഗ്. റിയാലിറ്റി മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് പ്ലാൻ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്തില്ലെങ്കിൽ, അത് പെട്ടെന്ന് കാലഹരണപ്പെടും.
• മനുഷ്യൻ്റെ അറിവ് ഒഴികെ. വാക്കാലുള്ള മുൻഗണനയും പ്രാദേശിക നിയന്ത്രണങ്ങളും മോഡലിൽ ഇല്ല.

ചുരുക്കത്തിൽ

പരിമിതമായ വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡെലിവറി തീയതിയിൽ ധാരാളം ഓർഡറുകൾ നിറവേറ്റുന്നതിൻ്റെ പ്രശ്നമാണ് പ്രൊഡക്ഷൻ പ്ലാനിംഗ്; അതിൻ്റെ സംയോജിത സ്വഭാവം കാരണം, "മതിയായത്", വഴക്കമുള്ള പ്ലാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു. AI സാഹചര്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു, തടസ്സങ്ങൾ ദൃശ്യമാക്കുന്നു, കൂടാതെ വർണ്ണ സോർട്ടിംഗ് പോലുള്ള പരിമിതമായ ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു - എന്നാൽ പ്രോസസ്സ് നിയമങ്ങൾ പ്രോംപ്റ്റിൽ ഉൾപ്പെടുത്തണം, യഥാർത്ഥ നിയന്ത്രണങ്ങളും മാനുഷിക വിധിയും ഉപയോഗിച്ച് പ്ലാൻ അന്തിമമാക്കണം. മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഒരു ഫാക്ടറിയിൽ, പ്ലാൻ നിരന്തരം പരിഷ്കരിക്കപ്പെടുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

കുറഞ്ഞത് 8 ഓർഡറുകളുടെയും (അളവ്, ഡെലിവറി തീയതി) 2-3 മെഷീനുകളുടെയും സാമ്പിൾ എൻട്രി തയ്യാറാക്കുക. ഈ യൂണിറ്റിൽ നിന്ന് "സിനാരിയോ താരതമ്യം", "കളർ സീക്വൻസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ" ടെംപ്ലേറ്റുകൾ പ്രയോഗിക്കുക. AI നിർദ്ദേശിക്കുന്ന ഏറ്റവും മികച്ച സാഹചര്യത്തിൽ തടസ്സം കണ്ടെത്തുക, അത് ഇല്ലാതാക്കാൻ ഒരു നടപടി ശുപാർശ ചെയ്യുക (രണ്ടാം ഷിഫ്റ്റ്, ഔട്ട്സോഴ്സിംഗ്, സീക്വൻസ് മാറ്റം). നിർദിഷ്ട പ്ലാനിൽ വർണ്ണ ശ്രേണി നിയമം എങ്ങനെ പ്രതിഫലിക്കുന്നുവെന്ന് ഒരു ഖണ്ഡിക ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ പ്രോംപ്റ്റിൽ പ്രോസസ്സ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ (വർണ്ണ ക്രമം, ഗ്രൂപ്പിംഗ്) ഇട്ടു.
• ഒപ്റ്റിമലിന് പകരം ദൃഢവും വഴക്കമുള്ളതുമായ പ്ലാനാണ് ഞാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നത്.
• [ ] ഞാൻ തടസ്സം വിശകലനം ചെയ്യുകയും ഉറവിടം ശരിയായ സ്ഥലത്തേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• [ ] യഥാർത്ഥ സാക്ഷാത്കാരത്തിനനുസരിച്ച് ഞാൻ പ്ലാൻ പതിവായി പരിഷ്കരിക്കുന്നു.
• [ ] പ്ലാനിംഗ് ഓഫീസറുടെ അനുമതിയോടെ ഞാൻ അന്തിമ ഷെഡ്യൂൾ പൂർത്തിയാക്കുന്നു.