Материал: Оптимизация плана производства и поставок с использованием системы планирования IBM ILOG Plant PowerOps

Оптимизация плана производства и поставок с использованием системы планирования IBM ILOG Plant PowerOps

КУРСОВАЯ РАБОТА

На тему: "Оптимизация плана производства и поставок с использованием системы планирования IBM ILOG Plant PowerOps"

Оглавление

Введение

1. Место систем углубленного планирования среди прочих информационных ресурсов, используемых для планирования производства

2. Решение задачи

2.1 Создание модели

2.2 Оптимизация

2.3 Эффективность модели

Заключение

Список использованной литературы

Введение

В ходе процесса глобализации и повсеместного усложнения сред деятельности человека значение информационных технологий растет день ото дня. Спектр возможностей весьма широк. В большинстве случаев их использование серьезно упрощает решение практически любой задачи. Суть этого упрощения заключается в возможности учета необыкновенно большого числа возможных исходов, взаимодействий и огромного количества неупорядоченных данных.

Одной из сред принятия решений, постоянно меняющейся благодаря прогрессу данной отрасли, является планирование производства. Планирование необходимо во всех сложных организациях, где специализированные и взаимосвязанные ресурсы вовлечены в широкое многообразие различных видов деятельности. В отсутствии планирования, разные части организации могут преследовать их собственные цели, что может противоречить целям остальных частей Сложность вызовов, предлагаемых планированием производства, трудно переоценить. Непредсказуемые цены на материалы и время их поступления, разбросанные по всему миру поставщики и склады, огромное разнообразие продукции и нестабильность спроса. Все этого, подстегиваемое высокой конкуренцией на перенасыщенных рынках, ожиданиями от акционеров, общества и государства, превращает процесс оптимизации производства в недоступную для целостного понимания одного человека задачу. Непостоянство практически всех входящих в процесс ресурсов вызывает необходимость постоянного контроля над ним, а высокая цена ошибки требует учета даже самых маловероятных исходов для обеспечения безопасности.

В ответ на описанные выше вызовы создаются информационные системы планирования производства, не только помогающие специалистам в обработке данных, но и частично заменяющие их знания в виду того, что алгоритмы расчета критически важных показателей уже имеются в информационных системах. Главной ролью человека становится постоянный контроль над производством, для удобства которого внедряются ключевые показатели деятельности (KPI). Смещение фокуса внимания с учета и попытки интерпретации данных на контроль над отклонениями от стабильного состояния системы и анализ вводимой в модель информации - специфика современного управления производством.

Программа IBM ILOG Plant PowerOps принадлежит к классу систем углубленного планирования (APS) и предлагает решения для систем производства, как правило, отличающихся от остальных наибольшим количеством ограничений по мощностям и высокой капиталоемкостью. Это такие отрасли, как питание и напитки, фармацевтическая, химическая и пр. Их объемы производства обычно крайне велики, поэтому эффективность должна поддерживаться на максимально возможном уровне. Несмотря на уже достигнутые высокие показатели эффективности, растущая конкуренция требует ещё большего от специалистов по планированию: даже слабое улучшение приводит к серьезному сокращению операционных расходов. Наиболее эффективным методом их снижения является оптимизация производственных графиков и планирования в целом. Особенности серийного производства не позволяют пользоваться простыми расчетами и достигать максимальной эффективности без помощи таких инструментов, как IBM ILOG Plant PowerOps.

К сожалению, далеко не каждый специалист по планированию производства имеет представление даже о существовании указанного выше программного обеспечения.

Автор видит цель данной работы в подробном описании программы IBM ILOG Plant PowerOps. Под "подробным описанием" имеется в виду не перечисление алгоритмов работы, а предоставление читателю информации, которая помогла бы помочь принять решение о возможностях внедрения IBM ILOG Plant PowerOps в той или иной ситуации.

На пути к достижению вышеописанной цели необходимо выполнить несколько задач:

. Дать представление о месте данного программного обеспечения среди прочих типов программных ресурсов, поддерживающих планирование производства.

. Предоставить пример оптимизации производственного процесса для наглядной демонстрации возможностей программы и её интерфейса.

. Прийти к заключениям касательно эффективности и удобства работы в программе, целесообразности её внедрения.

1. Место систем углубленного планирования среди прочих информационных ресурсов, используемых для планирования производства

Очевидно, что основной идей создания такой комплексной программы, как IBM ILOG Plant PowerOps, не могло быть объединение интерфейсов нескольких приложений для удобства пользователя. Главная цель столь сложного программного обеспечения - оптимизация всего бизнес-процесса производства с входящими и исходящими потоками.

