facebook LinkedIN LinkedIN - follow
IT SYSTEM 6/2002

TOC 5. díl: Plánování výroby APS/OPT

Ing. Jan Velkoborský, Ph.D.


V minulých čtyřech částech série o Teorii omezení ve výrobě jsme popsali výrobní aplikaci TOC - Drum-Buffer-Rope a finanční aplikaci TOC - Průtokové účetnictví.


Dnešní pokračování popisuje algoritmus tvorby operativního plánu výroby. Vzniklý plán je z kategorie takzvaných APS systémů - systémů pro pokročilé plánování a rozvrhování výroby. Zdůrazněme, že tento algoritmus (plně odpovídající Teorii omezení a obsahující její metodiku DBR) obsahuje na českém trhu jediný softwarový nástroj z kategorie APS/SCM systémů - prodávaný pod obchodní značkou OPT Solution Suite - nyní NetWORKS.

Kritéria pro "dobrý" plán
"Naplánuj všechny operace ve výrobě." Jednoduchá věta, ale jak začít? Mám začít od zákaznických objednávek a rozpadnout je na jednotlivé operace? Pokud ano, s jakou zakázkou začít? S tou, co má největší finanční hodnotu? S tou, která způsobuje největší kapacitní zatížení? O které předpokládáme, že bude zpožděná? Nebo bychom možná měli začít se zakázkami, které už jsou rozpracované ve výrobě?

Někde zkrátka musíme začít. Ale možná, že lepší než zkoumat "kde", by bylo si nejprve definovat, co vlastně chceme. Jaký plán nás uspokojí? Prvním krokem je stanovit kritéria, která musí dobrý plán splňovat.

Je zřejmé, že minimálně dvě různé věci nás mohou přinutit tvrdit o plánu, že je špatný. Prvním je, vytvoříme-li plán, který zkrátka nelze splnit. To se může stát, pokud plán ignoruje omezení systému. Proto dobrý plán musí respektovat omezení našeho systému. Prvním krokem je proto IDENTIFIKOVAT OMEZENÍ.

Je toto ale dostatečná podmínka pro dosažení realistického plánu? Ne nutně. Můžeme se dostat do situací, kdy vzniknou konflikty mezi více různými omezeními. Například slíbí-li firma dodací termíny, které nejsou v souladu s kapacitou. Takový způsob fungování zcela jistě povede dříve či později k nepříjemným překvapením.

Samotná identifikace úzkého (úzkých) míst nezaručuje dobrý plán. Dalšími nutnými kroky jsou v Teorii omezení VYTÍŽENÍ ÚZKÉHO MÍSTA a PODŘÍZENÍ ZBYTKU SYSTÉMU.

Pět kroků TOC:

1. identifikovat omezení,
2. vytížit omezení na maximum,
3. podřídit zbytek systému omezení,
4. odstranit omezení,
5. zpět na krok 1 - nedovolit, aby se omezením systému stala setrvačnost.

Všechny kroky tvorby plánu v TOC směřují k několika málo cílům. Dobrý plán znamená, že je:

1. realistický - lze podle něj vyrábět, protože bere v úvahu všechna systémová omezení,

2. produktivní - za produktivní plán považuje TOC každý plán, který zaručuje nárůst průtoku (T) a současně pokles "zásob" (I) a provozních nákladů (OE) - viz minulý článek TOC a průtokové účetnictví,

3. imunní vůči problémům - neočekávané narušení plánu (pozdě dodaný materiál, defekt stroje, absence důležitého dělníka) nezpůsobí jeho kolaps - viz metoda DBR - článek v IT Systems TOC ve výrobě 2 - Buffer.

Pojďme nyní projít jednotlivé kroky tvorby výrobního plánu podle Teorie omezení. Výrobní aplikace TOC se nazývá OPT - Optimized Production Technology.

Identifikace úzkého místa
Nyní již víme, že tvorba dobrého plánu musí začít u identifikace omezení. Co může být omezení? Mluvme nyní pouze o fyzických omezeních (přestože v praxi představují až 90 % omezení nefyzická neboli tzv. procedurální omezení).

