стоимость использования планирования информацию при планировании материальных потребностей,
Значение планирования Использование информации в области планирования материальных потребностей *
РЕЗЮМЕ
Современные исследования и практика в области производства и планирования кадастра доминируют иерархические, материальные потребности планирования методов, основанных на. Целью настоящего исследования является определение существа основных перенаправления для разработки системы планирования производства-направления, которые более непосредственно использует возможности современных компьютерных технологий. Мы тестируем относительной эффективности двух принципиально различных классов систем планирования производства: (1) те, которые не пользуются последовательности и сроков информации в планировании материала поставки (например, традиционные MRP-систем), и (2) тех, , которые используют последовательности и сроков информации для планирования доставки материалов. Мы первые получить аналитическое выражение для ожидаемой пользы (в плане сокращения потока времени) планирование использования информации для единой системы машины. Затем мы опишем и тестирования простых эвристических для прогнозирования улучшения, которые могли бы быть реализованы в более сложных систем многомашинных, при определенных условиях. Результаты контролируемых экспериментов моделирования, более широкий спектр операционных систем, показывают, что хотя стоимость планирования информации зависит от используемой операционной системы, это может быть существенным ..
Предметные области: Эвристика, планирование работы магазина, планирование материальных потребностей, приказ об освобождении, производства и системы управления запасами, теории массового обслуживания, а также моделирование.
ВВЕДЕНИЕ
Несмотря на 25 лет успехи в компьютер возможности произошло немного изменений в базовый проект производства и хранения системы планирования. С 1970 года де-факто стандартом для таких систем был материальных потребностей планирования (MRP). Основная проблема с MRP является использование фиксированных "планируется привести раз". С учетом даты клиента нужды, запланированные сроки используются для планирования прибытия материалов в производственном объекте. При проектировании системы MRP, планируемые сроки являются фиксированными параметрами, установленными менеджеров, для каждой инвентаризации пункта.
При определении сроков, пособия для покрытия различных источников неопределенности. Время обработки может быть неопределенным, взаимодействие двигаться раз может быть неопределенным, поставщик доставку сырья может быть неопределенным, и очередь ожидания могут быть неясными. Из всех вышеупомянутых источников неопределенности, очереди ожидания составляет на сегодняшний день сильнее. По Vollmann, Берри и Whybark (1992, p. 182), пособие для перемещения и очереди ожидания составляет от 80 до 90% от запланированного количества времени на подготовку. Конечным результатом является неоправданно большие сроки и инвентаризаций на каждом этапе производственного процесса. Современные тенденции в промышленности, таких как TQM, TPM, и JIT, направлена на устранение неопределенности в сроках, времени переналадки, взаимодействие двигаться раза, а поставки поставщика сырья. В соответствии с этой философии непрерывного улучшения, мы ориентируемся на оценки воздействия на инвентаризацию снижения неопределенности наибольший вклад в завышенных сроков очереди ожидания.
Очередь ожидания и связанные с ними неопределенности значение только в случае прерывистого операций. Для непрерывной работы, не такая неопределенность существует потому, что операции ходил. Как правило, фирмы, развертывание системы MRP, как правило, отдельной сборке и эксплуатации компонентов производства. Именно в работы компонента производства таких фирм, что в очереди ожидания вопрос времени неопределенность является наиболее актуальной. Следовательно, этот документ фокусируется на аспекте составляющая производства таких фирм.
Очередь ожидания не уверены, потому что знание последовательности операций не доступна на этапе планирования MRP, и, следовательно, не были использованы. По сути дела, в рамках нынешнего режима MRP, конечной времени, как заказы через магазин рассматривается как случайная величина и время выполнения заказа установлен быть скромным подсчетам точки зрения ее возможного времени поток через магазин. В последнее время целый ряд достижений в области применения компьютерных технологий были сделаны в области планирования и подробный краткосрочного контроля открытых заказов на производство. Очень заметным является быстрое развитие leitstands (компьютерная графика систем, основанных на планировании поддержки) в Германии (канет
Оценка потенциального улучшения этого нового типа системы является главным предметом данного исследования. Конкретные вопросы, мы заинтересованы в ответе в этом исследовании, включают:.
