V současné době jsme svědky nebývalého rozvoje informačních systémů zaměřených na finanční a informační toky v organizacích, které velmi často vytvářejí v organizacích samostatné metapodniky, které již začínají žít svým vlastním životem a jsou schopné zpracovat mnohonásobně více objednávek, faktur, zaplavit uživatele prakticky neomezeným množstvím tabulek, grafů a trendů. Přesto se nedaří z těchto systémů "vydolovat" to podstatné pro řízení, co je závislé na aktuálních a správných datech, které vznikají přímo v procesu nějakého produktu.

Podle našeho průzkumu nabízí jen jedna desetina firem ve svém SW modul výroby a jen zlomek této skupiny se zabývá něčím tak důležitým, jako je sběr dat z výrobních procesů, plánováním výrobních procesů a přímým řízením výroby. Dochází tak k tomu, že vrcholové informační systémy bez tohoto článku musí řadu údajů získávat nepřímými metodami s mnoha odhady, průměrnými hodnotami a velmi často se značným zpožděním, které sice ještě dovolí potrestat viníky, ale pro operativní řízení jsou tyto údaje jen málo vhodné. Příkladem může být velmi časté překvapení managementu, když mohou porovnat značně nerovnoměrný skutečný průběh hmotných toků nebo i cash-flow s uhlazenými hodnotami za nějaké období.

A právě s těmito nerovnoměrnostmi a nedostatkem informací se denně a každou hodinu střetává střední a nižší výkonný management výrobních i nevýrobních podniků, který je jen zřídka cílovou skupinou dodávky informačních technologií.

Co způsobuje opomíjení výroby
Jedním z důvodů je jistě to, že problematika operativního řízení je velmi obtížná a přes mnoho pokusů nebyla dosud zcela uspokojivě vyřešena, druhým důvodem je malá nabídka levných řešení na našem trhu. Takže ti co se rozhodnou zavést podporu pro operativní řízení výroby mají jen omezený výběr možností. Problém je v tom, že většina odborníků na IT je ochotna se zabývat problémy top managementu a ne nevděčnými problémy mistra nebo dispečera, a proto většina těchto systému končí u TPV.

Klasické řešení
Klasické metody operativního plánování vyžadují velmi mnoho parametrů a přesné podmínky pro výpočet a zpravidla počítají s neomezenými kapacitami (MRP II). Užívané algoritmy pro sestavování operativního plánu provádějí velmi mnoho složitých operací a porovnávají obrovské množství dat, což vede k časově náročným výpočtům. Zjednodušení zadání a zrychlení sestavení plánu se tak stává pro větší organizace zásadní podmínkou použitelnosti těchto algoritmů. Navíc existují problémy, které nelze popsat tradičními způsoby. Existence zpětných vazeb, zpoždění, skokové závislosti, náhodné rozhodování, poruchy , změna požadavků - to vše jsou aspekty, které jsou stále častěji součástí praktických problémů, a které způsobují selhání nebo omezení klasických metod. Další nevýhodou je, že dochází k optimalizaci pouze u dílčích funkcí procesu a předpokládá se, že tím dochází k optimalizaci celku. Ze systémového hlediska je toto mylný předpoklad. V podmínkách omezených zdrojů není dílčí optimalizace podmínkou pro optimalizaci celku. Dílčí optimalizace pak může výrazně bránit zavedení metod JIT a KANBAN, které předpokládají maximální možnou rovnoměrnost výroby a rozšíření uvažovaných požadavků na optimalizaci plánu až za hranice organizace..

Co přinášejí genetické algoritmy
Řešení jsme nalezli v použitím velmi rychlých a inteligentní algoritmů, které jsou schopny se během výpočtu učit. Díky způsobu výpočtu se stává sestavení lhůtového plánu nezávislé na složitosti problému, a záleží pouze na množství podmínek kladených na plán a na délce plánovaného období. Přehled o celém procesu výroby je pak získáván pomocí vnitřně propojené simulaci plánu. Operativní plán a simulace tohoto plánu umožňuje dokonalý přehled o výrobě a kromě statických dat operativního plánu poskytuje podklady pro proaktivní způsob řízení a měření procesů. Protože použité algoritmy nejsou svou podstatou závislé na zvolené velikosti výrobní dávky, která je jen parametrem, je možno pouhou změnou nastavení podmínek získat podklady pro řízení typu JIT a nebo KANBAN.

Praktické zkušenosti
Samotný program obsahuje dvě navzájem neoddělitelné části. V prvé vzniká verze operativního plánu a v druhé je provedena simulace takto navrženého plánu. Toto uspořádání umožňuje získat prakticky dokonalý přehled o plánované výrobě, úzkých místech, nevyužitých kapacitách, očekávaných skutečnostech, čerpání zdrojů, hmotné i finanční toky a mnoho dalších informací velmi cenných pro řízení výroby.

Na základě praktických zkušeností je vidět, že oproti klasickým způsobům plánování dochází k značnému zkrácení doby potřebné k sestavení operativního plánu a díky vnitřně propojené simulaci získáváme úplné informace o výrobě. Pro případ vzniku poruch, nutnosti posunout termíny nebo zrušit zakázku je možno přeplánovat výrobu. Pro tento účel je vytvořeno uživatelské prostředí, které umožňuje přeplánování a současně respektovat rozpracovanou výrobu.

Rychlost tvorby operativního plánu včetně simulace se pohybuje v rozmezí 30 s - 5 min Časové rozmezí je dáno jistou neurčitostí při hledání řešení. Po překročení této doby výpočtu za daných podmínek můžeme již prohlásit, že řešení neexistuje. Pro výpočet byla použita data skutečného plánu pro 61 strojů, 26 výrobků a plánované období bylo 30 dní s přesností na hodiny. Výpočet probíhal na PC Pentium III/450Mhz a 64 RAM.

Pozn: Autor článku, Jiří Vejvoda, zastává pozici ředitele podnikových projektů firmy Janouch a.s.