Çizelgeleme (üretim süreçleri) - Scheduling (production processes)

Çizelgeleme , bir üretim sürecindeki veya üretim sürecindeki iş ve iş yüklerini düzenleme, kontrol etme ve optimize etme sürecidir. Çizelgeleme, tesis ve makine kaynaklarını tahsis etmek, insan kaynaklarını planlamak, üretim süreçlerini planlamak ve malzeme satın almak için kullanılır.

Bir sürecin üretkenliği üzerinde büyük bir etkiye sahip olabileceği üretim ve mühendislik için önemli bir araçtır . İmalatta çizelgelemenin amacı, bir üretim tesisinin ne zaman, hangi personel ile ve hangi ekipmanla yapılacağını söyleyerek üretim süresini ve maliyetlerini en aza indirmektir. Üretim çizelgeleme, operasyonun verimliliğini en üst düzeye çıkarmayı ve maliyetleri düşürmeyi amaçlar.

Bazı durumlarda, programlama, rastgele işlem süreleri, rastgele son tarihler, rastgele ağırlıklar ve stokastik makine arızaları gibi rastgele öznitelikler içerebilir. Bu durumda, programlama problemlerine " stokastik programlama " adı verilir .

Genel Bakış

Çizelgeleme, bir üretim sürecindeki iş ve iş yüklerini düzenleme, kontrol etme ve optimize etme sürecidir. Şirketler, tesis ve makine kaynaklarını tahsis etmek, insan kaynaklarını planlamak, üretim süreçlerini planlamak ve malzeme satın almak için geriye ve ileriye doğru planlama kullanır.

• İleri planlama, sevkiyat tarihini veya son tarihini belirlemek için kaynakların kullanıma sunulduğu tarihten itibaren görevleri planlamaktır.
• Geriye dönük planlama, başlangıç ​​tarihini ve / veya gerekli kapasite değişikliklerini belirlemek için görevleri bitiş tarihinden veya son tarihten itibaren planlamaktır.

Üretim planlamasının faydaları şunları içerir:

• Süreç değişiminde azalma
• Envanter azaltma, seviyelendirme
• Daha az zamanlama çabası
• Artan üretim verimliliği
• İş yükü seviyelendirme
• Doğru teslim tarihi teklifleri
• Gerçek zamanlı bilgi

Üretim planlama araçları, eski manuel planlama yöntemlerinden büyük ölçüde daha iyi performans gösterir. Bunlar, üretim planlayıcısına, üretimin çeşitli aşamalarında gerçek zamanlı iş yüklerini görsel olarak optimize etmek için kullanılabilen güçlü grafik arayüzler sağlar ve model tanıma, yazılımın , verilere bu görünüm olmadan görünür olmayabilecek programlama fırsatlarını otomatik olarak oluşturmasına olanak tanır . Örneğin, bir havayolu, maliyetleri düşürmek için uçağı için gereken havaalanı kapılarının sayısını en aza indirmek isteyebilir ve programlama yazılımı, planlayıcıların zaman tablolarını, uçak kullanımını veya uçak kullanımını analiz ederek bunun nasıl yapılabileceğini görmelerine izin verebilir. yolcu akışı.

Planlamadaki temel kavramlar

Çizelgelemenin temel karakterlerinden biri üretkenliktir, girdi miktarı ile çıktı miktarı arasındaki ilişkidir. Buradaki temel kavramlar:

• Girdiler: Girdiler; tesis, işçilik, malzemeler, aletler, enerji ve temiz bir ortamdır.
• Çıktılar: Çıktılar, fabrikalarda ya diğer fabrikalar için ya da son alıcı için üretilen ürünlerdir. Herhangi bir fabrikada herhangi bir ürünün üretilme derecesi işlem maliyetine göre belirlenir .
• Fabrika içi çıktı: Fabrika içerisindeki herhangi bir çalışma alanının çıktısı, üretim sürecine göre o fabrikadaki bir sonraki çalışma alanı için bir girdidir. Örneğin, kesimin çıktısı bükme odasına bir girdidir.
• Bir sonraki fabrika için çıktı: Örneğin, bir kağıt fabrikasının çıktısı bir baskı fabrikasına girdidir. Bir petrokimya fabrikasının çıktısı, bir asfalt fabrikasına, bir kozmetik fabrikasına ve bir plastik fabrikasına girdidir.
• Son alıcı için çıktı: Fabrika çıktısı, bir perakendeci veya asfalt kaplama şirketi gibi bir hizmet işi aracılığıyla tüketiciye gider.
• Kaynak tahsisi: Kaynak tahsisi, çıktı üretmek için girdileri atamaktır. Amaç, belirli girdilerle çıktıyı maksimize etmek veya gerekli çıktıyı üretmek için girdi miktarını en aza indirmektir.