1. Куда лучше, может быть такой системы с точки зрения системы учета?
2. Каково влияние на операционную среду (характеризуется уровнем использования, учет метод и последовательность правило) от степени улучшения?
3. Могут ли такие системы возможно в широких масштабах реального мира?
Рамках данного исследования
Прежде чем попытаться ответить на эти вопросы в сложных ситуациях производства, важно развивать понимание эффект от использования планирования информации для планирования материалов в простых условиях. Кроме того, хорошей научной опыт подсказывает, что внимательно изучает только те аспекты более сложной системы, которые имеют отношение к вопросам под рукой. Следовательно, в данном исследовании мы обратили внимание на эффект от использования планирования информацию только для листовой производства компонентов в законопроекте MRP структуры материала, то есть родителей пунктов закупаемых материалов. В нашей модели (будет описано ниже) мы моделируем плановом порядке сроки для таких компонентов, лист будет направлен планирования системы от системы MRP. В оставшейся части работы мы используем термины плановых заказов и рабочих мест как взаимозаменяемые. Другие пункты высшего уровня будет по-прежнему остаются в компетенции системы MRP.
Сосредоточение на таких компонентов производства позволяет нам избежать отвлечения счет обработки материала в нашем анализе и модели. Как счетов материалов и структур изделий настолько неотъемлемой частью MRP, это, как представляется, на первый, который будет крайне нереалистичные предположения. Тем не менее, рассмотреть эти приложения MRP, таких, как прибор или сетевой инструмент обрабатывающей промышленности, где спецификаций, как правило, слоистые в четырех основных уровней, как показано в диаграмме операции неудачи на рисунке 1. К ним относятся собрания, блок, комплектующие (отдельных элементов, которые входят в любой узлов или непосредственно в собрании), а также приобрел частей и материалов, которые, в свою очередь, либо идти в изготовленных компонентов (в качестве сырья) или непосредственно на блоки и узлы (как приобрели компонентов). Как видно из рисунка, для таких приложений, все производства компонентов, что мы называем листа изготовленных компонентов и, следовательно, входят в сферу нашей модели.
Материальных потоков и типичные для организации производства таких производителей изображен на рисунке 2. Что мы видим в таких ситуациях является сочетание работы магазина потока магазин операции. Ассамблеи и узла (например, двигатель узла) тесно связаны, сбалансированного производственных единиц. Потому что нет никакой необходимости, чтобы по очереди, запланированных сроков сборки и блоку являются относительно небольшими (как правило, одну-две недели общее для обоих). С другой стороны, производство компонентов, которые питают эти сборочные линии, как правило, организована работа магазина. Таким образом, запланированные сроки должны быть достаточно большими, чтобы предвидеть все очереди задержки, что компонент будет испытывать в своей маршрутизации через магазин. В зависимости от количества операций, типичный компонент может быть разрешен через 8-12 недель планируется заблаговременно.
При оценке систем, которые будут использовать лист производства компонентов планирования информации для планирования материалов, мы предполагаем, что первые MRP используется для планирования более высоких уровней в спецификации (для примера здесь, агрегатов и узлов). Вклад в наши модели, таким образом, комплекс запланированных сроков поставки для листовой компонентов. Затем мы разработаем детальный график компонентов, а также использовать его для планирования доставки купленного материалов. Поскольку мы концентрируемся на лист компонентов, то нет необходимости включать законопроект обработки материалов в рамках этого анализа. Потенциальная выгода в том, что мы можем отложить приезд и сопутствующих отток денежных средств на сырье, что было бы, если не опытный планирования информации были использованы, а материал прибывших собирался приехать в назначенное время смещение от запланированного срока листьев компоненты в MRP (см. Рисунок 1). Мы измеряем в пользу этой схемы по проценту сокращения во времени, что сырье будет проведена (то есть фактический расход раз листа производства компонентов).
Ограничить рамки настоящего исследования листа изготовленных компонентов ограничивает наши возможности, чтобы охватить все потенциальные преимущества предлагаемого подхода. Таким образом, результаты этого исследования служат в качестве нижней границы потенциальной экономии.
