การวางแผนและกำหนดการผลิต

กำไร:

• ความสามารถในการอธิบายแนวคิด MPS, MRP และการจัดตารางการประชุมเชิงปฏิบัติการในระดับพื้นฐาน
• ความสามารถในการเปรียบเทียบกฎการจัดกำหนดการและสถานการณ์ (SPT, EDD, อัตราส่วนวิกฤต) กับ AI
• ความสามารถในการตรวจสอบและแก้ไขความจุและการละเมิดข้อจำกัดในเอาท์พุต AI

การวางแผนการผลิตเป็นกระบวนการหลักที่จัดระเบียบ "อะไร เมื่อใด ด้วยทรัพยากรใด" ที่คุณจะผลิต แผนงานที่ดีตรงตามกำหนดเวลา ไม่ปล่อยให้เครื่องจักรไม่ได้ใช้งาน และไม่ทำให้สต็อกเพิ่มขึ้น แผนการที่ไม่ดีทำให้เกิดความวุ่นวาย การทำงานล่วงเวลา และการส่งมอบล่าช้า AI มีประสิทธิภาพในด้านนี้ในการเปรียบเทียบกฎการจัดกำหนดการ การสร้างสถานการณ์ และข้อจำกัดในการแสดงรายการ อย่างไรก็ตาม ยังสามารถมองข้ามข้อจำกัดด้านความจุและลำดับความสำคัญ และสร้างแผนที่ "ดีบนกระดาษแต่ไม่สามารถนำไปปฏิบัติได้" ในหน่วยนี้ เราจะครอบคลุมแนวคิด MPS/MRP กฎการจัดกำหนดการ และวิธีการตรวจสอบความถูกต้องของเอาต์พุต AI

ลำดับชั้นการวางแผน: MPS และ MRP

การวางแผนการผลิตเป็นลำดับชั้นจากทั่วไปไปเฉพาะเจาะจง

ระดับ

ทำอะไร

ขอบฟ้าเวลา

S&OP / แผนจำนวนมาก

สร้างสมดุลระหว่างความต้องการและกำลังการผลิตโดยประมาณ

เดือน

MPS (กำหนดการผลิตหลัก)

แบ่งผลิตภัณฑ์สำเร็จรูปออกเป็นระยะ

สัปดาห์

MRP (การวางแผนความต้องการวัสดุ)

ลบข้อกำหนดส่วนประกอบออกจาก BOM

สัปดาห์/วัน

กำหนดการประชุมเชิงปฏิบัติการ

วางงานบนเครื่องจักร/นาฬิกา

วัน/ชม

ตรรกะ MRP นั้นเรียบง่ายโดยพื้นฐานแล้ว: มีการนำความต้องการผลิตภัณฑ์สำเร็จรูป (MPS) กระจายไปด้วยสูตรการผลิต (BOM) สินค้าคงคลังคงเหลือและใบสั่งที่เปิดอยู่จะถูกหักออก และความต้องการสุทธิจะถูกเลื่อนกลับตามเวลารอคอยสินค้า (การหักล้าง) AI อธิบายตรรกะนี้ได้ดีและตั้งค่าตารางตัวอย่างได้

บทบาท: คุณเป็นวิศวกรอุตสาหกรรมที่เชี่ยวชาญด้านการวางแผนการผลิต งาน: ตั้งค่าตาราง MRP อย่างง่ายสำหรับผลิตภัณฑ์ต่อไปนี้ แสดงแถวสำหรับความต้องการรวม การจัดส่งตามแผน สต็อกคงเหลือ ความต้องการสุทธิ และการออกใบสั่งที่วางแผนไว้รายสัปดาห์ ผลิตภัณฑ์: A (ความต้องการรวมรายสัปดาห์: {{ ค่า}}) สต็อกเริ่มต้น: {{ x }} ระยะเวลารอคอยสินค้า/การผลิต: {{ y สัปดาห์ }} ขนาดล็อต: {{ ล็อต }}กฎ: อธิบายโดยย่อว่าแต่ละเซลล์ได้รับการคำนวณอย่างไร ใช้ออฟเซ็ตอย่างถูกต้อง ก่อให้เกิดคุณค่าที่ประดิษฐ์ขึ้น

เคล็ดลับ: ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดในเอาต์พุต MRP คือการชดเชยเวลารอคอยที่ไม่ถูกต้อง ตรวจสอบทีละบรรทัดว่ารายการอนุมัติใบสั่งที่วางแผนไว้ของ AI อยู่ก่อนเวลารอคอยสินค้าที่แน่นอนของความต้องการสุทธิ

กฎการจัดกำหนดการ (กฎการจัดส่ง)

ลำดับที่คุณจัดการงานรอบนเครื่องจะส่งผลโดยตรงต่อเวลาแฝงและเวลาการไหลโดยเฉลี่ย กฎลำดับความสำคัญที่พบบ่อยที่สุด:

