Моделирование анализа цепочки производства поставки

Моделирование Анализ цепочки поставок Производство *

РЕЗЮМЕ

Цепочке поставок, ряд заводов-изготовителей, что преобразования сырья в готовую продукцию. Трубопровода в рамках цепочки поставок относится к потоку информации, материалов, компонентов и узлов, которые связаны с конкретным продуктом. Это типично для заводов-изготовителей, чтобы положить значительные усилия, чтобы оптимизировать производительность горизонтальных кусок цепочки поставок (например, координации между частями, которые имеют общий ресурс). Необходимо оптимизировать производительность вертикальный фрагмент (цепочки поставок подключения сырья до готового продукта), контролируя передачу график нестабильности и в результате инвентаризации колебания часто упускается из виду. График устойчиво, если фактические потребности производства в течение определенного периода не изменяются от требований Прогноз производства. Стабильные производственные графики имеют важное значение при управлении цепями поставок, поскольку они помогают контролировать колебания кадастра и инвентаризации накопления. Неспособность контролировать график нестабильность приводит к высокой средней уровень запасов в системе.

В данной работе анализ моделирования цепи поставки нестабильности и инвентаризация проводится, а также показано, как цепочки поставок могут быть проанализированы возможности для непрерывного улучшения на основе моделирования. Основное внимание уделяется штамповки трубопровода в цепи автомобильных поставок на основе оперативных данных от General Motors (GM). Показано, что методы, используемые в данном документе, являются полезным инструментом для анализа цепи поставки.

Предметные области: канбан, MRP, Multiechelon Производство Управление запасами, Push и Pull Материал управление, моделирование Анализ и управление цепочками поставок.

ВВЕДЕНИЕ

Усиление конкуренции, рост потребительских ожиданий, рост в ассортимент продукции, а также быстрый ожидания ответа внесли свой вклад в отрасли, уделяя особое внимание бережливого производства и управления цепочками поставок. Различные инициативы и обстоятельства побудили данного исследования.

Есть много стимулов для завода, чтобы попытаться оптимизировать его отдельных операций. Есть меньше стимулов и / или возможности для поставок для анализа взаимодействия межцеховых и попытаться оптимизировать "всю систему". Это исследование рассматривает необходимость оптимизации производственной сети в целом.

Было широко отмечено, что обычно есть значительного усиления динамики производства и график нестабильности до производства цепочек поставок. Хорошее управление цепочками поставок, что это требует усиления быть контролируемыми и гаснут.

Понимание характеристик цепи поставки производительности поможет компании принять решение о соответствующей степени вертикальной интеграции.

Под давлением снижения нижней строки расходов, закупочные организации во всем мире активно ведет переговоры снижение цен от поставщиков в обмен на достоверную информацию планирования.

General Motors, а остальные в автомобильной промышленности устанавливаете пополнения основе канбан (Pull) производственного контроля процессов внутри и между заводами-изготовителями. Японцы использовали такие системы весьма эффективно в условиях, характеризуются уровнем графики, небольшие контейнеры, а также несколько сервисных компаний. Воздействие втягивающие и толкающие системы на передачу динамики производства и график нестабильности не очень хорошо понял.

В автомобильной промышленности, поставщик растений план и график производства на основе планирования и информационного порядка, который вытекает из растений сборка автомобилей через поставщиков на различных уровнях. Настоящая работа посвящена изучению потока информации и материалов, а также анализ динамики распространения и нестабильности в списках до поставок.

Во-первых, несколько ключевых терминов, определены:

Цепочки поставок и трубопроводов: цепочке поставок, ряд заводов-изготовителей, что преобразования сырья в готовую продукцию. Каждое растение в цепочке поставок получает материал от завода до и направляет материал на следующий завод в цепочке поставок. Трубопровода в рамках цепочки поставок относится к потоку информации, материалов, компонентов и узлов, которые связаны с конкретным продуктом или плотное семейство продуктов. Цепочке поставок из всех своих трубопроводов.

Динамика: Динамика ссылается на изменения в производстве номера с течением времени. Производственный план имеет низкую динамику, если он имеет постоянный уровень добычи или производства, если цены изменяются "постепенно" с течением времени для размещения рынка.

Стабильность Стабильность относится к точности прогнозирования спроса требованиям. Прогноз стабильный прогноз спроса, если требования в течение определенного периода (например, в неделю) не меняются значительно, поскольку спрос подходов и фактического спроса точно оценить.

