AIVA AI Production Planning -DI gamybos planavimui

Operacijų trukmės prognozavimas, užduočių planavimas ir vykdymo kontrolė

Gamybos planavimo tikslumas labai priklauso nuo to, ar galima realiai numatyti, kiek užtruks konkrečios gamybos operacijos ir kas jas galės atlikti.

Tradiciniame planavime dažniausiai naudojamos iš anksto nustatytos laiko normos. Tačiau faktinė operacijos trukmė gali skirtis priklausomai nuo darbuotojo, gaminio, operacijos, darbo centro, partijos dydžio ir kitų gamybos sąlygų.

AIVA AI Production Planning ? AIVA GAMYBA AI sistemoje integruotas dirbtinio intelekto sprendimas, kuris naudoja mašininio mokymosi metodus gamybos operacijų trukmei prognozuoti ir šias prognozes panaudoja gamybos planui bei darbuotojų užduotims sudaryti.

Faktiniai vykdymo rezultatai grąžinami į sistemą ir gali būti naudojami prognozuojamų operacijų laikų tolesniam tikslinimui.

Taip sukuriamas nuolatinis ciklas:

Prognozė -> planas -> užduotis -> vykdymas -> faktinis laikas -> prognozės tikslinimas.

Kokią problemą sprendžia AIVA AI Production Planning?

Gamybos įmonėse planavimas tampa sudėtingas, kai:

• vienu metu vykdoma daug skirtingų klientų užsakymų;
• gaminiai turi skirtingas technologines operacijas;
• darbuotojai turi skirtingas kompetencijas;
• skirtingi darbuotojai tas pačias operacijas atlieka nevienodu greičiu;
• darbo centrai turi ribotą pajėgumą;
• darbuotojai gali būti perkeliami tarp skirtingų darbo vietų;
• darbuotojai neatvyksta, atostogauja ar vėluoja;
• staklės sugenda arba laikinai sustabdomos remontui;
• faktinė operacijos trukmė skiriasi nuo normatyvinės;
• gamybos planą nuolat reikia koreguoti.

AIVA AI Production Planning padeda sujungti šiuos duomenis į vieną planavimo procesą.

Kaip veikia AIVA AI Production Planning?

1. Iš klientų užsakymų nustatomos gamybos operacijos

AIVA GAMYBA AI sistemoje klientų ar gamybos užsakymas susiejamas su gaminio technologija.

Sistema žino:

• kokį gaminį reikia pagaminti;
• kiek jo reikia;
• iki kada užsakymas turi būti įvykdytas;
• kokias technologines operacijas reikia atlikti;
• kokia turi būti jų seka;
• kuriuose darbo centruose jos gali būti vykdomos.

Taip kliento užsakymas tampa konkrečių gamybos operacijų planavimo pagrindu.

2. DI prognozuoja operacijos trukmę

Mašininio mokymosi modelis analizuoja sukauptus faktinius gamybos duomenis ir prognozuoja, kiek konkreti operacija gali užtrukti.

Prognozuojant gali būti vertinama:

• gaminys;
• operacijos tipas;
• darbo centras;
• konkretus darbuotojas;
• darbuotojo ankstesni faktiniai rezultatai;
• gamybos partijos dydis;
• technologiniai parametrai;
• ankstesnių panašių operacijų laikai.

Todėl planuojamas laikas gali būti nustatomas ne vien pagal bendrą normatyvą, bet pagal faktinius įmonėje sukauptus duomenis.

3. Vertinamos darbuotojų kompetencijos

Ne kiekvienas darbuotojas gali dirbti prie kiekvienų staklių ar atlikti visas technologines operacijas.

AIVA sistemoje darbuotojui gali būti nurodoma:

• kokias operacijas jis gali atlikti;
• su kokiais darbo centrais gali dirbti;
• kokias kompetencijas turi.

Planuojant užduotį tikrinama, ar konkretus darbuotojas yra tinkamas tai operacijai.

Jeigu tą pačią operaciją gali atlikti keli darbuotojai, DI prognozuojami laikai gali padėti įvertinti, kuris darbuotojas konkrečią užduotį galėtų atlikti efektyviau.

4. Vertinamas faktinis darbuotojų prieinamumas

Vien kompetencijos nepakanka. Darbuotojas turi būti realiai prieinamas tuo metu, kai jam planuojama užduotis.

AIVA GAMYBA AI gali naudoti elektroninio tabelio duomenis.

Darbo laikas gali būti registruojamas:

• personalo darbuotojui suvedant informaciją;
• iš praėjimo kontrolės įrangos;
• pagal gamybos terminaluose registruojamą pirmos operacijos pradžią ir paskutinės operacijos pabaigą.

Planuojant gali būti įvertinama:

• darbo grafikas;
• atostogos;
• liga ar kitas neatvykimas;
• vėlavimas;
• faktinė darbuotojo darbo pradžia.

Jeigu darbuotojas nedirba, darbo centro realus pajėgumas gali būti sumažintas ir planas perskaičiuotas.

