Перепланировка расписание мастер производства с ограниченной пропускной способностью работы магазина
РЕЗЮМЕ
Данное исследование рассматривает использовать как замороженные и перепланировка интервалы для планирования расписания мастер производства (MPS) для ограниченной пропускной способностью работы магазина. Результаты показывают, что ошибки прогноза спроса бугристым, установка времени, запланированных сроков и порядка размера имеют большее влияние на среднее общее отставание, общий объем запасов, а число установок, чем замороженные и перепланировка промежутки времени. Исследование также показывает, что много повторяющихся диспетчерского правило снижает важность много размеров, а также сочетания повторяющихся много диспетчерского правления и один период размера заказа последовательно создает низкое среднее общее отставание и общей инвентаризации. Результаты также показывают, что перенос открытых заказов на каждом периоде производит ниже среднего общего отставания и общий объем запасов, когда прогноз ошибки велики по сравнению с порядка размеров. Этот результат показывает, что из-за даты открытого порядок должен быть обновлен только когда значительная часть заказа на самом деле нужны на новые сроки.
Предметные области: Работа Магазин планирование, планирование Мастер производства, серийного производства, а также моделирование.
ВВЕДЕНИЕ
За последние 20 лет, повышение конкуренции на рынке вынуждает многие компании искать более эффективные системы для управления их производства. Хотя выбор правильного планирования и управления имеет важное значение, основные характеристики любой системы по-прежнему зависит от правильного планирования графика мастер производства (MPS).
В сущности, MPS обеспечивает важную связь между предложением и спросом, планируя количество каждого продукта, необходимого конце каждого периода планирования (Mather, 1988). MPS представляет собой стратегию, что компания намерена использовать для удовлетворения спроса. Эта стратегия может включать заседании заказов именно на основе периода по периодам, или неся готовой продукции в буфер производственной системы от фактического спроса клиентов. При пересчете MPS фактическим заказам магазин, много-калибровки решения часто считается необходимым объединить требует от последовательных периодов и сохранения использования производственных мощностей и квалифицированной рабочей силы для установки.
Потому что спрос и предложение часто уверены, руководители также часто спорили, вопрос об изменении и перепланировка MPS. Хотя изменения MPS может помочь исправить несоответствие между спросом и предложением, те же изменения в открытом и планируемых заказов магазина могут также создавать потенциально запутанной и неуправляемой ситуации руководитель цеха. На вопрос, является ли изменение магазин заказов на самом деле повышает способность компании удовлетворять потребности клиентов.
На практике компании используют процедуры ограничить интервал времени в будущем, когда ПССИ изменения не допускаются. Замороженные интервалы используются, чтобы отразить фиксированное количество периодов (как правило, недели) в будущем, когда изменения не могут быть сделаны в MPS. Хотя расширения замороженного интервала дальше в будущем может привести к более стабильной множество открытых и планируемых заказов производство, оно также может уменьшить время отклика MPS изменения фактического спроса клиентов.
Большая часть последних исследований (которые будут рассмотрены в следующем разделе статьи) по перепланировке MPS изучил проблему с помощью экономических моделей или увлажнения политики без учета потенциала. Только в одном исследовании, что мы знаем изучил проблемы в динамичной среде, при помощи моделирования. Хотя последние научные исследования внесли значительный вклад, ни одна из них всесторонне рассмотрел динамичный, с ограниченной пропускной способностью окружающей среды. В данном исследовании мы демонстрируем, эффективности замораживания MPS в работу цех, где диспетчерской осуществляется с помощью либо партии или повторных бесповторными много диспетчерского правила. Получены интересные результаты, свидетельствующие о том, что замораживание MPS в работе магазина не может иметь серьезное негативное воздействие на общее среднее отставание (способность удовлетворять потребности клиентов), общий объем запасов, а число установок, особенно, когда прогноз ошибки малы. В отличие от ошибки прогноза спроса бугристым, установка времени, сроков и порядка размера имеют значительно большее влияние на производительность. Наши результаты также показывают, что важность много размеров для планирования MPS снижается при повторных много диспетчерского правило применяется.
В следующем разделе мы рассмотрим литературы, имеющих отношение к данной работе. После этого мы опишем логику в этом исследовании для перепланировки MPS. Наши исследования проектирование, опытно фактор и фактор уровня настройки, и показатели затем представил. Наконец, мы опишем результаты исследования следуют выводы и идеи для будущих исследований.
Обзор литературы
Анализ прошлых исследований, имеющих отношение к данной работе, показывает, что исследования можно разделить на три типа. Эти три вида являются следующие:
1. Перепланировка MPS с использованием модифицированных много-калибровки правила, которые позволяют изменения только тогда, когда они экономичны.
2. Перепланировка MPS использования увлажняющих стратегий, которые ограничивают изменения, которые существенно не улучшить качество обслуживания клиентов.
3. Исследований, которая изучает влияние изменений в сроки, открытые заказы, которые находятся на низшей ступени.
Первые два типа исследований связаны с изучением, которые непосредственно рассмотреть перепланировку заказов, полученных от MPS. Заказы перепланирован использованием скользящей горизонта, без учета потенциала. Первый тип использует модифицированную lotsizing правила, которые считают стоимость замены MPS. Различные меры по снижению расходов, в том числе установки, инвентарь и вмененный изменения стоимости график считаются. Второй тип использует различные стратегии увлажнения ограничить MPS изменения, которые существенно не улучшить обслуживание клиентов. Третий тип использует динамичную работу магазина метод моделирования для оценки стоимости изменения сроков открытых заказов в ответ на спрос или MPS изменения.
После первого подхода исследования Карлсон, Jucker и Кропп (1979) и Кропп и Карлсон (1984). Они изменили Вагнера и Уайтин lotsizing правило рассмотреть стоимость установки, инвентарь, и график изменения. Цель заключается в минимизации затрат при 3 перепланировка MPS. В другой работе Кропп, Карлсон и Jucker (1983) изменение как Silver-Еда а часть - период балансировки много-калибровки правил свести к минимуму те же три расходов.
Второй подход к управлению MPS изменения предполагает использование стратегий, направленных на ослабить изменения, которые существенно не улучшить обслуживание клиентов. Sridharan, Берри и Udayabhanu (1987, 1988), например, предложил стратегию замораживание части МПС в окружающую среду с детерминированными спроса. Каждый замораживания стратегия характеризуется тремя параметрами-горизонт планирования, замороженные интервала, а метод замораживания. Они обнаружили, что основанное на заказах замораживания метод дает более стабильный, чем MPS период основе метод замораживания. Они также обнаружили, что замораживание снижает MPS изменений и что замораживание MPS до 50% от горизонта планирования увеличивается установки и товарно-материальных запасов незначительно. В другом исследовании, Sridharan и Берри (1990) рассмотрел стратегию замораживания в среде с неопределенным спросом. Они обнаружили, что большинство результатов, сохранится и в среду с или без спроса неопределенности. Они также показали, что увеличение частоты перепланировка увеличивает нестабильность MPS и общая стоимость установки и инвентарь.