Документы, которые анализируют multiechelon производства управления запасами и включить Axsater Rosling (1993, 1994), который учился детерминированного окружающей среды. Там был проведен ряд японских исследований, посвященных анализу динамики поставок и стабильности. Кимура и Терада (1981) изучали Pull систем (без прогноза) для многоступенчатого контроля. Табе, Мурамацу и Танака (1980) и Мурамацу Исии и Такахаси (1985) включены прогнозирования в своих исследованиях, однако в свои модели, прогнозы, генерируемых в период зависят от прогнозов генерируется в предыдущий период. Таким образом, прогнозы не обновляются от периода к периоду. Этот недостаток преодолевается в модели Такахаси, Мурамацу и Исии (1987). Такахаси, Hiraki и Soshiroda (1991a, 1991 г., 1992) расширили модель Такахаси, Мурамацу и Исии. Грейвс, Kletter и Хецел (1994) разработали аналитическую модель для планирования потребностей. Они считали, нажмите систем и отражают воздействие динамических моделей прогнозирования спроса на дисперсию запланированные объемы производства и прогнозируемый уровень запасов. Предположения сделали означает, что Есть нет материала нехватки каких-либо ограничений производственных мощностей, и очень маленькие размеры контейнеров ..

В настоящем документе используется имитационная модель, которая обеспечивает тесное приближение к действительности, и не требуют от нас сделать много предположений, сделанных выше аналитических моделей. Анализ эффективности цепочки поставки осуществляется и показано, как цепи реальные поставки могут быть проанализированы возможности для непрерывного улучшения. Этот документ призван обеспечить перспективы поставок в целом и понимание того, как взаимодействуют различные части друг с другом.

Вопрос о передаче динамики и нестабильности до цепочки поставок рассматривается. Она широко наблюдается (Towill, 1991; Хаулихен, 1987; Стерман, 1987), что динамика и нестабильность в графики значительно усиливается при переходе до поставок. Контроль или увлажнения такое усиление необходимо для эффективного управления цепочкой поставок. Необходимо для создания стабильного поставщика прогнозы и уменьшить средний уровень запасов рассматривается.

Это исследование основано на знании сети автомобильных питания, с упором на штамповки трубопровода. Влияние различных факторов, которые способствуют усилению динамики и нестабильности до цепочки поставок, проанализировали. Некоторые решения проблем, которые возникают включать выбор между Pull (пополнение базирования) и Push (прогноз основе) контроля материалов стратегий в канбан (система Pull) и MRP (Нажмите системы) системы. Решение, следует ли осуществлять производство сглаживания считается. Анализ устойчивы анализ состояния и результатов устойчивы результаты состояние без начального смещения. Хотя это исследование моделей одна из реальных операций GM, как ожидается, конкретный опыт этого завода будет обобщать на другие аналогичные штамповки растений и других аналогичных условиях.

Цепочки поставок

Цепочки поставок рассматривается в настоящем исследовании, состоит из стального поставщиков автозавода штамповки, а окончательный сборочных автомобильных. Основной акцент делается на передачу нестабильности этот цепочке поставок, а также колебания запасов и средний уровень запасов. На автомобильном заводе тиснением, листы стали превращаются в основных частей (двери, крыши, капоты и т.д.), а также в незначительной части (различные виды баров, кастрюли, кронштейны и т.д.) различных производственных операций, участвующих в этой цепи поставок показано на рисунке 1. Сталь поступает на завод от штамповки Поставщики стали либо в виде рулонов или в виде заготовок.

Если в рулонах, первая операция, выполняемая является Глухая, то есть, резка стали в прямоугольные куски. Пробелы, то штамп на части на пресс-линии. Наконец, сварки и других операций могут быть выполнены на штампованных деталей на металл Ассамблеи перед отгрузкой готовой частей сборочных заводов. Операций в рамках завода пополнения основе Система канбан. То есть, между любыми двумя последовательными операциями, Есть определенное количество контейнеров с "визитной карточки" при каждом контейнере. Когда операция занимает контейнера материала, карточку из этого опустели контейнер отсоединяется и отправлены в соответствующие операции предшественника. На предшественника операции, карта выступает в качестве "порядка", разрешающие производство полного контейнера материала.

Типичным трубопровода в этой цепочке поставок показано на рисунке 2. Рулонной стали с черной Поставщик преобразуется в пробелы в гашения. Заготовки превращаются в Бар-этаж Кастрюли на пресс-линия штамповки. Эти штампованные детали проходят через металл Ассамблеи и, наконец, отправлены заказчикам. Это реальный пример из большого объема часть изготавливается из змеевика. На каждой ссылки, количество сигналов, контейнер размера (стандартный пакет), установка частоты и обработки правило, показано на рисунке. Несколько типичных характеристик трубопроводов в штамповка завода заслуживает внимания. Размер контейнера увеличивается вверх по течению на конвейер: размер контейнера изменяется от 300 единиц в тиснения на катушку размером в черной металлургии Поставщика. Coil размеры очень велики и сильно варьируется, а средний размер катушки для этого его часть 15000 кг (приблизительно 2315 единиц). Другой характерной штамповки завода трубопроводов является то, что они состоят из ряда операций, некоторые из которых редкие установок и некоторые из которых могут быть выполнены с каждым днем. Глухая и тиснения операций, как правило, не чаще, чем один или два раза в неделю, а может быть, как редкие, как раз в месяц. Металл монтажных работ, с другой стороны, как правило, могут быть выполнены каждый день ..

