Мастер производства реструктуризации политики в ограниченной пропускной способностью точно в срок внести на склад среды

Эта статья описывает моделирование эксперимента для оценки относительной эффективности реструктуризации политики в ограниченной пропускной способностью, точно в срок (JIT) средам на склад продукции. Три показатели деятельности были проанализированы: в среднем запасы готовой товаров, общей единицы продажи потеряли, и мера графика нестабильности. Среди 3 загрузки методы, которые мы изучали (уровень нагрузки, фронтальной загрузкой и задней загрузкой), никто не был выше всех трех показателей деятельности. Уровень загрузки является наиболее надежной, а задней загрузкой имели эффект взаимодействия с прогнозом модели и емкости уровне. Время забора сценарий был найден не будет, как существенный фактор производительности системы, как сообщалось в предыдущих исследованиях. После того, как приемлемый сценарий забор время выбрали, попытки оптимизировать этот фактор как представляется, не предлагает значительные улучшения. Оказалось, что высокий спрос изменения, большие ошибки прогнозирования, а жесткие привести возможности деградации производительности системы. Разумное использование потенциала слабину помогает система включает периодические изменения графика характерно JIT систем.

Предметные области: Just-In-TME Systems, планирования производства и моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

В этой статье мы рассмотрим различные способы пересмотра Мастер графиков выпуска (MPS), в Just-In-Time (JIT) окружающей среды с требованием неопределенности. Окружающей среды JIT предлагает специальные задачи мастер планирования. Мы изучаем три методы загрузки для реструктуризации ставка основе MPS, которые широко используются в системах JIT. Кроме того, мы исследуем, как экологические факторы и управленческих факторов влияет на производительность MPS.

MPS определяет конечные изделия, основные узлы, или оба, организации производства предполагает строительство, выраженные в конкретной конфигурации модели, количества и сроков. Основные виды деятельности в мастер-планирования влечет за собой определение элементов технологического процесса, горизонт планирования, время ведро (единицу времени), время заборы и много размеров. В внести на склад "(МТС) среде, где наличие продукта клиенту имеет решающее значение, элементы технологического процесса, как правило, конечный продукт построен поддерживать запасы готовой товаров на требуемом уровне. MPS в среде производства на складе разработан на основе прогнозов спроса на готовую продукцию. Поскольку фактические продажи заменить прогнозы, расхождения между фактическим и прогнозируемым спросом (называемый также прогноз ошибки) могут вызвать необходимость изменения MPS. Общей практики, чтобы справиться с неопределенностью спроса является перепланировать MPS периодически и заморозить часть MPS в каждом цикле планирования, которая называется прокат графику.

Стабильность MPS был вопрос, представляющий интерес в течение довольно продолжительного времени. MPS должна гибко реагировать на неизбежные колебания с обеих сторон спроса и предложения, такие, как заказ клиента изменения, неопределенность поставщиком доставки, а также объекты пробоя. С другой стороны, отсутствие стабильности в MPS обычно приводит к неожиданным высокой стоимости в переналадки, WIP, длительного времени на подготовку, а также нарушение магазин контроля этаже. Установление баланса между гибкостью и график присоединения была последовательная борьба за практиков [7] [13], так и ученых [9] [11] [14] [15].

MPS на практике Toyota Motor Corporation, широко признанный пионер производства JIT, свидетельствует о важности реструктуризации в процессе планирования JIT. Toyota использует четыре стадии процесса мастер планирования с частыми возможности для пересмотра плана производства. Планы разрабатываются в течение четырех различных периодов времени: 3-х месяцев, ежемесячно, 10-день, а ежедневно. Этот процесс также сопровождается Nissan (см. [7], гл 4, подробнее обеих систем). Как в процессе перехода с одного уровня детализации на другой, дополнительной информации о фактическом спросе и пересмотренные прогнозы используются для пересмотра производственных планов. Есть правила, регулирующие график изменения позволили на каждом этапе этого плана. Большей дальности этапах сосредоточить внимание на объемах производства и разнообразия моделей, в то время этапа меньшей дальности планирования включают параметры, цветовые предпочтения, и другие детали технологического процесса.

Хотя исследования MPS реструктуризации литературе преимущественно сосредоточена на uncapacitated, планирования серийного производства, нет научно-исследовательской работы, которая непосредственно обращается к проблеме в JIT окружающей среды. В этой статье мы рассмотрим подходы к реструктуризации MPS в capacitated, JIT-МТС окружающей среды в условиях неопределенности спроса. В данной работе первого систематического сравнения методов реструктуризации ставка основе MPS в ограниченной пропускной способностью окружающей среды. Целью данной работы является обеспечение производственных менеджеров и мастер-планировщиков, работающих в таких условиях с некоторыми руководящими принципами в отношении выбора основных факторов внешней среды и управленческой практики.

Связанные литературы

Для решения вопроса об устойчивости MPS, определение времени заборы и связанных с ней оперативной правила должны быть понятны. Основная идея времени забора заключается в создании политики или руководства, которая определяет периоды, в которых различные виды изменений MPS может быть разрешено. Чем ближе к настоящему времени ведро, тем труднее его пересмотреть "замороженных" график из-за роста расходов, связанных с изменением расписания. Три переменных решение на время забора прокатки MPS. Как указано Линь и Краевский [6], они перепланировка интервал (как часто MPS должна быть перенесена), замороженные интервал (как долго MPS должны быть установлены), а также прогноз окна (горизонт планирования MPS), Подробный анализ взаимосвязи между этими параметрами, можно найти в [6].

