Akış dükkanları modern üretim temelleri, iş alanlarının sabit bir şekilde iş istasyonlarında bir dizi iş istasyonu geçmesi gerektiğidir.Bu sistemlerden farmasötik işlemeye kadar, hıza ve müşteri memnuniyetine doğrudan etkiler.Bu genişleyen kılavuz, sık sık sık sık sık iş kesintisi sırasındaki iş kesintisi tespiti için iş kesintisi sağlar - bu iş tespiti için bu sistemdeki siparişi almak için uygun zaman alır.Bu, şişeleri azaltır ve müşteri memnuniyeti azaltır.

Akış Dükkanlarında İş Sequencing Anlamak

İş kesintisi, siparişin tamamının tamamının en iyi şekilde optimize edilmesi, bir veya daha fazla makine üzerinde işlenecektir.Üye uygun olarak, her iş aynı routingi makineler aracılığıyla takip eder, [Döntme 3,3 $) ve tüm satırlarda bir iş için baskın faktörüdür.

Kalpte, sequencing bir sperinatoral optimizasyon problemidir. Sadece 10 iş ile, 3,6 milyondan fazla olası diziler (10 faktörlü) 20 iş için, sayı astronomik olarak büyük - gerçek zamanlı olarak çok fazla brute-force. Bu yüzden sistematik ayrılık kuralları ve algoritmaların temelleri.

Common Sequencing Kuralları ve Them'ı Ne Zaman Kullanacak

Birkaç heuristik kurallar on yıllar boyunca araştırma ve uygulama gelişmiştir. Her biri farklı bir hedefe öncelik verir ve tek bir kural her durumda en iyi şekilde çalışmaz. güçlü yönleri ve sınırlamaları anlamak önemlidir.

  • [FONT:0) İlk gelin, İlk Hizmete (FCFS)) – İşler geldiğinde, FCFS, uzun kuyruklar ve yüksek iş işlemeler (WIP) envanterinde kötü performanslar gerçekleştirme eğilimindedir.
  • [FONT:0]Shortest Processing Time (SPT)) – İşi ilk makinede en kısa işlem süresiyle önceden optimize etmek için kanıtlanır ve WIP seviyelerini azaltır. Ancak, son zamanlardaki ihlallere yol açan çok uzun işlere neden olabilir. SPT, işlem süreleri önemli ölçüde değişebilir ve çünkü tarihler esnektir.
  • [FONT:0)Earliest Due Date (EDD)) - En yakın tarihlerle işler ilk olarak planlanmaktadır. EDD, maksimum geçlik ve müşteri teslimat güvenilirliğini artırmak için mükemmeldir. Ancak doğrudan adres oluşturmaz veya akış süresiz olduğunda en etkili değildir.
  • [FOT:0) En Uzun İşleme Zamanı (LPT))[FİLMİŞT. LPT, birden çok paralel makine olduğunda iş yükü dengelemek için yararlı olabilir, ancak saf bir akış mağazasında nadiren tek başına kullanılır.
  • [FONT:0)Kritical Oran (CR)) - İşlere kalan zamanın oranına göre öncelik veren dinamik bir kural, 1.0 veya daha azına yakın bir oran ile iş başına kalan işlerin öncelikli olarak kullanılmasına olanak tanır. CR, koşulları değiştirmek için uyum sağlar ve genellikle gelişmiş planlama sistemleriyle birlikte kullanılır.

Bu kurallar, manuel veya yayılabilir tablolar uygulamak kolaydır. Ancak, optimal sonuçlar için - özellikle iki makineli akış mağazasında - daha titiz bir yöntem var: Johnson'ın kuralı.

Johnson'ın Kuralı: İki-Makine Akış Dükkanları için Altın Standart

1954 yılında, S.M. Johnson, makine 2'den daha az makineye sahip bir seminal algoritma yayınladı (grup A) ve Grup A'daki Grup B'ye yönelik işlem süresine göre sıralanıyor.

Johnson'ın kuralı, herhangi bir iki makineli akış mağazası için mümkün olan minimum spanya'nın iş işleme süreleri belirsiz ve hiçbir preemptiona izin verilmiyor.ASIFLT:0)Johnson'un Kuralı) birçok modern heuristics'in yaptığı ilk algoritmayı garanti ediyor.

İş Sequencing on Key Verimlilik Metrikleri Üzerine Etkisi

İş ayrıştırma doğrudan üretkenliği tanımlayan operasyonel ölçümleri etkiler. En önemli olanları inceleyelim.

