Upangaji na Upangaji wa Uzalishaji

Faida:

• Uwezo wa kueleza Wabunge, MRP na dhana za kupanga warsha katika ngazi ya msingi
• Uwezo wa kulinganisha sheria za ratiba na matukio (SPT, EDD, uwiano muhimu) na AI.
• Uwezo wa kuangalia na kusahihisha uwezo na ukiukaji wa vikwazo katika pato la AI

Upangaji wa uzalishaji ni mchakato wa uti wa mgongo unaopanga "nini, lini, na rasilimali gani" utazalisha. Mpango mzuri unakidhi tarehe za mwisho, hauachi mashine bila kazi na hauongezei hisa; Mpango mbaya husababisha machafuko, muda wa ziada na utoaji wa marehemu. AI ina nguvu katika eneo hili kwa kulinganisha sheria za kuratibu, matukio ya kuzalisha, na vikwazo vya kuorodhesha; Walakini, inaweza pia kupuuza uwezo na vizuizi vya kipaumbele na kutoa mipango ambayo ni "nzuri kwenye karatasi lakini haiwezi kutekelezeka". Katika kitengo hiki, tutashughulikia dhana za MPS/MRP, sheria za kuratibu, na jinsi ya kuthibitisha matokeo ya AI.

Uongozi wa Mipango: Wabunge na MRP

Upangaji wa uzalishaji ni safu kutoka kwa jumla hadi maalum.

Kiwango

Je!

upeo wa macho wa wakati

Mpango wa S&OP / Wingi

Takriban huanzisha usawa wa uwezo wa mahitaji

miezi

Wabunge (Ratiba Kuu ya Uzalishaji)

Inagawanya bidhaa iliyokamilishwa kwa vipindi

wiki

MRP (Upangaji wa Mahitaji ya Nyenzo)

Huondoa mahitaji ya sehemu kutoka kwa BOM

wiki/siku

Ratiba ya warsha

Huweka kazi kwenye mashine/saa

Siku/masaa

Mantiki ya MRP kimsingi ni rahisi: Mahitaji ya bidhaa iliyokamilishwa (MPS) huchukuliwa, kulipuka kwa bili ya vifaa (BOM), hisa za mkono na maagizo ya wazi hukatwa, na mahitaji ya jumla yanarudishwa nyuma kwa muda wa awali (kuweka sawa). AI ni nzuri katika kuelezea mantiki hii na kuweka meza za mfano.

Jukumu: Wewe ni mhandisi wa viwanda ambaye ni mtaalamu wa kupanga uzalishaji. Kazi: Weka jedwali rahisi la MRP kwa bidhaa ifuatayo. Onyesha safu mlalo za mahitaji ya jumla, uwasilishaji uliopangwa, hisa inayopatikana, mahitaji halisi na toleo lililopangwa la agizo kila wiki. Bidhaa: A (mahitaji ya jumla kila wiki: {{thamani}})Hifadhi ya kuanzia: {{ x }}, Muda wa uzalishaji: {{y wiki}}, Ukubwa wa Loti: {{ kura }}Kanuni: Kila kisanduku kinatumika kwa ufupi, eleza kwa ufupi jinsi kisanduku kinavyotolewa. Kuzalisha thamani iliyotengenezwa.

Kidokezo: Hitilafu ya kawaida katika matokeo ya MRP ni urekebishaji usio sahihi wa wakati wa kuongoza. Angalia mstari kwa mstari kwamba laini iliyopangwa ya kutolewa kwa agizo la AI iko kabla ya wakati kamili wa hitaji la jumla.

Kanuni za Kupanga (Kanuni za Kutuma)

Mpangilio ambao unashughulikia kazi za kusubiri kwenye mashine huathiri moja kwa moja muda wa kusubiri na mtiririko wa wastani. Sheria za kipaumbele za kawaida:

• FCFS (Njoo kwa mara ya kwanza, ilihudumiwa): Haki lakini si yenye mwelekeo wa utendaji.
• SPT (Muda mfupi zaidi wa usindikaji): Hupunguza wastani wa muda wa utiririshaji na wastani wa kusubiri; Huahirisha kazi ndefu.
• EDD (Tarehe ya mapema zaidi ya kujifungua): Ni nzuri katika kupunguza ucheleweshaji wa juu zaidi.
• Kiwango Muhimu (CR): (Muda uliobaki / wakati uliobaki wa kazi); dynamically kusawazisha shinikizo la utoaji.

Mfano mdogo. Kazi nne, mashine moja, nyakati za usindikaji na tarehe za kujifungua:

Biashara | Wakati wa usindikaji | UwasilishajiA | 4 | 6b | 2 | 4C | 6 | 8D | 1 | Agizo la 3SPT (kulingana na wakati): D(1), B(2), A(4), C(6)Saa za kukamilisha: D=1, B=3, A=7, C=13Jumla ya nyakati za mtiririko = 1 + 3 + 7 + 13 = 24 → wastani = 6.0 Agizo la EDD (kwa kuwasilisha): D(3), B(4), D) mara ,B=,6,Kamili A=7, C=13Kuchelewa: D:0, B:0, A:1, C:5 → upeo wa kuchelewa = 5

Sheria tofauti huboresha madhumuni tofauti: mtiririko wa wastani wa SPT, thamani ya kilele cha kuchelewa kwa EDD. "Kipi ni sahihi?" Jibu la swali linategemea kusudi, na kwa sababu AI inasema "hii ni bora" haifanyi uamuzi huo.

Uhamasishaji dhaifu / Uhamasishaji Wenye Nguvu

Agizo dhaifu:

Panga kazi hizi kwa njia bora zaidi.

