Podnikové plánování


Operativní plánování, kapacitní plánování, manažerské plánování, výrobní plánování

Podnikové plánování

 

Naše služby přinášejí pokročilé detailní plánování výroby a obchodních procesů, operativní plánování, kapacitní plánování a manažerské plánování přímo do centra každé firmy. S podporou sofistikované platformy optimalizačních technologií založených na genetických algoritmech s využitím Darwinovských operátorů mutace, selekce a překřížení (crossover) vám naše řešení poskytuje maximální flexibilitu tak, aby odpovídalo složitým požadavkům všech organizací působících ve vysoce dynamickém prostředí.

Efektivní integrace s vašimi již nainstalovanými systémy, rychlá analýza velkých objemů dat, výkonná podpora rozhodování, monitorování událostí a zpětná optimalizace plánů v reálném čase zajišťují, že vám poskytneme pokročilé detailní plánování adaptované přesně na vaše jedinečné provozní potřeby.

A především pomocí optimalizačních technologií můžete dosáhnout a často překročit své obchodní cíle na základě měření hlavních parametrů výkonnosti KPI (Key Performance Indicators) a zlepšení řízení v kritických provozních oblastech. Pomocí našeho řešení výkonného detailního pokročilého plánování můžete maximalizovat využití majetku, snížit provozní náklady, zvýšit včasnost dodávek, snížit výrobní dodací lhůty a mnoho dalšího.

 

Hlavní přednosti a výhody pokročilého detailního plánování

 

  • Strategické, taktické a operativní plánování, které odpovídá vašim specifickým potřebám
  • Úplný přehled, měření a regulace operací a hlavních parametrů výkonnosti KPI
  • Kontinuální, v reálném čase optimalizované plány v dynamickém prostředí
  • Řízení událostí v reálném čase, zpětná optimalizace plánů a podpora rozhodování
  • Zlepšení služeb, dodacích lhůt a spokojenosti zákazníka
  • Snížení provozních, skladových, údržbových a dopravních nákladů
  • Maximalizace využití zdrojů a produktivity
  • Zlepšení úrovně plnění smluvních dohod
  • Zvýšení konkurenceschopnosti větší diferencovaností služeb s přesnějšími časovými úseky
  • Řešení pro pokročilé detailní plánování
  • Plánování výroby
  • Plánování samoučícího se dodavatelského řetězce

Sofistikovaná platforma plánovacích optimalizačních technologií založená na genetických algoritmech s využitím Darwinovských operátorů mutace, selekce a překřížení (crossover).

Kapacitní plánování


Kapacitní plánování je často jako žonglování. Nalezení ideální rovnováhy mezi požadavky zákazníků a organizační kapacitou zahrnuje mnoho dynamických faktorů. Tváří v tvář takové složitosti mnoho výrobních podniků jednoduše rezignuje a používá nekvalitní plánování zdrojů, které je založeno buď na neomezených kapacitách nebo omezených kapacitách - v podstatě ignorující skutečnou kapacitu firmy. 

Se správným řešením využívající adaptivní plánování zdrojů s omezenou kapacitou, můžete vyvážit poptávku a skutečnou kapacitu zdrojů a vyhnout se jejich nevyužívání nebo naopak neplnění potřeb svých zákazníků. 


Systém APS provádí bezkolizní, na konkrétní situaci založené plánování zakázkové náplně s ohledem na omezené výrobní zdroje. Systém APS zaručuje, že provádění zakázek probíhá v realných časových intervalech a že možné odchylky jsou okamžitě rozpoznány pomocí průběžného porovnávání naplánovaných a aktuálních hodnot. Systém APS obsahuje adaptivní plánovací algoritmy (genetické algoritmy pracující na principu umělé evoluce a Darwinistických principů selekce, mutace a překřížení) pro optimalizaci založené na realistických technologických postupech. 


Výsledek plánovacích algoritmů je pro lepší přehled zobrazen jako Ganttův diagram. 


Plánovací algoritmy berou v úvahu omezení plynoucí ze strany zákazníka tím, že orientují pořadí naplánovaných zakázek podle priority, důležitosti jednotlivých zákazníků, nebo podle minimalizace interních nákladů. Při plánování zakázek je potřeba brát také v úvahu technologická omezení (např. seřizování strojů pro jednotlivé typy výrobků) a dobu skladování a s tím související náklady na skladování, kdy v některých případech úspory plynoucí z optimalizovaného seřízení strojů jsou vyrovnány dodatečnými skladovacími náklady.


