Udfordringer med planlægning af jobshop

Matematisk programmering er et kraftfuldt værktøj til forsyningskædestyring og produktionsplanlægning. Det kan også bruges til jobshop-planlægning ved siden af andre populære applikationsdomæner såsom netværksdesign og prisfastsættelse. Anvendelse af matematisk programmering til jobshopplanlægning kan have stor positiv indvirkning på en virksomhed, men du bør være opmærksom på jobshopplanlægningsudfordringer, der kan dukke op undervejs.

På SCDA har vi f.eks. demonstreret eksempler på anvendelse af matematisk optimering til distributionsnetværksdesign , optimal distributionsflow og arbejdsplanlægning. Læs f.eks. følgende artikler udgivet af os tidligere:

Link : Præskriptiv analyse til netværksdesign
Link : Planlægning med Google ELLER Værktøjer
Link : Pris- og lageroptimering
Link : Begrænsningsprogrammering med Google ortools

Jobbutiksplanlægning er et andet felt, der kan drage fordel af matematisk optimering og begrænsningsprogrammering. De potentielle besparelser og forbedringer fra et forretningsmæssigt synspunkt er enorme. Men der er store forhindringer for vellykket kommerciel anvendelse af matematisk programmering til jobshop-planlægning. Her er fem store udfordringer, som jeg har været nødt til at håndtere tidligere.

Kompleksiteten af modeldefinition og beregning

Problemer med produktionsjobplanlægning kan være ekstremt komplekse med et stort antal variabler og begrænsninger. Det kan gøre det svært at formulere et optimeringsproblem, der kan løses effektivt.

Dynamiske begrænsninger og betingelser

Problemer med produktionsjobplanlægning er ofte dynamiske, hvor nye job og skiftende begrænsninger introduceres over tid. Det gør det udfordrende at udvikle en matematisk model, der kan tilpasse sig skiftende forhold.

Ufuldkommen kvalitet af tilgængelige data

For at anvende matematisk optimering til produktionsjobplanlægning kræves der en betydelig mængde data, herunder oplysninger om jobkrav, maskinkapaciteter og planlægningsbegrænsninger. Det kan være svært og tidskrævende at indhente og vedligeholde disse data.

Enorme variation af kapacitetsbegrænsninger

Planlægning af produktionsjob involverer ofte et stort antal begrænsede ressourcer, såsom maskiner, personale og materialer. Disse ressourcebegrænsninger kan gøre det udfordrende at udvikle en optimeringsmodel, der kan producere realistiske tidsplaner.

Udgifter til implementering

Implementering af en matematisk optimeringsløsning til produktionsjobplanlægning kan være dyrt og kræve betydelig teknisk ekspertise. Mange virksomheder har måske ikke ressourcerne eller ekspertisen til at udvikle og implementere en sådan løsning.

Jobshop planlægningsudfordringer og simulering

Simulering kan være et nyttigt værktøj til at overvinde nogle af udfordringerne forbundet med matematisk optimering i produktionsjobplanlægning. Der er 6 vigtige simuleringsmetoder , som supply chain managers og produktionsplanlæggere bør være opmærksomme på. Jeg illustrerede dem i nedenstående figur:

jobshop planlægning udfordringer og simulering

Simuleringsmetoder kan kombineres (hybrid tilgang / multi-metode tilgang), og de har hver deres styrker og svagheder. Læs mere om de 6 vigtige simuleringsmetoder her:

Link : Simuleringsmetoder for SCM-analytikere

Ved at simulere forskellige scenarier er det muligt at få indsigt i virkningen af forskellige planlægningsbeslutninger og identificere potentielle problemer, før ændringer i det virkelige produktionsmiljø implementeres. Simulering kan være særlig nyttig til at adressere dynamisk natur, datatilgængelighed og ressourcebegrænsninger.

Desuden kan simulering bruges til at teste og forfine matematiske optimeringsmodeller. Ved at bruge simulering til at teste og forfine optimeringsmodellen er det muligt at sikre, at den er både nøjagtig og effektiv under virkelige forhold.

Men simulering har også sit eget sæt af udfordringer. For eksempel kræver det betydelig teknisk ekspertise og beregningsressourcer at skabe en nøjagtig simuleringsmodel . Derudover er simulering muligvis ikke i stand til at fange alle kompleksiteter og nuancer i virkelige produktionsmiljøer. Derfor bør simulering bruges sammen med andre værktøjer, såsom matematisk optimering, for at opnå de bedste resultater i produktionsjobplanlægning.