В другом исследовании на увлажнения MPS изменения, Sridharan и Лафордж (1989) рассмотрел стратегию использования буферного запаса в условиях неопределенного спроса с. Они показали, что небольшое количество буферного запаса улучшает обслуживание клиентов, MPS стабильности, и общая стоимость установки и инвентарь. Большой объем буферного запаса, однако, увеличивается и нестабильности MPS и общая стоимость без повышения уровня обслуживания клиентов значительно. Sridharan и Лафордж (1990) сопоставлены стратегии использования Резервный запас готовой продукции, замораживание части МПС, и используя комбинацию двух стратегий. Они обнаружили, что сочетание обеих стратегий обеспечивает лучший баланс между нестабильности MPS, стоимость установки и инвентарь, и обслуживание клиентов. В другом исследовании, Sridharan и Лафордж (1994) исследовали влияние замораживания части MPS на скорость заполнения продукта в условиях неопределенности спроса. Они обнаружили, что замораживание влияет на скорость заполнения слегка, без значительной разницы между порядком основе и срок методов, основанных на замораживание.
Хотя вышеупомянутые исследования рассматривается только один продукт на уровне среды, Блэкберн, Кропп и Миллен (1986) продлил исследований для многоуровневой среды MRP с детерминированными спроса. Они рассмотрели использование модифицированного много-калибровки правил и четыре других увлажнения стратегий. 4 стратегий увлажнения являются: замораживание весь горизонт планирования, много-много-на много ниже размера MPS, используя Резервный запас готовой продукции и прогнозирования за пределами горизонта планирования. Их результаты показали, что изменение размеров много-правил и замораживания производства низкая общая стоимость установки и инвентарь. Выполнение изменение размеров много-правил, однако, чувствительных к сметной стоимости график изменения. Если стоимость график изменения оцениваются неправильно, это сказывается на производительности изменение размеров много-правил.
В том же многоуровневой среды MRP и с определенным и неопределенным требования, Чжао и Ли (1993) изучили влияние различных параметров замораживания MPS. Замораживания параметров рассматриваются, являются продолжительность горизонта планирования, замораживание пропорции, метод замораживания, а также перепланировка частоты. 4 параметры сравниваются с точки зрения графика нестабильности, обслуживание клиентов, и общая стоимость установки, инвентарь и дефицит. Чжао, Ли обнаружил, что порядок - метода, основанного замораживания производит более низкой общей стоимости. Они также обнаружили, что замораживание увеличивает общую стоимость, когда спрос является неопределенным, но снижает общую стоимость, когда спрос на определенные. Их результаты показали, что увеличение частоты перепланировка увеличивает общую стоимость и сроки нестабильности, но на удивление, снижает обслуживания клиентов в рамках как определенные и неопределенные требования.
Kadipasaoglu и Sridharan (1995) также рассматриваются различные увлажнения стратегий по сокращению график нестабильности в многоуровневой системы MRP с неопределенным спросом. Стратегии рассматриваются мерзнут всего MPS в общее время привести, обеспечивая резервный запас для конечного продукта, а также много-много-на много ниже размера НПВ. Они обнаружили, что блокирование ПССИ является наиболее эффективной стратегией уменьшения нестабильности расписание и стоимость.
Принимая подход, отличающийся от вышеперечисленных исследований, которые обычно используются компьютерное моделирование для изучения влияния изменений ПССИ, Линь и Краевский (1992) вывел математическое уравнение для оценки среднего стоимость системы в зависимости от замороженного интервала, перепланировка интервала планирования горизонта, а также ряд факторов внешней среды. Использование Лин и уравнение Краевский, Линь, Краевский, Леонг и Бентон (1994) дальнейшее изучение влияния факторов окружающей среды на выбор замороженных интервале частот и перепланировка. Они обнаружили, что замороженные интервала влияет на общую стоимость значительно в то время как частота перепланировка влияет на общую стоимость только в определенных условиях. Они также показали, что расходы на график изменения структуры продукта, а совокупный сроков существенно повлиять на выбор замораживания параметров. Потому что аналитическое выражение не учитывать наличие ограничения пропускной способности, они предупредили использования их результатов в условиях, когда потенциал является ограниченным.
Керн и Вэй (1996) изучили перепланировки MPS в вместимость - сдержанный, точно в срок окружающей среды в условиях неопределенности спроса. Они обнаружили, что метод уровня загрузки производит самые надежные, хотя и не всегда самых доминирующих, производительность системы из трех методов загрузки. Они также обнаружили, что замороженные и перепланировка интервалы имеют незначительное влияние на график нестабильности, скорость заполнения сцены, и инвентарь. Этот результат противоречит выводы в условиях, не ограниченные возможности, полагая, что перепланировка политика может вести себя очень по-разному в помещениях с и без ограничения пропускной способности. Будущая работа по перепланировке НПВ должны, следовательно, учитывать наличие ограниченной пропускной способностью.
Другая область исследований, связанных с изучением изменений MPS является исследование о реструктуризации сроков открытых заказов. Берри и Рао (1975) и Берри, Penlesky и Vollmann (1984) сравнивали эффективность стационарных и динамических из-за политики сегодняшний день в магазин сделать работу на склад. Фиксированной связи политики дата не пересматривать сроки открытых ордеров как только они будут освобождены на цеха, а из-за динамической политики даты пересматривает сроки, открытые заказы постоянно, как баланс запасов и спроса каждого продукта, изменения с течением времени. Удивительно, но исследования показали, что из-за политики фиксированной даты последовательно производит снижение общей установки, инвентарь, и нехватка стоимости. В отличие от Хаусман и Скаддер (1982) обнаружили, что из-за динамической политики даты производит значительно лучшую производительность, чем фиксированной связи политики дату. В своей книге, Vollmann, Берри и Whybark (1992) предложили объяснение выше расхождение со ссылкой на (1982) исследование Penlesky в.
