В статье рассмотрен прямой метод учета чувствительности производственной мощности разнородной номенклатуры продукции. При планировании загрузки производственных мощностей с непредсказуемой номенклатурой производства эта методология учитывает риск недостаточного количества производственных мощностей. Описаны действия, которые могут быть предприняты для предотвращения дефицита производственных мощностей. Также представлена реализация этой методологии.

          При планировании средств производства для изготовления вафли необходимо определить потребность в дополнительном оборудовании. Если номенклатура продукции легко предсказуема или если продукты используют каждый участок оборудования равномерно, то прогноз производства – это все что надо, чтобы определить количество необходимого оборудования. Но если вафли одного вида загружают производственное оборудование в большей степени, чем вафли другого вида, то любое отклонение от ожидаемой номенклатуры вафель может привести к тому, что на устройство будет возложена несоответствующая нагрузка, даже если общий объем производства будет соответствовать прогнозному значению.

          Для примера давайте рассмотрим производство с учетом одного оборудования без времени простоя и брака, который необходимо переделывать. Изделие А занимает 1 ч. производства на оборудовании. Изделие В занимает 2 ч. С номенклатурой 50/50 и общим количеством вафель 16 штук в день общее необходимое время для производства равно (8)(1) + (8)(2) = 24 ч. Итак мы имеем достаточную мощность. Но если номенклатура производства изменится до 25% изделия А и 75% изделия В, то общее необходимое время для производства равно (4)(1) + (12)(2) = 28 ч. и мы имеем недостаточную мощность, при условии, что общий объем производства остался неизменным. Расширим этот пример, включив в него дюжину изделий и сотни средств производства, и мы имеем дело с реальным миром.

          Существует множество литературы, посвященной производству различных видов вафель, которая насчитывает 15000-20000 глав. Описано, что по технологии Headway каждая вафля в процессе своего производства проходит 300-400 стадий на различном оборудовании. В любое время в Headway производится от 10 до 20 продуктов, каждый со своим уникальным процессом производства. Каждый продукт производится в течении одного месяца прежде, чем будет заменен новой, продвинутой версией. Производство новых продуктов начинается с низких объемов, но иногда быстро переходит в серийное производство, когда эти изделия одобрены клиентом. В этом случае, хотя общий объем производства может быть спрогнозирован с некоторой степенью точности, номенклатуру индивидуального производства трудно предсказать вместе с потребностями в оборудовании.

          Оборудование для Headway должно быть заказано приблизительно за год перед его использованием. Для закупки оборудования компания использует однолетний горизонт планирования. Ключевой инструмент используемый при принятии решения о закупке оборудования – имитационная модель, созданная Williams & Kelly's Factory Explorer® software.

          Следует отметить, что следующая технология применима только для ситуаций, в которых нет необходимости перестраивать оборудование под каждый вид изделия. Методология этой статьи действительна в любых ситуациях.

          Шаг 1. Определение чувствительности оборудования к номенклатуре продукции

          Headway начинает анализ чувствительности с включения в модель всего оборудования, которое планируется задействовать в течении года. Это оборудование является оптимальным для прогнозной номенклатуры продукции, но необходимо исследовать какое оборудование необходимо задействовать, чтобы обеспечить любое сочетание производства изделий.

          В модель включаются все виды продуктов, которые будут производится в течении года. Для изделий, которые будут производится в течении года в тех же формах, что и сегодня, делаются следующие допущения: сегодняшние изделия включаются в модель как эталонный вид изделия для подобных ему изделий; каждое изделие, которое производится сегодня, заносится в модель с учетом экспериментальных особенностей, которые могут стать стандартом в будущем; изделия заносятся в модель вербально.

          Модель создается, учитывая, что все изделия загружают оборудование равномерно по причинам. Описанным выше. Например, если прогноз объема производства 1000 шт в неделю в течении года и модель содержит 10 изделий, тогда модель запускается для 100 шт в неделю различных вариантов изделий.

          Программа используется для генерации процентов загрузки оборудования. Рисунок А показывает такой упрощенный пример производства изделий 300 шт. в неделю.

          Любая группа оборудования загруженная больше или меньше среднего- чувствительность к номенклатуре. На рисунке А все три группы оборудования показывают чувствительность к номенклатуре. Например, для оборудования группы Y 100 шт в неделю изделия А занимает меньше производственной емкости чем 100 шт продукта В (27,2% к 40,8%). Группа инструментов Z используется только одним изделием.