В настоящем документе рассматривается анализ трубопровода показано на рисунке 2. Тем не менее, научно-исследовательского проекта участвует ряд других трубопроводов, а также (с низкими и высокими объемами деталей, деталей из заготовок, а также катушки, детали, которые были частью "комплекта", а также "nonkit" частей). Таким образом, вопросы изучены и выводы не являются специфическими для трубопровода на рисунке 2, но общий характер.

МОДЕЛИРОВАНИЕ МОДЕЛЬ

Схема логики в рассматриваемой модели представлен на рисунке 3. Модель имитирует поток информации вверх в цепочке поставок и в результате материальных потоков вниз по течению в цепочке поставок. На ГМ, как правило, растение получает планов и заказов от своих клиентов на поставку запасных частей производит и отправляет планов и заказов на поставку запасных частей он потребляет ее поставщиков. Планирование информация прогноз ожидаемых еженедельной потребности на ближайшие несколько недель. Производство имеет право по заказам. Приказы являются более подробными, чем информация о планировании и указать количество отгрузки и отправки частоты в течение следующих нескольких дней. Таким образом, модель работает следующим образом: каждую неделю, прогнозы спроса еженедельно, до определенного горизонта прогноза (в ближайшие 12 недель ГМ), генерируется клиентом конце цепочки поставок и передается на следующий уровень (Tier 1 ) от поставщиков. Поток информации и материалов, вниз по цепочке поставок зависит от типа материала, стратегии управления используется.

В системах MRP, на основе полученных прогнозов, Tier 1 заводы строить производственные планы до заданного горизонта прогноза. Затем, основываясь на спецификации взрыва их планового производства, они генерируют и передают прогнозы на своих поставщиков (Tier 2). Tier 2 растения получают прогнозы, строить свои планы производства, а в аналогичный Tier 1, отправлять прогнозы на своих поставщиков. Таким образом, планирование информация передается вверх по цепочке поставок. Таким образом, каждую неделю каждое растение получает спроса вектор (длина вектора равна прогноз горизонта) для каждого из его окончательные цифры части. Фактического спроса на нее на этой неделе есть, проще говоря, первый элемент вектора. Последующих элементов вектора последние прогнозы спроса на будущие периоды, и только для целей планирования.

В ГМ Канбан системы, как правило передавать поставщикам постановления, разрешающие производство и поставка материалов. Чем выше уровень системы планирования, которая передает прогнозы будущего спроса, не рассматривается как часть системы канбан. Тем не менее, распространение нестабильности вниз по цепочке поставок зависит как от планов и заказов, а также стратегию контроля материалов не полностью определены, если логика для передачи обоих планов и приказов определена. Таким образом, в настоящем документе термин "канбан" означает совокупность порядка и прогностической информации. Первоначальная модель изначально была растения просто передавать своим поставщикам (на основе спецификации взрыва) планирования информации, полученной каждую неделю от своих клиентов. Как будет показано ниже, такие системы могут иметь недостатки. Модель была модифицирована, чтобы иметь возможность выработать разумные прогнозы даже на канбан систем, основанных на ожидаемых политики пополнения. Это отличается не только от простой передачи прогнозов, полученных от клиентов, он также отличается от создания до будущих политики требует систем MRP. Таким образом, система канбан были внесены изменения, сохраняют свои основные характеристики: пополнение политики, основанной с визуальной привлекательности карточных-систем и присущие им стимул для постоянного совершенствования.

Только процедуры прогноз поколения была изменена для получения значимых прогнозов. Эти прогнозы только для целей планирования. Спрос на системы канбан передается через пополнение сигналы, посылаемые заказчиком поставщику, когда клиент потребляет контейнер материала ..

Материальные потоки в противоположном направлении к информации. Каждое растение использует материалы, полученные от своих поставщиков, чтобы она производит компоненты, а также судов этих компонентов для своих клиентов. Точное логику регулирующих прогноз поколения, планирования производства, производства и доставки зависит от материала, контроль используемых стратегий, а также многое другое подробную информацию, необходимую, чтобы полностью определить логику системы. Модель может разобраться во многих характеристик и ограничений производственных систем, таких как ограниченность потенциала, сырья нехватки материала, дискретные размеры контейнеров, производство сглаживания, серийное производство, доставка частоты и т.д. Этот показатель используется для измерения график неустойчивости средняя абсолютная ошибка прогноза и метрики для измерения инвентаризации среднем инвентаризации и стандартное отклонение запасов.