Penlesky (1982) сообщили, что из-за динамической политики дату предлагает наибольшее улучшение обслуживания клиентов и общий объем запасов при высокой неопределенности спроса, высокий коэффициент использования машины, долгое время планируется привести, и малые размеры порядка. Таким образом, в соответствии с нахождением в Penlesky, Берри и Рао (1975) и др. Берри. (1984) обнаружили, что из-за динамической политики даты выполняет плохо, когда большой объем заказов используется. Тем не менее, Хаусман и Скаддер (1982) обнаружили, что из-за динамической политики даты выполняет хорошо, когда небольшой объем заказов используется. Кроме того, хотя Берри и Рао и Берри и др.. Установлено, что динамические из-за политики дату можно хуже, чем фиксированной связи политики сегодняшний день Penlesky обнаружили, что из-за динамической политики даты всегда работает так же, как и лучше, чем из-за политики фиксированной даты. Одно из возможных объяснений для разных наблюдений может быть связано с образом, что неопределенность моделируется в различных исследований. Берри и Рао и Берри и др.. моделируется спроса неопределенности, как количество изменений между фактическими и прогнозировать потребности, в то время Penlesky образцу неопределенности спроса, как изменения в даты необходимо прогнозировать потребности. Результаты Penlesky были также сообщалось в статьях Penlesky, Берри и Wemmerlov (1989) и Penlesky, Wemmerlov, и Берри (1991) ..
Хотя все вышеупомянутые исследования позволяет получить полезную информацию об управлении MPS изменения, эти исследования страдают два серьезных недостатков. Во-первых, эти исследования обычно предполагается, что изменения затрагивают MPS цеха отрицательно. Как следствие, во многих работах (Sridharan
Во-вторых, большинство из последних исследований, рассмотрены перепланировки MPS в условиях, не ограниченных возможностей. Кроме того, исследование Керн и Вэй (1996), ни другие исследования изучили перепланировки MPS в ограниченной пропускной способностью окружающей среды. Керн и бумаги Вэй была посвящена только в срок среде со скоростью основе MPS и используют различные методы загрузки для расчета скорости MPS производства. Это исследование моделей окружающей среды работы магазина и использует популярные, но простой, приказ об освобождении механизм, основанный на простых запланированные сроки привести смещение (Vollmann и др.., 1992). Мы считаем, что окружающая среда работы магазина и механизм для освобождения моделируется в настоящем документе, применимы к более широкому кругу компаний, чем окружающая среда, используемых в Керн и исследования Вэй.
Перепланировка MPS
Данное исследование рассматривает политику для перепланировки MPS в прокат горизонта. При рассмотрении политики характеризуются двумя параметрами замороженных интервала (F) и перепланировка интервале (R). После 2 интервалы не указаны, они устанавливается для каждого перепланировка цикла. Чтобы лучше понять использование этих параметров, рис I (на основе диаграммы, первоначально включенных в Линя и 1992 документ Краевский в) иллюстрирует использование двух параметров для планирования два последовательных циклов.
Планирования MPS требует информации о горизонте планирования, который часто разделен на недельные периоды. Рисунок 1 показывает первый горизонт планирования простирается от времени Т1-T5. Планировании первого MPS начинается в момент времени T1 и следует обычных вычислений еженедельника "чистых требований времени Т1 T5, используя информацию о еженедельных прогнозировать потребности, запланированных поступлений, а также начала инвентаризации. После еженедельного чистые потребности были рассчитаны, MPS запланированных поступлений может быть определена с помощью много-калибровки правила. С завершением первого цикла планирования с указанием замороженных интервала (F) замораживает часть первая MPS. Замороженных интервала (F) представляет собой число периодов планируется MPS, которая будет осуществляться без каких-либо будущих изменений. На этом этапе планируется MPS-релизы для того, чтобы время Т. выпускаются на низшей ступени.
Со временем успехи, первые MPS осуществляется до момента достижения T2, в начале второго цикла планирования. Промежуток времени между T1 и T2 представляет собой длину отрезка перепланировка (R), которая определяет частоту перепланировки MPS. В момент времени T2, отменить часть первая MPS, время от Т2 T5, это первое, перенесенные с первого MPS на второй MPS. Рисунок 1 этикетки часть интервала переносится как замороженные горизонта (FH). Его длина равна разнице между замороженных интервал и перепланировка интервале (т. е. FH = F - R). Мерзлого горизонта (FH) представляет собой часть оригинального замороженных интервал, останутся в новом MPS. Перед планированием второй MPS, длина второго горизонта планирования также обновляется за счет добавления новых прогноз спроса на далекие сроки от T5 до Т6. Это гарантирует, что длина второго горизонта планирования, от T2 до Т6, равна длине первый горизонт планирования от Т1 до T5.
В момент времени T2, MPS перенесены состоит из MPS запланированных поступлений и поступлений планируется MPS, которые лежат внутри и вне запланированного времени на подготовку (LT), соответственно (см. рисунок 1). Планирование второго MPS может пересмотреть только MPS за замороженных горизонта (FH), время от T3 до Т6. Если время выполнения меньше, чем замороженные горизонт, как показано на рисунке 1, все запланированные поступления MPS будет лежать в пределах замороженных горизонта, и перепланировка может изменить MPS запланированных поступлений, которые лежат за пределами замороженных горизонта. Однако, если заблаговременно больше, чем замороженные горизонте, все запланированные поступления MPS будет лежать вне замороженных горизонт, и перепланировка может не только изменить все запланированные поступления MPS, а также может перенести MPS запланировано поступления, которые лежат за пределами замороженных горизонта. После второго MPS было запланировано, замороженных интервала (F), из T2 на Т4, вновь введенных в отношении пересмотренного MPS. Второй MPS затем выполняется до следующего цикла перепланировки.
Приведенный выше анализ показывает, что перепланировка политики можно указать три параметра: горизонт планирования, замороженные интервал, интервал и перепланировка. Тем не менее, для фиксированного горизонта планирования, перепланировка политики можно разделить на три основные группы (FR) политики. В первую группу входят политики, замороженных горизонте нулевой длины, с F = R. Так как замороженные горизонт имеет нулевую длину, эта политика может пересмотреть все запланированные и планируемых поступлений. Эти меры включают (1, 1) политики, которые могут быть использованы в качестве ориентира для изучения влияния замораживания MPS. (1, 1) политика позволяет полный перенос всех запланированных поступлений и перепланировка всех запланированных поступлений каждого периода.
Во вторую группу входят политики, замороженных горизонте короче MPS запланированных сроков. Эти меры позволят перенос запланированных поступлений которых сроки лежат за горизонтом и замороженных полную перепланировку всех запланированных поступлений. Хотя такая политика потенциально интересов, это исследование не будет рассматривать эту группу политики. Если такие исследования проводятся, то логично рассматривать не только использование замороженных горизонта, но и использовать другие правила фильтрации выборочно обновить установленные сроки отдельных запланированных поступлений. Penlesky (1982), например, рассматривается целый ряд таких правил фильтрации. Мы оставляем это как зона для будущих исследований.
