Komputerowe wspomaganie zarządzania Planowanie...

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE

ZARZĄDZANIA

Dr inż. Mariusz Makuchowski

Wykład 6

Systemy komputerowe w planowaniu

produkcji

2

Systemy komputerowe w planowaniu

produkcji

Obecnie utrzymanie znaczącej pozycji na rynku wymaga

ciągłego dostosowania do potrzeb klientów, dlatego tak

istotne jest udzielenie odpowiedzi na pytanie:

Czy w danych warunkach produkcyjnych przedsię-biorstwo

może zrealizować określone zlecenie?

3

Systemy komputerowe w planowaniu

produkcji

Obecnie na rynku znajduje się wiele małych i średnich

przedsiębiorstw dla których wdrożenie systemów klasy MRP II

czy ERP jest zbyt skomplikowane i kosztowne, dlatego

tworzone są programy komputerowe, których celem jest

wspomaganie podejmowania decyzji w przedsiębiorstwach w

celu osiągnięcia sukcesu.

Obecny wykład poświęcony jest planowaniu produkcji przy

zastosowaniu różnych metod planowania.

4

Planowanie produkcji

Złożoność procesów decyzyjnych w obszarze planowania

produkcji uzależniona jest

• przede wszystkim od typu i formy organizacji - najwyższa

występuje przy produkcji jednostkowej i małoseryjnej

• poziomu zarządzania na którym realizowane jest planowanie

produkcji

- Planowanie strategiczne – problemy nieustrukturalizowane

- Planowanie taktyczne – problemy słabo lub źle ustrukturalizowane

- Planowanie operacyjne - problemy dobrze ustrukturalizowane

5

Algorytmy ewolucyjne

6

Algorytmy ewolucyjne

Algorytmy ewolucyjne to komputerowe systemy

rozwiązywania problemów opierające się na zasadach jakie

występują w ewolucji żywych organizmów.

Algorytmy ewolucyjne obejmują takie metody szczegółowe,

jak np.:

- algorytmy genetyczne,

- programowanie ewolucyjne,

- strategie ewolucyjne,

- programowanie genetyczne.

7

Algorytmy ewolucyjne

Główne pole zastosowań algorytmów (metod) ewolucyjnych to

problemy optymalizacji.

Optymalizacja to wyznaczenie spośród dopuszczalnych

rozwiązań danego problemu rozwiązania najlepszego ze

względu na przyjęte kryterium (wskaźnik) jakości (np. koszt,

zysk, niezawodność).

8

Algorytm genetyczny - Cyfrowy

darwinizm

Źródło: R.Knosala i Zespół „Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem”

9

Selekcja

Selekcja osobników polega na wybraniu z obecnej populacji tych chromosomów,

które wejdą w skład populacji w następnej generacji. Istnieje wiele metod

selekcji, najprostszą i najczęściej stosowaną jest metoda na drodze losowania

tzw. metoda koła ruletki, która przydziela prawdopodobieństwa wylosowania

każdego osobnika bezpośrednio na podstawie jednej funkcji oceny.

Funkcja przystosowania (ang. fitness function), nazywana też funkcją

dopasowania – funkcja określająca sposób oceny osobnika w środowisku

populacji, oceny będącej miarą jego przystosowania (dopasowania) do

środowiska; funkcja przystosowania określana jest przez środowisko.

Funkcja ta określa jakość każdego dopuszczalnego rozwiązania. Ustanawia relację

porządkową na zbiorze rozwiązań dopuszczalnych (czyli dzięki tej funkcji możemy

wszystkie rozwiązania uporządkować od najlepszych po najgorsze)

10

Metody selekcji

Metoda koła ruletki polega na zaznaczeniu na wirtualnym kole wycinków

odpowiadających poszczególnym osobnikom. Lepszemu osobnikowi przyporządkowuje

się większy wycinek koła. Rozmiar wycinków może zależeć od wartości funkcji oceny,

jeśli wysoka wartość oceny oznacza wysokie przystosowanie. Taki układ zapewnia

większe prawdopodobieństwo, że lepszy osobnik zostanie wybrany jako rodzic.

