Łączenie zaawansowanego harmonogramowania produkcji (SFC/APS) z symulacją
W ostatnich latach wymagania wobec przemysłowych procesów produkcyjnych bardzo się zmieniły. Na większości rynków oferowane są różnorodne produkty wytworzone przez konkurencyjnych między sobą producentów. Klienci są coraz bardziej wymagający i oprócz jakości oraz ceny wymagają terminowości dostaw oraz zapewnienia usług serwisowych. Wytwarzanie musi się przystosować do tych zmian. W przypadku sterowania wytwarzaniem powinny być realizowane takie cele [Krauth, Noche, Schalla, 2000], jak:
redukcja kosztów poprzez minimalne zapasy, minimalny nakład na przezbrojenia oraz maksymalne wykorzystanie zasobów produkcyjnych,
wysokie zadowolenie klientów poprzez zapewnienie krótkich terminów dostaw, absolutnej terminowości dostaw oraz elastyczne reagowanie na zmianę zamówień.
Przy wzrastającej liczbie typów i wariantów oraz coraz większej złożoności produktów, podanych celów nie da się osiągnąć bez zastosowania odpowiednich technik informatycznych. W planowaniu wytwarzania ukryte są jeszcze znaczne oszczędności, które może uruchomić stosując innowacyjne koncepcje oraz doświadczenia.
Tradycyjne metody - nowe wymagania: studium przypadku
Większość przedsiębiorstw produkcyjnych stosuje systemy Planowania i Sterowania Produkcją (Production Planning and Control - PPC). Jednakże zadania krótkoterminowego planowania są przez ten system rozwiązywane w stopniu niezadowalającym. Obserwacje poczynione w przedsiębiorstwie z grupy Małych i Średnich Przedsiębiorstw przyniosło niepokojące rezultaty [Schuh, Kamper i in., 2004]:
wiele danych, które w systemie PPC są podstawą planowania zawiera błędy. Dotyczy to nie tylko aktualnych stanów w magazynach międzyoperacyjnych oraz magazynach wyrobów gotowych, lecz również czasów przetwarzania na stanowiskach roboczych;
wynikiem planowania są nierealistyczne dane; poszczególne obszary robocze są obłożone pracą do 500%:
niektóre zlecenia mają wielomiesięczne przestoje
dane z systemów PPC są ignorowane przez mistrzów produkcyjnych. Skutkami są: chybiona produkcja, brak płynności dostaw oraz straty w sprzedaży;
system PPC nie dostarcza do Działu Zakupów realnych danych. Również Dział Sprzedaży nie otrzymuje informacji o możliwych terminach dostaw i czyni klientom przyrzeczenia nie poparte wiarygodnymi informacjami.
Opisany przypadek nie jest odosobniony. Pokazuje on, że wraz z momentem wdrożenia systemu PPC problemy związane z planowaniem nie zostają jeszcze rozwiązane. Pozostają dwa główne problemy:
dane planistyczne obliczane są na podstawie wartości pochodzących z doświadczenia, nieaktualnych lub błędnych danych. Wyniki nie mogą być lepsze, niż dane, na których one bazują. Rys. 5-6 pokazuje następstwa takiego planowania.
planiści często nie ogarniają całości złożonych zadań planistycznych. Wiedza pochodząca z doświadczenia oraz starych metod postępowania nie pozwalają sprostać zmieniającym się wymaganiom.
Nowoczesne systemy PPC oferują często tak wiele opcji, że nawet eksperci nie mają jasnego obrazu, która z konfiguracji jest w konkretnym przypadku najbardziej korzystna. Reguła planistyczna „Zaplanować jako pierwsze te zlecenia, które mają najwcześniejszy termin realizacji” jest najlepszym sposobem dotrzymania terminów realizacji zleceń. Przykład pokazany na rys. 5-7 temu przeczy. Trzy zlecenia, z których każde składa się z trzech sekwencyjnie wykonywanych operacji, mają być zaplanowane do realizacji na czterech stanowiskach. Pokazano marszruty technologiczne oraz wyniki różnych strategii planowania. Przy planowaniu według kryterium kolejności przyjęcia zleceń jedynie zlecenie A będzie zrealizowane na czas. Jeżeli dokonane zostanie rozbicie zlecenia na mniejsze partie produkcyjne i zwiększy się nakład na przezbrojenia zlecenia A oraz C, mogą zostać zrealizowane w terminie.
Planowanie według terminu realizacji wydłuża całkowity czas produkcji. Przy optymalnym planowaniu wszystkie terminy zostaną dotrzymane, a całkowity czas produkcji ulegnie skróceniu. Wykorzystanie zasobów jest optymalne wówczas, gdy nie pozostają żadne luki czasowe, które trudno wypełnić innymi zleceniami. Dzięki temu, w porównaniu z innymi strategiami, bardziej korzystny jest przepływ materiałów.
Symulacja oraz optymalizacja dostarczają w najkrótszym czasie realistyczne plany o wysokim wskaźniku realizacji celów
Podany przykład ukazuje wyższość metod optymalizacyjnych nad tradycyjnymi strategiami planowania. We współdziałaniu z modelami symulacyjnymi, które przetwarzają aktualne dane z wytwarzania, oferują one wartościową pomoc:
pod uwagę brane są czas oraz wydajność, ale również wszelkiego rodzaju techniczne oraz organizacyjne ograniczenia (np. kwalifikacje personelu, narzędzia, pojemniki, powierzchnia);
plany, które optymalnie spełniają zadane cele przedsiębiorstwa (np. minimalne zapasy oraz czas przebiegu i wysoka terminowość dostaw) wyliczane są w sposób automatyczny;
ręczne zmiany wyliczonych planów są możliwe każdorazowo.
