Nieustannie postępujące procesy globalizacji, dynamicznie zmieniające się otoczenie oraz niepewność łańcucha dostaw sprawiają, że proces planowania produkcji we współczesnym przedsiębiorstwie jest coraz bardziej złożony. W firmach produkujących wyroby na zamówienie niezwykle ważne są takie kwestie jak elastyczność i szybka reakcja na zmiany harmonogramu. Jednak ilość czynników, które trzeba uwzględnić podczas planowania oraz częste zmiany powodują, że tradycyjne metody planowania nie są już wystarczające.

 

W celu rozwiązania tych problemów postały systemy APS (ang. Advanced Planning and Scheduling), których zadaniem jest tworzenie harmonogramu produkcji uwzględniającego terminy zamówień, dostępność materiałów, dostępność maszyn i zasobów ludzkich i wiele innych czynników.

Pierwotnie systemy APS skupiały się nad poprawnym stworzeniu harmonogramu produkcji, tak aby uwzględnić dostępność wszystkich zasobów. Obecnie coraz bardziej istotna jest optymalizacja takiego harmonogramu z uwzględnieniem bardzo wielu kryteriów takich jak:

• terminowość realizacji zamówień
• minimalizacja przestojów maszyn.
• minimalizacja cykli produkcyjnych (produkcji iw toku)
• optymalne wykorzystanie zasobów ludzkich. 
• minimalizacja kosztów zużycia energii

W przypadku dużej ilości zleceń jest to niewątpliwie duże wyzwanie, dlatego też tradycyjne algorytmy harmonogramowania przestają być wystarczające. Firma Simple w swoim rozwiązaniu APS wykorzystuje zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji, (dziedziny nauki, zajmującej się rozwiązywaniem problemów efektywnie niealgorytmizowalnych), które pozwalają w krótkim czasie stworzyć i optymalizować harmonogram produkcji.

Do powstania systemu SIMPLE.APS wykorzystano ideę algorytmów ewolucyjnych bazujących na pracach biologów nad mechanizmami ewolucji naturalnej w żywych organizmach. Istotą zastosowanych algorytmów ewolucyjnych jest skuteczne dostosowanie do zmieniającego się otoczenia, co stanowi także główny cel SIMPLE.APS.

Ponieważ specyfika produkcji w różnych przedsiębiorstwach może być bardzo odmienna, w systemie APS firmy Simple można uwzględnić indywidualne wymagania poprzez definiowanie własnych procedur w języku python. Dzięki temu SIMPLE.APS pozwala na zdefiniowanie dowolnego środowiska produkcyjnego uwzględniając jego specyficzne cechy i wymagania.


Rysunek 1. Indyfidualne definiowanie zasobów w języku python

Funkcjonalności systemu APS Simple

SIMPLE.APS daje możliwość tworzenia i optymalizacji harmonogramów produkcji uwzględniających równocześnie wiele kryteriów optymalizacji, np.:

• terminowość realizacji zamówień,
• optymalizacja wykorzystanie zasobów,
• minimalizacji cykli produkcyjnych,
• optymalizacja zapasów magazynowych,
• inne kryteria zdefiniowane przez użytkownika.

Plan produkcji tworzony jest ze zleceń produkcyjnych wygenerowanych z zamówień odbiorców zamówień wewnętrznych uzupełniających zapas magazynowy lub na podstawie prognozy sprzedaży.


Rysunek 2. Wykres Gantt'a dla zasobów produkcyjnych

Algorytm tworzenia harmonogramu produkcji uwzględnia wszystkie zasoby występujące w procesie produkcyjnym, takie jak:

• materiały i półfabrykaty,
• maszyny,
• pracownicy,
• oprzyrządowanie,
• narzędzia.

Dla zasobów uwzględnione są kalendarze, zmianowość oraz terminy serwisowania.

Zasoby typu pracownicy można planować indywidualnie lub zbiorczo. Dla planowania zbiorczego można wprowadzić obsadę zmian w poszczególnych dniach.


Rysunek 3. Definiowanie obsady pracowników

Podczas tworzenia harmonogramu produkcji planista może ustawiać indywidualne preferencje dla różnych kryteriów optymalizacji i tworzyć wiele wersji planu. System SIMPLE.APS pozwala na bieżące monitorowanie postępu produkcji i wykrywanie konfliktów planu wynikające z odstępstwa realizacji produkcji od planu. Dla maszyn można zdefiniować tabele przezbrojeń, dzięki czemu algorytm optymalizacji planu produkcji może minimalizować przezbrojenia.

Korzyści wynikające z zastosowania systemu SIMPLE.APS

Zastosowanie w systemie SIMPLE.APS algorytmów sztucznej inteligencji pozwoliło na szybsze i efektywniejsze tworzenie harmonogramów produkcji. Łatwiejsze jest również wdrażanie nowych wyrobów. Wielokryteriowa optymalizacja planu produkcji przynosi wiele korzyści w procesie planowania i w procesie produkcyjnym takich jak:

• optymalizacja wykorzystania zasobów – minimalizacji przestojów i czasów przezbrojeń
• skrócenie cykli produkcyjnych i zmniejszenie produkcji w toku
• poprawa terminowości realizacji zamówień. • zmniejszenie zużycia energii np. przez grupowanie operacji energochłonnych
• szybkie reagowanie na zakłócenia w łańcuchu dostaw
• poprawa kontroli nad postępami produkcji
• zmniejszenie pracochłonności i skrócenie procesu planowani

Rysunek 4. Definiowanie tabeli przezbrojeń

Implementacja systemu SIMPLE.APS Wdrażanie systemów typu APS wymaga w pierwszej kolejności przygotowania odpowiednich danych niezbędnych do planowania. Podstawą są odpowiednio zdefiniowane procesy technologiczne wraz z informacjami o normatywach czasowych i ilościowych. Systemie SIMPLE.APS ma mechanizmy definiowania różnych źródeł danych, tak aby możliwe było zasilanie z systemów różnych producentów lub np. z arkuszy kalkulacyjnych. Kolejnym etapem jest odwzorowanie w systemie środowiska produkcyjnego (tak zwanego cyfrowego bliźniaka). Im dokładnie odwzorujemy w systemie środowisko produkcyjne, tym lepsze będą wyniki planowania.

Z reguły w pierwszym etapie tworzymy rozwiązanie pilotowe opisujące podstawowe zasoby produkcyjne wraz z ich głównymi cechami. Pozwala to na stosunkowo szybkie wdrożenie systemu i uzyskanie pierwszych efektów. Następie rozpoczyna się proces ciągłego doskonalenia opisu środowiska produkcyjnego, co pozwala na ciągłe doskonalenie planowania. Ponieważ proces konfigurowania systemu tak naprawdę nigdy się nie kończy ważne jest aby przygotować pracowników przedsiębiorstwa do samodzielnego wprowadzania zmian w konfiguracji.

Źródło: www.simple.com.pl