Ewolucja przy takim algorytmie z każdym krokiem zwalnia. Osobniki podobne,

otrzymują równe wycinki koła i presja selekcyjna spada. Ten algorytm słabiej

rozróżnia osobniki dobre od słabszych.

Metoda rankingowa - każdemu osobnikowi zostaje obliczona funkcja oceny wg której

osobniki zostają ustawione w szeregu najlepszy-najgorszy. W takiej selekcji

zakładamy, że rozmnażać się mogą tylko najlepsze osobniki. Wadą tej metody jest

niewrażliwość na różnice między kolejnymi osobnikami w kolejce.

11

Metody selekcji

Istnieją także metody selekcji wielokryterialnej. Tworzy się kilka

różnych funkcji oceny (oceniających pewne wybrane cechy osobników

osobno). Dla przykładu osobniki mogą być ułożone nie w jednym, ale w

kilku szeregach najlepszy-najgorszy, a proces selekcji jest bardziej

złożony.

Bardzo często metoda ruletki zastępowana jest selekcją turniejową,

która polega na dzieleniu populacji na grupy i „rozgrywaniu turnieju”

pomiędzy osobnikami z poszczególnych grup. Do populacji rodzicielskiej

wybierane są najlepsze osobniki z każdej grupy.

12

Krzyżowanie

Krzyżowanie polega na kojarzeniu osobników w populacji w pary, w sposób

losowy (najlepiej więc, aby rozmiar populacji był parzysty). Jego celem jest

powstanie potomka posiadającego zespół cech, który jest kombinacją cech

osobników rodzicielskich.

Każda para jest poddawana krzyżowaniu z pewnym prawdopodobieństwem

(prawdopodobieństwo krzyżowania) - Pk

Z jednej pary rodziców powstaje dwóch potomków. Jeżeli doszło do

krzyżowania, to osobniki potomne zastępują w nowej populacji swoich

rodziców. Jeżeli nie doszło do krzyżowania (z prawdopodobieństwem 1-Pk ),

to osobniki potomne są dokładnymi kopiami swoich rodziców.

13

Operatory krzyżowania

1 1 0 1 0 0 1 1 0

1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0

1 1 0 1 1 0 0 1 0

1 1 0 1 0 0 1 1 0

0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0

0 1 0 00 1 0 1 0

rodzice potomstwo

0 1 0 0

14

Mutacja

Mutacja wprowadza do genotypu zmiany losowe w celu

wprowadzenia różnorodności w populacji.

Zachodzi z niewielkim prawdopodobieństwem Pm zmiana wartości

elementu ciągu kodowego (zamiana jedynki na zero lub na odwrót).

Prawdopodobieństwo mutacji zazwyczaj wynosi 1%.

1 1 0 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0

Operator mutacji

15

Algorytmy ewolucyjne

Zasada działania algorytmów ewolucyjnych polega na tym, iż

zamiast „na oślep” intensywnie poszukiwać właściwego rozwiązania

problemu, staramy się je "wyhodować".

Różne rozwiązania konkurują ze sobą, krzyżują się,

rozmnażają, naśladując mechanizmy odpowiadające

za coraz lepsze dostosowanie organizmów żywych do

środowiska. Podobnie jak ma to miejsce w naturze możemy liczyć

na to, że taka symulacja przyniesie nam dobre (optymalne)

rozwiązanie problemu.