Начнем с аналитического рассмотрения дела отдельных компонентов операции. Тогда разработки и тестирования эвристических для прогнозирования улучшения, которые могли бы быть реализованы в более сложном случае из нескольких компонентов операции при определенных условиях. Наконец, мы проводим набор имитационных экспериментов, чтобы сравнить работу работы компонента производства в два принципиально различных стратегий:
Политика 1: Материал поставки планировалось с использованием запланированных сроков, как в MRP.
Политика 2: Материал поставки планируются в рамках подробный график работы.
Ожидаемая польза-единственном случае ОПЕРАЦИИ
В этом разделе мы получим основное уравнение регулирующих ожидаемая польза использования информации для планирования материала планирования в рамках единой системы машины. Пособие измеряется среднее время поток. Мы подчеркиваем времени потоков в системе, поскольку мы считаем, система действует в соответствии с политикой запрещено досрочного завоза. В рамках этой политики заказов, будет завершен в начале поставляются только тогда, когда они связаны так, что время потоков в системе не дает возможности воспользоваться скорейшего завершения заказа. Это предположение запрещенных досрочного завоза, несмотря на отход от обычно в исследованиях такого рода, наблюдается более внимательно следить за производственной практики и в соответствии с точно в философии Время изготовления (канет
Мы модели единой системы машине M/M/1 очередь, развертывания первым пришел, первым обслужен (ПСС) правила о приоритете. В дополнение к стандартным обозначения используется для изучения М.И. / 1 очереди, введем следующие обозначения. Для любого заданного порядка позволяют:
D = срок заказа;
= Пособие заказа (запланированное время свинец);
г = дата релиза заказа;
S = время начала обработки заказа на машине;
C = момент завершения заказа на машине;
F = магазин поток заказов времени, то есть, время в системе до завершения так что F = C - г;
3 = потоков в системе заказа времени, то есть, время в системе до доставки таким образом, что при условии запрещено досрочного завоза, 3 = maxF, А.
Имитационная модель имитирует составляющая производственной среды. Мы имитировать планируется заказы, поступающие от системы MRP согласно пуассоновского процесса с указанным среднее время interarrival на основе использования целевого уровня магазина. Маршрутизации каждого плановом порядке, определяется так, что каждая машина с равной вероятностью может быть рядом на работу маршрутизации. Повторные операции на данной машине допускаются, но без работы могут иметь два последовательных операций, выполняемых той же машине. Время работы обработки генерируются с отрицательным экспоненциальное распределение со средним значением 100. Планируемые заказы не разрешается покидать системы, прежде чем они обусловлены. Планируемый порядок выплаты (планируется привести раза) идентичны для каждого задания и приравнять к нескольким (к) от общего объема предполагаемых время обработки задания. То есть, учет каждого запланированного заказа равна 100kl. Процедура график поколения внимательно следит за основную схему Giffler и Томпсон (1960) и генерирует без задержки расписание, используя первый пришел, первый служил правила о приоритете.
Начиная с предустановленной магазина (с 72 плановых заказов), для каждой комбинации TL и целевого использования магазин уровне моделирования был запущен в 5300 плановых заказов. Для системы, действующие в рамках политики 1, работа системы потока времени вычисляется как максимальное (D, C) - г и для операционной системы в соответствии со стратегией 2, работа системы потока времени вычисляется как максимальное (D, C) - з, где г планируется применять для представления даты, С запланированной даты завершения заказа, г запланированной даты прибытия порядке, и с является в назначенное время начала операции шлюз запланированного заказа. Каждая комбинация была воспроизведена в 10 раз с использованием уникальных случайных семян число. Для каждого запуска, среднего течения в рамках как раз политики были рассчитаны на основе 5000 плановых заказов, начиная с 301th плановом порядке и заканчивается в 5300-м планируется, чтобы избежать переходных эффектов. Результаты имитационных экспериментов представлены в таблице 2 в плане сокращения в запланированные сроки и порядке, когда поток политики 2 используется по сравнению с 1 политике.