Эта модель встраивается в удобном для пользователя программное обеспечение изначально разработанная для спецификации GM, Дэвид и Стив Kletter Грейвс из Массачусетского технологического института. Это поставками Simulator программное обеспечение представляет собой удобный инструмент для анализа цепи поставки. Он может быть использован для изучения влияния многих контроля за производством и управления материальными потоками политики по важным мер, таких как уровень запасов, прогноз стабильности, сглаживания производства, дефицит материалов и т.д. Это программное обеспечение было использовано для выполнения анализа, описанного в настоящем документе.

Прогноз поколения

Один из входов в рассмотренной выше модели является прогноз генерируется на клиента конце цепочки поставок. Максимальным приближением к реальности является использование фактических данных прогноза. В этом случае, однако, аналитик имеет недостаток не в состоянии спросить: "Что если". Например, как бы в интересах цепочки поставок, если прогнозы были более стабильными? Для решения этой проблемы, в дополнение к сохраняя возможность использовать фактические данные прогноза для анализа существующей системы, также есть модели прогноза поколения, который способен генерировать прогнозы на основе заданных пользователем параметров.

Процедура, используемая для создания прогнозов в верхней части трубопровода на основе Хит и Джексон (1994) и др. Грейвс. (1994). Краткий обзор процедуры их следующим образом:

Меры производительности системы

Упор делается на следующие меры системы:

Для измерения график стабильности, средняя ошибка прогноза абсолютной используется. Прогноз ошибка может быть положительным (переоценка спроса), либо отрицательным (недооценка спроса). Средний прогноз ошибки на протяжении нескольких периодов, часто близка к нулю. Это не захват недели к неделе прогноз нестабильности перед поставщиком. Таким образом, использование средней абсолютной ошибки прогноза.

Для измерения кадастра, инвентаризации и среднего стандартного отклонения инвентаризации используются. Эта статья только анализ ситуации, в которых дефицит редких и, следовательно, отставание не измеряется.

Факторы, которые могут быть исследованы

Модель может быть использована для оценки влияния следующих факторов: степень нестабильности прогноз (C), степень спроса автокорреляции (р), материал стратегии управления (канбан и MRP), производство выравнивания стратегии, контейнер, количество карт ( в случае канбан), доставка частоты, минимальный или максимальный размер пакета ограничений, настройка частоты, ограниченных возможностей, а также производство и доставка сроки.

Анализ одной LINK

Основной целью данной работы является анализ трубопроводов, понять, как их части взаимодействуют друг с другом, и таким образом приобрести системы перспективы поставок. Тем не менее, модель также может быть использован для оказания помощи непрерывного улучшения инициатив на одно звено, и это подтверждается в этом разделе.

Одной из важнейших операций в трубопроводе, показанное на рис 2 является пресс-линии. Пресс линий, как правило, возможности ограничены вследствие штамповочных прессов относятся к числу наиболее дорогостоящего оборудования заводов автомобильной промышленности. Таким образом, штамповочные прессы планируется тщательно, чтобы максимизировать выход. В данном разделе анализируется выполнение связующим звеном штамповочный пресс линии его преемника операции, металлообработка Ассамблеи (рис. 5). Различные возможности непрерывного улучшения (стабилизации прогнозов, увеличение частоты установки и уменьшение размера контейнера) считаются и те возможности, имеющие наибольшее влияние на снижение уровня запасов ищут. Для Basecase, параметр значения основаны на реальной ситуации. Влияние изменения значений параметров, как показано в таблице затем изучал.

Для анализа этих случаев количество контейнеров в цикле должно быть указано в каждом из этих случаев. Например, если установка частоты каждые восемь дней, необходимое количество контейнеров, очевидно, больше, чем при установке частоты каждые пять дней. Количество контейнеров, необходимых определяется сумма фонда цикла и кадастров страхового запаса. Приближенная формула для вычисления количества контейнеров, необходимых для обеспечения заданного уровня услуг, приводится ниже. Эта формула основана на предположении, что спрос со стороны металла Ассамблея имеет нормальное распределение. Сервис уровня S% означает, что металл Ассамблея не будет испытывать дефицит материалов S% времени. Выбор уровня обслуживания в значительной степени решение решение.

Первое слагаемое в числителе соответствует требованиям цикла запасов и второй член соответствует требованиям безопасности фонда.

Влияние изменения значений параметров на один раз, а также влияние изменения значений всех параметров одновременно изучаются. Рисунок 6 показывает результаты на уровне обслуживания в S = 98%. Видно, что выравнивание спроса и увеличения частоты установки имеют значительные преимущества, но при сокращающихся контейнер размером не имеет значительное влияние из-за редкости установок. Следует отметить, что чувствительность параметров зависит от выбранного Basecase. Например, если частота Basecase установки не каждый день, то стандартное отклонение спроса от металла Ассамблея будет иметь большее влияние, чем показано на рисунке 6. Рисунок 6 оценивает возможность постоянного улучшения с учетом существующих Basecase.