Третья группа включает в себя политику, замороженных горизонта равна или превышает MPS запланированных сроков. Эта политика замораживания всех запланированных поступлений и перепланировать только запланированных поступлений частично или полностью. Как исследовательской, это исследование рассматривает только третья группа политику в отношении эталоном (1, 1) политики. Потому что любая система цеха управления, которые можно отслеживать и обновлять открытые заказы как ожидается, будет дорого, есть естественный предпочтение третьей группе политики, что замораживание всех открытых заказах.
Научно-исследовательский конструкторско
Чтобы изучить перепланировка политики по замороженным и перепланировка интервалы, имитационная модель была написана на SLAM 11 (Прицкер, 1986), модели планирования и производства 10 одноуровневых конечной продукции. Прогнозных и фактических требований для каждого продукта создаются на еженедельной основе. Как горизонт планирования вышла в начале новой недели, фактический спрос на новую неделю генерируется и прогноз спроса на самые отдаленные неделю добавляется к концу горизонта планирования. Для каждого конечного продукта, если есть достаточно инвентарь для удовлетворения фактического спроса, спрос удовлетворен немедленно, и остатках запасов обновляется. Однако, если недостаточно инвентарь для удовлетворения фактического спроса, имеющиеся запасы истощаются и отставания записывается.
Как горизонт планирования рулонах вперед, MPS планируется и выполняется. MPS открытые заказы будут освобождены и обрабатываются в моделируемой магазин работа похожа на работу магазина используется Джейкобс и Брэгга (1988). Работу цех 10 машин и производит 10 различных продуктов. Обработки каждого продукта следующим фиксированной маршрутизации через среднем пять машин и колеблется от 5:56 машин. Маршрутизации каждого продукта определяется до моделирования и фиксируется как показано в Таблице 1. Маршрутизации каждого продукта была построена так, что каждая машина была равной вероятностью быть назначены на маршрутизацию продукта, каждый из машинной обработки в общей сложности пять различных продуктов.
Обработки каждого продукта на машине требуется время наладки и запуска времени на единицу продукции. Время выполнения 0. 1152 часов на единицу используется. В среднем спрос на каждый продукт установлен в 50 часов в неделю, средняя использования во время выполнения каждой машины равна 72%. Это 72% не включают время, необходимое для установки (например, среднее время выполнения использование = 0. 1152 часов / шт х 5 х продукции 50 единиц / неделя / х продукт 40 рабочих часов в неделю = 0,72 = 72%). Этот параметр для запуска использования времени в соответствии с предыдущими исследованиями.
В целом, производство продуктов также требует использования сырья и материалов. Поставок сырья в моделируемой магазин работа считается бесконечным и мгновенно. Это предположение согласуется с реальной многие магазины работу, использовать общие сырья, которые либо адекватно заполненный или легко доступны из множества возможных источников. Результаты этого исследования должны, следовательно, надо использовать с осторожностью для работы магазинов, которые имеют различные характеристики.
Два способа работы диспетчерской используются в исследовании. Первый метод использует простой ранние сроки (ЭДД) правило, которое обрабатывает рабочих мест возложенных на них в установленные сроки. Второй метод использует ранние сроки / повторяющихся много (ЭДД / RL) направлению положение, аналогичное направление правил предложенные Джейкобс и Брэгга (1988) и Вагнера и Рагац (1994). ЭДД / RL диспетчерского правило уделяет приоритетное внимание работу, которая требует такого же установки на простой машине. Когда машина бездействует, ее очередь искали рабочих мест, которые требуют текущего установки. Если такие работы имеются, работа с раннего срока среди них отобраны и обработаны с задержкой. Если нет работы текущей установки доступны, работа с ранних срок выбран и простоя машина настроена на новую работу. Если очередь пуста, следующая работа, которая прибыла на простой машине установлен. Если для завершения инвентаризации остаток готовой продукции обновляется. Если отставание на продукт, то его потребность удовлетворена, и его баланс запасов и отставания статус обновляются. ЭДД / RL правило применяется в основном эксперименте. Выполнения ЭДД и ЭДД / RL сопоставляются в дальнейшем эксперимент.
Факторы и фактор Уровни
Для изучения политики по замороженным интервала (F) и перепланировка интервале (R), факторы, которые влияют на эффективность такой политики выявленных в результате предыдущих исследований. Эти факторы включают ошибку прогноза спроса бугристым, установка времени, порядка размера, а MPS запланированных сроков.
Прогноз ошибки (FE)
Хотя прогнозировать потребности используются для планирования MPS, фактические требования используются для обновления фактические остатки запасов и задержкам в работе. Прогнозных и фактических потребностей каждого продукта создаются на еженедельной основе, и фиксируются в среднем 50 часов в неделю. Реальный спрос на каждый текущий период создается путем добавления ошибку прогноз спроса на текущий период. Чтобы изучить влияние ошибку прогноза, два уровня прогноз ошибки моделирования. Они на 20% средняя абсолютная ошибка процентов (МАПО) (Низкий FE) и 50% МАПО (высокая FE). Эти уровни прогноз ошибки выполните значения используются Джейкобс и Whybark (1992), а также создаются с помощью той же методике, предложенной в документе.
Спрос бугристым (DL)
Прошлые исследования (Sridharan
Время установки (ST)
Прошлые исследования (Карлсон и др.., 1979; Кропп
Заказать размера (ОС)
Планирования MPS часто связано с использованием много-калибровки правило, размер лота релиз заказов удовлетворить потребности нетто. Хотя предыдущих исследований предложил много-много размера (Vollmann и др.., 1992; Wemmerlov
ПФР много-калибровки каждого правила планы для покрытия чистых потребностей на определенное количество времени. Ее использование является простым и не ограничен в связи с необходимостью оценить стоимость установки в явном виде. Использование ПФР много-калибровки правило, поддерживается Wemmerlov и Whybark (1984), который сообщил, небольшие различия стоимости различных размеров много-правила, когда спрос остается неопределенным. Это исследование, таким образом, использует много ПФР определения размеров правило, с фиксированным размером порядка охватывающих периоды OS чистых потребностей. 3 уровня OS рассмотрены, 1, 2 и 3 недели.