При рассмотрении таблицы 2, обратите внимание, что он изображает средние значения. Для каждой из 12 комбинаций п и целевые уровни использования магазин, в таблице 2 представлены как фактическое сокращение потока времени и ожидаемого сокращения потока времени, основанная на (8). Как видно из этих результатов, что фактическое сокращение потока времени (улучшение) практически не отличается от значения, предсказанного эвристический представлены в (8) для всех рассмотренных случаев. Простая модель линейной регрессии, не перехват реального улучшения на ожидаемое улучшение рассчитываются с использованием (8) было установлено. R2 значение было 99,74%, указывая на ближайшем отлично подходят. В результате уравнение регрессии: Actual_Improvement = 0,9909 * Expected_Improvement. В дополнение к назначению для проверки эвристического, эти результаты показывают, что возможно разработать разумные оценки стоимости использования информации для планирования материала планирования.
Дальнейшее совершенствование
Обратите внимание, что политика 2 только сокращает запас сырой материал и не влияет на работу-в-процессе или готовой продукции инвентаризации. После того как мы знание полное расписание дополнительные меры для дальнейшего сокращения потока времени возможны. Такие меры, однако, возможно лишь при планировании системы, которые реализуют политики 2. В этом разделе мы проиллюстрируем одним из возможных процедура, которая использует информацию для планирования сокращения общего течения времени системы и инвентарь. Мы называем эту процедуру SHIFTER и описать их ниже. Для любой полной SO графику,
Шаг 3: Пусть INTVL быть последней немаркированных интервал машина времени простоя. Пусть я назначить операцию непосредственно перед началом INTVL.
Шаг 4: Если INTVL = NULL, то остановить.
Шаг 5: Если операция я рано, сдвиг, как много INTVL, как в передней части я, сохраняя возможность график таким образом, чтобы создать график S1.
Шаг 6: Марк INTVL и перейдите к шагу 1.
Обратите внимание, что в шаге 3, переминаясь любой простой после завершения операции по времени до ее начала будет возможно только в случае, если операция рано. Мы говорим операции я рано, если оно будет завершено до начала его преемника (ы), если таковой имеется, или в случае операции я это последняя операция плановом порядке, то это рано, если оно будет завершено до его из-за даты.
Результат применения SHIFTER графику SO является график SO является график Sl, с той же перестановки работу на каждой машине, как в SO, но с другой распределения времени простоя. Преимущество применения SHIFTER, что некоторые из времени простоя может быть сдвинут в положение до начала первой операции рабочих мест, что позволяет дальнейшее промедление в сроках поставки сырой материал.
SHIFTER считает, что каждый INTVL только один раз и перемещает его до тех пор, как это выгодно двигаться. Пусть Есть N всех операций в SO. Тогда, предполагая, прерывания не допускается, в худшем случае будет N INTVLs простоя в графике. Таким образом, алгоритм O (N). SHIFTER простой жадный алгоритм, то есть он практически не умный. Но это только возможно (и разумный), чтобы применить SHIFTER после подробного графика генерируется. Она представляет собой одно из преимуществ систем, которые стали возможны благодаря политике 2. Обратите внимание, что применение SHIFTER не изменить общий процент запоздалым и среднего опоздания ценностей. Причина этого заключается в том, что SHIFTER только перераспределит простоев машин и изменяет завершения операции раз, только если операция рано.
Математическое моделирование
Поскольку аналитический вывод и эвристический в обязательном порядке на основе упрощающих допущений, важно изучить потенциальные выгоды от использования информации для планирования материала планирования в более сложных условиях. В этом разделе мы сначала описываем имитационной модели, опытно-конструкторских и моделирования процедуры. После этого, мы приводим результаты контролируемых экспериментов с использованием имитационной модели в широком диапазоне рабочих сред. Базовая модель
Имитационная модель имитирует компонента окружающей среды производства. Как и в модели, описанной в предыдущем разделе, планируемые заказы, поступающие от системы MRP моделируются с помощью пуассоновского процесса с указанным среднее время interarrival на основе использования целевого уровня магазина. Сырье моменты определяются на основе типа материала, системы планирования используется. Под первым типом материала, системы планирования (MRP), сырой материал прибытие совпадает с плановом порядке даты выпуска (по вопросам политики 1). Для альтернативного типа системы, сырье прибывших материала совпадают с планируемой даты начала операции шлюз заказа (Политика 2). Для системы, действующие в рамках политики 2 с Шьер, сырье даты прибытия материала совпадают с сдвинуты даты начала шлюза операции заказа (Политика 3).