• FCFS (มาก่อนได้ก่อน): ยุติธรรมแต่ไม่เน้นประสิทธิภาพ
• SPT (เวลาประมวลผลที่สั้นที่สุด): ลดเวลาการสตรีมโดยเฉลี่ยและเวลาแฝงโดยเฉลี่ย เลื่อนภารกิจอันยาวนาน
• EDD (วันที่จัดส่งเร็วที่สุด): ช่วยลดความล่าช้าสูงสุดได้ดี
• อัตราวิกฤต (CR): (เวลาคงเหลือ / เวลาทำงานคงเหลือ); ปรับสมดุลแรงดันการส่งมอบแบบไดนามิก

ตัวอย่างเล็กๆ น้อยๆ สี่งาน หนึ่งเครื่องจักร เวลาดำเนินการ และวันที่ส่งมอบ:

ธุรกิจ | เวลาในการดำเนินการ | การจัดส่งสินค้าA | 4 | 6B | 2 | 4ซี | 6 | 8D | 1 | ลำดับ 3SPT (ตามเวลา): D(1), B(2), A(4), C(6)เวลาที่เสร็จสมบูรณ์: D=1, B=3, A=7, C=13ผลรวมของเวลาการไหล = 1 + 3 + 7 + 13 = 24 → เฉลี่ย = 6.0EDD ลำดับ (โดยการส่งมอบ): D(3), B(4), A(6), C(8) เวลาที่เสร็จสมบูรณ์: D=1, B=3, A=7, C=13ดีเลย์: D:0, B:0, A:1, C:5 → ดีเลย์สูงสุด = 5

กฎที่แตกต่างกันปรับปรุงวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน: การไหลเฉลี่ย SPT, ค่าสูงสุดของการหน่วงเวลา EDD "ข้อไหนถูกต้อง?" คำตอบของคำถามนั้นขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์ และเพียงเพราะ AI บอกว่า "ดีที่สุด" ก็ไม่ได้เป็นผู้ตัดสินใจ

พรอมต์ที่อ่อนแอ / พรอมต์ที่แข็งแกร่ง

พรอมต์ที่อ่อนแอ:

จัดเรียงงานเหล่านี้ในวิธีที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

"ดีที่สุด" ไม่ได้กำหนด; AI สุ่มลำดับโดยไม่รู้ว่ากำลังปรับให้เหมาะสมเพื่อจุดประสงค์ใด

พรอมต์อันทรงพลัง:

จัดเรียงงานเหล่านี้โดยใช้ทั้งกฎ SPT และ EDD คำนวณเวลาเสร็จสมบูรณ์ เวลาไหลเฉลี่ย และความล่าช้าสูงสุดสำหรับแต่ละแถว แล้วสร้างตารางเปรียบเทียบ เป้าหมายของฉันคือ "ลดกำหนดเวลาที่ขาดหายไป" บอกฉันว่ากฎข้อใดเหมาะสมกับจุดประสงค์นี้มากกว่า พร้อมเหตุผล ได้ผล: {{ list }} แสดงขั้นตอนบัญชี

พรอมต์ที่สองจะชี้แจงเจตนา เปรียบเทียบกฎหลายข้อ และทำให้มองเห็นบัญชีได้ หากไม่มีสามสิ่งนี้ การตัดสินใจด้วยกราฟก็ไม่น่าเชื่อถือ

การควบคุมความจุและข้อจำกัด

หากแผนมีความจุเกิน จะถือว่าไม่ถูกต้อง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ตรวจสอบกำหนดการที่สร้างโดย AI โดยเทียบกับข้อจำกัดต่อไปนี้: กำลังการผลิตของเครื่องจักร (ชั่วโมง) ขีดจำกัดกะ เวลาการตั้งค่า ความสัมพันธ์ที่มีลำดับความสำคัญ (งานหนึ่งต้องเสร็จสิ้นก่อนงานอื่น) และความพร้อมของวัสดุ

ตรวจสอบแผนภูมิต่อไปนี้เพื่อดูการละเมิดข้อจำกัด:- ปริมาณงานรวมสำหรับสัปดาห์เกินความจุ (40 ชั่วโมง/สัปดาห์) ในแต่ละเครื่องหรือไม่- รวมเวลาการตั้งค่าหรือไม่- ข้อจำกัดลำดับความสำคัญ (งาน B ต้องเสร็จสิ้นก่อน A) คงเดิมหรือไม่ แผนภูมิ: {{ ... }} หากคุณพบการละเมิด ให้แสดงรายการเหล่านั้นในรูปแบบตารางและเสนอแนะการแก้ไข

ข้อควรระวัง: AI มักจะ "ลืม" ขีดจำกัดด้านความจุและโหลดเครื่องจักรโดยใช้เวลาทำงาน 45 ชั่วโมง ก่อนตัดสินใจผลิต ให้รวบรวมปริมาณโหลดรวมรายสัปดาห์ของแต่ละเครื่องจักรด้วยตนเองหรือด้วยตาราง แล้วเปรียบเทียบกับกำลังการผลิต