Planlama algoritmaları

Üretim planlama, çok sayıda görev varsa önemli miktarda bilgi işlem gücü gerektirebilir. Bu nedenle, bir dizi kısa yol algoritması ( buluşsal yöntem ) (diğer adıyla gönderme kuralları) kullanılır:

• Stokastik Algoritmalar: Ekonomik Parti Çizelgeleme Problemi ve Ekonomik üretim miktarı
• Sezgisel Algoritmalar: Değiştirilmiş son tarih planlama sezgisel ve Değişen darboğaz sezgisel

Toplu üretim planlaması

Arka fon

Toplu üretim çizelgeleme, toplu üretim süreçlerinin planlama ve çizelgeleme uygulamasıdır. Toplu üretime bakın . Çizelgeleme, rafine etme gibi geleneksel olarak sürekli süreçler için geçerli olabilse de, farmasötik aktif bileşenler, biyoteknoloji işlemleri ve birçok özel kimyasal işlem için olanlar gibi toplu işlemler için özellikle önemlidir. Toplu üretim çizelgeleme, birçok üretim problemine uygulanan sonlu kapasite çizelgeleme ile bazı kavram ve teknikleri paylaşır. Seri üretim süreçlerinin programlanmasına ilişkin belirli konular, önemli endüstriyel ve akademik ilgi yaratmıştır.

Toplu işleme ortamında planlama

Bir toplu işlem, bir malzeme listesi ve ürünün nasıl yapılacağını açıklayan çalıştırma talimatlarını içeren bir tarif açısından tanımlanabilir. ISA S88 toplu işlem kontrol standardı, bir toplu işlem tarifini açıklamak için bir çerçeve sağlar. Standart, bir tarif için prosedürel bir hiyerarşi sağlar. Bir tarif, bir dizi birim prosedür veya ana adım olarak organize edilebilir. Ünite prosedürleri operasyonlar halinde organize edilir ve operasyonlar ayrıca aşamalar halinde organize edilebilir.

Aşağıdaki ders kitabı tarifi, organizasyonu göstermektedir.

• A ve B malzemelerini ısıtılmış bir reaktörde doldurun ve karıştırın, 80 ° C'ye ısıtın ve C'yi oluşturmak için 4 saat reaksiyona sokun.
• Karıştırma tankına aktarın, çözücü D ekleyin, Karıştırın 1 saat. Katı C çökelir.
• C'yi ayırmak için 2 saat santrifüjleyin.
• Tepsi kurutucuda 1 saat kurutun.

Tarifin basitleştirilmiş bir S88 tarzı prosedürel organizasyonu aşağıdaki gibi görünebilir:

Buradaki organizasyonun planlama için tüm süreci yakalamasını amaçladığını unutmayın. Proses kontrol amaçlı bir reçete, daha dar bir kapsama sahip olabilir.

Kangaroo tarafından açıklanan kısıtlamaların ve kısıtlamaların çoğu toplu işlemede uygulanabilir. Bir yemek tarifindeki çeşitli işlemler, birbirlerine göre ne zaman başladıklarını ve veya ne zaman bittiklerini tanımlayan zamanlama veya öncelik kısıtlamalarına tabidir. Ayrıca, malzemeler bozulabilir veya dengesiz olabileceğinden, birbirini izleyen işlemler arasında beklemek sınırlı olabilir veya imkansız olabilir. Operasyon süreleri sabit olabilir veya diğer operasyonların sürelerine bağlı olabilir.

Proses ekipmanına ek olarak, toplu proses faaliyetleri işçilik, malzeme, yardımcı programlar ve ekstra ekipman gerektirebilir.

Döngü süresi analizi

Bazı basit durumlarda, tarifin analizi maksimum üretim oranını ve hız sınırlama birimini ortaya çıkarabilir. Yukarıdaki işlem örneğinde, eğer bir dizi parti veya Ürün C lotu üretilecekse, ardışık parti başlangıcı arasındaki minimum süreyi (döngü süresi) hesaplamak faydalıdır. Bir serinin önceki serinin sonundan önce başlamasına izin verilirse, minimum döngü süresi aşağıdaki ilişki ile verilir:

CT _min , M birim prosedürleri olan bir proses için mümkün olan en kısa döngü süresi ve τ _j , j'inci ünite prosedürü için toplam süredir. Maksimum süreli birim prosedürü bazen darboğaz olarak adlandırılır. Bu ilişki, her birim prosedürün tek bir tahsis edilmiş ekipman birimine sahip olması durumunda geçerlidir.

Yedek ekipman birimleri en az bir birim prosedür için mevcutsa, minimum döngü süresi şu olur:

N _j , birim prosedürü j için yedek ekipman sayısıdır.

Ekipman bir süreç içinde yeniden kullanılırsa, minimum döngü süresi belirli işlem ayrıntılarına daha bağımlı hale gelir. Örneğin, mevcut örnekteki kurutma prosedürü reaktördeki başka bir reaksiyonla değiştirilirse, minimum döngü süresi işletim politikasına ve diğer prosedürlerin ilgili sürelerine bağlıdır. Aşağıdaki durumlarda, çantadaki bekleme süresinin artması, ortalama minimum döngü süresini azaltabilir.