Процедура график поколения внимательно следит за основную схему Giffler и Томпсон (1960) и генерирует без задержки расписание, используя простые эвристические правила ветвления (например, первый пришел, первым обслужен). Важно отметить здесь, что мы не заинтересованы в тестировании производительности данного планирования эвристики. Напротив, мы заинтересованы в оценке стоимости использования информации, предоставленной подробный график.
При разработке имитационной модели, многие детали моделирования были взяты из общей модели, разработанной канет (1979). Модели завода состоит из 8 центров неодинаковой работы. Маршрутизации каждого плановом порядке, определяется, что не может быть больше, чем указано максимальное количество операций с каждого рабочего центра с равной вероятностью может быть рядом на работу маршрутизации. Повторные операции на данной работе центра допускаются, но без работы могут иметь два последовательных операций, выполняемых одним и тем же центром работы. Вакансии обрабатываются без перерыва. Время работы обработки генерируются с отрицательным экспоненциальное распределение со средним значением 100. Планируемые заказы не разрешается покидать системы, прежде чем они обусловлены. Модель учитывает один из самых сложных ситуаций расписания: те, в которых может быть несколько узких мест, которые движутся наугад по всему магазин.
Факторы и уровни
Для обобщения результатов, эффективности три политика рассматривается в рамках широкого спектра операционных сред характеризуется (1) использования, (2) правила последовательности операций, (3) метод для пособие, и (4) среднее число операций в плановом порядке (п). Средний уровень использования была определена иметь большое влияние на общую производительность системы сельскохозяйственного производства (см., например, Кармаркара, 1987). В целом, более высокий уровень заторов использования увеличивается в магазине, и, в свою очередь, дает больше потока раза и уменьшение доставки работы. Мы считаем, использования системы на трех различных уровнях: 75%, 85% и 95%. Эти значения находятся в пределах значений эмпирически наблюдается для обрабатывающей промышленности США (обзор Current Business, 1993). Мы изучаем альтернативные подходы в рамках двух различных, но очень известная последовательность правилах первый пришел, первым обслужен (ПСС) и ранние работы из-за даты (OPNDD). Наш подход здесь является первым, если соблюдать крайнюю различия в последовательности правил смешал наше сравнение политики материала планирования. Если мы видим, основные различия в поведении в соответствии с двумя механизмами приоритет, то дальнейшее изучение альтернативных диспетчерских правил было бы вполне оправданным.
Для MRP-планирования, важные экологические переменная метод, посредством которого порядка пособий (плановых сроков) рассчитываются. В данной работе мы рассмотрим две очень разные, но жизнеспособных пособие для методов-TWK и НОП. TWK (общее содержание работы) рассматривается чаще всего в исследованиях моделируемых магазинов НОП (количество операций), более распространены в практике (Conway, Максвелл,
Среднее количество операций в плановом порядке (IL) контролируется на 4 уровнях в имитационных экспериментов. Эти уровни являются: (1) каждый плановом порядке имеет ровно одну операцию (TI = 1), (2) планируется заказ 4:59 операций с равной вероятностью (1 = 3), (3) планируется заказ 8:59 операций с равной вероятностью (П = 5) и (4) каждый плановом порядке имеет ровно восемь операций (i1 = 8).
Экспериментальные процедуры
Компьютерной имитационной модели написана в Microsoft Visual C версии 1.0 была использована для проведения полного факторного эксперимента. Десять репликаций проводились для каждой из 48 экспериментальных комбинаций (3 х 2 способы использования секвенирования правила х 2 х пособие методы 4 среднее число операций в плановом порядке) с уникальной случайных семян номер для каждого репликации. Же серии случайных семян число были использованы для каждой из трех политики в рамках расследования. Несколько важных характеристик имитационных экспериментов описаны далее. Некоторые меры предосторожности были приняты, чтобы обеспечить, что эксперименты были проведены, когда магазин находится в стационарном состоянии. Во-первых, в каждом опыте системы с предустановленной набор из 72 запланированных заказов. Во-вторых, статистические данные за первые 300 плановых заказов входе в систему в течение первоначального переходного периода была отвергнута. В-третьих, запланированные заказы продолжали поступать в течение всего периода эксперимента. Пример статистики были вычислены на основе плановых заказов, которые прибыли после первоначального отказаться комплекс запланированных заказов, то есть, начиная с 301th плановом порядке, и заканчивается на 5300-й плановом порядке, обеспечивая тем самым размер выборки 5000 плановых заказов.