Время (LT)
В начале каждого еженедельного, MPS плановых заказов выпускаются на низшей ступени. Каждый плановом порядке выпущена до его запланированного срока одного из ведущих смещение по времени равна запланированное время производства свинца. Три уровня MPS запланированных сроков (LT) от 4, 5 и 6 недель изучаются. Эти сроки являются в соответствии с предыдущими исследованиями. Penlesky (1982), например, показали, что значительно меньше сроков отпадет необходимость в перепланировке. Если сроки были значительно длиннее, сроки открытых заказов может быть даже перенести выборочно, используя различные правила фильтрации, предложенной Penlesky (как уже упоминалось ранее, это было бы хорошей темой для дальнейших исследований).
Перепланировка политики (RP)
Основная цель данного исследования заключается в изучении перепланировка политики по замороженным интервала (F) и перепланировка интервале (R). Среди этих трех параметров замороженных интервал, перепланировка интервала, а горизонт планирования, и Sridharan Лафордж (1989) и Sridharan и Берри (1990) показали, что горизонт планирования, имеет наименьшее влияние на стоимость системы и обслуживания клиентов. Наш пилотный моделирования работает также показали, что горизонт планирования, имеет незначительное влияние на производительность системы когда-то его длина устанавливается для обеспечения достаточной видимости на прогноз потребности. Горизонт планирования, в дальнейшем, крепится с постоянной длиной LT 9 недель. Каждая перепланировка политики тогда характеризуется двумя параметрами-замороженных интервала (F) и перепланировка интервале (R).
Показатели эффективности
Три показатели эффективности используются для сравнения эффективности перепланировка политики. Они среднего общего отставания, означает общий объем запасов, а также среднее число установок в неделю. Среднее общее отставание мер, среднегодовая общая отставания продуктов во время каждого запуска моделирования. Среднее общее отставание позволяет определить уровень обслуживания клиентов, при условии отсутствия потеряли продаж. В качестве меры эффективности инвентаризации, среднего общего кадастра используется. Означает общий объем запасов вычисляется путем усреднения общий объем запасов готовой продукции и открытые заказы во время каждого запуска моделирования. В-третьих, производительность, среднее число установок в неделю, представляет собой меру общей стоимости установки. Он исчисляется путем суммирования общего количества установок во время каждого запуска моделирования и деления общей длиной моделирования перспективе.
Использование пакета означает метод, моделирование выполняется были проведены для получения 5 замечаний по каждому из 792 комбинаций факторов уровнях. Каждый моделирования запуска был инициализирован с периодом 5000 недель до 5 средств партии были собраны. Партии длина 50000 недель был использован и испытания будут достаточными для обеспечения нормальной жизни и независимость использование классической статистики (закон
РЕЗУЛЬТАТЫ
Для анализа информации, полученной от моделирования работает, анализ отклонений (ANOVA) были проведены три показателей деятельности. Анализ показал, что все основные эффекты и взаимодействия высокого порядка являются статистически значимыми на уровне 0,01%. Кроме того, тот же высокий порядок взаимодействия RPxFExDLxSTxOSxLT являются статистически значимыми для среднего общего отставания и общей инвентаризации. Это наивысший порядок взаимодействия Поэтому проанализированы вместе.
Средний целом Отставание и общий объем запасов
Наличие значительного взаимодействия RPxFExDLxSTxOSxLT для среднего общего отставания и общий объем запасов требует тщательного анализа 6-фактор взаимодействия. Для анализа взаимодействия в статистической значимости 0,01%, Тьюки все попарные сравнения были использованы в свою очередь, сравнить производительность всех уровней каждого фактора, держась за пять факторов, как постоянные. Эти парные сравнения выявить 4 интересных наблюдений.
Наблюдение 1: основные эффекты каждого из факторов, таких как прогноз ошибки, спрос бугристым, установка времени, порядка размера и сроков о среднем общем отставания и общий объем запасов не зависят от других факторов.
Для каждого фактора FE, DL, ST, OS, или LT, сравнений Тьюки показали, что рейтинги уровней каждого фактора не зависит от других факторов. Поэтому удобно объяснить влияние этих факторов, обобщив их средняя производительность на уровне каждого фактора. Таблица 2 табуляты средней производительности каждого перепланировка политики в отношении различных уровней фактора. Каждая строка в таблице представляет собой перепланировка политики, а каждый столбец представляет собой другой уровень фактора. В той же таблице, первая и вторая статьи в каждой ячейке представляют собой среднее общее отставание и среднего общего кадастра, соответственно, для определенной комбинации перепланировки политики и фактором уровне.
Для обсуждения основных влияние каждого фактора на перепланировку политики, можно наблюдать изменения по каждой строке таблицы 2 также уровни каждого фактора различны. В соответствии с результатами сравнения Тьюки в таблице 2 показывает, что каждая перепланировка политики производит больше среднего общего отставания и общий объем запасов, когда прогноз ошибки возрастает от 20% до 50% МАПО. Таблица 2 показывает также, что увеличение среднего общего отставания и общий объем запасов зависит от длины замороженных и перепланировка промежутки времени. Например, когда ошибку прогноза возросла с 20% до 50% МАПО, среднего общего отставания (1, 1) увеличивается с 418,26 до 427,61 единиц, увеличившись на 2,2%. В отличие от среднего общего отставания (LT 6,3) увеличивается на гораздо более 17,9%, с 424,63 единицы на 20% до 500,57 МАПО единиц на 50% МАПО. Большая ошибка прогноза таким образом, увеличивает среднее общее отставание, и общий объем запасов значительно, когда либо заморожены, перепланировка, или обоих интервалов долго. Этот вывод интуитивным, поскольку перепланировка политики с более замороженных или перепланировки интервал меньше реагировать на прогноз ошибок.
сравнений Тьюки также показал, что большая бугристым спроса или настроить время увеличивается среднее общее отставание, и общий объем запасов значительно. Таблица 2, например, показывает, что, когда спрос увеличивается бугристым от низкого до высокого, среднего общего отставания (1, 1) увеличивается на здоровенный 662%, с 98,13 до 747,74 единицы. Аналогичным образом, когда время настройки увеличивается от низкого до высокого, среднего общего отставания (L, L), также увеличивается здоровенный 172%, с 227,16 до 618,71 единицы. Эти данные согласуются с Краевский и др. л. (1987) вывод, в котором говорилось, что формирование производственной среды, является важным средством повышения эффективности производственной системы.
сравнений Тьюки также показал, что больше запланированного времени привести сокращает среднее общее отставание и увеличение среднего общего кадастра значительно. Этот факт очевиден и в результаты приведены в табл 2. Больше запланированного времени привести тем самым сокращает общее отставание по цене большей общей инвентаризации.