АНАЛИЗ всем конвейере

В этом разделе целью является шагом назад от поиска слишком тесно в любой операции или ссылку и получить представление о производительности всего трубопровода, а также, каким образом различные операции взаимодействуют друг с другом. Результаты в этом разделе, в трех основных частей. Во-первых, близкое к трубопроводу считается моделируется и понимание получили факторов, обусловливающих высокий уровень запасов и ухудшение прогноза стабильности. Далее, вопрос о сравнении канбан и MRP систем и осложнений, в нем рассматриваются. Канбан и MRP системы сравниваются для случая, когда Есть не дефицит материалов на любую операцию, то есть, уровень сервиса на каждом звене составляет 100%. Наконец, вопрос рассматривается ли сглаживания производства в течение длительного горизонта клиента конце цепочки поставок приведет к более стабильной прогнозы для поставщиков на другом конце.

Basecase системы

Во-первых, системы, изображенной на рисунке 2 анализируется. Если не указано иное, значения параметров показано на рисунке 2, на основе фактической стоимости, по умолчанию будет использоваться значения в симуляции анализа. Эта система была моделируемой в течение 100 дней и производительность системы показана на рис 7, 8, 9.

Рисунок 7 показывает производства на различных уровнях и влияние производства на дозирования тиснения и вырубки. Это дает общее представление о производстве на трубопроводе. Различия в масштабе графики на этом рисунке следует обратить внимание. Некоторые замечания: в канбан систем рассматриваемого типа, производства, как правило, кратными размеру контейнера. Этот эффект можно увидеть в производство на металл Ассамблея находясь в кратные 300, контейнер размером. Обратите внимание, что, хотя установка частоты Глухая каждые 5 дней, производство не происходят каждые пять дней, потому что он иногда не имеет спроса (карты), чтобы разрешить производство. Это потому, что установка частоты Маркировку только один раз в 8 дней. Это выявляет необходимость координации производственных графиков в тиснения и вырубки на части, принадлежащие к одному трубопроводу. Существует никакой пользы для более частых установок на Глухая, чем на штамповки. В идеале, производства работают на Глухая бы за день до производства на штамповки.

Рисунок 8 показывает запасов на различных уровнях. Опять же, дозирования производства оказывает большое воздействие и различия в масштабе графики на этом рисунке следует обратить внимание. Видно, что средний уровень запасов у заказчика конце цепочки поставок, малых по сравнению со средним уровнем инвентаризации дальше по цепи поставок на дозирования операций. Это еще раз указывает на важность частых установок. Инвентаризации профиля сырья на тиснения и вырубки, показывает, что уровень запасов зачастую высок в течение ряда дней до производства. Это подтверждает необходимость координации производственных графиков для частей на трубопроводе (координация штамповки, вырубные, а входящие поставки). Это характерно для растений, чтобы положить значительные усилия для координации между частями на горизонтальную часть, то есть, для координации производства графики частей, что доля прессы или пресс линии. Это, безусловно, необходимы, потому что пресс линия имеет ограниченные возможности, и без таких требуют координации не могут быть удовлетворены. Потребность в координации производственных графиков деталей в вертикальном кусок (например, трубопровод) менее очевидно и часто не бывает. Это отсутствие координации приводит к колебаниям запасов и высокий средний уровень запасов ..

Рис 9A показывает передачи динамики спроса по конвейеру. Рис 9 b показывает, как изменился прогноз ошибки в течение нескольких недель перед спроса. Прогноз ошибка определяется как разница между прогнозом объема и реальный спрос, выраженный в процентах от среднего недельного спроса. Рис 9 b показывает среднее абсолютное ошибку прогноза.

Даже системы канбан нужны хорошие прогнозы

Потому что Система канбан пополнения основе и не строить прогнозов, можно легко пренебречь важность хороших поколения прогноз. Система канбан, которые не приносят значимых прогнозы для поставщиков может привести к значительной деградации стабильности. Хорошие прогнозы имеют важное значение для многих целей планирования. Таким образом, поставщики часто заявляют о своей готовности предоставить заказчикам снижение цен в обмен на стабильные прогнозы. Без процесса генерации значимых прогноз стабильный прогноз может быть оказана только поставщиком искусственно заставить заказов в соответствии с заранее прогнозировать объемы. Это введенных жесткости на заказ объемов потребуется высокий уровень запаса будет осуществляться на заводе. Это может оказать серьезное негативное влияние на уровень запасов, товарно-материальных запасов, а также требования площади, и могут даже потребовать дополнительных складских мощностей. Таким образом, необходимость налаживания конструктивного прогнозы даже в канбан систем.