5. Vertinamas darbo centrų pajėgumas

Kiekvienam darbo centrui gali būti nurodytas:

• įrenginių skaičius;
• darbuotojų skaičius;
• darbo grafikas;
• galimos operacijos.

Pavyzdžiui, jeigu darbo centre yra dvi staklės, bet jomis gali dirbti tik vienas tuo metu prieinamas darbuotojas, planuojamas realus pajėgumas turi atitikti vieno darbuotojo, o ne dviejų staklių galimybes.

Jeigu prieinami du tinkami darbuotojai, galima planuoti lygiagrečiai abiem staklėmis.

6. Atsižvelgiama į staklių gedimus ir planuojamas prastovas

Jeigu darbo centras laikinai negali dirbti, sistema turi tai įvertinti planuodama.

AIVA GAMYBA AI gali registruoti:

• staklių gedimą;
• gedimo pradžią;
• numatomą pataisymo laiką;
• planinį remontą;
• laikotarpį, kuriuo įrenginys nebus prieinamas.

Jeigu staklės sugenda, gamybos planas gali būti perskaičiuojamas:

• operaciją perkeliant į kitą tinkamą darbo centrą;
• pakeičiant operacijų seką;
• perkeliant darbą į laiką po numatomo remonto;
• perskaičiuojant užsakymo vykdymo terminą.

Tai leidžia planą koreguoti pagal realią įrenginių būklę.

7. Įvertinamas medžiagų prieinamumas

Net ir turint laisvą darbuotoją bei darbo centrą operacijos negalima pradėti, jeigu nėra reikalingų medžiagų.

Todėl AIVA AI Production Planning gali būti naudojamas kartu su:

• AIVA sandėlio apskaita;
• medžiagų rezervavimu;
• tiekimo valdymu;
• AIVA AI Supply Planning sprendimu.

Planuojant galima įvertinti, ar reikalingos medžiagos jau yra sandėlyje arba kada jos turėtų būti gautos.

Tai padeda sudaryti realiai įvykdomą, o ne tik teoriškai optimalų planą.

8. Sudaromas gamybos planas

Turint prognozuojamas operacijų trukmes ir informaciją apie resursus, AIVA sudaro gamybos operacijų planą.

Planuojant gali būti vertinama:

• užsakymo terminas;
• operacijų technologinė seka;
• DI prognozuojama operacijų trukmė;
• darbuotojų kompetencijos;
• darbuotojų prieinamumas;
• darbo centrų pajėgumas;
• staklių gedimai ir prastovos;
• medžiagų prieinamumas;
• užsakymų prioritetai.

Rezultatas ? konkretus planas, nurodantis:

ką, kas, kur ir kada turi atlikti.

9. Užduotys perduodamos darbuotojams

Sudarytas gamybos planas nėra tik vadovui skirtas grafikas.

Per AIVA GAMYBA AI darbuotojas gali gauti konkrečią jam suplanuotą užduotį.

Darbuotojas mato:

• užsakymą;
• gaminį;
• operaciją;
• darbo vietą;
• planuojamą pradžios laiką;
• planuojamą operacijos trukmę;
• prioritetą.

Taip gamybos planavimo rezultatas tiesiogiai susiejamas su užduoties vykdymu gamyboje.

10. Registruojamas faktinis vykdymas

Darbuotojas terminale ar kitoje AIVA darbo vietoje registruoja:

• operacijos pradžią;
• operacijos pabaigą;
• pagamintą kiekį;
• prastovą;
• kitus faktinius vykdymo duomenis.

Vadovai gali stebėti:

• kurios operacijos pradėtos;
• kurios baigtos;
• kurios vėluoja;
• kaip vykdomi klientų užsakymai;
• kaip faktiniai laikai skiriasi nuo suplanuotų.

11. Faktiniai laikai naudojami prognozėms tikslinti

Čia yra viena svarbiausių DI sprendimo dalių.

Po kiekvienos atliktos operacijos AIVA gauna naują faktinį duomenį:

kiek konkrečiam darbuotojui konkrečiomis sąlygomis realiai užtruko operacija.

Šie duomenys gali būti naudojami mašininio mokymosi modeliui toliau adaptuoti.

Todėl laikui bėgant prognozė gali būti tikslinama pagal vis didesnį realių gamybos duomenų kiekį.

Visa logika:

Istoriniai faktiniai duomenys
-> ML operacijos trukmės prognozė
-> gamybos planas
-> darbuotojo užduotis
-> faktinis operacijos laikas
-> naujas ML mokymo duomuo
-> tikslesnė būsima prognozė.

12. Automatinis plano perskaičiavimas pasikeitus situacijai

Gamybos planas beveik niekada nevykdomas tiksliai taip, kaip suplanuota pradžioje.

Situacija gali pasikeisti, kai:

• gaunamas naujas skubus užsakymas;
• operacija užtrunka ilgiau;
• darbuotojas neatvyksta;
• darbuotojas vėluoja;
• sugenda staklės;
• pasikeičia remonto terminas;
• vėluoja medžiagų pristatymas;
• pasikeičia užsakymo prioritetas.

AIVA GAMYBA AI gali perskaičiuoti likusias užduotis pagal naują faktinę situaciją.