В соответствии с сравнений Тьюки в таблице 2 также показывает, что размер заказа в одну неделю, всегда дает низкое среднее общее отставание и общей инвентаризации. Этот вывод противоречит Биггса (1979) и Гардинер и Блэкстон (1993 год) выводы, которые много размеров производит повысить качество обслуживания заказчиков и более низкие инвентаризации в магазине моделируется работа. Чтобы объяснить важность много размеров в этих исследованиях, мы отметили, что эти исследования использовались диспетчерского правила этого процесса для каждого открытого в качестве одного пакетного файла. Таким образом, много-калибровки правила играют важную роль в этих исследованиях не только определение размера открытых заказов, а также размер процесса партий.
В отличие от этого исследования используются ЭДД / RL диспетчерского правило, что процессы открытые заказы на такой же товар вместе, чтобы избежать установки. В процессе производства ЭДД / RL диспетчерского правило поэтому управлять размером партии динамично процесс без использования много-калибровки правила. Использование открытых заказов, передачи пакетов между машинами, наши результаты показывают, что размер заказа в одну неделю, работает лучше, чем размеры порядка 2 и 3 недели. Этот вывод согласуется с Джейкобс и Брэгга (1988) и Вагнера и Рагац (1994 год) результаты исследований, которые показали, что более мелкие партии передача в сочетании с повторяющимися много диспетчерского правило повышения эффективности работы магазина однообразно. Дальнейшее сравнение между повторяющимися много и не много повторяющихся диспетчерского правило, будут представлены в следующей части статьи.
Превосходные характеристики для размера 1 неделя также помогает объяснить, превосходные характеристики (9 LT, 1) политики между различными уровнями факторов в таблице 2. В начале каждого перепланировка, (9 LT, 1) политика накладывает замороженных горизонт LT 8 недель в горизонт планирования LT 9 недель моделируется в данном исследовании. С помощью одного "свободного" период для планирования НПВ (9 LT, 1) политика поэтому всегда порождает плановых заказов для покрытия спроса на один срок, независимо от выбранного размера заказа (ОС). Таблица 2 показывает, таким образом, что (9,1 LT) осуществляет политику так же различных размеров порядка одного до трех недель.
Наблюдение 2: Реструктуризация открытых заказов на каждом периоде производит ниже среднего общего отставания и общий объем запасов только тогда, когда прогноз ошибки велики по сравнению с размером открытых заказов.
Значение изменения сроков проведения открытых заказов может рассматриваться сравнения производительности (1, 1) с другой политики перепланировки. На каждом перепланировка, (1, 1) дает полный перенос всех открытых заказов в то время как другие политики рассмотрены в настоящем исследовании, замораживание всех открытых заказах.
сравнений Тьюки о (1, 1) с другой политики перепланировка показал закономерность в результатах. Например, среднее общее отставание, и общий объем запасов (1, 1) и (LT 1, 1) в виде таблиц и сопоставлены в таблице 3. Каждая ячейка в таблице представлены различные среде, состоящей из различных условиях фактор. В каждой ячейке, первые две статьи представляют собой среднее общее отставание (1, 1) и (1 LT, 1) политики, в то время как третий и четвертый статьи представляют собой общий объем запасов (1, 1) и (1 LT, 1 ) политики. Интересно, что видно из таблицы, различия в производительности в каждой ячейке мала по сравнению с различиями в производительности между клетками. Этот результат показывает, что ошибка прогноза спроса бугристым, установка времени, порядка размера и сроков имеют гораздо большее влияние на среднее общее отставание, и общий объем запасов, чем перепланировка политики. Любые усилия по изменению производительности в работе магазина, должны быть сосредоточены на эти факторы, прежде чем любые попытки по поиску правильного политики перепланировки.
Результаты в таблице 3, могут быть разделены на четыре квадранта определены два уровня Прогноз ошибок и 2 уровень спроса бугристым. В два (верхний и нижний) вышел квадрантах, где спрос бугристым мала (CV = 0,29), (1, 1) всегда работает лучше, чем (1 LT, 1) с нижней среднего общего отставания и общей инвентаризации. В двух правых квадрантов, где спрос бугристым высокий (CV 1. 12), доминирование (1, 1) изменения, которые описаны в течение ближайших двух пунктах. В верхнем правом квадранте, (1, 1) последовательно производит выше среднего общего отставания, чем (1 LT, 1) в каждой клетке. В этом квадранте, типичные ошибки прогноза порожденных 20% МАПО мала по отношению к размеру открытых заказов создается для кусковых спроса CV = 1. 12.
В правом нижнем квадранте, (L, L) также выше среднего общего отставания, чем (1 LT, 1) в камерах, где порядка размеров от двух до трех недель. В этих клетках, типичные ошибки прогноза порожденных 50% МАПО мала по отношению к размеру открытых заказов создается для кусковых спроса CV = 1. 12 и порядка размеров от двух до трех недель.
Приведенный выше анализ верхнем и нижнем правом квадрантах показывает, что (1, 1) последовательно производит выше среднего общего отставания, чем (1 LT, 1), когда прогноз ошибки малы по отношению к размеру открытых заказов. В этих условиях, относительно небольшой прогноз ошибки обычно вызывают только небольшие прогнозируемого дефицита или положительного сальдо по сравнению с большими открытыми заказов с широким сроки. В результате, когда прогнозируемый дефицит небольшой происходит в будущий период, небольшой дефицит, вероятно, потребует больших изменений в необходимости даты больших открытых порядке. Из-за большого изменить дату, в свою очередь, искажает фактические сроки полного порядка, когда небольшая часть большого заказа, как правило, необходимых для удовлетворения прогнозируемых небольшой недостаток. Аналогичным образом, когда реальный спрос отстает прогноз спроса, любое малое инвентаризации излишки (порожденных небольшой прогноз ошибка) также вряд ли сможет покрыть будущие кусковых прогноз спроса достаточно, чтобы отложить открытых порядке. Следовательно, когда прогноз ошибки малы по отношению к размеру открытых заказов, реструктуризации открытых заказов на каждом периоде сдвиги крупных заказов резко вперед, но сдвиги несколько порядков назад, в результате чего многие открытые заказы, чтобы конкурировать с искаженной приоритетных ..
Выше вывод также содержится интересный контраст с (1982) нахождения в Penlesky. Он сравнил динамичной и фиксированной связи политики сегодняшний день в магазине моделируется работа. По аналогии с динамической из-за политики дату (I, I) политика позволяет полностью из-за дата обновления всех открытых заказов на каждый период, тогда как аналогичные фиксированной связи политики дату, другие политики рассмотрены в настоящем исследовании, позволяют не из-за обновления даты любых открытых заказов. Хотя Penlesky (1982) обнаружили, что из-за динамической политики даты всегда выше, когда целые заказы необходимы новые сроки, наши результаты показывают, что из-за динамической политики дату можно хуже, чем фиксированной связи политики дату, когда прогноз ошибки малы по сравнению с Размер открытых заказов. В свете вышесказанного, из-за даты открытого порядок должен быть обновлен только когда ошибки прогноза велико по сравнению с размером порядка такой, что значительная часть целого порядка на самом деле нужны на новые сроки.