Sridharan, Берри и Udayabhanu [101 [1] исследовали влияние 3 времени забора факторов, связанных с об устойчивости MPS: горизонт планирования (например, прогноз окна), замороженные интервала, а метод замораживания MPS. Их опыты моделирования были проведены для производства на складе окружающей среды с детерминированным спросом. Они обнаружили, что для того, чтобы получить стабильное MPS, замороженных интервал необходимо половине длины окна прогноза. Они также указали, что замораживание выбранных заказов в MPS производства более стабильной MPS, чем обычные практики, который заморозит все заказы в замороженных интервала. Sridharan и Берри [9] продлил исследования включают неопределенного спроса. Изменения в интервале перепланировка оказались более важными, чем изменения в окне прогноза. Недавнее исследование, проведенное Sridharan и Лафордж [12] указывает, что повышение замороженных часть депутатов не приведет к существенному снижению в обслуживании клиентов (измеряется скорость заполнения сцены), но увеличилось замораживания это приведет к увеличению конечного инвентарный объект.

Чун и Краевский [1] показал, что выбор горизонта планирования для общего плана влияет на выбор прогноз окно MPS. В дальнейшей работе [2], они сообщили, что частые перепланировки, должен быть рассмотрен этих условиях с высокой рабочей силы сглаживания расходов и высокая стоимость установки. В других условиях стоимость, однако, оно не может быть необходимой для обновления MPS так часто, как каждый период. Лин и Краевский [6] разработали комплексную функцию, которая оценивает стоимость выбор прогноз окна, замороженной интервал, интервал и перепланировка. Как и большинство предыдущих исследований, эта функция вычисляет стоимость 1 пункта в конце окружающей среды делают на склад. Стоимость функция была получена в аналитической форме, а не из моделирования, а также затраты на изменение MPS включает в себя не только в конце пункта, а также все связанные с ним компоненты в спецификации. Лин и Краевский не считает, ограничения, накладываемые на потенциал и влияние на способность системы планирования хозяина.

Чжао и Ли [15] сообщили о результатах исследования, моделирования рассмотрение вопроса о взаимосвязи между длиной MPS замороженных интервал и общую производительность системы MRP данного требования неопределенности. Многие из них выводы поддерживает работу сообщили в ранней литературе или интуитивного ожидания других авторов. Например, они обнаружили, что больше замороженных интервал повышает устойчивость расписание, но приводит к увеличению общей стоимости и нижнего уровня обслуживания. Реже перепланировка улучшает производительность системы MRP с низкой общей стоимостью более стабильная графика и высшего уровня обслуживания. Чжао, Ли предложил, что будущая работа должна включать в себя ограничения пропускной способности, как они должны "иметь существенное влияние на выводы этого исследования" [15, стр. 204]. Они также указали, что дополнительные исследования, чтобы решить проблему использования альтернативных много-калибровки правил.

Таким образом, предыдущие исследования по вопросу о реструктуризации MPS стремится сосредоточить внимание на изучении взаимосвязи между временем забор параметров делать-Тосток, noncapacitated, охраны окружающей среды серийное производство. В таких средах MPS величины определяются с применением много-калибровки правила, как Silver-Питание или Вагнера-Уайтин. Выбор наилучшего сочетания параметров сводится к призыву решения, принимающего решения, оценивая компромиссов между стоимостью, обслуживание клиентов, и график стабильности.

Реструктуризации МПС в JIT Среды

В данной работе мы исследуем MPS реструктуризации политики в ограниченной пропускной способностью JIT окружающей среды. JIT производства приводит другой подход, который бросает вызов традиционному мышлению и практике в мастер-планирования. JIT производители используют подобные тактики планирования, в том числе: (1) скорость планирование на основе разработанных для уровня загрузки, (2)-модель смешанной модели в пределах заданного цикла потреблять материал равномерно и сокращение запасов, (3) частые перепланировка график / пересмотре в целях обеспечения реагировать на фактические заказы клиентов, и (4) жестких ограждений время сохранить график стабильности. Скорость основе технологического процесса является уровень график, в котором производство ставка соответствует курсу продажи. Уровень графики, как ожидается, для сглаживания потребления ресурсов для всей цепочки поставок от сырья до готовой продукции.

Хотя JIT славится требование для развития единой (выдвинутые) график и его приверженность присоединения к разработанному графику, мы обнаружили, что замороженные интервалы, принятые некоторыми JIT производителей намного короче, чем те, которые предложил в литературе. (Sridharan и Берри [9], и Чжао и Ли [15] предполагают замораживание по крайней мере 50% от прогноза окно в определенных ситуациях. Заметим, что эти исследователи имя МТС среды, но они не считают JIT в частности.) Таблица 1 суммирует время ограждения принята в некоторых JIT компании описаны в литературе. После скорости основе MPS была разработана дополнительная информация (новые прогнозы спроса, цеха управления информации и т.д.) можно предположить, что изменения необходимы в расписании. JIT производителей разрешения такого рода изменений, а также регулировать их деятельность в ряде направлений.

Некоторые производители вводят ограничения на количество реструктуризации, которая разрешается в определенные промежутки технологического процесса. Например, Hyundai [3] позволяет реструктуризации на основе прогноза изменения лишь до тех пор, как объем колебания графика не влияет на общий объем для интервала планирования. Такого рода ограничения попытки добавить график предсказуемости необходимо в некоторых JIT условиях. Toyota [7] посвящена 10-дневный блоков в планировании их окончательная сборка. Они пытаются сохранить объем стабильности в 10-дневный блок, независимо от ежедневных колебаний планирования. Опять же, идея заключается в сохранении некоторого объема стабильности разрешения выгод, получаемых от уровня графики.