16

Algorytm genetyczny – model

klasyczny

Cechy charakterystyczne:

• operuje na zbiorach łańcuchów o stałej długości złożonych z „0” i „1”

długość łańcucha zależy od charakteru problemu rozwiązywanego za

pomocą algorytmu genetycznego np.(1,1,0,0,1,0,0,1,0)

• Pojedyncze elementy łańcucha przyjmujące wartości „0” lub „1” to

geny

• Łańcuch genów to chromosom

• Zbiór chromosomów o określonej liczebności to populacja – w ramach

jednej populacji wszystkie chromosomy są jednakowej długości

• Genotyp to podzbiór chromosomów definiujący strukturę danego osobnika

17

WYNIK

Generacja

populacji

początkowej

Ocena jakości

chromosomu

Krzyżowanie

Mutacja

Selekcja do dalszego

przetwarzania

NIE TAK

Algorytm genetyczny – model

klasyczny

Czy kryteria

zatrzymania są

spełnione?

Najlepsze

osobniki

STARTGenerowanie nowej

populacji

18

Sposób działania algorytmu

genetycznego

Sposób działania algorytmu genetycznego:

• określenie sposobu kodowania rzeczywistych parametrów problemu w

postaci chromosomu,

• przyjęcie postaci funkcji przystosowania oceniającej analizowany

zestaw parametrów pod względem jakości poszukiwanego rozwiązania,

• losowy dobór punktów startowego zestawu parametrów,

• selekcja najlepiej przystosowanych chromosomów do nowej populacji,

• zastosowanie na nowej populacji operatorów genetycznych w postaci

krzyżowania i mutacji,

• sprawdzenie wartości funkcji przystosowania.

19

Przykład zastosowania algorytmu

ewolucyjnego

20

Algorytm ewolucyjny

Algorytmy ewolucyjne mają szerokie zastosowanie np.: we

wspomaganiu procesów decyzyjnych w sterowaniu gazociągiem,

przetwarzaniu obrazów rentgenowskich, prognozowaniu pogody,

prognozowaniu zdarzeń i ich trendów w świecie naturalnym oraz w

świecie zachowań rynkowo-finansowych, alokacji zasobów, doborze

proporcji składników produktu, optymalizacji przewozów,

załadunku, kosztów itp.…

Są również stosowane jako narzędzie służące harmonogramowaniu

produkcji.

21

Planowanie realizacji projektu

w warunkach zakłóceń

Przykładem zastosowania tego algorytmu może być planowanie

realizacji projektu w warunkach zakłóceń.

Zakłócenia to przeszkody występujące w fazie wykonawczej

projektu, które powodują dezaktualizację planu pierwotnego, mogą

być związane z systemem produkcyjnym bądź z otoczeniem.

Istotny jest skutek jaki powstał przez dane zakłócenie np.

niedotrzymanie terminów wykonania, deregulacja harmonogramu,

dezaktualizacja planu zasobów, naruszenie planu nakładów i planu

kosztów itp…

22

Planowanie realizacji projektu

w warunkach zakłóceń

Szczególnie podatne na zakłócenia są wszelkie zasoby ograniczone tj.: czas,

koszt, dostępność w czasie rzeczywistym zasobów parku maszynowego oraz

zasobów ludzkich, dlatego w razie identyfikacji zakłócenia, niezbędna jest

szybka reakcja i następnie wypracowanie takiej kombinacji ograniczonych

zasobów aby nadal zapewnić największą efektywność działania.

Nie ma jednego optymalnego rozwiązania istnieje tylko zbiór rozwiązań

kompromisowych tzw. paretooptymalnych, z których należy wybrać w

możliwie krótkim czasie te dla nas najlepsze.

23

Planowanie realizacji projektu

w warunkach zakłóceń

Założenia:

Średnie przedsiębiorstwo.

Zarządzanie projektami w ramach realizacji

długoterminowego i złożonego projektu: kocioł parowy –

dyrektywny czas realizacji 22 miesiące (wyburzenie starego

kotła, zaprojektowanie i wyprodukowanie nowego)

Realizacja podprojektu: walczak kotła

24

Planowanie realizacji projektu

w warunkach zakłóceń

W systemie produkcyjnym jest realizowany podprojekt składający się z:

16 czynności rzeczywistych {At,p, … , Pt,p}

gdzie:

t – szacowany czas trwania

p – potrzebne zasoby wykonawcze (dla uproszczenia przyjęto tylko ilość

pracowników)

i 2 pozornych {X1, X2}

Powyższe czynności tworzą uporządkowaną sieć czynności.