Co představuje optimální pořadí zakázek záleží na mnoha často se měnících faktorech, nicméně při plánování každé výroby jsou potřeba dva důležité aspekty:

  • Pohled ze strany zákazníka, ve kterém je na prvním místě důraz na dodací termíny a kvalitu. Priorita jednotlivých zákazníků je určena plánovačem výroby.
  • Pohled orientovaný na náklady pro minimalizaci výrobních nákladů.


APS využívá simulaci pro výpočet a zobrazení různých situací s ohledem na varianty, množství a termíny. Plně automatické zaplánování výroby je možné pro výrobní procesy s několika málo omezujícími podmínkami a jasnými pravidly. U složitějších plánovacích procesů je rozhodnutí podle které varianty se bude vyrábět na vedení firmy.


Roky zkušeností s analýzou technologických postupů ukazují, že zadávané hodnoty (hlavně naplánované časy pro jednotlivé výrobní operace, časy seřizování, čištění atd.) se podstatně odchylují od skutečnosti. Důvodem pro to je, že zadávání hodnot probíhá v určitém čase před zahájením výroby na základě odhadů a časových studií a tyto hodnoty už pak nejsou upřesňovány během samotné výroby. Odtud plyne důležitý požadavek na funkci adaptivního plánování APS: porovnávání časových hodnot z technologických postupů a aktuálních výrobních časů a následné upravování technologických časů podle skutečnosti což umožňuje spolehlivé a přesné plánování výroby.

Záznam aktuálních výrobních časů se provádí jednoduše a ekonomicky pomocí terminálů. Zde jsou zaznamenány aktuální časy vstažené k jednotlivým zakázkám a výrobkům. Statisticky vypočítané průměrné hodnoty těchto aktuálních časů je pak možno porovnat s časy v technologických postupech a je možné analyzovat odchylky.


Adaptivní plánování výroby musí řešit následující složitost přiřazených omezení, která jsou častokrát v rozporu s cílem plánování:

  • S ohledem na zakázku:
    • Dodací termín
    • S ohledem na výrobní proces:
    • Minimální nebo maximální intervaly mezi procesními kroky
    • Dopravní časy
    • Časy čekání (procesy chlazení nebo vystárnutí)
  • S ohledem na výrobní zdroje:
    • Alokace zdrojů
    • Dopravní dostupnost
    • Časy čištění a údržby
    • Dostupnost zdrojů pro kontrolu kvality (metrologie, laboratoře)


Pro adaptivní plánování většího množství zakázek s cílem zaručit všechny dodací termíny zákazníkům APS zajišťuje následující:

  • Synchronizaci procesního řetězce a minimalizaci neproduktivních a čekacích časů
  • Bezkolizní plánování zakázkové náplně


Strategie pro adaptivní plánování výroby a plánovací algoritmy:

  • Plánovací algoritmus musí být schopen synchronizovat komplexní procesní řetězec a provést bezkolizní plánování velkého množství zakázek s respektováním dostupnosti výrobních zdrojů.
  • Změny množství, termínů, nebo směnnosti jsou zadávány manuálně a o zbytek se postará algoritmus.
  • Výsledek plánování je pak zobrazen např. jako Ganttův diagram.
  • Plánovaná data jsou pak porovnávána s aktuálními daty z výroby.


Pro plánování zakázek založeném na optimalizaci existují různé strategie. Vhodná strategie by měla být vybrána podle konkrétních podmínek:


Dopředné plánování:

  • APS dostane nejbližší možné termíny začátku výroby na základě potvrzení materiálové dostupnosti z MRP systému.
  • Je provedeno zaplánování s použitím těchto termínů.
  • Všechny výrobní operace jsou zaplánovány tak, že probíhají v čase dopředu.
  • Není to ovšem vždy vhodná metoda.
  • Pokud je totiž finální výrobek dokončen příliš brzy, může to zvýšit jeho skladovací náklady a je také možné, že materiál na výrobu mohl být použit na urgentnější zakázku.


Pokud je tedy stanoven předem dodací termín zákazníkovi, nebo je možné dodávat jen v určitých termínech např. kvůli dodaným termínům od dopravce je doporučováno zpětné plánování zakázek.


Zpětné plánování:

  • V tomto případě je plánování provedeno na základě konečného data výrobní zakázky a jednotlivé výrobní operace jsou zaplánovány zpětně.

Plánování jednotlivých operací v technologickém postupu.


Plánování zakázek na výrobních zdrojích.