Определение того, сколько рабочих мест для предварительной загрузки в систему, и как многие из первоначальных рабочих мест для отклонения было сделано таким образом, предложил аль Конвей и др.. (1967). Ранее эксперименты показывают, эта процедура обеспечивает устойчивое состояние диапазон использования уровнях изучал здесь (канет, 1979) ..
Мы первые эмулируемой системы, в которой сырого материала доставки согласовывается с планируемое время прибытия для (г). Это означает Политика 1, в которых не используются планирования информации и заказов выпускаются на заводе сразу же по прибытии. В этом случае плановых заказов были обработаны в соответствии с указанным правилом последовательности. В рамках этой политики, работа потока времени вычисляется, как показано в (11) ниже:
Далее, мы эмулируемой системы, в которой закупки сырого материала заказа планируется и координируется с запланированного начала раз (а) своей первой работы. Это означает политике 2, в котором информация, содержащаяся в график используется для планирования материала даты прибытия в цехе. Важно отметить, что последовательность обработки заданий в этом случае была идентична той, в соответствии с политикой 1. Тем не менее, работу потока времени, в данном случае, было вычислить, как показано в (12) ниже: Наконец, мы эмулируемой системы, в которой SHIFTER алгоритм применяется для первоначального графика, совершенных данной последовательности правила. Это представляет политика 3, в которой информация, содержащаяся в график используется для перераспределения простоев машин раз. Здесь снова, как и в политике 2, последовательность действий была идентична 1 по политике 1. Работа потока времени в рамках этой политики (FT3) вычисляется как в (12) выше. Однако следует отметить, что в соответствии со стратегией 3, некоторые запланированные даты начала может быть позднее чем к политике 2. Для всех трех политики мы предполагали, нулевой шаг раз между операциями. Результаты
В каждой комбинации последовательности правило, метод работы пособия, магазин использования уровне, а также среднее число операций в работу, мы рассчитали среднее течения времени на основе образца 5000 задание для каждого из 10 репликаций. Таким образом, для каждой комбинации, мы определяем средний поток времени значения следующим образом:
AFTI = Средняя скорость потока времени в политике 1.
AFF2 = Средняя течения времени в соответствии со стратегией 2.
AFr3 = Средняя течения времени в политике 3.
Улучшение в потоке времени (IMPRVMNT), когда политики 3 используется по сравнению с 1 Политика вычисляется как (ПОСЛЕ1 - AFT3) / ATI. IMPRVMNT результаты анализировали с помощью дисперсионного анализа (ANOVA) процедуры отдельно для каждого значения л (среднее число операций в плановом порядке). ANOVA результатов не показали здесь, показывают, что использование магазин имеет доминирующее влияние на IMRVMNT (уменьшение в потоке времени) для всех значений 11. Оба метода для пособия и последовательности правило, имеют значительное влияние на IMPRVMNT. Тем не менее, их влияние на IMPRVMNT уменьшается величина п увеличивается. Среднее время опоздания течения и результаты представлены в таблице 3.
В таблице 3 просмотра обратите внимание, что при всех условиях рассматривается политика планирования использования информации для координации даты поставок материалов производит постоянно ниже среднего значения течения времени. В любом случае считается, мы нашли сокращение среднего течения времени в соответствии со стратегией 2 по сравнению с 1 политике. Снижение в среднем увеличивается поток времени, когда использование магазин целевого уровня увеличивается. Она уменьшается, когда работа есть еще несколько операций. Оба эти результаты согласуются с полученными нами ранее прогноз.