Один из подходов к моделированию процесса реструктуризации для JIT является концентрация внимания на методы загрузки с ограниченной пропускной способностью графику. Производители могут регулировать количество и время изменения MPS путем установления жестких правил о том, как перенести заказы будут назначены потенциала в расписании. Мы будем использовать уровень нагрузки, фронтальной загрузкой и задней загрузкой методов исследовать, как реструктуризация может повлиять на общую производительность в MPS с ограниченной пропускной способностью окружающей среды МТС.

Уровень загрузки пытается поддерживать уровень MPS в различных интервалах времени [5] [7]. Для того, чтобы поглотить изменения величин, пытаясь сохранить уровень планов, количество изменений равномерно распределяется по всем периодам в предварительном (немерзлых) интервале. Распределение изменения могут ограниченности возможностей. Ожидается, что выгоды от уровня планов (сбалансированной линии, минимальный размер производственный план изменений) перевесят эффект многочисленные корректировки план, созданный этой нагрузки методом.

Второй способ реструктуризации называется фронтальной загрузкой. Здесь изменения поглощаются как можно скорее, но и за замороженных интервал, вновь при условии ограниченности возможностей. Это правило основано на концепции бытия более чутко реагировать на изменения порядка, приняв большую величину изменения в передней части новой MPS.

Противоположный случай относится к третьему реструктуризации методом обратной загрузки. Этот метод ожидает, пока последняя часть MPS поглощать порядка изменения, с тем, что минимальное количество плановых периодов, будут затронуты в ходе пересмотра MPS. Методу обратной загрузки обеспечивает наименьшее нарушение графика, но реагирует на изменения порядка медленно.

Таблица 2 иллюстрирует последствия загрузки методов и времени заборы о реструктуризации MPS. Прогноз окна установлен в 12 недель, и перепланировка интервалом в 3 недели. В таблице 2а, уровень график был разработан на основе прогнозов спроса конечного пункта, что средние 90 часов в неделю. Три недели спустя MPS должна была быть перенесена (см. таблицу 2, b). Прогнозы были обновлены недели с 4 по 15, и теперь средняя 3 дополнительных часов в неделю. Уровне метода загрузки графики 93 часов в неделю. Методу обратной загрузки будет поглощать количество прогноз ошибки (36 единиц) во вновь приложили 3 недель, сохраняя при этом передняя часть MPS нетронутыми. В этом примере мы предполагаем, что прогноз ошибки равномерно распределены по всей недели с 13 по 15, после понятие скорости основе планирования. (Мы понимаем, что Есть другие альтернативы, чтобы распространить прогноз ошибки, такие как структура 66-120-120 или 93-93-120 недели с 13 по 15.) Перед метод загрузки будет делать как раз обратное. В этом примере, прогноз ошибки корректируются в первые 3 недели нового MPS, а оставшуюся часть MPS сохраняет предыдущие значения. В таблице 2, c, мы можем увидеть эффект от более замороженных интервала.

С 6-недельный интервал замороженных, но 3-х недельный интервал перепланировка, MPS потребности реструктуризации в конце недели 3. Тем не менее, количество MPS недели с 4 по 6 остаются 90 единиц независимо от загрузки метод. Уровень загрузки может пересмотреть MPS недели с 7 по IS покрыть увеличение спроса. Тот же эффект относится и к передней MPS нагрузки, которая в настоящее время может только отражать изменения в неделю с 7 по 9. Тем не менее, обратно MPS загрузки дает результаты идентичны Таблица 2b ..

Таблица иллюстрирует 2D интересный вопрос, который мы называем "график посягательств". Таблица 2D имеет перепланировка интервалом в 3 недели, замороженных интервалом в 6 недель, но мощностью всего лишь 100 единиц в неделю. Для уровня загрузки, новый график производит 94 единиц каждую неделю в течение недели с 7 по 15, это совпадает с графиком приведены в таблице 2, c. Применение задней загрузкой создает различные ситуации. Поскольку производство в новых добавил интервал (через 13 недель 15) не может превышать 100 единиц, производство 96 единиц должно быть запланировано в неделю 12. Это представляет собой посягательство 6-единицы Расписание на неделю первоначально планировалось 12 производства количестве 90 единиц. Процесса реструктуризации создал изменения в планах, разработанных в предыдущие циклы планирования.

Жесткий потенциала, более распространенным посягательство эффект. Например, если лимит сокращается до 98 часов в неделю, то в новой планирования, которая использует задней загрузкой для недели с 11 по 15 будет звонить по производству 94, 98, 98, 98 и 98 единиц. Это тот случай посягательства затрагивающих два периода планирования недель 11 и 12. С фронтальной загрузкой влияет аналогично задней загрузкой, кроме того, что вторжение начинается с передней части MPS.

В настоящей работе мы развиваем моделирования эксперимента для сравнения относительной выступления 3 загрузки методов в различных сочетаниях факторов. Факторы, изучал включать степень спроса вариации модели прогнозирования, время забора сценарию, и уровень мощности. Три категории показатели считаются: потери от продаж, готовой продукции инвентаризации, а также график нестабильности. В следующем разделе представлен подробный анализ факторов, показателей деятельности, а также разработка моделирования эксперимента.

Научно-исследовательский конструкторско

Два из факторов реструктуризации являются выбор времени забора и метода загрузки. Общая производительность системы планирования мастера, как ожидается, зависит от того, как эти два фактора взаимодействуют при формировании политики. В этом разделе мы будем определять типы сред интерес, а также реструктуризации политики, которые будут изучены. Мы также определить показатели эффективности непосредственное отношение к этому эксперименту. Наконец, мы опишем имитационной модели применяются в эксперименте.