"Bora" haijafafanuliwa; AI inatoa agizo bila mpangilio bila kujua ni madhumuni gani inaboresha.

Agizo lenye nguvu:

Panga kazi hizi kwa kutumia sheria za SPT na EDD. Kokotoa muda wa kukamilisha, wastani wa muda wa mtiririko na ucheleweshaji wa juu zaidi kwa kila safu na ufanye jedwali la kulinganisha. Kusudi langu ni "kupunguza tarehe za mwisho zinazokosekana". Niambie ni sheria gani inayofaa zaidi kwa madhumuni haya, yenye sababu. Inafanya kazi: {{ list }}. Onyesha hatua za akaunti.

Kidokezo cha pili kinafafanua dhamira, inalinganisha sheria nyingi, na hufanya akaunti ionekane; Bila hizi tatu, uamuzi wa chati hauwezi kutegemewa.

Uwezo na Udhibiti wa Vikwazo

Ikiwa mpango unazidi uwezo, sio halali. Hakikisha kuwa umeangalia ratiba inayozalishwa na AI dhidi ya vikwazo vifuatavyo: uwezo wa mashine (saa), vikomo vya zamu, muda wa kuweka mipangilio, uhusiano wa utangulizi (lazima kazi moja imalizike kabla ya nyingine), na upatikanaji wa nyenzo.

Angalia chati ifuatayo kwa ukiukaji wa vikwazo:- Je, jumla ya mzigo kwa wiki inazidi uwezo (saa 40/wiki) kwenye kila mashine?- Je, nyakati za usanidi zimejumuishwa?- Je, kikwazo cha kipaumbele (kazi B lazima imalize kabla ya A) kinadumishwa?Chati: {{ ... }}. Ukipata ukiukaji, ziorodheshe katika fomu ya jedwali na upendekeze masahihisho.

Tahadhari: AI mara nyingi "husahau" kizuizi cha uwezo na kubeba mashine na masaa 45 ya kazi. Kabla ya kufanya uamuzi wa uzalishaji, kukusanya jumla ya mzigo wa kila wiki wa kila mashine kwa mikono au kwa meza na ulinganishe na uwezo.

Kesi Ndogo: Mashine ya Kifuniko na Sheria Isiyo sahihi

Katika duka la ufundi wa chuma, uwasilishaji hucheleweshwa kila wakati. Mhandisi wa viwanda Cansu anaona kuwa kazi zimepangwa na FCFS. Inaipa AI kumbukumbu ya sasa, nyakati za usindikaji, na tarehe za mwisho na inaiuliza kulinganisha SPT, EDD, na uwiano muhimu. AI hukokotoa vipimo kwa sheria zote tatu: SPT ni bora katika mtiririko wa wastani, lakini kazi chache kubwa zimechelewa; EDD inapunguza kwa kiasi kikubwa utulivu wa juu. Cansu anabadilisha hadi EDD kwenye benchi ya kizuizi. Lakini ratiba ya kwanza AI iliyopendekezwa ilikiuka uhusiano wa kipaumbele wa kazi hizo mbili (mkusanyiko unahitaji mwili kwanza); Cansu hushika hii katika hatua ya udhibiti na kuirekebisha. Matokeo: ucheleweshaji unapungua. AI ilifanya ulinganisho wa sheria; Ni ukaguzi wa kibinadamu ambao ulipata ukiukaji wa vikwazo.

Makosa ya Kawaida

• Kuchati bila kufafanua lengo: Kusema "bora"; ambapo SPT na EDD huboresha madhumuni tofauti.
• Si kudhibiti uwezo: Kufikiri kwamba mpango wa AI wa uwezo kupita kiasi unawezekana.
• Kupuuza nyakati za usanidi: Kupuuza nyakati za usanidi na kuja na mpango ambao haufanyi kazi.
• Kukiuka vikwazo vya kipaumbele: Kutoa vipaumbele vya lazima, kama vile agizo la mkusanyiko, bila kuviangalia.
• Kurekebisha sheria moja: Kutumia sheria sawa katika kila hali; Wakati shinikizo la chupa na utoaji hubadilika, sheria inapaswa pia kubadilika.

Kwa muhtasari

• Upangaji wa uzalishaji ni safu kutoka kwa jumla hadi maalum: S&OP → MPS → MRP → ratiba ya duka.
• Kosa muhimu zaidi katika MRP ni kuhama kwa wakati; Angalia mstari wa pato wa AI kwa mstari.
• Sheria za kupanga (SPT, EDD, CR) kuboresha madhumuni tofauti; Uchaguzi wa sheria hutegemea kusudi.
• Angalia kila ratiba AI inazalisha dhidi ya uwezo, usanidi, na vizuizi vya kipaumbele.
• AI inazalisha kulinganisha na mazingira; Ni mwanadamu ambaye hugundua ukiukaji wa kizuizi na kufanya uamuzi.

Jukumu la maombi

Tengeneza tatizo la ratiba ya warsha kwa angalau kazi 5 (pamoja na nyakati za usindikaji na tarehe za mwisho). Acha AI ipange kazi hizi kwa sheria ya SPT na EDD; Kokotoa wastani wa muda wa mtiririko na ucheleweshaji wa juu zaidi kwa kila foleni. Uthibitishaji muhimu: hesabu mwenyewe nyakati na vipimo vya kukamilisha kwa angalau sheria moja na ulinganishe na AI. Kisha ongeza kizuizi cha kipaumbele (k.m. "kazi C lazima imalize kabla ya kazi A") na uangalie ikiwa ratiba ya AI inakiuka kikwazo hiki. Hatimaye, thibitisha katika sentensi moja sheria ambayo utachagua kulingana na kusudi lako (wastani wa mtiririko au ucheleweshaji wa kilele).