Наблюдение 3: Среди перепланировка политики, заморозить все открытые заказы, увеличивая интервал замороженные (F) после запланированного времени привести к увеличению средней общего отставания и общей инвентаризации.
Количество установок
Для изучения влияния экспериментальных факторов на количество установок за период, в результате ANOVA показал, что наибольший порядок взаимодействия для значительного среднее число установок является взаимодействие RPxFExDLxSTxOS. Потому что наблюдается 5-фактора взаимодействия между собой перепланировка политики (RP), а четыре других факторов похоже, Таблица 6 табуляты подмножество перепланировка политики, с первого, второго и третьего записи каждой ячейки, представляющее число установок в (1, 1), (3 LT, 1) и (LT 3,3) политики.
Таблица 6 показывает, что больший спрос бугристым или размера заказа производит значительно меньшее количество настроек. Эти результаты не удивительны, так как больше бугристым спроса и размера заказа производят меньше открытых и планируемых заказов. Меньше заказов, в свою очередь, требуют меньшее количество настроек. Таблица 6 показывает также, что высшие время установки создает значительно меньшее количество настроек. Этот результат еще раз подтверждает способность ЭДД / RL диспетчерского правило, объединять и обрабатывать больше заказов вместе в каждой настройки при установке времени является высоким. Таблица 6 показывает также, что большую ошибку прогноза, замороженные интервал или интервал перепланировка последовательно сокращает количество настроек. Различия, однако, очень малы и являются статистически незначимыми для любого значимого толкования.
Дальнейшие эксперименты
Чтобы сравнить производительность повторяющихся много и много бесповторными диспетчерского правило, дополнительные рейсы моделирования проводились с использованием электронной доставки документов / RL и ЭДД диспетчерских правил. Моделирование эксперимент был повторен, как и основной эксперимент, используя пакет означает метод сбора 5 наблюдений по каждому моделирования перспективе. Чтобы уменьшить размер эксперимента, запланированного времени, и прогнозировать ошибки фиксируются в 6 недель и 50% МАПО, соответственно. В общей сложности, 24 комбинаций уровней факторов были рассмотрены, с двумя уровнями спроса бугристым (CV = 0,29 и 1. 12), 2 уровня настройки времени (2,88 и 5,76 часов в установке), 3 перепланировка политики ((1, 1 ), (3 LT, 1) и (LT 3,3)), и 2 диспетчерских правил (ЭДД / RL и ЭДД).
В каждой комбинации факторов уровнях, имитационной модели был запущен несколько раз, используя для размеров, которые охватывают потребности нетто от разного числа периодов. Цель заключается в том, чтобы найти размер заказа, который минимизирует среднее общее отставание. Хотя ЭДД / RL диспетчерского правило последовательно создает низкое среднее общее отставание по заказу размер 1 недели, выполнение диспетчерских ЭДД правило значительно меняется в зависимости от размера заказа. В соответствии с Джейкобс и (1988) наблюдения Брэгга, ЭДД диспетчерского правило производит минимум среднее общее отставание в определенном порядке размер OS * для различных условий. Изменение размера заказа за OS * увеличение среднего общего отставания.
Таблица 7 табуляты выполнения ЭДД / RL с порядком размер 1 неделю и ЭДД с порядком, размер OS *. ЭДД / RL диспетчерского правило последовательно производит значительно ниже среднего общего отставания и общий объем запасов, чем ЭДД диспетчерского правила. ЭДД / RL, однако, требует значительно большего числа установок, чем ЭДД. Данные о средних использования машин (включая установку и запуск раз) ЭДД / RL Таким образом, выше, чем у ЭДД потому ЭДД / RL несет больше установок, чем ЭДД. Эти данные согласуются с Вагнером и Рагац (1994 год) результаты. Наконец, если мы также признаем тот факт, что об исполнении ЭДД в таблице 7 трудно достичь на практике, если мы не знаем * OS точно, повторяющихся много диспетчерского правило должно выполнить даже лучше, чем много бесповторными диспетчерского правило на практике.
ВЫВОДЫ
Данное исследование рассматривает использование замороженных и перепланировка интервалы для планирования расписания мастер производства с ограниченной пропускной способностью работы магазина. Как исследовательской работы мы рассмотрим группу перепланировки политики, заморозить все открытые заказы и перепланировать только плановых заказов. Эта политика сравнивается с эталоном политика, которая позволяет полностью реструктуризации и перепланировка всех открытых и планируемых заказов любой период.
Перепланировка политика также сравниваются с ограниченной пропускной способностью работу цех по производству одного уровня части с непринужденным поставок сырья. Хотя результаты в простой окружающей среды часто доказано, чтобы быть правдой в более сложных условиях, результаты этого исследования могут не относиться к окружающей среде с многоуровневым продукции или ограниченных поставок сырья. Тем не менее, для работы магазинов, которые схожи с 1 моделируется в нашем исследовании, результаты представить следующие управленческие последствия:
1. Ошибки прогноза спроса бугристым, установка времени, сроков и размера заказа имеют весьма существенное влияние на общее среднее отставание, общий объем запасов, а число установок. Это наблюдение согласуется с Краевский и др. л. (1987) поиска, который предполагает, что формирование производственной среды предлагает больший потенциал, чем правильный выбор операционной политики повышения эффективности производственной системы. Этот факт позволяет предположить, что исследователи и менеджеры должны сосредоточить свои усилия на формирование производственной среды в рамках таких мероприятий, как сокращение ошибку прогноза спроса бугристым, установка времени, сроков и размера заказа.
2. Интересно, что политика, которая переносит и replans все заказы любой период, не всегда дает ниже среднего общего отставания и общий объем запасов, чем политики, замораживание всех открытых заказах. Если прогноз ошибки малы по отношению к размеру открытой заказов, замораживание открытых ордеров на самом деле может произвести или ниже среднего общего отставания, общий объем запасов, или оба, чем перенос открытых заказов. Этот результат показывает, что менеджеры должны проявлять осторожность, когда перенос сроков открытых заказов. Сроку открытых порядок должен быть обновлен только когда значительная часть заказа на самом деле нужны на новые сроки.