Генеральный планирование процесса

Мы обращаемся к общей среде JIT-МТС. Спрос подается с готовой инвентаризации товаров (ФГИ), который пополняется за счет заказов планируется и выпущенный технологического процесса. Размер этих заказов, определяется с использованием скорости планирование на основе правила, которое включает в себя средний прогнозируемый спрос на окне прогноза. Первоначальный график мастер основывается на прогнозах спроса. Начальный уровень инвентаризации установлено, но его эффект устраняется в исследовании обработка "переходный период", чьи результаты моделирования, не включаются в нашей оценки. После разрабатывается план, фактический спрос клиентов в течение первого периода определяется. Фактический спрос опустится ФГИ. Если инвентаризации является недостаточным для удовлетворения спроса, падению объема продаж произошло. Тогда система "рулонов путем," создание нового уровня ФГИ, а также добавить новый плановый период до конца технологического процесса (с потенциальными заказы на производство, основанное на прогнозах спроса).

Значение прогноза ошибки (фактические прогноз минус), так как последний цикл перепланировка может предполагать необходимость перенести немерзлых интервал технологического процесса. После ошибки прогноза для окна прогноза определяется, реструктуризации не производится. Желаемое количество график изменения должны быть определены. Тогда величина присваивается имеющийся потенциал в предварительном интервал используя выбранный способ загрузки. В некоторых случаях ограничения пропускной способности предотвратить все количество изменения от запланированного. После перепланировки цикл, новый спрос клиентов приходит, и цикл повторяется. Этот процесс моделируется, а также выполнение из трех способов загрузки была проанализирована в различных условиях МТС.

Исследование факторов,

Исследование факторов, можно разделить на две основные группы: охраны окружающей среды и политики. В следующих разделах описаны две группы. Эти две формулы производят тот же средний спрос 1000 единиц в период, но они содержат различные тенденции, сезонность, и изменение компонентов (см. [15, стр. 191]).

Отклонение фактического спроса от прогнозируемого спроса на курок, что создало потребность в реструктуризации. Мы использовали три модели прогнозирования, которые создали различные прогнозы по сравнению с фактическим спросом: идеальной информацией trendenhanced экспоненциального сглаживания, а также тенденции повышенной, Винтерс учетом сезонных колебаний экспоненциального сглаживания. (Это те же самые три модели прогнозирования применяются и Ли Чжао TLS].)

Создание уровне, как ожидается, повлияет на способность системы к реструктуризации применяются политики. Если уровень мощности в основной график жесткий, ожидается, что политика реструктуризации будет меньше влияние на производительность системы в целом планирования хозяина. Для этого параметра, три уровня потенциала (плотная, рыхлый, и неограниченный) были изучены. Эти параметры соответствуют возможности использования мер 91%, 67% и 33% соответственно.

Политические факторы

Время сценарий забор и способа погрузки два фактора, которые менеджеры могут использовать в своей реструктуризации политики. Во время забора отбора, мы сфокусировали наше внимание на длину интервала замороженных и перепланировка интервала. По словам Линя, и Краевский ([6], стр. 841), замороженные интервал всегда должны быть больше или равны соответствующим интервалом перепланировки.

Для целей этого эксперимента, планирование основной график горизонте полагалось 12 недель в длину. Четыре сценария время забора были определены в качестве (замороженные интервал, перепланировка интервал) пары:

(1 период, я периода) Этот сценарий отражает условия, в которых часто реструктуризации не допускается. Некоторые JIT среды позволяют таких частых реструктуризации своих краткосрочных производственных планов (см. Hyundai в таблице 1).

(3, 1) В этом случае, замороженных интервала кратно перепланировка интервала. Это обеспечивает более высокую стабильность и график позволяет предсказуемые сроки для закупки материалов и подготовки узлов (см. ГМ табл. 1).

(3, 3)-Этот сценарий является стабильной МТС планирования окружающей среды в

которые реструктуризации допускается на менее частой основе.

(6, 1)-Этот сценарий является необходимость которая существует в некоторых средах для очень стабильный график хозяина. Одним из примеров такой сценарий будет Kawasaki, США [4]. Kawasaki, США требует поставки материалов и комплектующих из обширного географического района. Сроки занимается доставкой составляющая требует длительных интервалах замороженных разрешить экономически эффективных инвестиций в запасы материалов с минимальными запасами.

Показатели эффективности

Меры, которые были изучены описывают три ключевых аспектов деятельности MPS: потери от продаж, график нарушения и управления запасами. Забыли продаж очевидна и важная мера для выполнения MPS. Мы собрали общее количество продаж единиц потеряли во время запуска моделирования.

Расписание срыв был вызван каждый раз количество плановом порядке был изменен. Эти нарушения потребует внесения изменений в документы, материалы планирования, возможность наращивания запасов работы в процессе производства в результате отмены последние распоряжения собраний, и, возможно, на выполнение операций и последовательности. Sridharan и др.. [11] описаны меры графика нестабильности, которая будет применяться для этой ситуации. Их линейная графика индекса неустойчивости (ЛИСИ) может быть выражена следующим образом:

Мы собрали общей нестабильности (TLISI) для каждого запуска моделирования путем суммирования отдельных LISI рассчитанные в ходе каждого цикла перепланировки. Мы использовали среднем запасы готовой периодических товаров (ФГИ) в течение периода моделирования в качестве меры инвентаризации служебной деятельности.