Таким образом, логика прогноз поколения системы канбан в этой модели была изменена для получения значимых прогнозы, исходя из ожидаемого пополнения прошлом спроса. На рисунке 10 показана передача нестабильности в этом случае. Сравнение рис 10 с рис 9b, существуют значительные улучшения (обратите внимание на разницу в масштабах используется). Рисунок 10 показывает также влияние большого размера контейнера (рулонной стали) между Поставщиком и стали гашения. Прогноз ошибка рассматривается Сталь Поставщик хуже, чем прогноз ошибки при операциях видел дальше по цепочке поставок. Это потому, что заказы Система канбан, кратными размеру контейнера. Однако планирование системы, которые генерируют прогнозы, как правило, не принимают контейнер размером во внимание. Таким образом, крупные размеры контейнера причиной несоответствия между прогнозами и заказами.

Изменение системы канбан сохраняет свои основные характеристики: пополнение политики, основанной с визуальной привлекательности карточных-систем и присущие им стимул для постоянного совершенствования. Далее только эти Система канбан будет рассматриваться.

MRP системы и выпуск Сравнение канбан и MRP

Материал системы управления используются заводов на заказ материалов и контроля за потоком материала от своих поставщиков. Один из фундаментальных вопросов является выбор материала системой управления.

Канбан

Канбан представляет собой информационную систему, первоначально разработанной Toyota и намерен сохранить жесткий контроль над инвентаризации. Производство количества заказов на каждом этапе определяются фактические величины потребления на своих клиентов. Заказов и снимает частей со склада поставщика только в размере и времени его поглотил пунктов. В рамках этой системы, элементы помещаются в контейнеры и карты при каждом контейнере. Таким образом, прогнозы не имеют прямого влияния на функционирование этой системы, но динамика спроса может иметь значительное влияние.

MRP (планирование материальных потребностей)

MRP катится горизонт, эшелон по-эшелона подхода, который ставит заказа решения о прогнозируемом будущем уровень запасов. Начало в верхней части трубопровода, на основе прогноза спроса на конечный продукт с поправкой на добычу и транспортировку сроков и уровня запасов, MRP системами план объемы производства на каждом этапе, и таким образом контролировать весь процесс многоступенчатый. Система прогнозов спроса на инвентаризацию частей на каждом этапе производственного процесса многоступенчатой. На всех этапах, кроме заказчика конце трубопровода, этот прогноз спроса зависит от запланированного графика производства заказчика.

Сравнение эффективности канбан и MRP политики осложняется несколько факторов. MRP системы деградируют с увеличением прогноза ошибок; канбан деградации системы с увеличением динамики спроса. Таким образом, MRP системы должны быть использованы, когда спрос динамичным, но предсказуемой и система канбан должны выполнить хорошо, когда спрос стационарным, но стохастический характер. Однако в реальном мире, динамика спроса и прогноз ошибки, как правило, сильно положительную корреляцию. Это наблюдалось при анализе данных из нескольких цепочек поставок ГМ в течение ряда лет. Таким образом, увеличение прогноза ошибка ведет к росту спроса динамика, и это вызывает как MRP и система канбан деградировать и выбора подходящей стратегии управления материала как правило, не очевиден.

Трудно сравнивать канбан и MRP системы из-за различий в их структуре. MRP системы обрабатывать ошибку прогноза с безопасностью материально-производственных запасов. Начальный уровень запасов безопасности в системах MRP влияет уровень запасов в стационарном состоянии. Система канбан обрабатывать динамику спроса со дополнительных контейнеров в петле. В системе канбан, если бы я это время выполнения заказов получать от клиента конца в другой конец цепи поставок, то для первой (1 - 1) периоды завода в верхней части поставок будет иметь нулевой производство, потому что заказы еще не прибыл. Заблаговременно (L) может быть весьма значительным, когда трубопровод включает операции дозирования с редкими установок, как в этом случае. Следовательно, должна быть достаточно инвентаризации в трубопроводе, чтобы справиться со спросом на клиента конце цепочки поставок в течение первого (I - 1) периоды. С другой стороны, в системе MRP, время, необходимое для заказов, чтобы добраться до верхней части поставок зависит только от обработки и передачи информации времени, и не зависит от таких факторов, как установки частоты. Если обработки и передачи информации может произойти мгновенно, то производство на верхний ярус цепочки поставок может начаться в первом периоде.