Görselleştirme

Planlayıcıların programları ve kısıtlamaları görsel olarak yönetmelerine yardımcı olmak için çeşitli grafikler kullanılır. Gantt grafiği, etkinlikleri yatay bir çubuk grafikte gösteren ve çubukların etkinlik zamanını temsil ettiği bir ekrandır. Aşağıda, yukarıda açıklanan örnekteki işlem için bir Gantt şeması örneği verilmiştir. Bazen Gantt şeması olarak da adlandırılan başka bir zaman çizelgesi, ekipman gibi önemli kaynakların meşgul olduğu zamanı gösterir. Önceki rakamlar bu doluluk tarzı Gantt çizelgesini göstermektedir.

Oran esasına göre tüketilen kaynaklar, örneğin elektrik gücü, buhar veya işçilik, genellikle tüketim oranına karşı zaman grafikleri olarak gösterilir.

Algoritmik yöntemler

Zamanlama durumları daha karmaşık hale geldiğinde, örneğin iki veya daha fazla işlem kaynakları paylaştığında, en iyi programı bulmak zor olabilir. Yukarıda açıklanan örnekteki varyasyonlar da dahil olmak üzere bir dizi yaygın zamanlama problemi, boyutları (prosedür ve işlem sayısı) büyüdükçe çözülmesi çok zor hale gelen problemler sınıfına girer.

Toplu işlem planlamasına çok çeşitli algoritmalar ve yaklaşımlar uygulanmıştır. Bazı MRP sistemlerinde uygulanan erken yöntemler, sonsuz kapasiteye sahipti ve yalnızca parti zamanına bağlıydı. Bu tür yöntemler herhangi bir kaynağı hesaba katmıyordu ve uygulanabilir olmayan programlar üretecekti.

Matematiksel programlama yöntemleri, çizelgeleme problemini bir optimizasyon problemi olarak formüle etmeyi içerir; burada bazı hedefler, örneğin toplam süre, genellikle bir dizi eşitsizlik ve eşitlik olarak ifade edilen bir dizi kısıtlamaya tabi olarak en aza indirilmesi (veya maksimize edilmesi) gerekir. Amaç ve kısıtlamalar, sıfır veya bir (tamsayı) değişkenleri ve ayrıca doğrusal olmayan ilişkileri içerebilir. Ortaya çıkan karışık tamsayı doğrusal veya doğrusal olmayan programlama (MILP / MINLP) problemi için uygun bir çözücü uygulanır. Yaklaşım, varsa en uygun çözümü bulmak için teorik olarak garantilidir. Dezavantajı, çözücü algoritmasının mantıksız bir süre alabilmesidir. Uygulayıcılar, çizelgeleme modelinin kritik bileşenlerini ortadan kaldırmadan daha hızlı çözümler elde etmek için formülasyonda probleme özgü basitleştirmeleri kullanabilirler.

Kısıt programlama , problemin yalnızca bir dizi kısıtlama olarak formüle edilmesi ve amacın hızlı bir şekilde uygulanabilir bir çözüme ulaşmak olması dışında benzer bir yaklaşımdır. Bu yöntemle birden fazla çözüm mümkündür.

Ajan tabanlı modelleme , toplu işlemi tanımlar ve çeşitli kısıtlamalar altında uygulanabilir bir program oluşturur. Karışık tamsayı programlama veya simülasyon tabanlı optimizasyon yöntemleriyle birleştirilerek, bu yaklaşım çözüm verimliliği ile program performansı arasında iyi bir denge sağlayabilir.

Ayrıca bakınız

• Gelişmiş planlama ve programlama
• Gantt şeması
• Kanban
• Üretim süreci yönetimi
• Kaynak-Görev Ağı
• Tek makineli planlama
• Program (proje yönetimi)
• Planlama (bilgi işlem)
• Stokastik zamanlama

Referanslar

daha fazla okuma

• Blazewicz, J., Ecker, KH, Pesch, E., Schmidt, G. ve J. Weglarz, Planlama Bilgisayarı ve İmalat Süreçleri, Berlin (Springer) 2001, ISBN   3-540-41931-4
• Herrmann, Jeffrey W., editör, 2006, Handbook of Production Scheduling, Springer, New York.
• McKay, KN ve Wiers, VCS, 2004, Practical Production Control: a Survival Guide for Planners and Schedulers, J. Ross Publishing, Boca Raton, Florida. APICS ile birlikte yayınlandı.
• Yahoo, Michael L. 2005. Üretim ve Hizmetlerde Planlama ve Çizelgeleme, Springer, New York.
• Conway, Richard W., Maxwell, William L., Miller, Louis W., Çizelgeleme Teorisi , Dover Yayınları Haziran 2003, ISBN   978-0486428178