25

Sieć czynności podprojektu

Źródło: R.Knosala i Zespół „Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem”

26

Harmonogram i plan zasobów

wykonawczych

Dysponowany zasób pracowników w każdym okresie realizacji

projektu został ustalony w planie pierwotnym na poziomie

W=10

Dyrektywny termin zakończenia projektu mija po upływie 242

dni od planowanego terminu rozpoczęcia procesu realizacji

Na podstawie przyjętego harmonogramu i planie zasobów

wykonawczych czas realizacji projektu wynosi – 239 dni

27

Harmonogram i plan zasobów dla

W=10

Wykonywane

czynności

Zasoby

wykonawcze

(tutaj ilość

pracowników)

Jednostka

czasu (tutaj

– dzień)

Źródło: R.Knosala i Zespół „Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem”

28

Zakłócenia

W trakcie wykonywania czynności A, 3 pracowników zostało

oddelegownych do realizacji nowego zlecenia co spowodowało

dezaktualizację planu zasobów i harmonogramu – czynności

B,O,P nie mogą się rozpocząć równolegle w 25 dniu, ponieważ

nie dysponujemy odpowiednią ilością zasobów wykonawczych

tj. pracowników

29

Harmonogram i plan zasobów dla W=7

Źródło: R.Knosala i Zespół „Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem”

30

Podsumowanie

Po wprowadzeniu danych do systemu, wykorzystując moduł

algorytmu ewolucyjnego było możliwe szybkie wygenerowanie

rozwiązań dopuszczalnych tj. takich gdzie możliwa była

przebudowa harmonogramu i dostosowanie go do

ograniczonych środków wykonawczych (tj.7 pracowników),

przy nie zmienionym (lub mniejszym) terminie zakończenia

projektu tj. 239 dni.

31

TEORIA OGRANICZEŃ

32

Teoria ograniczeń

Teoria ograniczeń (Theory of Constraints – TOC) stworzona została

przez E.Goldratta.

Jest to metoda zarządzania nastawiona na osiąganie długotrwałych

zysków poprzez odpowiednie zarządzanie istniejącymi w firmie

ograniczeniami, tj. „wąskimi gardłami”.

Jest doskonałym narzędziem identyfikacji problemów związanych z

przepływem produkcji i jednocześnie pomagającym je rozwiązywać.

Prowadzi do wzrostu efektywności i produktywności w

przedsiębiorstwie.

33

Teoria ograniczeń

„W zakresie ograniczeń, nie mamy żadnego wyboru.

Albo my zarządzamy ograniczeniami albo ograniczenia

zarządzają nami! Ograniczenia będą determinowały

efektywność naszych działań, bez względu na to, czy ich

istnienie będzie uznane, czy też nie.”

34

Teoria ograniczeń

TOC znalazła zastosowania praktyczne w wielu obszarach

działania człowieka: przemyśle, dystrybucji, zarządzaniu

projektami, szkolnictwie, wojskowości, służbie zdrowia,

usługach, instytucjach i organizacjach niekomercyjnych,

pozwalając wszędzie na osiągnięcie znaczących rezultatów

dzięki:

• koncentracji wysiłków na tych obszarach, w których najszybciej

można osiągnąć efekty,

• dostarczeniu niezawodnych technik umożliwiających Ciągły

Proces Ulepszania

35

Teoria ograniczeń – 5 Kroków

Ciągły Proces Ulepszania realizujemy poprzez zastosowanie 5 Kroków:

1. Określenie celu i zidentyfikowanie ograniczenia ze względu na

przyjęty cel

2. Eksploatacja ograniczenia – dla fizycznego ograniczenia celem staje

się uzyskanie możliwie jak największej efektywności, niefizyczne

ograniczenia powinny być eliminowane

3. Podporządkowania wszystkiego (decyzji i działań) postanowieniu o

eksploatacji ograniczenia – każdy inny składnik (nie będący

ograniczeniem) musi być regulowany do wspomagania osiągnięcia

maksymalnej efektywności ograniczeń

36

Teoria ograniczeń – 5 Kroków

4. Wzmocnienia ograniczenia - wzmocnienie, czyli skokowy wzrost

możliwości wytwórczych w wyniku inwestycji – zakupu nowej maszyny,

zatrudnienia dodatkowej osoby. Często trzy pierwsze kroki są na tyle

skuteczne, że zasób przestaje być ograniczeniem. Wtedy krok

wzmocnienia może być pominięty.

5. Powrót – jeżeli poprzednie kroki wyeliminowały ograniczenie z

systemu, należy powrócić do kroku 1 i postępować wg zasad z

kolejnym ograniczeniem

37

Teoria ograniczeń

Zastosowanie TOC ma na celu synchronizację produkcji

według krytycznych punktów systemu – wąskich gardeł.

Zastosowanie tej teorii do środowiska produkcyjnego to

zsynchronizowane wytwarzanie.

38

Klasyfikacja ograniczeń

W produkcji ograniczenia mogą występować zarówno z otoczenia jak

i samego przedsiębiorstwa.

OGRANICZENIA

Ograniczenia ze

strony klienta

Ograniczenia ze

strony producenta

silne słabe

39

Ograniczenia ze strony klienta

Ograniczenia mogące wystąpić ze strony klienta to:

• Termin realizacji zamówienia

• Sposób odbioru wyrobów

• Różnorodność asortymentowa

• Wymagania jakościowe dotyczące wyrobu

• Cena wyrobu

40

Ograniczenia ze strony producenta

Ograniczenia mogące wystąpić po stronie producenta to:

Ograniczenia wynikające z polityki państwa – np. koncesje i limity

wprowadzone ustawami, przepisy dotyczące ochrony środowiska

Ograniczenia wynikające z rynku – np. popyt na produkowane

wyroby, kanały dystrybucji gotowych wyrobów

Ograniczenia zasobowe – np. maszyny i urządzenia produkcyjne,

pracownicy, zasoby finansowe

Ograniczenia organizacji produkcji – np. wielkość partii

produkcyjnej, dysponowana technologia

41

Ograniczenia silne

Ze względu na konieczność spełniania ograniczeń producenta

dzieli się je na silne i słabe.

Ograniczenia silne muszą być spełnione w celu zapewnienia

realizacji zadań. Zaliczamy do nich:

• technologiczne

• kolejnościowe

• ograniczenia dla operacji zagregowanych

• ograniczenia terminowe

• czasów trwania operacji

• kontekstowe

42

Ograniczenia słabe

Do ograniczeń słabych należy:

• Preferowanie produkcji pewnych wyrobów

na określonych maszynach

• Równomierne wykorzystanie zasobów

• Utrzymanie pewnej wielkości zapasu określonych wyrobów

Przekroczenie ograniczeń słabych jest możliwe, choć

niekorzystne.

43

Teoria Ograniczenia w planowaniu

produkcji

44

Planowanie produkcji – teoria

ograniczeń

Założenia: Typ przedsiębiorstwa: małe i średnie

Produkcja: mało i średnioseryjna, wieloasortymentowa w dyskretnych

systemach wytwórczych

System produkcyjny posiadający zasób taktujący (np. piec w hucie)

Planowanie produkcji: zagwarantowanie, aby zlecenia zostały zrealizowane

zgodnie z oczekiwaniem klienta (ilość, jakość, termin, koszt) i przy

osiągnięciu zysku dla przedsiębiorstwa

Tego typu warunki występują m.in. w przedsiębiorstwach wytwarzających

wyroby porcelitowe, porcelanowe i szklane.