3. Эта статья также рассматривает влияние различных замороженных и перепланировка интервалы на перепланировку плановых заказов. Хотя наше исследование рассматривает только с ограниченной пропускной способностью работы магазина, наши результаты по замороженным и перепланировка интервалы высоко в соответствии с Керн и Вэй (1996) выводы с ограниченной пропускной способностью, как раз в срок окружающей среды. Независимо от того, выбрали две среды, последствия замороженных и перепланировка интервалов от среднего общего отставания и общий объем запасов малы по отношению к воздействию факторов окружающей среды. Когда все открытые заказы заморожены на каждом перепланировка, увеличение интервала замороженных увеличивается среднее общее отставание и общей инвентаризации. При всех открытых заказов на каждом замороженных перепланировка, увеличение интервала перепланировка также увеличивает среднее общее отставание, но только тогда, когда приняты размеры порядка больше, чем oneperiod чистые потребности. Этот результат показывает, что сочетание 1-период размера заказа (известный как много в обмен на много), а также повторяющихся много диспетчерского правило снижает необходимость в частой перепланировке. Подобным образом, менеджер работы магазина (который replans график освоить производство редко) могут также уменьшить негативное воздействие редких перепланировки с помощью повторных много диспетчерского правления и один период размера заказа ..
4. Повторяющихся много диспетчерского правило также постоянно производит значительно ниже среднего общего отставания и общий объем запасов, но большее количество установок по сравнению с не-повторяющихся много диспетчерского правила. Следовательно, если установки не влекут за собой дополнительные расходы, такие как потери материала и установки труда во время установки, повторяющихся много диспетчерского правило всегда дают ниже среднего общего отставания, общий объем запасов, а общая стоимость, чем бесповторными много диспетчерского правила. Наши результаты также показывают, что в то время как бесповторными много диспетчерского правило хорошо работает на определенный размер заказа, среднее общее отставание, и общий объем запасов повторяющихся много диспетчерского правило улучшить монотонно с меньшим размера заказа. Это важный вывод для руководителей. Это показывает, что много повторяющихся диспетчерского правило может эффективно функционировать при все меньше и меньше размера заказа, без необходимости для определения размеров много правило, предопределяют идеальный размер заказов выпустила на низшей ступени. Использование повторяющихся много диспетчерского правило, менеджер не использовать какие-либо сложные много-калибровки правила, но можно просто выбрать маленький размер заказа, что не создает нагрузки на погрузо-разгрузочной работы функции. Учитывая простоту и превосходные характеристики повторяющихся много диспетчерского правило, менеджеры должны поэтому серьезно рассмотреть вопрос об использовании повторяющихся много диспетчерских правил ..
Дальнейшие исследования по перепланировке расписание мастер производства может действовать в разных направлениях. Естественным продолжением является расширение текущего исследования окружающей среды с многоуровневой продукции или ограниченных поставок сырья. Будущие исследования могут также рассмотреть вопрос о реструктуризации всего заказа или части порядка, когда различные части порядка необходимы в разные дни. Будущие исследования также должны изучить вопрос о применении повторных много диспетчерских правил и их вариантов в качестве альтернативы много-калибровки правил. Превосходную производительность и возможности повторного много диспетчерских правил для динамического управления процессом партий по цеху может радикально изменить направление дальнейших исследований по оптимизации размеров много правил. [В редакцию: 20 июля 1997. Принято: 22 сентября, 1998,1
Ссылки
Берри, В. Л., Penlesky, Р. J.,
Берри, В. Л.,
Биггс, J. Р. (1979). Эвристический много-калибровки и последовательность норм в многоступенчатая система производственно-кадастра. Decision Sciences, 10 (л), 96-115.
Блэкберн, J. D., Кропп, Д. Х.,
Карлсон, Р. C., Jucker, J. В.,
Гардинер С. C.,
Хаусман, В. Х.,
Джейкобс, Ф. Р.,
Джейкобс, Ф. Р.,
Kadipasaoglu, С. Н.,
Керн, Г. М.,
Краевский, Л. J., Король, Б. Е., Рицман, Л. П.,
Кропп, Д. Х.,
Кропп, Д. Х., Карлсон, Р. C.,
Закон, А. М.,
Лин, Н. П.,
Лин, Н. П., Краевский, L., Леонг, Г. К.,
Mather, H. (1988). Конкурентные производства. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
Penlesky, Р. J. (1982). Открыть для реструктуризации эвристики для систем MRP в обрабатывающей промышленности. Неопубликованные докторской диссертации, Университет штата Индиана.
Penlesky, Р. J., Берри, В. Л.,
Penlesky, Р. J., Wemmerlov, U.,
Прицкер, А. А. Б. (1986). Введение в моделирование и SLAM 11 (3-е изд.). Нью-Йорк: Холстед Пресс, John Wiley.
Sridharan, V,
Sridharan В., Берри, В. Л.,
Sridharan В., Берри, В. Л.,
Sridharan В.,
Sridharan, V,
Sridharan В.,
Vollmann, T Е., Берри, В. Л.,
Вагнер, Б. J.,
Wemmerlov, У. (1979). Дизайн факторов в системах MRP: ограниченный обзор. Производство
Wemmerlov, U.,
Чжао, X.,
Кум Khiong Янга
Департамент Decision Sciences, факультет бизнес-администрирования, Национальный университет Сингапура, Кент Ридж, Сингапур 119260, адрес электронной почты: <a href="mailto:jbaykk@nus.edu.sg"> jbaykk@nus.edu.sg </ A>
Джейкобс Роберт F.
Операций и решения Технологии, Келли школа бизнеса, Университет штата Индиана @ Bloomington, IN 47405, адрес электронной почты: <a href="mailto:jacobs@indiana.edu"> jacobs@indiana.edu </ A>
Кум Khiong Ян доцент кафедры Решение наук Национального университета Сингапура. Он получил степень бакалавра в области машиностроения, MBA, а также докторскую степень в области управления операциями. Его исследования интерес фокусируется в основном на разработку и совершенствование услуг, производства и распределения электроэнергии. Он опубликовал в различных международных журналах, таких как Decision Sciences, журнал операций управления, военно-морских исследований Логистика, Международный журнал по производству исследований, Европейский журнал исследования операций, планирования производства и управления, и другие.
F. Роберт Джекобс профессор по управлению операциями в Келли школа бизнеса, Университет штата Индиана. Он градусов в промышленном строительстве, компьютерные и информационные науки, MBA, а также докторскую степень в области управления операциями. Он опубликовал четыре книги и более 30 научных статей по темам, которые включают управление запасами, проектирование производственных объектов, производство сотовых и планирование производственных операций. Он является соавтором популярного учебника управления операциями. Профессор Джекобс сотрудник Института Decision Sciences и прошлом вице-президент представляющих Midwest региона.
