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精益生產排產四大算法!

電子工程師 ? 來源:lq ? 2019-05-01 16:45 ? 次閱讀

生產排程,是指將生產任務分配至生產資源的過程。在考慮能力和設備的前提下,在物料數量一定的情況下,安排各生產任務的生產順序,優化生產順序,優化選擇生產設備,使得減少等待時間,平衡各機器和工人的生產負荷。從而優化產能,提高生產效率,縮短生產周期!

▲排產六大要素

① 銷售訂單需求:此要素是根本,是編制生產排程的首要條件,所以銷售訂單要搞準確,包括預測都要做到有根有據,我們的原材料訂購需要一定周期,所以我們通常要求銷售一個月需求是正式訂單,還有兩個月計劃是預測。

② 材料準備到位:材料準備到位,也就是要避免“巧婦難為無米之炊”的事情發生,這是供應鏈中的重要環節,需要我們制訂精確的購買計劃和到料計劃。

③ 庫存儲備合理:精益生產講究庫存合理性,要控制成本,提高效率。庫存要受控,一方面不讓客戶停線,另一方面不能過剩,不能呆滯,包括原材料和成品。

④ 設備模具完好:設備模具是戰斗用的武器,它的完好性決定著我開產是否順利,是否有高產出和高品質,所以這個保證一定要做好。

⑤ 人員配備恰當:人是一切活動的中心,生產人員、技術人員、管理人員的配備要合適、合理,要人人有事做,人人可創造價值,我們強調“安全、質量、成本”,就是靠這樣的團隊去完成的。

產品工藝正確:這一條,也是排產的重要條件之一,我們講生產,工藝路線要正確,作業指導書要規范,產品質量要有保證,要設計合理,圖紙正確,標準清晰,參數穩定。

生產計劃排程 既有相對簡單的算法,例如,最短交貨期算法,最短工序算法等,也有復雜的算法,例如,神經網絡模擬退火法、遺傳算法、禁忌搜索法等。

一、四種簡單算法的比較

這些年的研究資料表明生產計劃排程并不存在一個全局最優的排程規則,也不是算法越復雜結果就越好,這一點通過下面一個例子對4種簡單算法進行計算就可以得到驗證,這4種簡單算法中計算復雜性稍有不同,并不是算法越復雜排程結果就越好。

要做比較計算的4種算法(計算的復雜性依次遞增)是:

(1)最短工期

(2)最早交貨期

(3)按照工期和交貨期之間的距離

(4)CR值

下面借用一個例子,見下表。比較這4種算法的排程結果,我們按照作業逾期天數為評價標準。

1.1 按照最短工期的排程

1.2 按照交貨期先后排程

1.3 按照工期和交貨期之間的距離排程

1.4 按照CR值排程

CR是英文critical ratio的縮寫,可以翻譯為重要比率。它的計算方法:交期減去目前日期之差額,再除以工期,數值越小表示緊急程度越高,排程優先級高。

上面4種算法中,最短工期法是最簡單的,它不考慮各個作業的交貨期先后,先排工期短的作業,再排工期長的作業,但對于我們隨便給定的例子,它的總逾期天數是最少的,當然不能說所有例子它的總逾期天數都是最少的,這里面有偶然性。

這個例子也說明了,不意味者計算最簡單的算法結果是最差的。企業在生產計劃排程時,可以根據其計算能力選擇合適的算法。

二、正排和倒排的選擇

生產計劃排程時選擇了排程的算法之后,是正排還是倒排也是一個重要問題。正排指的是按照預定的算法盡可能緊前安排,倒排指的是盡可能緊后安排。

用上一段的例子,如果是用最短工序算法排程的話。正排的結果如下圖:

如果是倒排,如果還沒有到最后期限,會是下面的排程結果:

正排的優點是設備和人會得到充分利用,設備閑置或人員休息,也要等生產任務都完成后,可能會因為提前完成生產任務,沒有到交貨期不能發貨而形成庫存。

倒排的優點和缺點正好相反,倒排是在最后期限前完成任務,庫存最小化,但前期人員和設備可能會有閑置。

一般說來,當企業需要考慮上APS系統解決企業生產計劃排程問題時,面臨的情況都是多品種,小批量,設備能力不足,需要更合理的調度安排。正排增加庫存,倒排浪費產能,如何取舍?

筆者認為:在增加庫存和浪費產能之間取舍,浪費產能造成的損失大大超過增加庫存,原因有二:

一,設備是有故障的,而故障又是偶發的,無從判斷何時設備會出現故障。如果生產安排是時,進行倒排,按照庫存最小化的時間點安排,如果在生產過程中出現設備故障,就沒有多余的緩沖時間用于檢修設備,勢必造成延遲了交貨期。

二,設備產能浪費屬于徹底浪費,如果當月設備能力浪費了,以后也無法再追回;而增加庫存造成的浪費則屬于一種臨時的浪費,如果當月積壓了庫存,而下個月客戶訂單增加,正好將這些庫存利用,避免了加班。筆者觀點,對于一般性行業,正排是正確的選擇。

三、總結

算法并不是復雜性越高,得到的計算結果越好。企業在生產計劃排程時,可以結合實際情況,選擇合適的排程算法。對于正排還是倒排的問題,對于一般性行業,正排是正確的選擇。

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原文標題:[機器人頻道|精準4.0]精益生產排產四大算法!

文章出處:【微信號:robovideo,微信公眾號:機器人頻道】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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