Имитационной модели было закодировано в BASIC и эксперименты проводились на микроЭВМ. Имитационная модель была подвергнута всесторонних испытаний. Во-первых, код был рассмотрен сквозной линии на точность. Далее, данные испытаний был вклад в реализацию программы, а также тщательного анализа периодической распечатки проводилось. Наконец, пример ввода данных для анализа ответов программы.

Опытно-конструкторских включены 216 сочетаний факторов (2 требовать изменения уровней, три модели прогноза уровней, 3 уровня мощности уровнях, 4 сценариев время забора, и три метода загрузки). Имитационная модель была запущена для каждой из этих 216 комбинаций. Каждый запуска состояла из 400 моделируемых периоды спроса, из которых первые 50 периодов были рассмотрены переходного интервала [IS]. Каждый моделирования запуска использовали последовательный набор фактического спроса и прогнозируемого спроса мер. Кроме того, 5 повторностях, используя различные случайные числа семян были применены к каждому из 216 сочетаний факторов. Это следует подходу, который применялся в предыдущих исследователей [9] [10] [15]. В общей сложности 1080 замечаний были записаны. Моделирование проводится в следующем порядке:

Шаг 1: Установка. Выберите один из 216 сочетания следующих факторов пять исследований: сценарий время забора, перенесение метода, модели прогноза, степень изменения спроса и уровня мощности.

Шаг 2: Прогноз. Создание прогнозов для первого 12 периодов (прогноз окно = 12). Они основаны на оценке средней периодического спроса на горизонте прогноза.

Шаг 3: реальный спрос. Создание реального спроса выражается в несколько заказов. Моделирование создает стоимость в зависимости от количества единиц потребовали за этот период, и количество заказов, просил в этот период. Каждый заказ принимается содержат одинаковое число единиц.

Шаг 4: Roll Through. Используйте реальный спрос и количество MPS производства для обновления готовой продукции инвентаризации (ФГИ) в текущем периоде. Запись окончания ФГИ, потерянных продаж, или обоих. Повторите этот шаг для каждого периода, в течение интервала Перепланировка (RI).

Шаг 5: перепланировать. Ликвидация предыдущие периоды, и создать новый RI. Обновление прогнозы на ближайшие 12 периодов. Использование новых прогнозов, пересмотреть MPS величин в предварительный Интервал при сохранении величины в интервал Замороженные исправлена. Рассчитать TLISI-мера график нестабильности.

Шаг 6: новый период. Если моделируется срок составляет менее 400, перейдите к шагу 3.

Шаг 7: новый код. Перейдите к шагу я пока все 216 комбинаций были смоделированы.

РЕЗУЛЬТАТЫ И АНАЛИЗ

Данные о производительности были собраны и проанализированы с помощью SPSS для Windows. Ниже приводится обсуждение полученных результатов. Первоначальный статистический анализ свидетельствует о необходимости преобразования данных в целях удовлетворения требований к нормальности ANOVA и другие анализы. Каждая из этих трех переменных производительность (в среднем ФГИ, TLISI и единицы Lost) был преобразован использованием Вход 10 функции в SPSS. Эта процедура, принятая от Sridharan и Берри [9], в результате нормального распределения данных.

2-способ ANOVA анализ для каждого из трех переменных производительности. В таблицах 3, 4 и 5 представлены результаты этих анализов. Результаты показывают, что все основные эффекты вносят существенный вклад в объяснение изменения в преобразованных переменных производительности. Практически все двусторонние эффекты взаимодействия также имеют значение. Серия Тьюки-HSD несколько тестов диапазоне проводились с целью анализа более конкретный характер основной эффект каждого фактора было на производительность. Эти результаты приведены в таблице 6. Подробное обсуждение этих результатов будет следовать.

Способ погрузки

По данным ANOVA анализ, метод загрузки оказалось важным фактором в объяснении различий производительности. Все основные и двусторонней интерактивные эффекты, которые включены способа погрузки были статистически значимы на 0,001 уровне. Такой анализ (табл. 6) показывают, что перед загрузкой (в целом) создал крупнейший меры Средняя ФГИ и низкий меры единиц Lost. Уровень загрузки условии, что низкий средний ФГИ и задней загрузкой условии низких TLISI (как и ожидалось по определению TLISI) и высокие значения для единиц Lost. Результаты для единиц Забыли предложено дальнейшее графический анализ этого фактора. Понятие посягательства, шла речь во введении, становится важным в этом сегменте обсуждения. Напомним, что посягательство адреса той степени, в какой график изменения, продиктованные планирования политики и экологических факторов, влияют или изменить существующий график. В некоторых случаях новые возможности представлен простой график внедрения путем может быть достаточно для размещения график изменения. Тем не менее, в других случаях, изменения будут требовать, чтобы существующие периоды график должен быть изменен.

Цифры 1, 2 и 3 настоящей графики результатов Средняя ФГИ, TLISI и единицы Забыли, соответственно, на 3 загрузки методов на трех уровнях мощности. Рисунок 1 включает в себя удивительно результаты фронтальной загрузкой. Как увеличить емкость, фронтальной загрузкой отреагировали за счет добавления новых единиц на фронт, графика, в каких единицах необходимы, что в скором времени или нет. Это удлиненные время инвентаризации для этих подразделений, повышение Средняя ФГИ. Уровень загрузки показал стабильные производительности, ожидаемый к литературе [5] [7]. Вернуться загрузки продемонстрировали эффект графика посягательство на инвентаризацию, как показатель деятельности. Как увеличить емкость, задней загрузкой посягают на существующий график реже. Методу обратной загрузки сосредоточены изменениях в расписании по новейшим периоды добавили в расписание, в результате чего существующий график меняется. Так как эти единицы были выпущены позднее в график, они меньше шансов рассчитывали в инвентаре, прежде чем потребляется, сохраняя запасы низкими.

