Современные методы оптимизации планирования производства для малого бизнеса в посткризисный период

Автор: Сутормина Е., Технологический университет г. Брно

Перевод с английского: Орлова Е.

Источник:www.konference.fbm.vutbr.cz



Введение и цели исследования

Наряду с очевидными преимуществами для малых предприятий, таких как:

  1. Взаимоcвязанные изменения на перемены в конкурентной среде
  2. Высокая скорость адаптации к потребностям клиента
  3. Низкий уровень замораживания средств, возможность сравнительно быстрых изменений в деятельности, если это необходимо, в ответ на изменения окружающей среды
  4. Относительная простота анализа внутреннего устройства
  5. Малое количество статей ответственности
  6. Повышение прозрачности процессов в организации

Новейшие разработки в оперативном управлении предприятий малого бизнеса:

  1. Относительно низкие уровень развития и распространенность поддержки СМИ из-за относительно небольшого объема информации
  2. Большие нагрузки в некоторых областях информации
  3. Высокая вероятность существования хаотичных, но оптимальных информационных потоков
  4. Низкий уровень заинтересованности в оперативных и стратегических целях и оперативных решений
  5. Отсутствие информационной базы и технической поддержки для процедуры
  6. Не однозначные накладные (административные) расходы на добавленную стоимость отдельных видов продукции
  7. И так далее [3].

Следует также отметить, что вышеупомянутые проблемы касаются, прежде всего, небольших промышленных предприятий, а также предприятий, работающих под заказ. Характерной особенностью малых предприятий в связи с этим можно рассматривать отсутствие финансовых ресурсов для использования существующих информационных инструментов. Особенности посткризисного периода для малых и средних компаний:

  1. Малый коэффициент изменений
  2. Небольшое количество свободных финансовых ресурсов, слабые запасы финансов
  3. Неопределенность в планировании контрактов
  4. Меньшее количество постоянных контрагентов
  5. Меньшее количество постоянных клиентов
  6. Необходимость повышения заработной платы до окончания контракта
  7. Полная предоплата поставщикам от производителей
  8. Высокий уровень конкуренции

Таким образом, мы можем обеспечить основные условия для планирования производства в посткризисный период:

  1. Необходимость укрепления отношений с поставщиками
  2. Максимальное использование ресурсов предприятия


Используемые методы и результаты исследований

В этой части статьи рассматриваются возможные решения исследуемой проблемы.

HFPA

В статье предлагается эвристический алгоритм, называемый эвристический алгоритм планирования производства (HFPA). HFPA очень эффективен в решении этих проблем и планирование производства обычно может генерировать решения, близкие к полученным с помощью моделей MIP при меньших затратах времени. Несмотря на свои преимущества, HFPA допускает неограниченное количество прерываний отдельного явления, если возникает такая необходимость [1]. Хайзер и Рэндер (2006, стр. 432) предполагают, что ключом эффективности СКМ является способность налаживать долгосрочные, стратегические отношения с партнерами в канале поставок, чтобы «максимизировать ценность для конечного потребителя».

Я приведу выводы, подтверждающие это общее утверждение. Независимый анализ сектора обрабатывающей промышленности и выборки услуг дает представление о значимости переменных, в зависимости от типа организации, положения в канале поставок. В производственном секторе это самый основной элемент в секторе услуг, в которой доминирует снижение риска. СКМ направлены на сотрудничество, а не на контроль. Результаты исследований потенциально влияют как на производство, так и на услуги. К примеру, рассмотрим простейшую схему поставщик-клиент [4].

BOSA – узконаправленный алгоритм планирования

Для планирования количества заказов, которое будет выполнено вовремя, HFPA должен максимизировать использование наиболее перегруженных центров механизированной обработки, называемых узкими местами прежде, чем планировать работу. Таким образом, HFPA состоит из трех фаз: упорядочивание обрабатывающих центров, сортировка заказов и планирование заданий, в общей сложности пять шагов, по одному в каждом из первых двух этапов и три в третьем.

Эти шаги перечислены ниже:

(Р1) Упорядочивание обрабатывающих центров при помощи механизмов сортировки HFPA.

(Р2) Группировка и сортировка заказов с использованием механизмов группировки и сортировки HFPA.

(Р3) Сканирование очереди трижды, каждый раз планируя некоторые из заказов с помощью узконаправленного алгоритма планирования (BOSA)

(P3-1) Активация BOSA для планирования заказов по одному в последовательности, определенной в (P2). Если заказ может быть запланирован в предпочтительном интервале без вытеснения, соответственно выполняется планирование. В противном случае, заказ ставится обратно в очередь.

(P3-2) После очередного планирования, активация BOSA для планирования заказов, которые были поставлены обратно в очереди в (P3-1). Если заказ может быть запланирован в предпочтительном интервале с прерываниями, соответственно выполняется планирование. В противном случае, заказ ставится обратно в очередь.

(P3-3) После очередного планирования и начальной реструктуризации, активация BOSA для планирования заказов, помещенных в очередь в (P3-2). Прогресс и / или задержки каждого заказа определяются для поиска потенциала рабочего центра [1].