Проще, но справедливое сравнение возможно при высоком уровне обслуживания желательно по всем ссылкам. Если начальное количество карт или кадастров страхового запаса на всех звеньев установлены очень высокие (до 100% обеспечить уровень сервиса, т. е. операции не голодали) и симуляция выполняется, то устойчивый инвентаризации среднем состоянии (M) и стандартное отклонение (ы) запасов в каждом буфере может быть определена. Предположим, что запасы в буфер распределены нормально. С учетом желаемого уровня (S%), можно определить число А от стандартного нормального таблице такова, что вероятность случайного извлечь из стандартного нормального распределения превышает К S% (например, если S = 99, то К = 2,33). Это означает, что запасов в буфер падает ниже (M - KS) только (100 - S)% времени. Следовательно, запасов в буфере может быть сокращен (M - KS) при незначительном воздействии. Если это будет сделано, средний запас в буфер будет примерно кс. Таким образом, в случае высокого уровня обслуживания, средняя инвентаризации в буфер пропорциональна стандартному отклонению инвентаризации определяется путем установления первоначальных запасов очень высок, и может быть приблизительно определен для любого указанного высоким уровнем сервиса. Это сравнение будет работать столько, сколько имеется в виду исследование трубопровода, в котором есть очень высокий уровень сервиса на каждую ссылку ..

Сравнение производительности от системы канбан, не дефицит материалов производится с существующей системы канбан. Трубопровода на рисунке 2 имитируется с той разницей, что большое количество kanbans ставятся в каждом звене обеспечить не будет дефицит материалов. Интересно отметить, что разница запасов видели в различных буферов была очень близка к дисперсии инвентаризации в Basecase обсуждали раньше (первые две колонки табл. 2).

Это говорит о том, что в Basecase Есть достаточные карт в каждом звене обеспечить, чтобы дефицит материалов бывают редко. Диаграмма II показывает моделирование Basecase, средняя запасов в различных буферов, стандартных отклонений инвентаризации и подразумеваемые уровни обслуживания. Видно, что эта операция ближе к концу клиента поддерживает выше уровень сервиса, чем операции дальше по трубопроводу.

Как отмечалось выше, канбан и MRP системы сравниваются для случая, когда Есть не дефицит материалов на любую ссылку, в стадии разработки. В таком случае меры, представляющие интерес, средний уровень запасов в трубопроводе и стабильности прогнозов на различных уровнях.

Прогноз устойчивости

На рисунке 12 показана средняя абсолютная ошибка прогноза в канбан и MRP систем. Существует никакого существенного различия между канбан и MRP в стабильности прогнозы на тиснения и вырубки. Тем не менее, прогнозы поставщиком стали значительно более нестабильным в систему канбан, чем в системе MRP. Опять же, это из-за большого размера контейнера (рулонной стали), используемый между Поставщиком и стали гашения.

Уровни запасов

Стандартных отклонений инвентаризации в различных буферов в два политики представлены в двух последних столбцах таблицы 2. Как упоминалось ранее, средние запасы в различных буферов примерно пропорциональны эти стандартные отклонения и может быть определен для любой высокий уровень обслуживания. Видно, что MRP несколько лучше, чем канбан для среднего уровень запасов. Кроме того, MRP имеет меньше запасы готовой товаров, что "добавленной стоимости" инвентаризации. Этот результат подтверждает другие исследования, основанные на предположении, что сроки являются фиксированными и известны. Преимущества Система канбан своей простотой, визуальная привлекательность, а стимулом для уменьшения сроков времени (из-за магазина управления этаж). Если растение способно уменьшить количество карт на ссылку, не впадая в нехватке материала, то либо заблаговременно были сокращены или динамики спроса были сокращены. Это значительное улучшение, а это прямой обратной связи на постоянное улучшение может обеспечить сильную мотивацию. MRP системы не имеют встроенной мотивацию к сокращению времени на подготовку. Следовательно, при выборе между канбан и MRP, MRP способность более эффективно использовать прогнозы для управления запасами должна быть сопоставлена с визуальной привлекательности Канбан системы, стимулы к сокращению сроков и контроля на местах оператора ..

Воздействие производства Сглаживание на верх трубопровод

Сглаживание производства в верхней части трубопровода требует цепочки поставок для выполнения увеличить запас готовой продукции в верхней части трубопровода для удовлетворения спроса колебания инвентаризации, но может пожинать плоды стабилизации поставщик прогнозов. Гипотеза контроля ГМ производственного персонала хотел проверить, является ли сглаживания производства в течение длительного периода (например, 4 недели) у заказчика конце трубопровода и использование канбан и везде, будет способствовать стабилизации прогнозы для поставщиков на другом конце. Это производство сглаживания не имеют существенное влияние на любой из систем. В системе канбан, приказы, кратных размеров контейнера и дестабилизирующее воздействие большого размера контейнера между Глухая и стали Поставщик затмила стабилизирующее влияние производства сглаживания. Системы MRP пользу несколько отличается от постановки сглаживания. Прогноз ошибка при тиснения был сокращен, но прогноз на ошибку Глухая и стали поставщика существенно не изменилась. Это потому, что крупные партии предсказуемых сроков на тиснения оказывать сдерживающее влияние на ошибку прогноза на Глухая и стали Поставщика. Это зависит от того, или нет производства сглаживания в верхней части трубопровода.