TLISI была измерена в определенном порядке. Она не включает недавно добавил периоды график создал типичные развертывание через операций. TLISI сосредоточены исключительно на посягательство на существующие графики создан график пересмотра. Как видно на рисунке 2, задней загрузкой выиграли этой процедуры измерения. Как увеличить емкость, задней загрузкой методы все чаще делегирует большую часть графика изменений в эти новые сроки ввода графика, сводя к минимуму TLISI. С другой стороны, фронтальной загрузкой постоянно посягают на существующий график, а также расширение возможностей уровне просто повышенной склонности данного метода посягать на более ранние периоды. TLISI меры общего изменения, независимо от периода затронуты. Повышение мощности, как правило, концентрат график изменения в ситуациях, в отличие от распределения изменения через несколько периодов.

3 приведены результаты для единиц Lost. Для фронтальной загрузкой и уровня загрузки, результаты были, как ожидалось. Как увеличить емкость, Агрегаты Забыли снизился (на уровне загрузки, эта мера фактически прекратилось). Но для задней загрузкой, Агрегаты Забыли действительно возрастает, когда мощность была увеличена до самого высокого уровня. Оказалось, что взаимодействие происходит, что требует дальнейшего анализа.

Цифры 4, 5 и 6 иллюстрируют три-способ взаимодействия способа погрузки и прогностической модели на трех уровнях потенциала применительно к эксперименту. Обратите внимание, что перед погрузкой и уровня загрузки придерживаться предполагаемой картины. Как увеличить емкость, Агрегаты Забыли снизился на обоих методов загрузки (см. рис 4 и 5). Тем не менее, на рисунке 6, показывает, что задней загрузкой, не ведут себя аналогичным образом. Экспоненциального сглаживания модели не регулировать, как быстро найти изменения в соответствие с фактической потребностью (это будет рассмотрен ниже). Поэтому, имея дополнительный потенциал для методу обратной загрузки не помогло улучшить единиц Забыли производительности.

Вернуться загружая только использовать дополнительные возможности, что модель прогнозирования продиктовал. В сочетании с полной информацией, задней загрузкой привело к сокращению мер единиц Забыли, как создание уровней возросли. Но вернемся загрузки не выполняют аналогично в сочетании с экспоненциального сглаживания моделей. Вернуться загрузки отложил реструктуризации в качестве реакции на изменения в спросе. Экспоненциального сглаживания и отложить реакцию, создавая тот же эффект, который усиливает отставание. Единиц продукции, произведенных в этой среде не были доступны лишь после начала требовать увеличения прибыли, что создает дополнительные потеряли продаж.

Подводя итог, способа погрузки оказалось важным фактором в этом эксперименте. Фронт погрузки и уровня загрузки выполняется, как ожидалось. Вернуться загрузки взаимодействует с прогностической модели и уровень мощности, а также свидетельствует о понятии как посягательство вопрос оценки общей производительности системы планирования.

Время Забор Сценарий

Хотя ANOVA результатов в таблицах 3, 4 и 5 показывают, что сценарий время забора является важным фактором в объяснении общую производительность системы, Тьюки анализа в таблице 6, не оказывать дополнительную поддержку. Анализ Тьюки показывает, что только один сценарий (замороженные интервал = 6, а также перепланировка период =) привело к статистически различных Средняя производительность ФГИ. Из-за более замороженных интервал, подобный сценарий не может реагировать на изменения спроса в реальном времени. Результаты TLISI не были убедительными, как и результаты для единиц Lost. В самом деле, время забора сценарий последовательно генерируются низкие F-статистику значений результатов ANOVA, указав, что он был относительно низким вклад в объяснение вариаций в исполнении. Цифры 7, 8 и 9 описать графически двустороннего взаимодействия между уровнем возможностей и сценариев время забора. (3-графический способ анализа внедрения способа погрузки был выполнен, но не предоставили дополнительные сведения для производительности системы.) Эти цифры подтверждают анализ Тьюки, представленные в таблице 6. (6, 1) время забора сценарий подготовил низкий средний ФГИ. (3, 3) сценарий время забор в группе сценариев производить меньшие значения TLISI.

Этот результат для TLISI ожидается, так как (3, 3) сценарий предложил мере возможности пересмотра графика. Ни один из сценариев время забора производится статистически различных производительность единицы Забыли ..

Эти результаты позволяют предположить, что сценарий время забора, значительное внимание предыдущие исследования, не является настолько значительным фактором, как некоторые другие факторы изучены в этом эксперименте. Хотя это способствует объяснить изменения в эффективности работы, время забора сценарий имеет второстепенное значение таких факторов, как мощность и метода загрузки. Мы рассмотрели время забора сценарий настройки применяются в этом эксперименте для широкого спектра по сравнению с предыдущими исследованиями. Диапазон соотношений (РПИ) в нашем исследовании колеблется от 1 / 1 до 6 / 1. Это гораздо шире, чем круг используемых [9] и [15], что было от 1 / 1 до 4 / 1. Однако, результаты могут свидетельствовать, что наши настройки были в некоторых допустимых пределах с учетом коэффициента. Если это на самом деле, наши результаты показывают, что усилия по оптимизации сценарий время забора в допустимых пределах, не вносят значительный вклад в повышение общей производительности системы, выражаемых мер рассматривается в данном исследовании. Дальнейшие исследования должны изучить этот вопрос более подробно.