Безусловно, наряду с этим, для многих компаний покупка IBM ILOG Plant PowerOps представляет собой приобретение целого пакета разрозненных инструментов по планированию производственных мощностей, оптимизации занимаемых складских площадей, планированию сети распределения и, конечно же, оптимизации самого процесса производства. Действительно, разработчиками программного обеспечения для упрощения задачи планирования и получения менее точных, но более удобных результатов предлагается декомпозировать проблему оптимизации на ряд более мелких задач, что фактически сводит сложную программу к набору простых. Тем не менее, в данной работе мы будем исходить из того предположения, что компании покупают IBM ILOG Plant PowerOps исключительно для целостного использования, а в случае если необходим какой-либо отдельный инструмент, намного дешевле и гибче купить лишь его. В противном случае данную программу пришлось бы рассматривать как сразу несколько разновидностей систем планирования, в итоге сравнивая её саму с собой.

В развитии систем планирования производства можно проследить тенденцию к усложнению алгоритмов, позволяющих устанавливать надлежащий уровень планируемых величин и оптимизировать производственные планы. Эта последовательность принимает следующий вид (см. Рис.1): не систематизированное планирование - укрупненное планирование (RCCP) - планирование производственных мощностей (CRP) - углубленное планирование (APS), представленное на рисунке термином "Finite loading". Кроме того, на рисунке представлены особенности производственной среды, учитываемой в каждой из концепций.

Несистематичное планирование производственных мощностей подразумевает нестрогий учет их ограничения. На уровне составления графиков производства это означает, что планировщик использует личный опыт для оценки осуществимости планов. В MRP (планирование потребности в материалах) нестрогий учет производственных мощностей реализуется через параметры времени выполнения заказа на новую продукцию и отражается в спецификациях. Значения времени на обработку заказа представляет собой средние значения, в то время как расхождения с ними списываются на резервы времени. При контроле входящих и исходящих потоков для выравнивания использования производственных мощностей могут быть использованы правила присвоения приоритета отдельным заданиям, что формально не требует занятия деятельностью по планирвоанию.

Укрупненное планирования производственных мощностей (rough-cut capacity planning, далее RCCP) - это простейший систематический метод. Планирование может быть осуществлено посредством нескольких техник, использующих принцип группировки. Материалы группируются по конечному продукту или группам продуктов и мощностей в продуктовые линии или ресурсные группы. RCCP упрощает планирование, игнорируя запасы сборочных узлов, последовательности операций, наладку оборудования и размеры партий. Тем не менее, данный метод предлагает специалистам по планированию производства систематические способы контроля над тем, как аккумулировать использование ресурсов в ходе разработки MPS. Преимущество появляется, если главные производственные графики часто обновляются, содержат множество позиций или же различные позиции используют одни и те же ресурсы. В этих ситуациях несистематичные методы планирования подвержены человеческому фактору и зачастую выливаются в перегруженные графики.

Планирование потребности в производственных мощностях (capacity requirements planning, далее CRP) предлагает более детализированную технику удостоверения в осуществимости материальных планов. Вычисления, согласно CRP, проводятся не только для конечных продуктов, но и для сборочных узлов. Кроме того, данные по маршрутам позволяют контролировать использование отдельных ресурсов и эффекты от изменения порядка операций, времени наладки оборудования и размеров партии. Таким образом, CRP корректирует упрощения RCCP и помогает создать более надежные планы. Тем не менее, неавтоматизированная работа продолжает играть главную роль, так как люди, ответственные за планирование, стараются сделать так, чтобы планы соответствовали лимитам производственных мощностей.

Следующим шагом развития CRP является автоматизация повторения пересмотра планов, что позволяет планировать оперативно. Это может быть осуществлено при помощи методов ограничения нагрузки на производственные мощности, которые являются характерной чертой систем APS. Обычно процесс использования этих методов состоит в следующем: во-первых, планы потребностей в материалах загружаются из ERP системы. Затем для нахождения решения, при котором ограничения производственных мощностей учтены с наименьшими нарушениями обязательств и сроков, используются алгоритмы программного обеспечения, применяющие методы ограничения нагрузки на производственные мощности. Наконец, пересмотренные планы загружаются обратно в ERP систему, где они и приводятся в исполнение. Очевидной выгодой от автоматизации процесса выравнивания нагрузки на производственные мощности является снижение шанса человеческой ошибки.

Кроме выравнивания нагрузки на производственные мощности APS-системы могут быть использованы для решения более сложных проблем с составлением графиков производства. Инструменты метода ограничения нагрузки на производственные мощности совместно с оптимизацией могут быть использованы, например, для максимизации выработки или минимизации времени на переналадку оборудования или простоя. Такие техники требуют наибольшего количества параметров планирования, и точность их характеристик неимоверно важна для качества этих планов. Несмотря на это содержание системы параметров и инвестиции в программное обеспечение могут быть вполне оправданы в некоторых производственных средах, например, в капиталоемких производствах.