ОБСУЖДЕНИЕ

Эта статья свидетельствует о важности их анализ цепи. Есть много стимулов для отдельных растений для оптимизации своей деятельности. Существует, как правило менеджер завода в обязанности которого входит видеть, что различные операции и разделы на заводе функционируют хорошо и хорошо взаимодействуют вместе. Например, это характерно для растений, чтобы положить значительные усилия для координации между частями на горизонтальную часть, то есть, для координации производства графики частей, которые разделяют общие ресурсы, такие как машины или группы машин. Очевидно, это необходимо потому, что машина имеет ограниченные возможности, и без таких требуют координации не могут быть удовлетворены. Потребность в координации производственных графиков деталей в вертикальном кусок (например, трубопровод) менее очевидно и часто не бывает. Этот документ показывает, что отсутствие координации результатов колебания запасов и высокий средний уровень запасов. В общем, Есть некоторые механизмы контроля для обеспечения функций поставок хорошо и что части хорошо взаимодействуют друг с другом. Эта статья показывает, что управление цепочками поставок имеет важнейшее значение для общей эффективности организации производства и заслуживает известный фокус. Это особенно справедливо, потому что мир становится все меньше и компаниям необходимо управлять их глобальных цепей поставок оптимальным образом, если они хотят выжить и процветать ..

Цель в данном документе, была в разработке методологии для анализа конкретных поставку реальных цепочек возможность постоянного совершенствования. Перспективы поставок в целом была представлена вместе с пониманием того, как взаимодействуют различные части друг с другом. Влияние различных факторов, которые способствуют усилению динамики и нестабильности вниз поставок были проанализированы, и какое-то решение проблемы, которые возникают в этой связи были рассмотрены. Результаты в этом документе, большое значение для лиц, принимающих решения.

Результаты показывают, что при операции дозирования в серии, координировать свои планы важно, если чрезмерного накопления запасов, которых следует избегать. Результаты также оценить влияние стратегий контроля материалов. Результаты установить необходимость процесса генерации значимых прогнозов, которые будут использоваться в сочетании с пополнением основе порядков Система канбан. Одним из требований для системы канбан для выполнения скважины малые размеры контейнера. Полученные данные свидетельствуют о степени деградации производительности системы канбан вызванные большими размерами контейнера. Результаты показывают, что MRP несколько лучше, чем канбан для управления запасами, поскольку он имеет возможность более эффективного использования прогностической информации. Это подтверждает результаты других исследований. Однако, это основано на предположении, что сроки являются фиксированными и известны. В отличие от систем MRP, Канбан системы стимулов для сокращения времени на подготовку. Следовательно, при выборе между канбан и MRP системы, стимулы в канбан для уменьшения сроков должны быть сбалансированы в отношении способности MRP более эффективного использования прогнозов.

Эта модель позволяет спецификацию многих характеристик и ограничений. Чтобы сохранить охват исследования в данной работе в рамках границ, многие факторы не были расследованы. Влияние ограниченной пропускной способностью и дефицит материалов требует дальнейшего изучения. Кроме того, единственный материал, стратегии управления Были рассмотрены случаи, когда все операции были либо канбан и MRP. Случаев, когда некоторые ярусы MRP и некоторых ярусов канбан, или гибридных политики канбан-MRP, не рассматривались. [В редакцию: 10 мая 1996. Принято: 29 октября 1997.]

* Я хотел бы отметить Дэвида Kletter и Стив Грейвс из Массачусетского технологического института для разработки программного обеспечения для моделирования, используемых в данной работе и за их вклад в эту работу.

Ссылки

Axsater, S.,

Грейвс, С. C., Kletter, Д. Б.,

Heath, D. C.,

Хаулихен, J. B. (1987). Международный управления цепочками поставок. Международный журнал по физическому распределению и управлению запасами, 17 (2), 51-66. Кимура, О.,

Мурамацу Р., Исии, К.,

Стерман, J. D. (1987). Тестирование модели поведения моделирование методом прямого эксперимента. Управление науки, 33 (12), 1572-1592.

Табе, T., Мурамацу Р.,

Такахаси К. Hiraki, S.,

Такахаси К. Мурамацу Р.,

Сита Bhaskaran

Исследование операций Департамента Mailcode: 480-106-359, General Motors R

Сита Bhaskaran является научный сотрудник исследований в системах распределения части операций исследовательского отдела исследований General Motors и развития центра в Уоррен, штат Мичиган. Она получила степень доктора философии в университете Аделаиды, Австралия. До прихода в М., она в течение трех лет на факультете бизнес-школы Университета Питтсбурга. На ГМ, ее работа заключается в основном в области логистики, размещения предприятий, распространение, поставщик рационализации и управления цепочками поставок.