Дополнительное сокращение среднего течения времени работы получается в политике 3, помимо улучшения полученных с помощью политики 2. При использовании мала, можно было бы ожидать более простоев машин и разрыв между последовательными операциями работу. Эти недостатки дают возможность для дальнейшего сокращения времени работы потока с использованием SHIFTER в политике 3. При использовании высока, однако такой возможности истощаются. Таким образом, мы ожидаем, что небольшие дополнительные улучшения, когда уровень целевого использования высока и больших дополнительных улучшений при использовании мала. Результаты представлены в таблице 3 обладают такими картины.
Как показано в таблице 3, процент запоздалым и среднее опоздание результаты идентичны по всем трем политики рассмотрел. Это потому, что политика 2 и 3 просто использовать информацию, содержащуюся в расписании на сырье планирования материала и не затягивать запланированные для того, чтобы уже запоздалым. Следует отметить, что обслуживание клиентов, измеряемая в процентном запоздалым и среднее опоздание, больше функций использования и работы пособие структуру, чем материал планирования политики в рамках расследования в данной статье.
В таблице 4 представлены пробоя запасов с точки зрения сырья (RM), работы в процессе производства (WIP), а также готовой продукции (FG) кадастры 3 политику в случае, когда работа надбавок устанавливаются с использованием метода TWK и последовательность рабочих мест в соответствии с правилом OPNDD. Как можно ожидать, когда использование увеличивается, количество запасов WIP также увеличивается. Количество запасов незавершенного более чем вдвое при использовании увеличен с 75 до 95%. Обратите внимание, что исходный материал инвентаризации равна нулю в соответствии с политикой 2 и 3. Это является прямым следствием использования планирования информацию для руководства поставками сырой материал. В то время как объем работы, в процессе производства и готовой продукции инвентаризации не меняется при Политика 2 по сравнению с 1 политике, они отличаются по политике 3. Как видно из таблицы 4, что применение SHIFTER (Политика 3) дает сокращение Ф. инвентаризации за счет инвентаризации незавершенного. Тем не менее, снижение ФГ больше по сравнению с ростом WIP и, следовательно, мы наблюдаем сокращение общего течения времени системы и инвентарь. Подробное сравнение количество запасов в различных точках складе до и после применения SHIFTER показывает, что запасы готовой товаров по-прежнему высок, особенно, когда использование низка, при любых условиях изучены.
Это означает, что большое количество заказов завершена раньше, чем это требуется, и предлагает еще больше сокращений в инвентаре возможно путем сведения к минимуму для скороспелости. Такая информация запрашивается и используется в некоторых leitstands (например, JOBPLAN система, разработанная Siemens, AG, Германия, как отмечается в канет
Доверительные интервалы
Далее мы провели т испытаний, позволяющих убедиться, что наблюдаемые результаты обусловлены не случайностью и установить доверительные интервалы для ожидаемого сокращения потока времени (IMPRVMNT), когда политики 3 осуществляется политика по сравнению с 1. Для каждого из 48 экспериментальных условиях изучены, мы проверяем нулевую гипотезу, что ожидаемые выгоды от использования Политика 3 равна нулю. Ожидаемая польза значительно больше нуля во всех средах изучено 48, указав, что системы, использующие планирования информацию для планирования материальных потребностей могут привести к значительной экономии в инвентаризации соответствующих расходов.
ВЫВОДЫ
Нашей целью было выяснить, если планирование информация может быть использована для инвентаризации деятельности в производственной системе. Основываясь на нашем теоретическом анализе M / системы Ml, приближенный анализ многомашинных системы, и результаты моделирования случайно разгромили работы компонента производства, ответ, кажется, что планирование информация может быть использована для более жестко планировать поставки сырой материал и, следовательно, значительно уменьшить сырой инвентаризации материалов. Наши аналитические результаты для простых M/M/1 системы обслуживания вдохновили развития эвристического прогнозирования в интересах планирования использования информации для планирования материальных потребностей и для более сложных средах с участием многомашинных операции производства компонентов, действующих в рамках первым пришел, первым обслужен приоритетных правила. Результаты имитационных испытаний проверить, что наша оценка является хорошим предиктором сбережение материальных запасов, которые будут достигнуты, если график информация используется для планирования материала на стадии производства компонентов листа. Это важно, поскольку оно устанавливает нижнюю границу для инвентаризации экономии и стимулирует дополнительную работу по разработке таких оценок для более сложных условиях производства, например, при планировании информация используется на всех уровнях спецификаций.
