Jak zautomatyzować harmonogramowanie przy ograniczonych mocach produkcyjnych?

Łączenie przepływu ciągnionego i ograniczeń mocy produkcyjnej

Ważne jest, aby sterować przepływem produkcji zgodnie z rzeczywistym zapotrzebowaniem klientów. Jeszcze ważniejsze jest, aby robić to w realistyczny sposób, który jest zgodny z naszą produkcją. DDMRP, podobnie jak pętle Kanban i MRP, ma nieskończoną pojemność. Generujemy sygnały uzupełniania zapasów w tempie konsumpcji rynkowej, ale potrzebujemy wygładzania, aby skutecznie na nie reagować.

Zasady zarządzania zostały ustanowione dziesiątki lat temu poprzez Lean i Teorię Ograniczeń (Theory of Constraints): Heijunka, DBR, Conwip, itp.

Teraz musimy to tylko zaaranżować w erze cyfrowej i w erze sterowania prawdziwym popytem…

Automatyzacja harmonogramowania produkcji

Spójrzmy prawdzie w oczy: zdecydowana większość operacji produkcyjnych jest nadal planowana w programie Excel lub na fizycznych tablicach.

Nie wynika to z braku rozwiązań cyfrowych, ale prawdopodobnie jest związane ze złożonością i efektem czarnej skrzynki tych rozwiązań oraz ze specyfiką reguł biznesowych, które chcielibyśmy zawrzeć w algorytmach. Bardzo często te reguły biznesowe nie są sformalizowane, lecz raczej uwięzione w głowach kilku kluczowych osób.

Brak automatyzacji i formalizacji procesów harmonogramowania, gdy przepływy są nawet w niewielkim stopniu złożone, często prowadzi do spowolnienia przepływu. W konsekwencji, aby zachować kontrolę, możemy na przykład zaplanować tylko jedną operację dziennie lub nawet tygodniowo, co ma bezpośredni wpływ na czas realizacji zamówienia.

Gdy każdego dnia trzeba zorganizować setki lub tysiące operacji, dotrzymać terminów, złożyć obietnice klientom, uwzględnić dostępność materiałów, zdolności produkcyjne i sytuacje awaryjne – potrzebne są rozwiązania cyfrowe.

Heurystyki i DDMRP

Aby dostosować harmonogramowanie kluczowych etapów procesu ograniczonych co do mocy produkcyjnej do priorytetów DDMRP, firma Demand Driven Technologies od ponad dziesięciu lat opracowuje specjalne logiki. Celem jest zautomatyzowanie planowania zdolności produkcyjnych za pomocą algorytmów, ale także sprawienie, aby algorytmy te były zrozumiałe i jasne dla użytkowników – zaufanie jest kluczem do codziennego stosowania rozwiązania!

Jednym z kluczowych elementów jest dostarczenie do silnika harmonogramu spójnych priorytetów, niezależnie od tego, czy wymagania dotyczą uzupełniania zapasów (MTS), czy zamówień sprzedaży (MTO).

Na przykład, jeśli kilka zleceń produkcyjnych uzupełnia bufor zapasów, w algorytmie szeregowania każdemu zleceniu przypisujemy priorytet. WO (zlecenie produkcji), które rozwiązuje problem niedoboru, otrzymuje najwyższy priorytet i zostanie zaplanowane przed innym WO, które przesuwa się z koloru żółtego na zielony (zgodnie ze skalą kolorów w fazie realizacji). Podobną logikę stosuje się w przypadku przepływu MTO, aby dostarczyć mechanizmowi szeregowania spójne zestawy priorytetów.

W ten sposób zapewniamy, że obciążenie o skończonej pojemności w poniższym ograniczeniu uwzględnia priorytety zamówień zgodnie z buforami DDMRP. Obiecane daty uzupełnienia zapasów są zgodne z tym harmonogramem. Uwzględniają one bufory czasowe w celu ochrony przed nieprzewidzianymi sytuacjami, a alerty wykonania DDMRP są stale aktualizowane.

Dzięki temu w ciągu kilku sekund można uzyskać realistyczny plan, który jest naprawdę oparty na zapotrzebowaniu klientów. Plan ten może być następnie udoskonalany przez planistę, a dzięki buforom czasowym może być korygowany w czasie rzeczywistym na produkcji.

Algorytmy opracowane w trakcie wdrożeń integrują inne logiki, na przykład grupowanie i sekwencjonowanie, zarządzanie hierarchiami zamówień, zarządzanie „superszczytami” zapotrzebowania wykraczającymi poza horyzont wykrywania wzrostów DDMRP, itp. Wszystko to w sposób jasny i intuicyjny dla planistów. Kiedy kluczowa osoba, która przez lata rozwijała wewnętrzną logikę harmonogramowania, mówi: „Tak, zgadzam się z tym planem”, to jest to zwycięzca i wtedy wdrożenie nazywamy sukcesem!