45

Zasób taktujący

Zasób taktujący to węzeł przez który przepływają wszystkie

realizowane w systemie procesy produkcyjne. Charakteryzuje

się on:

• jednoczesnym wykonywaniem operacji dla wielu zadań

• identycznym czasem jednostkowym wykonania operacji bez

względu na rodzaj i liczbę zadań,

• jednym i jednoczesnym strumieniem

wejścia i wyjścia

46

Planowanie produkcji – teoria

ograniczeń

Przy tworzeniu planu produkcji planista ma za zadanie ustalić:

Czy w danym systemie produkcyjnym z danym zasobem

taktującym, przy zbiorze zleceń Z oczekujących na realizację

jest możliwa terminowa ich realizacja?

Jak zapewnić możliwie wysoki poziom efektywności przy

spełnieniu warunku terminowości realizacji zleceń?

47

Założenia systemu

W systemie produkcyjnym występuje s stanowisk produkcyjnych:

S = {M1, … , Mk-1, Mk, Mk+1, … , Ms}, gdzie:

M1, M2, …, Mk-1 – zasoby znajdujące się we wszystkich przepływach

produkcyjnych przed zasobem taktującym (Mk)

Mk+1, Mk+2, … Ms – zasoby znajdujące się za zasobem Mk

Dla każdego zasobu określono wielkość dysponowanych zdolności

produkcyjnych oraz możliwości asortymentowe

Wszystkie zasoby pracują w trybie asynchronicznym (wyłączając Mk)

48

Założenia systemu

Mk realizuje operację technologiczną jednocześnie dla p dowolnych zadań w

czasie tk, przy czym p ≤ max zdolność produkcyjna, gdzie tk jest czasem

jednostkowym wykonywania operacji na zasobie Mk

W systemie występują zasoby współdzielone

Zasób Mk jest węzłem wszystkich procesów realizowanych w systemie, jedna

z operacji każdego z procesów jest realizowana na Mk

MAGAZYNY

Przed każdym zasobem [M2, …, Ms-1] znajduje się dokładnie jeden magazyn

Bi, gdzie i (2, … s) o znanej i ograniczonej pojemności Ci

49

Założenia systemu

Magazyn wejściowy, przed M1, zapewnia materiały potrzebne

do wykonania wszystkich zleceń

Magazyn wyjściowy, za Ms, jest w stanie przyjąć całość

zrealizowanej produkcji

Czasy przygotowawczo-zakończeniowe:

• Nie są zależne od kolejności realizacji zadań w systemie

• Na danym urządzeniu występuje tylko wtedy, gdy kolejny

element ma zmienioną cechę konstrukcyjno- technologiczną

50

System produkcyjny z zasobem

taktującym

Źródło: R.Knosala i Zespół „Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem”

51

Zlecenie i zadanie produkcyjne

Zlecenie produkcyjne to przyjęte do realizacji zamówienie klienta złożone

w danym okresie planistycznym o określonym, dyrektywnym terminie

realizacji.

Zadanie produkcyjne to zbiór o następujących parametrach:

Zj = {n, a(k-1), d(k+1), zd, l, w, Td}, gdzie:

Zj - zadanie produkcyjne

n – numer zlecenia w skład którego wchodzi zadanie j

a(k-1) – określenie pozycji asortymentowej, cechy nadawanej zadaniu j w marszrucie

przed zasobem taktującym

d(k+1) – określenie pozycji asortymentowej, cechy nadawanej zadaniu j w marszrucie

za zasobem taktującym

zd – cecha dla której czas trwania operacji technologicznej nie zależy od rodzaju

asortymentu (np. kontrola, zdobienie)

52

Ocena realizacji zlecenia

l - liczba elementów określonego typu

w – określenie ważności zadania dla producenta (np. w skali od 1 do 10)