มินิเคส: เครื่องจักรคอขวดและกฎเกณฑ์ที่ผิด

ในร้านขายงานโลหะ การส่งมอบมีความล่าช้าอย่างต่อเนื่อง วิศวกรอุตสาหกรรม Cansu เห็นว่างานได้รับการจัดเรียงตาม FCFS โดยจะให้ AI ทราบข้อมูลงานที่ค้างอยู่ในปัจจุบัน เวลาในการประมวลผล และกำหนดเวลา และขอให้เปรียบเทียบ SPT, EDD และอัตราส่วนวิกฤต AI คำนวณหน่วยเมตริกสำหรับกฎทั้งสามข้อ: SPT ดีที่สุดที่การไหลโดยเฉลี่ย แต่งานใหญ่สองสามงานก็สายเกินไป EDD ลดเวลาแฝงสูงสุดลงอย่างมาก Cansu เปลี่ยนไปใช้ EDD บนม้านั่งคอขวด แต่กำหนดการแรกที่ AI แนะนำนั้นละเมิดความสัมพันธ์ลำดับความสำคัญของทั้งสองงาน (การประกอบต้องใช้เนื้อความก่อน) Cansu จับสิ่งนี้ได้ในขั้นตอนการควบคุมและแก้ไข ผลลัพธ์: ความล่าช้าลดลง AI ทำการเปรียบเทียบกฎ การตรวจสอบโดยมนุษย์พบว่ามีการละเมิดข้อจำกัด

ข้อผิดพลาดทั่วไป

• การสร้างแผนภูมิโดยไม่กำหนดเป้าหมาย: การพูดว่า "ดีที่สุด"; ในขณะที่ SPT และ EDD ปรับปรุงวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน
• ไม่ควบคุมความจุ: คิดว่าแผนความจุเกินของ AI นั้นเป็นไปได้
• การเพิกเฉยต่อเวลาการตั้งค่า: ละเลยเวลาการตั้งค่าและคิดแผนงานที่ใช้ไม่ได้จริง
• การข้ามข้อจำกัดด้านลำดับความสำคัญ: การออกลำดับความสำคัญที่จำเป็น เช่น ลำดับการประกอบ โดยไม่ตรวจสอบ
• การยึดกฎข้อเดียว: ใช้กฎเดียวกันในทุกสถานการณ์ เมื่อคอขวดและแรงกดดันในการส่งมอบเปลี่ยนแปลง กฎก็ควรเปลี่ยนแปลงเช่นกัน

โดยสรุป

• การวางแผนการผลิตเป็นลำดับชั้นจากทั่วไปไปสู่เฉพาะ: S&OP → MPS → MRP → การจัดกำหนดการร้านค้า
• ข้อผิดพลาดที่สำคัญที่สุดใน MRP คือการเปลี่ยนระยะเวลารอคอยสินค้า ตรวจสอบเอาต์พุต AI ทีละบรรทัด
• กฎการจัดกำหนดการ (SPT, EDD, CR) ปรับปรุงวัตถุประสงค์ที่แตกต่างกัน การเลือกกฎขึ้นอยู่กับวัตถุประสงค์
• ตรวจสอบทุกกำหนดการที่ AI สร้างขึ้นโดยเทียบกับความจุ การตั้งค่า และข้อจำกัดด้านลำดับความสำคัญ
• AI สร้างการเปรียบเทียบและสถานการณ์ มนุษย์เป็นผู้ตรวจจับการละเมิดข้อจำกัดและทำการตัดสินใจ

งานสมัคร

สร้างปัญหาการจัดตารางการประชุมเชิงปฏิบัติการสำหรับงานอย่างน้อย 5 งาน (พร้อมเวลาดำเนินการและกำหนดเวลา) ให้ AI จัดเรียงงานเหล่านี้ด้วยกฎ SPT และ EDD คำนวณเวลาการไหลเฉลี่ยและความล่าช้าสูงสุดสำหรับแต่ละคิว การตรวจสอบความถูกต้องที่สำคัญ: คำนวณเวลาและหน่วยวัดความสำเร็จด้วยตนเองสำหรับกฎอย่างน้อยหนึ่งกฎและเปรียบเทียบกับ AI จากนั้นเพิ่มข้อจำกัดลำดับความสำคัญ (เช่น "งาน C ต้องเสร็จสิ้นก่อนงาน A") และตรวจสอบว่ากำหนดการของ AI ละเมิดข้อจำกัดนี้หรือไม่ สุดท้าย ให้เหตุผลในประโยคเดียวว่าคุณจะเลือกกฎใดตามวัตถุประสงค์ของคุณ (กระแสเฉลี่ยหรือความล่าช้าสูงสุด)