Następstwa tych zmian są przedstawiane w sposób graficzny na diagramie Gantt'a w informatycznym zaawansowanym systemie operacyjnego sterowania wytwarzaniem (ang. Advanced Planning and Scheduling - APS), bądź w komputerowo wspartym stanowisku planistycznym (niem. Leitstand). W ten sposób wiedza planistów pochodząca z doświadczenia jest w prosty sposób wykorzystywana w planowaniu (rys. 5-8);
przy zakłóceniach narzędzie to oblicza samodzielnie następstwa i opracowuje propozycje alternatywnych obłożeń stanowisk, które redukują szkody oraz opóźnienia;
planista odciążany jest od wielu czasochłonnych, rutynowych czynności;
poprzez połączenie z systemami pozyskiwania danych produkcyjnych (ang. Production Data Acquisition- PDA) tablica planistyczna pokazuje wszystkie informacje odnośnie do aktualnego stanu zawansowania produkcji w taki sposób, że planista może w krótkim czasie zareagować na awarie, konieczność poprawek błędów oraz wystąpienie braków.
Na rys. 5-9 pokazano jak wygląda planowanie z wykorzystaniem tych narzędzi: z systemu PPC (lub z innych źródeł - narzędzie optymalizacyjne przejmuje dane produkcyjne i wylicza plan produkcji. Model symulacyjny sprawdza, jak dalece realistyczny jest ten plan i czy jest zgodny z aktualnym statusem produkcji. Oblicza też ważne wielkości i dostarcza z powrotem do narzędzia optymalizującego, które rozpoznaje, czy plan musi być dalej poprawiany. Po kilku iteracjach znaleziony zostaje plan, który w dużej mierze spełnia cele przedsiębiorstwa.
Ten wygenerowany (w sposób w pełni automatyczny) plan przedstawiany jest planiście w postaci graficznej i może zostać przez niego dodatkowo poprawiany. Zatwierdzony przez planistę plan produkcji jest prezentowany na wydziale produkcyjnym oraz (ewentualnie) przesyłany do nadrzędnego systemu PPC. W ostatnich latach pojawiły się na rynku narzędzia wspomagające planowanie produkcji, które łączą symulację oraz optymalizację planu produkcyjnego właśnie w ten sposób. Mogą one być łączone z istniejącym już w przedsiębiorstwie systemem PPC lub - przede wszystkim
w małych i średnich przedsiębiorstwach - przejmują wiele funkcji systemów PPC.
Doświadczenia użytkowników
Doświadczenia przedsiębiorstw pokazują, że inwestycja w takie nowoczesne systemy operacyjnego sterowania wytwarzaniem (APS) szybko się zwraca. Podane przykłady pokazują, jakie ulepszenia można osiągnąć stosując te nowe systemy:
Brytyjskie przedsiębiorstwo Decorpart produkuje małe części z aluminium dla potrzeb przemysłu kosmetycznego. Tygodniowo produkowanych jest wiele milionów części, na których produkcję otwiera się często 500 zleceń na 53 prasach. Terminowość dostaw była tam na poziomie 30%. Dzięki wdrożeniu narzędzia planistycznego bazującego na symulacji, terminowość dostaw wzrosła do 80%. Efektem ubocznym jest zredukowanie o połowę magazynu surowców. Dzięki zmniejszeniu magazynu przedsiębiorstwo zaoszczędziło już 500000 euro. W sumie oszczędności przerosły wydatki poczynione na wdrożenie nowego narzędzia planistycznego już po trzech miesiącach! [Merkurieva, 2004] [Shires, 2003]
Niemiecki producent pojazdów zoptymalizował kolejność lakierowania karoserii za pomocą opartego na symulacji systemu APS. Istotnym wymaganiem było takie określenie kolejność stosowanych farb, które pozwoliłoby zminimalizować prace związane z czyszczeniem (przy przejściu z koloru jasnego na ciemny). Przedsiębiorstwo to osiągnęło redukcję kosztów o 12% i tym samym koszty poniesione na wdrożenie stanowiska planistycznego zwróciły się po ośmiu miesiącach [Krug, 2003].
Przedsiębiorstwo z Duisburga (ok. 80 pracowników) specjalizuje się w produkcji wyposażenia wewnętrznego supermarketów, a także budowie stanowisk targowych. Krytyczne czasowo zlecenia mogły być realizowane w terminie jedynie poprzez pracę w nadgodzinach. Dzięki wdrożeniu opartego na symulacji stanowiska planistycznego, osiągnięto rezultaty pokazane na rys. 5-10 [Druyen, Noche, 2004]. Rentowność mierzona była jako udział godzin nadliczbowych przypadających na zlecenie i stanowiła miarę ograniczenia kosztów wytwarzania.
Klager Prazisions GmbH&Co, małe przedsiębiorstwo zlokalizowane w pobliżu Stuttgartu, wytwarza precyzyjne części dla przemysłu samochodowego. Miało duże trudności z wysokimi kosztami magazynowymi oraz z dotrzymaniem terminów dostaw. Wdrożone stanowisko planistyczne spowodowało wzrost przejrzystości w wytwarzaniu oraz dokładności w planowaniu. Oczekuje się, że inwestycja w stanowisko planistyczne zamortyzuje się w ciągu sześciu miesięcy [Krug, 2003].