Уровень мощности

Создание уровне является важным фактором в объяснении изменения во всех трех переменных производительности. Все, кроме двух 2-способ взаимодействия с участием потенциала оказались значительными. (3-способ взаимодействия между потенциалом, способа погрузки, и модели прогнозирования, обсуждался ранее.) 2-способ взаимодействия, включая уровень мощности со временем забор сценарий (для TLISI), и уровень мощности с требованием изменения (для Средняя ФГИ) не были существенный вклад в объяснение вариации. Как показано в таблице 6, плотно потенциала привело к повышению значения TLISI, свидетельствует о более срыв графика и переработки, а также к увеличению мер единиц Lost. Неограниченные возможности привело к увеличению запасов, чем свободные мощности, но эти запасы не обязательно способствовать дальнейшему сокращению потеряли продаж. В единицах Забыли, тест Турции показал никакого существенного различия между свободной и неограниченной мощности.

Изменение спроса на

Спрос изменения имели ожидаемого влияния на общую производительность системы планирования. Как показано в таблицах 3, 4 и 5, спрос имеет значительные изменения основных эффектов. Тем не менее, 2-способ интерактивные эффекты, в частности, взаимодействия с прогнозом модели и сценарии времени забора, не способствует в том же порядке. Спрос вариант был влиятельным фактором, но не до такой же степени, как другие переменные.

Согласно результатам анализа, Тьюки приведены в таблице 6, требуют изменения сделали так, как ожидалось предыдущими авторами. Повышение спроса на изменения привели к большим меры Средняя ФГИ, TLISI и единицы Lost. Тем не менее, результаты для единиц Забыли не были в пределах допустимых статистических диапазонов полагаться на вывод. В целом, чем выше спрос ожидается изменение в системе, тем меньше показателей деятельности. Это не является удивительным результатом.

Модель прогнозирования

Хотя модель прогнозирования считалось фактором при исследовании, читатель должен напомнить, что для моделей прогнозирования, применяемые в данном эксперименте представляла собой ограниченную сферу применения. Perfect информации базового уровня и 2 альтернативы были вариации на экспоненциального сглаживания процедуры. Это было основано на предыдущей работе, Чжао и Ли [15]. Любое экспоненциального сглаживания процедуры обязательно отставание реального поведения и ослабить изменения определены в структуре фактических данных по таблицах 3, 4 и 5, модели прогнозирования является важным фактором в объяснении различий в производительности системы. 2-способ взаимодействия, которые включают модели прогнозирования, за исключением тех, с требованием изменения были также значимости. Прогнозирования моделей, применяемых в этот эксперимент привел к значительному различных исполнений.

Такой анализ в таблице 6 показывают нет общей картины по группам в этот фактор. Тем не менее, совершенно очевидно, что идеальной информации лучшую производительность, чем любой из других двух моделей прогнозирования. Perfect информация была сгруппирована в низшем среднем ФГИ, минимальная TLISI, а самый низкий единиц Забыли категорий. Результаты показывают, что наличие ошибки прогноза могут ухудшить производительность системы, понятие сообщили в предыдущих исследованиях [9] [15]. По сравнению с трендом расширенной модели экспоненциального сглаживания, Винтерс созданную модель нижней инвентаризации готовой продукции, но выше, потеряли продаж. Как отмечалось ранее, модель прогнозирования прибегла к интерактивному влияние на производительность метода загрузки на определенных уровнях мощности.

Прогнозирование модели было очевидным влияние на результаты этого эксперимента. Более точная информация прогноз спроса приводит к повышению эффективности системы планирования. В будущих исследованиях следует изучить модели экспоненциального сглаживания, что настройки сглаживания коэффициентов динамически, и альтернативные модели прогнозирования, которые не полагаются на тех же основных понятий экспоненциального сглаживания (регрессия, временные ряды и т.д.).

Управленческие последствия

Экспериментом в данном документе открывает целый ряд вопросов, представляющих интерес для практиков, а также исследователей. Этот эксперимент показывает, что загрузка методы, применяемые при реструктуризации являются важным вопросом для управленческих мастер планирования. Выбор метода загрузки применительно к реструктуризации может изменить общую производительность системы планирования. JIT системы часто включают в себя многочисленные этапы реструктуризации мере поступления новой информации спроса и пересмотренные прогнозы прибыли. Каждый этап реструктуризации может быть более успешным, если подходящий метод загрузки используется в процессе реструктуризации.

Из загрузки изучал методы, уровень загрузки является наиболее надежным. Она является наиболее последовательную работу по экологическим факторам здесь учился. Это подтверждает использование скорости основе графиков найти в большинстве систем JIT. Тем не менее, уровень загрузки не было установлено, что самое лучшее, или доминирующим методом. Это было не всегда выше или фронтальной загрузкой и задней загрузкой всех показателей деятельности. Руководители должны знать, что, как и в других областях планирования, одна загрузка метод не является лучшим во всех ситуациях. По итогам приведены в таблице 6, менеджеров, кто заинтересован в нестабильности графика и посягательства на их производство система должна рассмотреть вопрос об осуществлении задней загрузкой методы реструктуризации. Руководители, которые дают высокий приоритет во избежание потери от продаж должна рассмотреть вопрос о принятии передней методы загрузки, а те, кто занимается наращиванием готовой инвентаризации товаров следует рассмотреть методы уровень нагрузки для реструктуризации.