BTO-SC

BTO-SC (Build-to-order-supply chain) – цепочки поставок изготовления на заказ. Некоторые из основных решений производства в BTO-SC это: планирование производства, планирование и учет. Уровень выпуска в BTO-SC и производительность решения BTO-SC будет рассматриваться иначе, чем в традиционной цепочке поставок. Большинство из этих мероприятий BTO-SC осуществляется с использованием IT / IS и виртуальных систем предприятия. Таким образом, управление материальными потоками определяется заказами клиентов. Эти триггерные производства контрактов на сборочном конвейере и этим сборочным конвейером будет график заказов поставщикам компонентов и частей, а также другие вспомогательные услуги, в том числе логистика.

Некоторые BTO-SC решения материальных потоков включают:

  • планирование,
  • управление запасами,
  • MPS,
  • MRP / ERP,
  • управление процессом.

Соответствующие показатели BTO-SCM должны помочь руководителям более эффективно использовать имеющиеся у них ресурсы. Возник вопрос, могут ли традиционные метрики быть использованы и какие новые меры / метрики будут необходимы для BTO-SC среды. Для решения этих проблем были составлены соответствующие модели с использованием исследований операций и методов моделирования. Бисвас и Нарахари (2004) разработали систему поддержки принятия решений, ESSCOM (поддержка принятия решений для цепочек поставок через объект моделирования), который дает возможность стратегических, тактических и оперативных решений в цепочках поставок. Их работа, безусловно, большой шаг вперед на пути к разработке интегрированной системы поддержки принятия решений для SCM.

Основные методы по исследованию моделирования и анализу BTO-SC:

  • Только ограниченное количество аналитических и имитационных моделей способны решать проблемы, характерные для BTO-SC.
  • Существующие модели для традиционной среды цепочки поставок могут быть адаптированы для BTO-SC, при условии, что все особенности цепи принимаются во внимание.
  • Ограниченное количество математических и имитационных моделей, доступных для моделирования и решения задач на уровне координации проблемы в BTO-SC.
  • Принимая во внимание архитектуру сетей и характеристик интегрированных бизнес систем BTO-SC, имитационные модели играют важную роль в моделировании BT-SC.
  • Общий учет и распределение моделей предполагает дальнейшее применение в BTO-SC, при условии, что соответствующие критерии рассматриваются в их оптимизации [2].

APS

APS является новым революционным шагом в производственном и внутри производственном планировании. Оно является революционным благодаря технологии и поэтому APS использует планирование и составление графиков приемов, которые учитывают широкий круг ограничений для получения оптимизированного плана:

  • Наличие ресурсов
  • Производительность оборудования и труда
  • Уровень требований обслуживания клиентов (сроки)
  • Учет безопасности резервных запасов
  • Стоимость
  • Потребность в распределении
  • Упорядочивание для эффективной организации

Система APS может функционировать в различных условиях и типах сложности. Инструмент APS дает реальные преимущества интеграции компании с внешними организациями. Клиенты и поставщики вовлечены в управление логистической цепи организации. Логистическое планирование и продажи соединяются для возможности быстрого реагирования на требования рынка. Инструмент APS может быть полезным в динамичной среде, поскольку он имеет преимущество очень быстро пересчитывать планы по мере необходимости. Еще одно преимущество этой системы состоит в том, что она облегчает комбинацию информации нескольких сайтов и рассчитывает оптимальный план для полной цепи поставок [4].

Выводы

Использование этих алгоритмов значительно поможет в планировании производства в посткризисный период. Активное сотрудничество с поставщиками, текущий контроль за выполнением каждого заказа (BTO-SCM), направленные на упорядочение планирования поставок для каждого заказа. Система APS предоставляет пользователям удобный способ планирования и анализа информации – с помощью различных графиков и диаграмм. Система APS может интегрироваться с внешними приложениями, такими как Crystal Reports. Использование APS способствует улучшению доступа к управлению цепочками поставок. Использование HFPA помогает планированию оптимального графика производства.

Литература

  1. Ling-Chieh Kung,Ching-ChinChern,2009 Heuristic faktory planning algorithm for advanced planning and scheduling Computers & Operations Research 36 (2009) 2513 -- 2530
  2. Angappa Gunasekaran a,*, Eric W.T. Ngai, 2009 Invited ReviewModeling and analysis of build-to-order supply chains European Journal of Operational Research 195 (2009) 319–334 27
  3. Sutormina Ekaterina, 2009 OPTIMIZATION WORK WITH SMALL BUSINESS EMPLOYED KAIZEN PHILOSOPHY AND ELEMENTS OF APS AND SCM PLANNING. Brno University of Technology, Faculty of Business and Management, International PhD Conference, Brno, 27th May 2009
  4. Marjolein van Eck, 2003 Advanced Planning and Scheduling Is logistics everything? A research on the use(fulness) of advanced planning and scheduling systems. BWI paper, April Vrije Universiteit Amsterdam Faculty of Sciences Mathematics and Computer science departments Paper for Business mathematics and Informatics De Boelelaan 1801a1081 HV Amsterdam

Вернуться к библиотеке