Tai padeda greičiau reaguoti į gamybos pokyčius ir anksčiau matyti galimą užsakymo termino riziką.

Kuo skiriasi įprastas planavimas nuo AIVA AI Production Planning?

Ryšys su AIVA GAMYBA AI

AIVA AI Production Planning yra vienas iš dviejų pagrindinių DI sprendimų, integruotų į AIVA GAMYBA AI.

AIVA GAMYBA AI suteikia DI sprendimui reikalingą duomenų ir vykdymo aplinką:

• klientų užsakymus;
• gaminių technologijas;
• darbo centrus;
• darbuotojus;
• tabelį;
• įrenginių prieinamumą;
• sandėlio ir medžiagų informaciją;
• darbuotojų užduotis;
• faktinį gamybos vykdymą.

Todėl DI sprendimas nėra izoliuota analizės priemonė ? jis integruotas į kasdienį gamybos procesą.

Ryšys su AIVA AI Supply Planning

Antras AIVA GAMYBA AI DI sprendimas ? AIVA AI Supply Planning ? padeda prognozuoti, kokių medžiagų ir prekių reikės, bei planuoti jų papildymą.

Abu sprendimai kartu atsako į du esminius gamybos klausimus:

AIVA AI Supply Planning

Ko reikės gamybai?

AIVA AI Production Planning

Kas, kur ir kada tai pagamins?

Bendra proceso grandinė:

Kliento užsakymas
-> medžiagų poreikis
-> atsargos ir tiekimas
-> gamybos operacijos
-> DI trukmių prognozė
-> gamybos planas
-> darbuotojų užduotys
-> faktinis vykdymas
-> prognozių tikslinimas.

Kokią naudą gali suteikti AIVA AI Production Planning?

Tikslesni gamybos terminai

Planui naudojamos ne vien bendros normos, bet ir faktinių istorinių duomenų pagrindu prognozuojamos operacijų trukmės.

Efektyvesnis darbuotojų panaudojimas

Užduotis galima planuoti pagal kompetencijas, faktinį prieinamumą ir sukauptus vykdymo duomenis.

Mažiau prastovų

Plano perskaičiavimas padeda greičiau reaguoti į darbuotojų nebuvimą ar įrenginių gedimus.

Mažiau rankinio planavimo

Dalis sprendimų, kuriuos vadovui tenka priimti rankiniu būdu, gali būti paremti sistemos skaičiavimais ir DI prognozėmis.

Greitesnė reakcija į pokyčius

Pasikeitus gamybos situacijai galima perskaičiuoti planą pagal naujas sąlygas.

Nuolat kaupiami duomenys tolesniam gerinimui

Kiekviena atlikta operacija suteikia naujų faktinių duomenų, kurie gali būti naudojami prognozių tikslumui gerinti.

Kam skirtas AIVA AI Production Planning?

Sprendimas ypač aktualus įmonėms, kuriose:

• gaminama pagal individualius klientų užsakymus;
• yra daug skirtingų gaminių ir technologijų;
• vienu metu vykdoma daug gamybos užsakymų;
• darbuotojai gali atlikti skirtingas operacijas;
• darbo centrai turi skirtingą pajėgumą;
• planą dažnai tenka keisti;
• staklių gedimai ar darbuotojų nebuvimai turi didelę įtaką terminams;
• sunku tiksliai nustatyti operacijų trukmę.

Ypač tinkamas sprendimas nestandartinei ir Engineer-to-Order gamybai, kur planavimo situacija nuolat keičiasi.

Diegimas

AIVA AI Production Planning diegimas gali apimti:

1. Gamybos procesų analizę

Įvertinamos technologijos, operacijos, darbo centrai ir esamas planavimo procesas.

2. Duomenų paruošimą

Įvertinami turimi istoriniai operacijų vykdymo duomenys.

3. Mašininio mokymosi modelio adaptavimą

Esamas AIVA AI modelis adaptuojamas konkrečios įmonės gamybos duomenims.

4. Darbo centrų ir darbuotojų parametrizavimą

Aprašomos kompetencijos, pajėgumai ir planavimo apribojimai.

5. Integraciją

DI prognozės integruojamos į AIVA GAMYBA AI gamybos planavimą.

6. Testavimą

Prognozuojami laikai lyginami su faktiniais operacijų laikais.

7. Bandomąją eksploataciją

DI pagrįstas planavimas naudojamas realiems gamybos užsakymams.

8. Modelio tikslinimą

Sukaupti faktiniai rezultatai naudojami tolesnei modelio adaptacijai.

Norite įvertinti AIVA AI Production Planning pritaikymą?

Galime įvertinti:

• kaip šiuo metu planuojate gamybą;
• ar kaupiate faktinius operacijų laikus;
• kokius darbo centrus naudojate;
• kaip valdote darbuotojų kompetencijas;
• kaip registruojate darbuotojų darbo laiką;
• kaip reaguojate į staklių gedimus;
• kiek gamybos planavimo proceso galima automatizuoti.

Susisiekite su AIVA SISTEMA ? įvertinsime AIVA AI Production Planning pritaikymo galimybes Jūsų įmonėje.