Время забора сценарий не был найден, чтобы быть столь же значительным фактором в выполнении системы планирования. Если предположить, что существующие сценарии забор время находится в допустимых пределах, определяя оптимальные замороженных интервала, а оптимальная длина цикла перепланировка, как представляется, не столь важно, как и другие вопросы в системы планирования. Представляется более важным сосредоточить внимание на улучшении метод прогнозирования и сглаживания изменения спроса, где это возможно. Если организация имеет возможность управлять их требованию той или иной степени, это обещает существенно повысить производительность системы более чем корректировки времени забора. Инвестиции в управление спросом на услуги activitiescustomer и переговоров, модель прогноза улучшения, а также другие вопросы, связанные, были бы ключевую роль в улучшении системы планирования.

Это исследование показывает, что потенциал является важным вопросом для решения в разработке мастер планирования политики JIT-МТС условиях. Результаты обсуждаются здесь, показывают, что потенциал оказывает сильное влияние на производительность перенос методов исследованы в ходе исследования. Результаты исследования укрепить сообщалось ранее советы JIT систем. Системы планирования изучал здесь выполняется лучше, когда больше возможностей не было. Натяжные потенциала является необходимым, если периодические реструктуризации должно быть включено в процесс планирования. Тем не менее, использование мощностей, которая ниже, чем это необходимо не способствует дальнейшему снижению потеряли продаж. JIT система также работает лучше, когда спрос изменения ниже. Хотя эти аксиомы верны для других систем планирования, они были подчеркнуто, что относительно более важное значение для успешного осуществления JIT.

РЕЗЮМЕ И ВЫВОДЫ

Мы изучали реструктуризации политики MPS в целях лучшего понимания соотношения между поддержания стабильного графика и гибкого реагирования на изменения ожидаемого спроса. Опыт компьютерного моделирования было проведено с целью изучить эффективность изменения сроков проведения политики в ограниченной пропускной способностью JIT-МТС условиях. Пять факторов исследования были изучены и 3 показатели деятельности были проанализированы. Анализ этих результатов позволяет сделать ряд выводов указано ниже:

1. Уровень загрузки был самый надежный, хотя и не доминирующее, способа погрузки. Производительность уровня загрузки поддерживает его популярность в скорости основе планирования и планирования для JIT условиях.

2. Выбор оптимального сценария забор время не может иметь большое значение для общей производительности системы. После того как система включает в себя разумные замороженных и перепланировка интервалы, усилия по оптимизации этих параметров может иметь только незначительное влияние на производительность системы.

3. Создание уровне было установлено, что важным фактором производительности системы JIT. JIT сторонники считают относительно низкой машина уровня загрузки производственных мощностей является важным для производительности системы JIT. Натяжные потенциала имеет важное значение для правильного применения методов реструктуризации. Полученные результаты подтверждают это также. Тем не менее, наше исследование также показало, что производственных мощностей, которая ниже, чем это необходимо не способствует дальнейшему снижению потеряли продаж.

4. Как и ожидалось, более высокий уровень спроса приводит изменения к деградации производительности системы. JIT сторонники считают стабильной структуры спроса является необходимым условием для обеспечения высокой производительности системы JIT. Полученные результаты подтверждают эту точку зрения.

5. Прогнозирование модели является важным фактором, который влияет на производительность. Предыдущие исследования показали, точность прогнозов, чтобы стать важным фактором в планировании производительности системы. Хотя наше исследование было проведено в размере основе, охраны окружающей среды сделать на склад, наши результаты показывают, что точные прогнозы помогают улучшить все аспекты производительности системы.

В настоящем документе представлены результаты первоначального изучения с ограниченной пропускной способностью JIT-МТС условиях. Будущие исследования должны рассмотреть альтернативные модели прогнозирования спроса и потоков. Более сложные политики реструктуризации, аналогичные тем, которые применяются на Hyundai и Toyota, также должны быть изучены. Эти компании применяют практику реструктуризации в различные периоды времени. Они используют сравнительно короткие промежутки замороженных, а также гибкость реструктуризации сводится, как данного сегмента графика ближе к времени забора. Они также задать ограничения на перенос на основе возможностей, которые содержат изменения в расписании в определенных диапазонах. Правила использования математического моделирования и, возможно, оптимизации следует рассматривать как хорошо. [В редакцию: 30 января 1995. Принято: 29 января 1996.]

Ссылки

[1] Чунг, К. Х.,

[4] зал, RW Kawasaki США: Перенос японские методы производства в Соединенных Штатах. Falls Church, В. А.: American производства и общества Управление запасами, 1982. [5] зал, Р. В. Zero запасов. Хомвуд, IL: Dow Jones-Ирвин, 1983. [6] Линь, Н. П.,

[10] Sridharan, V, Берри, В. Л.,

Gary M. Kern является доцент кафедры менеджмента информационных систем и административных наук в Университете Индианы в Саут-Бенд. Он получил закладная из Университета Вирджинии, MBA из Case Western Reserve University, а также докторскую степень в управлении операциями в университете Индианы, Блумингтон. Он опубликовал в журнале операционного менеджмента, Международный научный журнал "научных исследований, производство, транспорт и материально-технического обзора и производства и управления запасами, в частности. Он работал в редакции обзора журнала "Управление операциями, и он является активным членом Института Decision Sciences. В настоящее время его научные интересы включают планирование ремонта и JIT производства.

Джерри Вей является адъюнкт-профессор по управлению операциями в Университете Нотр-Дам. Он получил закладная из Национального университета Цинхуа в Тайване, ME из Рочестерского технологического института, а также докторскую степень в управлении операциями в Техасе