Makespan (Toplam Zamanı)

Makespan ilk işin başlangıcı ve son işin tamamlanması arasındaki zamandır. Bir akış mağazasında, bitkinin aynı zamanda 15 iş üretmesine izin verebilir çünkü doğrudan sermaye ekipmanlarını eklemeden. Johnson'ın kuralı iki makineye daha yüksek hale gelir ve SPT örneği gibi heuristics, bu metrik mağazalardan% 15 oranında daha büyük bir iş üretmesine izin verebilir.

Akış Zamanı ve Work-in-Process (WIP)

Ortalama akış süresi, sistemden tamamlanmak için bir iş harcanıyor. Aşağı akış zamanı WIP envanterini azaltır, sermaye ve zemin alanına kadar ücretsiz olarak WIP'i birçok akış mağazasında (L = ⁇ W), akış süresini doğrudan WIP'yi kesintiye uğrattı. SPT gibi kontrol kuralları zaman akışı zamanlarını azaltır. Uygulamada FCFS'den SPT'ye kadar geçiş yapmak için FCFS'den bir geçiş süresine kadar WIP'i 30-50 oranında azaltılabilir.

Çünkü-Date Performansı (Lateness ve Tardiness)

Söz verilen teslimat tarihleri müşteri memnuniyeti için kritiktir. Geçlik ölçümleri - geçliği, maksimum geçlik, bazı işler için bol miktarda gecikme, ve tersinden etkilenebilir. Emelleme ve çeşitli hedefleri (örneğin, ağırlıklandırılmış optimizasyon) bu önlemleri en aza indirmek için tasarlanmıştır.

Makine Utilization and Şişeneck Management

Bir akış mağazasında, en yavaş makine ( şişenck) en fazla kesintiyi belirler. Sequencing, şişenck kapasitelerini daha iyi kullanmak için iş yüklerini değiştirebilir ve ilk makinede önceliklendirirse, kısa işlem süreleri ile işlerinizi önceliklendirmek için daha uzun süre önce bile - genel olarak bağlantı kurmak için. Gelişmiş sequencing algoritmaları açıkça model şişenck dinamiklerini kullanmak ve gerçek zamanlı olarak öncelikler ayarlamak.

Kompleks Akış Dükkanlar için Gelişmiş Sequencing Techniques

Basit kurallar sürekli devlet koşullarında iyi çalışırken, gerçek dünya akışları dükkanlar değişkenlik, acele siparişler, makine arızaları ve birden çok ürün ailesi ile karşı karşıya kalır. Gelişmiş teknikler bu zorluklarla ele alır.

Simülasyona Dayanlı Sequencing and Dispatching

Discrete-event simülasyonu, yöneticilerin yüzlerce ayrı ayrı ayrı kural ve senaryoları, üretimden kesintiye uğratmadan test etmelerine olanak sağlar. Herhangi birLogic, Simio veya Arena tüm akış mağazasını modelleyebilir - stoklama süreleri dahil - ve arızalar - ve fabrikaların program değiştirmeden önce “ne-if” analizler üretmesi için simülasyon kullandığı kuralı tanımlar.

Metaheuristics: Genetik Algoritmalar, Simated Annealing ve Tabu Arama

Birçok makineli akış dükkanları için (m > 2) ve sayısız iş, tam optimizasyon, bağlantı ve mutasyon kullanarak bir dizin haline gelir. Metaheuristics mimik doğal süreçleri yakın optimize edilmiş dizileri bulmak için. AİLFLT:0)genetici algoritması), web siteleri basit heuristics kullanarak 10-20% oranında azaltılabilir.

Constraint Programming and Integer Linear Programming

Dükkanın karmaşık kısıtlamalara sahip olduğu zaman (örneğin, işçi kullanılabilirliği, kısıtlamalar, diziye bağlı kurulum süreleri), yüksek değerli programlama (CP) ve karma-integer lineer programlama (MILP) en uygun veya yakın versiyon dizileri bulabilir. MILP modelleri doğru ölçeklendirmek, kötü bir şekilde çalışır; CP şarj edici kısıtlamalar daha verimlidir.Bu teknikler yüksek değer, düşük hacimli dükkanlar için en iyi uygundur (örneğin, havacılık veya uzmanlık kimyasalları)

Teknolojik Destek: MES'ten AI-Driven Scheduling

Modern üretim yürütme sistemleri (MES) ve APS platformları iş özetleme mantığına sahiptir, otomatik olarak gerçek zamanlı verilere dayanan programları otomatik olarak üretir ve günceller.