Полученные результаты имеют важное значение не только потому, что мы показали, в какой степени MRP-систем могут быть улучшены, но также и потому, что мы продемонстрировали, что такое улучшение может быть легко достигнута. Что мы имеем на самом деле, показанный здесь, простой "патч" для врожденная проблема в системах MRP, которая вытекает из использования основных запланированных сроков. Чтобы расширить эту идею, рассмотреть вопрос изменения системы MRP следующим образом: Изменить все запланированные сроки до некоторого числа больше, чем длина горизонта планирования. Это гарантирует, что не магазин для когда-либо неизданные к системе планирования магазина. Пусть система расписаний, то установить график магазин (возможно, так же, как в нашей простой модели, моделирование вперед), и использовать этот график, чтобы получить график плановых выбросов для того, чтобы все сырье. Разница в этом подходе и MRP-подхода является то, что MRP использует запланированные сроки оценить смещение, необходимые для производства операций, вместо вывода графика видим, что смещение это действительно необходимо для каждого производства порядка.
Не только выше патч простой, но наш опыт вычислительных приводит к выводу, что такая процедура была бы вполне возможно даже в больших масштабах практических условиях. Нам удалось полностью восстановить весь график для нашей модели завода менее чем за 5 минут с помощью относительно небольших вычислительных средств (80386 PC под управлением DOS 6.0 и Windows 3.1 операционных системах). Например, в крайнем случае, для этого требуется реструктуризация 5000 заказов производстве с 8 операций в порядке, поэтому, что примерно 40 000 операций были запланированы. Кроме того, процедура описывается Полиномиальный в число операций, которое будет запланировано.
Текущие мысли о роли так называемых "конечных" системы планирования пределы Вселенной заказов, что он должен управлять тем, которые уже освобождены системы MRP. Следующим шагом могло бы стать расширение сферы действия этих систем, с тем, что они могут заменить текущий MRP-технологий путем предоставления тесно интегрированы метод, сочетающий сырого материала планирования с планированием производства и управления. Полученные результаты представляют собой первые подтверждения того, что такие комплексные системы планирования полезными и осуществимыми на практике масштабе. [В редакцию: 10 октября 1996. Принято: 30 июня 1997.]
* Это исследование было поддержано Национальным научным фондом номер гранта SES-9121612.
Ссылки
Бюро Экономических Исследований. (1993). Обзор текущей работы (Публикация № 73 (9)). Washington, DC: министерство торговли. Конвей, Р. В., Максвелл, В. Л.,
Чтение, М.: Addison-Wesley.
Giffler, B.,
Канет, J. J.,
планирования. Производство обзора, 3 (3), 161-170.
Кармаркара, У. С. (1987). Лот размеры, сроки, и в производственном процессе инвентаризации. Наука управления, 33 (4), 409-418.
Sridharan В.,
Джон Дж. канет и "Шри 'V Sridharan
Департамент по вопросам управления, 101 Сиррин зал, Клемсон университета Клемсон, SC 29634-1305, электронная почта: @ канет Клемсон. образование, <a href="mailto:suhas@clemson.edu"> suhas@clemson.edu </ A>
Джон Дж. канет Берлингтон является профессором по вопросам управления Клемсон университета. Он принимает активное участие в преподавательской, научной, обслуживание и консультирование в области управления производством. Раньше он работал в Университете Джорджии и Техасе
'Шри' V Sridharan профессор менеджмента в университете Клемсон, где он преподает в области управления операциями. Он опубликовал множество статей в ряде ведущих научных журналах, в том числе менеджмент, Decision Sciences, журнал операций управления Европейского журнала оперативных исследований, Международный научный журнал "Производство исследований и Международный научный журнал" Экономика производства.
В настоящее время он участвует в исследовательских проектах упором на вопросы производственно-маркетинговой интерфейс, планирования и проектирования систем управления, мастер планирования и операций планирования. Он является редактором POM Хроника и входит в состав редакционных комиссий по рассмотрению претензий по производству и управлению операциями журнал и журнал операций управления.