          Шаг 2. Определение чувствительных групп оборудования

          Модель производственной мощности запускалась для генерации данных несколько раз для каждого изделия. Производственная мощность определялась как фактическая производительность каждой группы оборудования разделенную на максимально возможную производительность. Любая группа оборудования, загруженная более чем на 85%, в любом пробеге модели отмечалась как потенциальное ограничение мощности. Хотя оборудование загруженное менее чем на 100% не является техническим ограничением, компании обычно планируют покупать дополнительное оборудование при загрузке выше 85%. Это возникает в связи с корреляцией загрузки мощности и временным циклом. Закупка достаточного количества оборудования для того, чтобы ограничить загрузку оборудования до 85% является косвенным способом ограничить временной цикл, т.е. цикл производства.

          Те группы оборудования, мощность которых никогда не загружается выше 85% могут не рассматриваться, поскольку не являются ограничением. Возникает вопрос: “Как может дополнительно закупленное оборудование уменьшить риск дефицита производственной мощности”. Этот вопрос рассмотрен ниже.

          Шаг 3. Расчет чувствительности производственной мощности к смешанной номенклатуре продукции

          Для каждой группы оборудования, определенной ранее как дефицит производственной мощности рассчитываются группы изделий, которые более и менее всего загружают оборудование. Это достигается следующим образом:

1. Для каждой группы оборудования выявите изделие, которое больше всего и меньше всего загружает данный станок. На рисунке А для группы Х это изделия С и А.

2. Для этой группы оборудования рассчитайте производственную загрузку для каждого из этих двух изделий. Сделайте это сначала обратив внимание на изделие, которое загружает оборудование менее всего. Например, для группы Х для изделия С это 103,2%/300 шт в неделю=0,344 производственная загрузка. Для изделия А это 64,2%/300 шт в неделю=0,214.

3. Рассчитайте изменение загрузки если одно изделие станет не менее а более загружающим оборудование. Например, из примера выше:0,344-0,214=0,130.

4. Повторите шаги для всех групп оборудования.

          Шаг 4. Определения точек закупки оборудования

          Проделанный анализ выше, говорит о том, как определить дефицит производственной мощности. Однако, когда же необходимо закупать оборудование? На этот вопрос ответим используя следующую процедуру:

1. Запустите сценарий прогноза смешанного производства.

2. Найдите ограничение мощности для прогнозной группы оборудования. Рассчитайте как она далека от 85%. Пусть группа Х при запуске модели оказалась загружена на 80%. Ограничение мощности может возрасти на 5% до того как оно достигнет 85%.

3. Рассчитайне количество вафель необходимых , чтобы изделие перешло из менее легкого в более тяжелое и приведет оборудование к загрузке 85%. В этом примере: (85-80)/0,130=38 вафель.

4. В прогнозной модели переместите эти 38 вафель из более легких в более тяжелые для оборудования и пересчитайте проценты. В нашем случае среди продуктов А/В/С это 60/10/30% или 180/30/90 шт в неделю. Перемещая 38 вафель из продукта А в продукт С получаем 142/30/128 или 47/10/43%. Это точка закупки оборудования для препятствования перезагрузки станка на 85%.

5. Повторите шаги для всех групп оборудования.

          Шаг 5. Определение количества и приоритета

          Для того, чтобы определить риск не до инвестирования средств в закупку оборудования полученные результаты помещают в таблицу, как на рисунке В. эта таблица отражает каждую группу инструментов и изменения в объеме производства, которые могут произойти. Эти изменения могут быть выражены в вафлях, процентах от общего объема.

          Главное преимущество этого метода заключается в том, что его применение позволяет не волноваться о изменении номенклатуры продукции.

[1] J.W. Fowler and J.K. Robinson, 1995, “Measurement and Improvement of Manufacturing Capacity (MIMAC) Designed Experiment Report,” SEMATECH Technology Transfer #95062860A-TR.

[2] F. Chance. Factory Explorer® Version 2.6 User Manual.

[3] N. S. Grewal, A. C. Bruska, T. M. Wulf, and J. K. Robinson, 1998. “Integrating Targeted Cycle-Time Reduction Into the Capital Planning Process,” In Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference,ed. D. J. Medeiros, E. F. Watson, J. S. Carson, and M. S. Manivannan, 1005-1010.

[4] E. Neacy, S.Brown, M. McDavid, J. Robinson, S. Srodes, T. Stanley, 1993, “Cost Analysis for a Multiple Product/Multiple Process Factory: Application of SEMATECH’s Future Factory Design Methodology,” Proceedings of the Advanced Semiconductor Manufacturing Conference, Boston, MA.

Перевод статьи R. Kotcher, F. Chance. "Capacity Planning in the Face of Product-Mix Uncertainty", © 1999 IEEE. Reprinted, with permission, from Proceedings of the 1999 IEEE International Symposium on Semiconductor Manufacturing Conference, Santa Clara, CA, October 11-13, 1999, 73-76.

Вверх