Td – dyrektywny termin realizacji zamówienia

Ocena realizacji zlecenia dokonywana jest za pomocą wskaźnika

terminowej realizacji zlecenia – wskaźnik ten przyjmuje:

-k j wartości ujemne – jeżeli termin

realizacji jest przekroczony

0 -Zero – gdy zlecenie zostanie wykonane

dokładnie w oczekiwanym terminie

k j wartości dodatnie – gdy termin realizacji

zastanie wyprzedzony

53

Ocena realizacji zlecenia

współczynnika efektywności realizacji zlecenia

wskaźnik ten przyjmuje:

• Wartości ujemne – jeżeli termin wykonania jest opóźniony

• zero – gdy rzeczywisty termin realizacji zlecenia jest zgodny z terminem

wyznaczonym przez klienta

• Wartości dodatnie – gdy termin realizacji zastanie wyprzedzony

Warunkiem przyjęcia do realizacji planu produkcji jest terminowa realizacja

zleceń!

trj - rzeczywisty możliwy do

osiągnięcia termin realizacji

tzj – planowany lub dyrektywny

termin realizacji

54

Terminowość realizacji zleceń

MAGAZYN WYJŚCIOWY

SYSTEM PRODUKCYJNY

Z1 Z2 Z3 Z4

t1,t2 t3 t4

Termin realizacji

zleceń

Z1, Z2, Z3, Z4 –

zlecenia do

produkcji

t1,t2,t3,t4 –

dyrektywne

terminy dla

zleceń

55

Terminowość realizacji zleceń

W podanym przykładzie Z1 i Z2 mają taki sam termin dyrektywny,

oba zlecenia będą wykonane przed jego terminem zatem będą

wykonane terminowo (wskaźnik terminowej realizacji zlecenia

przyjmie wartość dodatnią)

Zlecenie Z3 będzie wykonane dokładnie w terminie dyrektywnym

zatem wskaźnik terminowej realizacji zlecenia przyjmie wartość

zero

Zlecenie Z4 będzie wykonane po terminie dyrektywnym a wskaźnik

przyjmie wartość ujemną co spowoduje, że ten plan produkcji byłby

niedopuszczalny

Terminowa realizacja zleceń polega na wykonaniu i udostępnieniu

wszystkich wyrobów (różny asortyment), na które klient złożył

zamówienie w terminie przez niego wskazanym

56

Planowanie produkcji – Teoria

ograniczeń

Istotą metody planowania produkcji w systemach z wyróżnionym

zasobem taktującym jest przydział zadań do grup, które są

tworzone w taki sposób, aby wchodzące w ich skład zadania nie

przekraczały wielkością pojemności zasobu taktującego a czas ich

realizacji był równy jednemu taktowi.

Zadania do grup dobierane są początkowo na podstawie określonych

wzorców. Skład i wielkość grup będą różne w zależności od

kryterium zlecenia, które zostanie przyporządkowane do grupy jako

pierwsze.

57

Kryteria przydziału zadań do grup

Kolejność kryteriów przydziału zadań do grup:

• Zadania o najpóźniejszym dyrektywnym terminie realizacji

• Zadania o najwyższym priorytecie

• Zadania o najwcześniejszym terminie realizacji i jednocześnie

najwyższym priorytecie

• Zadania o najwcześniejszym terminie przyjęcia zlecenia do realizacji

• Zadania o najmniejszej wielkości zamówienia (liczba szt.)

