前言:本文內容為心得體會,受限于筆者文采與文字功底理科生中下游水平,請勉為其難的理解………
上一篇說到planning與scheduling的沖突矛盾,這篇來談談如何協(xié)調統(tǒng)一
注:planning指較宏觀的計劃規(guī)劃層面
scheduling指較微觀的排程調度層面
關于什么是集成計劃,請參考【關于集成計劃的概念(一)】
關于scheduling沖突,請參考上篇【關于集成計劃的概念(二)】
以上手機打字,無鏈接,請歷史記錄自行查閱哦
回到正題,關于集成planning與scheduling,確保結果一致
目前見過的方法主要是如下三類
一 分解型
就像權威型家長與子女的關系
基于planning計劃進行分解到更細時間與數據層面,形成scheduling,前提是絕對遵循于planning的安排。
餐館舉例就有點困難了,直接看制造業(yè)供應鏈吧。
APICS國際運營協(xié)會(最近改名ASCM了)提出的傳統(tǒng)MPC制造計劃控制框架的做法,就是典型的分解型。
上圖在mpc基礎上,根據個人理解稍微拓展了到pac的中間層,稍微解釋下。
細部排程就是詳細的生產排程層面,要考慮各類資源約束,有工藝,質量,產能,物料現場等各類約束。
派工層面主要是開生產工單(mo或wo),制定備料/發(fā)料計劃,會受限于大量的數據約束。例如更細顆粒度的物料齊套問題(關于物料齊套有個專題在草稿箱躺了很久),工單的各個維度主數據狀況等。
生產活動控制主要是現場的管理,材料配送到工位或設備,上料順序,投入產出控制這方面。工程約束是跟現場生產管理方式密切相關,AGV,AS/RS,JIT,Kanban等各類工具的約束規(guī)則各有差異。
mpc框架中,計劃基于每一層凍結期(DTF需求時界)層層分解而成。即便有差異,也是在下層做前后的時間段調整。
二 反饋型
有點像夫妻之間的溝通………
這類與上述差別,核心在于planning層產生行動及對外的反饋,是否由schedulinh層進行修正。
傳統(tǒng)的ATP(也有叫CTP/DTP各類細分,不管了這里統(tǒng)一)對客戶的訂單進行交貨數量與日期的承諾,完全基于MPS主生產計劃,每天的維度可以直接給出。
然而,隨著現實執(zhí)行層面復雜度驟然提升,scheduling與planning差異變大,必須由scheduling對前述行為進行修正。
概念圖舉例如下
以上只是在ATP及ship plan上舉例,現實中會涉及幾乎所有行動的變更修正,到物料計劃到產能計劃統(tǒng)統(tǒng)要調整反饋。這樣,才能保證真實性。
如此還是不夠,因為反饋周期長,一圈跑下來,客戶會發(fā)現ATP總在跳動,發(fā)運計劃也不斷跳票…最終我們要走到集中式
三 集中式
有點像一個三口之家,
子女/養(yǎng)老/婚姻等家庭問題糾纏不清,
但最終會有個一致結論!
集中式是非常理想的狀況,Planning與scheduling無法單獨計算,需要打包同步執(zhí)行,內部相互約束相互反饋,最后輸出一致的行動。
這部分,我暫時沒看到過企業(yè)實際應用,大部分聚焦在理論層面,特別是在Algorithm算法研究上
下圖是西班牙的A.Garrido,F.Barber提出的一種集成模型
提出通過一個控制器與共享約束數據來實現集成,控制器可以控制兩者的交互反饋,一遍又一遍執(zhí)行從planning到scheduling的過程。
隨著這些年人工智能技術成熟,各類啟發(fā)式,元啟發(fā)式,甚至圖網絡的應用成熟,相信在數學層面的技術問題已經不存在了。
然而在業(yè)務上,怎么規(guī)劃業(yè)務流程來匹配這樣一套自動化系統(tǒng)邏輯,人作為一種資源的響應速度(什么頻次節(jié)奏對客戶反饋ATP)以及現場實物流的響應速度(車間發(fā)料時間,生產調整的時間),極大限制了這類模式的落地應用。
曾經了解到華為開始合并了計劃系統(tǒng),將物料齊套計算與生產排程打包一起計算,采用混合整數規(guī)劃進行大規(guī)模求解,以期望能達成整體最優(yōu)化的planning與scheduling。
然而,很可惜的是,實際上還停留在單純的集成planning層面,所謂的排程也只是生產日計劃的程度,未精確到班次,線體與排序,對于車間層面現場約束更是無從考慮。因此,不屬于本文所談123的情況。
未來隨著物聯網與自動化技術發(fā)展,大幅度降低實物流反應時間,提高實時響應速度。
加上企業(yè)間協(xié)同類系統(tǒng)與RPA流程自動化發(fā)展,人的速度也將能跟上算法計算,也許很快能普及真正實時的scheduling與simulation模擬,那時也許就不需要單獨做planning這件事………………、
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