  • [FONT:0)Manufacturing Execution Systems (MES)) iş ilerlemesini takip ediyor, makine durumu ve malzeme kullanılabilirliği.Gerçekten, operatörlerin manuel ayarlamalarla aşırılaştırmalarına izin veriyorlar.
  • [FONT=0) İleri Planlama ve Scheduling (APS) Software) optimizasyon algoritmaları (heuristics, metaheuristics, MILP) çok sayıda kaynak için ayrıntılı diziler oluşturmak için. APS sistemleri, Preactor, Optessa ve Siemens Opcenter, yüzlerce iş ve düzinelerce makine ile karmaşık akışlar yönetebilir.
  • [FONT=0) Endüstri 4.0 ve AI): IoT sensörlerinin ve makine öğreniminin yükselişi ile, sequencing, AI tabanlı öğrenme ajanlarının en iyi dağıtım politikasını tarihsel verilerden öğrenmelerini sağlar; dijital ikizler tüm üretim hatları ve milisaniyelerde analiz eder ve değerlendirir.

İş Sequencing'te meydan okumalar ve Nasıl Overcome Them

En iyi algoritma bile kaosdan bir akış dükkânı tamamen içemez. İşte ortak zorluklar ve mitigation stratejileri.

İşleme Times'ta Variability

Gerçek işleme süreleri, operatör beceri varyasyonu nedeniyle planlanan zamanlardan farklı, makine aşınması veya malzeme tutarsızlıkları normal zamanlarda düşük performans süresine dayanan statik diziler de suboptimal.ur:0)Solution:[FLT 1:0) Stokastik zamanlama - Monte Carlo simülasyonları işleme süreleri için olasılık dağıtımları kullanın ve ortalama olarak iyi performans gösteren bir dizi seçmek için.Ayrıca, gerçek zamanlı zamanlama ayarlamaları dinamik gönderim kuralları (e.g., CR veya SPT)

Makine yıkılır ve Planlanmamış Downtimes

Kritik bir makinedeki bir arıza, önceden belirlenmiş sıra dışı işe yaramaz hale getirebilir. [Dönlem:[Dönetici: 1) Programına (zaman tamponlar) ayırın ve kalan işleri hızla tekrarlayan rescheduling algoritmaları kullanabilir. Birçok APS sistemleri “doğru değişim” veya “eşot” heuristics sunar.

Rush Orders ve Önceki Değişiklikler

Urgent müşteri akışları bozar.ETHFLT:0)Çözüm:[Dönetici: [Dönetici: yüksek ücretli bir sınıf, ayrı ayrı ayrı ayrı ayrı ayrıklama kuralları ile (örneğin, kuyrukta acil ekleme) kullanılabilir.

Sequence-Dependent Build Times

Bazı akış dükkanlarında, bir makine üzerinde değişiklik zamanı önceki işe bağlıdır (örneğin, resimde renk değişimi, işlemedeki araç değişimi). Sequencing, toplam kurulum süresini en aza indirmeli ve problemi seyahat eden bir optimizasyona dahil etmelidir.)

Vaka Çalışması: Bir Otomotiv Parçaları Akışı Dükkanı'nda Dönüşüm

İş ayrımı gücünü göstermek için, kurgusal ama gerçekçi bir dava düşünün. orta büyüklükteki bir motor bileşenlerinin toplamı 15 farklı bölüm numarası üretiyor. Tarihsel olarak, dükkan FCFS kullandı, çünkü resmi olarak 32 saat boyunca nakavt oldu; WIP ortalama siparişlerin% 40'ı iki günden fazla sürdü.

Şirket, iki fazlı bir yaklaşım uyguladılar. Birincisi, tüm işleri uzun süre sıkı bir şekilde planlamak için SPT'yi kabul ettiler ve EDD 48 saat içinde teslimat taahhütleri ile iş için işlem süresine kadar sürdüler.Bu,% 22 ve WIP'in% 35'e kadar ilerledi ve yatırıma dayalı olarak % 40 oranında artış gösterdiler.

Sonuç: İş yapmak Stratejik Bir Avantajı Artırmak

İş kesintisi sadece taktiksel bir planlama koreu değildir - akış verimliliğini tanımlayan stratejik bir akıştır. SPT ve EDD gibi basit kurallardan ilerici metaheuristiklere ve AI odaklı sistemlere kadar, mevcut yöntemler üreticilerin dramatik bir şekilde azaltabilmesini sağlar, WIP, teslimat güvenilirliğini artırmak ve ek sermaye yatırımlarından daha otomatik hale gelir.

Rekabetçi kalmak için, üretim yöneticileri mevcut sequencing uygulamalarını, simülasyon veya APS yazılımını denetlemeli ve takımlarını iş ayrımı temellerine yatırım yapmalıdır.Samptebi olarak küçük değişiklikler genellikle yüksek çözünürlükte üretmelidir.