• Zadania o największej wielkości zamówienia

• Największe zamówienie w przeliczeniu na kg

• Najmniejsze zamówienie w przeliczeniu na kg

• losowo

58

Planowanie produkcji

Kolejnym istotnym elementem tej metody jest tworzenie

zbioru rozwiązań dopuszczalnych czyli takich, które:

spełnią ograniczenia logistyczne systemu – warunek

producenta

oraz

będą dopuszczalne ze względu na terminowość realizacji

zleceń – warunek klienta

59

Tworzenie planu produkcji

WERYFIKACJA DOPUSZCZALNOŚCI ROZWIĄZANIA Z UWAGI NA TERMINOWOŚĆwartość wskaźnika terminowej realizacji

UJEMNA - odrzucenie rozwiązania i konstruowanie nowego- zmiana kryterium przydziału pierwszego zlecenia do grupy

wartość wskaźnika terminowej realizacji DODATNIA - rozwiązanie dopuszczalne – zapis

i obliczanie parametrów rozwiązania

USTALENIE TERMINÓW REALIZACJI ZLECEŃ

na podstawie terminów uruchomienia zleceń, marszruty technologicznej i czasów operacji technologicznych

SZEREGOWANIE GRUP

Ustalenie terminów uruchomienia poszczególnych zadań

PRZYDZIAŁ ZADAŃ DO GRUP

Spełnienie ograniczeń pracy zasobu taktującego i poziomu zapasów produkcji w toku. Ustalenie partii wielkości produkcyjnych.

60

Podsumowanie

Rozwiązania są generowane w ciągu całego czasu jakim

dysponuje planista. Rozwiązania dopuszczalne są zapisywanie

by następnie można było wybrać z nich najlepsze dla

przedsiębiorstwa rozwiązanie. Kryteria wyboru rozwiązania

mogą być różne i są zależne od warunków panujących w

przedsiębiorstwie oraz jego otoczeniu.

61

Bibliografia

[1] Adam Nowicki, Komputerowe wspomaganie biznesu (2006)

[2] Karol Kukuła, Badania operacyjne w przykładach i zadaniach (2002)

[3] Czesław Smutnicki, Algorytmy szeregowania (2002)

[4] Ryszard Knosyla i Zespół, Komputerowe wspomaganie zarządzania przedsiębiorstwem –Nowe

metody i systemy (2007)

[5] Zbigniew Klonowski, Systemy informatyczne zarządzania przedsiębiorstwem. Modele rozwoju i

właściwości funkcjonalne (2004)

[6] M. Fertsch, K. Grzybowska, A. Stachowiak, Logistyka i zarządzanie produkcją –nowe wyzwania i

odległe granice (2007)

[7] S. Zieliński – Inteligentne systemy w zarządzaniu. Teoria i praktyka (2000)

[8] Adamczewski, Piotr. Zintegrowane systemy informatyczne w praktyce, Warszawa, PWN, 2005

[9] Szejko, Stanisław (Redakcja naukowa). Metody wytwarzania oprogramowania, Warszawa, PWN,

2004

[10] Lausen, Georgie; Vossen, Gottfried. Obiektowe bazy danych. Modele danych i języki,

Warszawa, WNT, 2004

62

Bibliografia

[11] Miłosz, Marek (Redakcja naukowa). Bezpieczeństwo informacji, Warszawa, PWN,

2005

[12] Dolińska, Małgorzata. Projektowanie systemów informacyjnych na przykładzie

zarządzania marketingiem, Warszawa, Agencja Wydawnicza "Placet", 2003.

[13] Cheesman, John; Daniels, John. Komponenty w UML. Warszawa, WNT 2004

[14] Szyjewski, Zdzisław. Zarządzanie projektami informatycznymi, metodyka tworzenia

systemów informatycznych. Warszawa, Agencja Wydaw. Placet, 2001. (Biblioteka

Biznesmena)

[15] Leyland, Valerie. EDI Elektroniczna wymiana dokumentacji. Warszawa, WNT, 2003

[16] Orłowski, Cezary. Projektowanie hybrydowych systemów informatycznych do

wspomagania zarządzania, Wydaw. Politech. Gdańskiej, 1999.

[17] M.Jurczyk, R.Knosala - Terminowość i efektywność realizacji zleceń w systemach z

wyróżnionym zasobem taktującym

Dziękuję za uwagę.