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算法的基本流程和特点

发布人: admin 发布时间:2020-09-02 原创 分享

 
算法的第一步是调用判别模块,以识别资源中的瓶颈。瓶颈是主要的矛盾,找到了主要矛盾,并解决它,次要矛盾就会迎刃而解。判别模块采用MRP的倒排方法来实现,并假设每种资源的生产能力是无限的。通过比较各个资源的负荷率,其负荷率超出能力最多的就是瓶颈。找到瓶颈后,第二步是调用大脑模块将瓶颈后面的流程划分为关键资源,按有限能力的方式顺排,瓶颈前面的流程为非关键资源,按瓶颈工序确定的时间倒排。反复循环几次,直到所有的瓶颈都被划分到关键资源,所有的约束都被解除为止。
算法有以下特点:
1)自动答单建议。算法能根据现有的库存,在制,在购,按照订单的要求日期,自动进行处理,在不能满足要求日期时,自动给出最佳交货期。这一新特点在实际中用处会很大,当企业收到一批新订单时,算法就可以自动给出最佳的方案。它的技术特点为可以选择优化参数:订单按优先级和要求日期的不同,在处理上会有不同,高优先级的订单,算法必要的时候会将生产提前(牺牲了及时供应和尽可能降低库存的管理目标)以避开生产的瓶颈,达到准时交货的目的,低优先级的订单,算法必要的时候会将生产后延以避开生产和物料供应的瓶颈(牺牲了准时交货的管理目标),但这在许多时候是利大于弊的,如为了库存目的而生产的订单在许多时候只是为了充分利用空闲的生产能力,当有客户的订单插进来以后,自动后延是必要的。这是以时间的存储取代实际货物的存储,就好象安排汽车在每一次到达十字路口时都恰好在绿灯状态,避开所有的红灯等待。当然如果企业的经营模式是面向库存生产的,那么选择优化参数时就应选择以提高设备的利用率为主要目标,瓶颈生产环节也应选择以提高设备的利用率为主要目标。自动答单时分两步以达到最优的运行效果,第一步是传统的MRP/ERP步骤,计算满足新订单所需要补充的资源(如采购物料,低层零部件),第二步时当所需要补充的资源(如采购物料,低层零部件)已落实后的实际分析计算,在现实中,有时所需要补充的资源(如物料,生产能力)不一定能完全如理想要求,这时第二步的处理和优化就显得挺重要。有的ERP提供了人工平衡的可视化工具,如将超负荷部分前移或后移,实践中是很实用的。当产品的层次多了以后,人工前移或后移平衡实现起来就极其困难,要优化计划尤其困难。在所有排程中,批量化的指标始终都须满足,因为局部的优化不等于全局的优化,单解决排产仍不足够,所以虽然电子商务网站的配送服务是吸引人的,但从城东送一罐可乐到城西是不合算的,但如果同时有一卡车的货物也要运过去,顺便捎带一罐可乐过去就很合算了。算法也体现了这种经营战略,如果一张业务单的数量少,相当于一罐可乐,它就会自动提前或延后以寻找顺风车,实现双赢的目标:企业在最低运作成本基础上,又能满足客户小订单的要求,做成了生意,而客户也获得了批量效益带来的实惠。这对企业的帮助也是挺实在的,企业都希望做大单生意,可实际中,许多时候钱只能一小单一小单地赚,顺风车的概念及实现能使得在做小单时也能综合考虑批量效益。生产企业最希望的肯定是大批量生产不多的几样款式,如果所有中国人都只穿蓝灰色的中山装,服装生产企业就不会为整天转换款式烦恼了,不过实际中客户的需求总是多样化的,所以“顺风车”思想对制造企业是会挺有用的。客户的需求多样化,小批量多款式对制造企业的运作效益是“不好”的,幸好后面一些可以大批量的东西能够归并综合,如许多消费者选择手机时,颜色,外观等因素会是他们的主要考虑,所以移动电话生产商诺基亚的一种解决办法是“随心换外壳”,消费者可以选择自己喜欢颜色的外壳,这样在安排生产时就会轻松很多,而把最后的组装换壳选择留给消费者。如果消费者的口味各有不同,那最好就是菜不要弄得太辣,放一瓶辣椒酱在桌上让消费者自己调。算法同时对插单也能自动给出最佳的方案,实现柔性生产系统的目标。

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