Die mathematische Programmierung ist ein leistungsstarkes Werkzeug für das Lieferkettenmanagement und die Produktionsplanung. Es kann neben anderen beliebten Anwendungsdomänen wie Netzwerkdesign und Preisgestaltung auch für die Job-Shop-Planung verwendet werden. Die Anwendung der mathematischen Programmierung auf die Auftragsplanung kann einen großen positiven Einfluss auf ein Unternehmen haben, aber Sie sollten sich der Herausforderungen bewusst sein, die dabei auftreten können.
Auf SCDA haben wir zB Beispiele demonstriert, die mathematische Optimierung auf Verteilungsnetzdesign , optimalen Verteilungsfluss und Arbeitseinsatzplanung anwenden . Lesen Sie zB folgende Artikel, die in der Vergangenheit von uns veröffentlicht wurden:
- Link : Prescriptive Analytics für das Netzwerkdesign
- Link : Terminplanung mit Google OR Tools
- Link : Preis- und Bestandsoptimierung
- Link : Constraint-Programmierung mit Google ortools
Job Shop Scheduling ist ein weiterer Bereich, der von mathematischer Optimierung und Constraint-Programmierung profitieren kann. Die potenziellen Einsparungen und Verbesserungen aus betriebswirtschaftlicher Sicht sind enorm. Aber es gibt große Hindernisse für eine erfolgreiche kommerzielle Anwendung der mathematischen Programmierung für die Auftragsfertigungsplanung. Hier sind fünf große Herausforderungen, mit denen ich mich in der Vergangenheit auseinandersetzen musste.
Komplexität der Modelldefinition und -berechnung
Probleme bei der Planung von Produktionsaufträgen können äußerst komplex sein und eine große Anzahl von Variablen und Einschränkungen aufweisen. Dies kann es schwierig machen, ein Optimierungsproblem zu formulieren, das effizient gelöst werden kann.
Dynamische Beschränkungen und Bedingungen
Probleme bei der Planung von Produktionsjobs sind oft dynamisch, da im Laufe der Zeit neue Jobs und sich ändernde Einschränkungen eingeführt werden. Dies macht es schwierig, ein mathematisches Modell zu entwickeln, das sich an veränderte Bedingungen anpassen kann.
Unzureichende Qualität der verfügbaren Daten
Um die mathematische Optimierung auf die Produktionsauftragsplanung anzuwenden, ist eine beträchtliche Datenmenge erforderlich, einschließlich Informationen über Auftragsanforderungen, Maschinenfähigkeiten und Planungsbeschränkungen. Die Beschaffung und Pflege dieser Daten kann schwierig und zeitaufwändig sein.
Enorme Vielfalt an Kapazitätsbeschränkungen
Die Produktionsauftragsplanung umfasst häufig eine große Anzahl begrenzter Ressourcen wie Maschinen, Personal und Materialien. Diese Ressourcenbeschränkungen können es schwierig machen, ein Optimierungsmodell zu entwickeln, das realistische Zeitpläne erstellen kann.
Kosten der Implementierung
Die Implementierung einer mathematischen Optimierungslösung für die Produktionsauftragsplanung kann kostspielig sein und erhebliches technisches Fachwissen erfordern. Viele Unternehmen verfügen möglicherweise nicht über die Ressourcen oder das Fachwissen, um eine solche Lösung zu entwickeln und zu implementieren.
Herausforderungen und Simulation bei der Job-Shop-Planung
Die Simulation kann ein nützliches Werkzeug sein, um einige der Herausforderungen zu überwinden, die mit der mathematischen Optimierung bei der Produktionsauftragsplanung verbunden sind. Es gibt 6 wichtige Simulationsmethoden , die Supply Chain Manager und Produktionsplaner kennen sollten. Ich habe sie in der folgenden Abbildung dargestellt:
Simulationsmethoden sind kombinierbar (Hybrid-Ansatz / Multi-Methoden-Ansatz) und haben jeweils ihre Stärken und Schwächen. Lesen Sie hier mehr über die 6 wichtigen Simulationsmethoden :
Durch die Simulation verschiedener Szenarien ist es möglich, einen Einblick in die Auswirkungen verschiedener Planungsentscheidungen zu erhalten und potenzielle Probleme zu identifizieren, bevor Änderungen in der realen Produktionsumgebung implementiert werden. Die Simulation kann besonders nützlich sein, um dynamische Natur, Datenverfügbarkeit und Ressourcenbeschränkungen anzugehen.
Darüber hinaus kann die Simulation verwendet werden, um mathematische Optimierungsmodelle zu testen und zu verfeinern. Durch die Verwendung von Simulation zum Testen und Verfeinern des Optimierungsmodells kann sichergestellt werden, dass es unter realen Bedingungen sowohl genau als auch effektiv ist.
Die Simulation hat jedoch auch ihre eigenen Herausforderungen. Beispielsweise erfordert es erhebliches technisches Fachwissen und Rechenressourcen, um ein genaues Simulationsmodell zu erstellen . Darüber hinaus kann die Simulation möglicherweise nicht alle Komplexitäten und Nuancen realer Produktionsumgebungen erfassen. Daher sollte die Simulation in Verbindung mit anderen Werkzeugen, wie z. B. der mathematischen Optimierung, verwendet werden, um die besten Ergebnisse bei der Produktionsauftragsplanung zu erzielen.
Verwandte Inhalte
Wenn Sie mehr über Simulation und mathematische Programmierung erfahren möchten, sollten Sie die folgenden SCDA-Veröffentlichungen lesen:
- Link : Ein Webshop für Simulationsentwickler
- Link : Simulationsbasierte Kapazitätsplanung
- Link : Optimierte SCM-Kapazitätsplanung
- Link : Tagebausimulation zur besseren Planung
- Link : Finanz-KPI-Simulation von Visual Components
- Link : Exzellente Werkstattplanung erfordert keine ausgefallenen Tools
Wirtschaftsingenieur mit Interesse an Optimierung, Simulation und mathematischer Modellierung in R, SQL, VBA und Python
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