Методы планирования не исключают друг друга. Напротив, некоторые методы могут быть использованы одновременно для различных целей. Так менеджеры предприятий могут использовать RCCP для оценки планов продаж, специалисты по составлению графиков производства могут использовать CRP для контроля над своими действиями, а планировщики производства - методы ограничения нагрузки на производственные мощности для наиболее важных ресурсов. Тем не менее, почти всегда может быть определен основной метод планирования. Это тот метод, который определяет выпуск продукции, с которой и связывает себя функция производства.

Исходя из того, что все продвинутые методы планирования нацелены на сокращение ошибок при планировании, можно сделать предположение о том, что они должны оказывать положительное воздействие на функционирование организации. APS-системы являются слабым местом этой гипотезы, так как требуют значительных ресурсов по предоставлению информации. Для IBM ILOG Plant PowerOps это означает не только усилия по интерпретации производственной деятельности фирмы для перенесения её в информационную систему, не только необходимость внесения больших массивов данных и организацию связи с базами данных для автоматизации процесса, но и принятие таких экспертных решений, как определение затрат, понесенных от потери покупателя или задержек при доставке продукта. Полностью правильного решения такого вопроса попросту не существует, что является одной из предпосылок для упрощения модели.

Развитие передовых алгоритмов и программного обеспечения может быть обосновано, если существует подтверждение прямой зависимости между сложностью методов планирования и успешной работой организации. Исходя из того, что концепции постоянно эволюционировали, логично было бы предположить, что последняя из них не только наиболее сложная, но и наиболее эффективная, однако следует отметить следующий факт. "Исследователи, использующие эмпирические методы, неоднократно отмечали, что большинство практикующих специалистов используют значительно менее сложные методы планирования, нежели это обсуждается в научной литературе (Melnyk et al., 1986; Wiers, 1997; McKay et al., 2002). Более того, эмпирическое доказательство указывает на то, что практикующие специалисты, использующие продвинутые методы планирования в среднем менее удовлетворены своими планами, чем те, кто использует более простые и менее точные методы (Jonsson and Mattsson, 2003)".

Ответ на данный вопрос автор, предложенной к рассмотрению работы, видит в следующем. Степень удовлетворенности специалистов от использования различных техник планирования зависит от типа производственного процесса: менеджеры предприятий единичного или мелкосерийного производства довольствуются RCCP, наиболее удовлетворенные пользователи CRP работают в крупносерийном производстве, а методы ограничения нагрузки на производственные мощности популярны на производственных линиях.

В отношении IBM ILOG Plant PowerOps нас интересуют связи с оптимизационными методами ограничения производственных мощностей. Логично, что для единичного и мелкосерийного производства данная информационная система слишком сложна и совсем необязательна. Сложнее понять то, почему ей использование не всегда актуально в крупносерийном производстве, а подходят лишь для тех крупносерийных производств, где сложность сокращена благодаря контролю над узкими местами. APS-системы работают, "если может быть найдено постоянное узкое место, а все остальные ресурсы согласуются с его расписанием. В противном случае каждое ограничение по одному из ресурсов может сделать узким местом другой ресурс, и повторные перепроверки планов можно будет проводить бесконечно". Для таких случаев актуальным является умышленное упрощение процесса, использование CRP.

Для поточных линий сложность невелика, так как все ресурсы подчинены линейному потоку. Поэтому пропускная способность всей линии может планироваться как один ресурс. Желательно детализированное планирование, так как несвоевременные переналадки крайне дорого обходятся компании и приводят к перегрузке производственных модулей. К тому же повторяемость операций делает легким обеспечение параметров самых сложных методов.

В завершении части хотелось бы уделить некоторое время системам оперативного планирования. Область применения данного рода систем зачастую совпадает с системами планирования производства, и это не удивительно. Оперативное планирование востребовано для всех сложных динамических процессов, к которым и относятся сложные процессы управления производством. Это иллюстрируют примеры таких APS-систем, как Ortems (охватывает отрасли машиностроения, металлургии, пищевой, химической, фармацевтической, косметической промышленностей, электроники в компаниях "Иркутсккабель", "ALCAN", "TECHNICAS DEL CABLE", "UNKOMTECH", "Рыбинсккаббель" и др.), PSImetals APS/ALS (металлургия) и многие другие. Одним из примеров таких программ является и IBM ILOG Plant PowerOps.

Стоит отметить, что сложные динамические процессы встречаются не только в производстве. Большое значение системы оперативного планирования имеют для логистических компаний. Действительно, данная отрасль не только имеет дело с большими массивами данных, но и накладывает серьезные ограничения на время предоставления услуги при всей своей нестабильности. Примерами компаний, предоставляющих информационные системы для данной отрасли являются, ООО "АгроТрансИнфо", ООО "ТераТранс"и многие другие. Таким образом, можно говорить о существовании определенной специфики отраслей, использующих системы операционного планирования.