- Přehledy IS
- APS (22)
- BPM - procesní řízení (23)
- Cloud computing (IaaS) (9)
- Cloud computing (SaaS) (29)
- CRM (49)
- DMS/ECM - správa dokumentů (19)
- EAM (16)
- Ekonomické systémy (68)
- ERP (87)
- HRM (27)
- ITSM (6)
- MES (32)
- Řízení výroby (52)
- WMS (28)
- Dodavatelé IT služeb a řešení
- Datová centra (25)
- Dodavatelé CAD/CAM/PLM/BIM... (40)
- Dodavatelé CRM (36)
- Dodavatelé DW-BI (50)
- Dodavatelé ERP (80)
- Informační bezpečnost (42)
- IT řešení pro logistiku (46)
- IT řešení pro stavebnictví (25)
- Řešení pro veřejný a státní sektor (26)
CRM systémy
Plánování a řízení výroby
AI a Business Intelligence
DMS/ECM - Správa dokumentů
HRM/HCM - Řízení lidských zdrojů
EAM/CMMS - Správa majetku a údržby
Účetní a ekonomické systémy
ITSM (ITIL) - Řízení IT
Cloud a virtualizace IT
IT Security
Logistika, řízení skladů, WMS
IT právo
GIS - geografické informační systémy
Projektové řízení
Trendy ICT
E-commerce B2B/B2C
CAD/CAM/CAE/PLM/3D tisk
Přihlaste se k odběru zpravodaje SystemNEWS na LinkedIn, který každý týden přináší výběr článků z oblasti podnikové informatiky | ||
Plánování výroby s využitím dynamické simulace
Plánování výroby je velmi složitý proces, pro který výrobní společnosti využívají různých softwarových nástrojů tak, aby si zajistily pokud možno co nejefektivnější plán výroby s ohledem na šíři vstupujících parametrů. A jak to ve skutečnosti vypadá? K mnoha softwarovým nástrojům je nutné doplnit další, dalo by se říci nejrozšířenější plánovací nástroj na světě, a to Excel. Pomocí něj je možné do plánu doplnit další parametry, které nejsou nikde sledovány, ale proces výroby, a tím i proces plánování významně ovlivňují. Spousta excelovských souborů, pomocí kterých plánovači výroby vytvářejí své plány, vyžaduje velké množství dat a informací, které je nutné do tohoto plánovacího souboru importovat z informačních systémů, je třeba zahrnout informace od obchodníků, zohlednit skutečný stav ve výrobě apod.
Můžeme tedy říci, že by nám plánování výroby pomocí dynamického simulačního modelu daného výrobního procesu tyto vícepráce odstranilo či zefektivnilo? Odpověď je jednoduchá. Ano. A je proces tvorby takového plánovacího nástroje jednoduchý? I zde je odpověď jednoduchá? Ne.
Dosažitelné přínosy
Zaměřme se nejprve na první otázku, kterou částečně modifikujeme a zároveň si tím odpovíme i na druhou otázku. Jaký přínos pro nás tedy plánování s využitím dynamické simulace má? Pokud správně popíšeme celý výrobní proces, vytvoříme algoritmy, pomocí kterých se rozhodujeme při plánování, a hlavně vytvoříme datovou základnu pro všechna data, která v současné době plánovači nosí v hlavě nebo v excelovských soborech, tak je možné vytvořit velmi efektivní nástroj. Pomocí takto vytvořeného plánovacího nástroje je výrobní společnost schopna snížit zásoby rozpracovaných komponent či vstupních dílů a zároveň zajistit výrazné zvýšení efektivity plánování výroby na základě reálných zákaznických požadavků. Pokud bychom chtěli výše uvedené přínosy kvantifikovat, tak využitím plánovacího nástroje je možné snížit zásoby v celém výrobním procesu o dvacet až šedesát procent, zkrátit průběžnou dobu výroby až o čtyřicet procent, plnit zákaznické požadavky na úrovni téměř sta procent a zajistit zvýšení produktivity práce až o třicet procent.
Snadno a rychle to nepůjde
Co lze říci o úskalích implementace takového řešení do způsobu plánování výrobního podniku? Tvorba a ladění takového řešení přináší úskalí nejen v délce realizace celého řešení, které může být delší než jeden rok, ale také v celkové změně způsobu plánování a tvorbě úplně nové datové základny. Dokážete si představit, že v informačním systému máte informace nejen o době trvání přestavby výrobního zařízení, ale i o změně trvání této přestavby při přechodu z výrobku A na výrobek B, o maximálním možném počtu seřízení za směnu, o párovosti výroby výrobku A a B na vstřikolise při dané formě, o možnosti zaslepení části dané formy a mnoho dalších informací? Při realizaci systému plánování s využitím dynamického simulačního modelu, který plánovačům pomůže navrhnout nejvhodnější řešení, je nezbytné vzít v potaz, že toto rozhodnutí přinese v počátcích implementace a tvorby celého nástroje mnoho otázek, mnoho úprav informačního systému a mnoho odstranění chybných dat v informačním systému výrobní společnosti.
Příklad z praxe
Na přiloženém grafu je zobrazena ukázka nesplněných a nevyrobených požadavků zákazníků z důvodu chyb v datech výrobní společnosti z oblasti automotive při implementaci řešení plánovacího nástroje s využitím dynamické simulace. Z grafu můžeme vyčíst, že úpravy v datových zdrojích v informačním systému (na které je poté dynamický simulační model navázán) trvaly téměř půl roku a zahrnovaly nejen úpravy současných dat v systému, ale i tvorbu nových v současné době neexistujících datových zdrojů, které jsou ovšem pro plánování výroby nezbytné.
Jaká je tedy odpověď na otázku zda vynaložená pracnost a náklady převáží přínosy, jež dynamický plánovací nástroj přinese? Na toto si musí odpovědět každý sám. Pracnost, kterou v sobě tato – nejen softwarová, ale i procesní – změna přináší je velká. Ovšem přínosy a poté dlouhodobé využívání tohoto řešení v sobě přináší takové efekty, že jeho využití i přes obtíže při tvorbě a implementaci lze jen doporučit.
Jan Šlajer
Autor je jednatelem a ředitelem společnosti Dynamic Future.
květen - 2024 | ||||||
Po | Út | St | Čt | Pá | So | Ne |
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 1 | 2 |
3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
22.5. | Cloud Computing Conference 2024 |
5.6. | IT mezi paragrafy 2024 |
20.6. | Cybernity 2024 |
Formulář pro přidání akce