Fyzická omezení mohou teoreticky vzniknout na trhu, ve výrobních kapacitách nebo na straně materiálu (dodavatele). Uvědomme si ještě jednou, jak zní definice úzkého místa, tzv. BOTTLENECK (BN). Jako skutečné úzké místo můžeme označit zdroj pouze za předpokladu, že požadavky na něj kladené jsou vyšší než maximální možná dostupnost tohoto zdroje.

Dodavatelská omezení
Může existovat omezení na straně našich dodavatelů? Většina především strojírenských firem bezpochyby tvrdí, že ano. "Naši dodavatelé jsou natolik nespolehliví, že omezují naši výrobu." Materiál ovšem představuje fyzické omezení (BOTTLENECK) pouze za předpokladu, že jeho fyzická dostupnost od všech potenciálních dodavatelů je nižší než požadavky naší výroby na daný materiál. Tato situace je samozřejmě krajně nepravděpodobná a omezuje se na zcela výjimečné situace typu celosvětově strategických materiálů. Téměř jistým vysvětlením domnělých omezení na straně dodavatelů není omezení na straně dodavatele, ale omezení na straně naší práce s dodavatelem. Praxe potvrzuje, že skutečný BOTTLENECK se na straně dodavatele vyskytuje skutečně výjimečně.

Tržní omezení
Stejná věc platí na straně odběratelů. Existuje vlastně skutečné tržní omezení? Pokud ano, pak trh pro naše výrobky je menší než kapacita naší výroby. Toto sice teoreticky může platit, ale je to opět krajně nepravděpodobné. Mnohem pravděpodobnější je, že pociťuje-li firma omezení na straně trhu, pak má procedurální omezení na straně práce s trhem.

Pro obě výše uvedené situace je vhodnější použít nikoliv výrobní aplikaci TOC, ale aplikaci Teorie omezení v oblasti prodeje a marketingu.

Interní omezení
Ani ve fyzické kapacitě výrobních zdrojů nemusí být nutně zakopaný pes. Přesto se asi najde velmi málo firem, které jsou ochotny říct, že nemají interní fyzické kapacitní omezení. I interní omezení na straně výrobních kapacit může mít dvě příčiny - skutečné fyzické a procedurální. Procedurální omezení může být například povahy: "Zpracuj vždy minimálně 10 tun oceli v jedné dávce, jinak se to seřízení linky ekonomicky nevyplatí." Nebo: "Vytíženost tvého pracoviště musí být minimálně 95 %, jinak zapomeň na prémie." Podobnými způsoby vytváří značná část výrobních firem silné interní fyzické omezení.

Skutečnou příčinou těchto omezení ve výrobě je ovšem nikoliv nízká kapacita zdroje, ale nevhodný způsob řízení těchto zdrojů. I v této oblasti představuje procedurální omezení zásadní část všech domnělých omezení systému.

Odstranění konfliktu mezi omezeními
Zapomeňme nyní na procedurální omezení, přestože představují mnohem závažnější část většiny našich problémů. Mluvíme o způsobu plánování podle TOC, který se nazývá OPT (Optimized Production Technology) a algoritmu, který je vhodný pro plánování skutečných úzkých míst (BOTTLENECK).

Existence úzkého místa (BN) znamená, že firma není schopna uspokojit všechny zakázky v jejich požadovaných termínech. Firma zkrátka nemá dostatek kapacity k dispozici, a to minimálně na jednom zdroji. Je rovněž zřejmé, že celopodnikový informační systém není schopen poskytnout požadované informace. A to i za předpokladu, že by se nám nějakým zázrakem podařilo podchytit v něm všechna nutná data v požadovaném obsahu a kvalitě.

"Který klient bude nejméně 'naštvaný', když mu nedodáme včas?" "Můžeme zmenšit jeho 'naštvanost' částečnou dodávkou?"

Co vyrábět
Vyjděme nyní ze zákazníky požadovaného množství výrobků. Vyrábí-li naše továrna automobily, znamená to, že objednávka na jeden automobil představuje výrobu 4 kol. Dalším krokem může být zohlednění zmetkovitosti. Výroba 4 dobrých kol může znamenat, že musíme začít vyrábět 5 kol, protože očekáváme zmetkovitost na úrovni 20 %. Dále je nutné zohlednit dostupnou rozpracovanost a skladové zásoby.

Všechny tyto kroky lze velmi rychle a efektivně udělat s libovolným ERP systémem. Problém začíná v okamžiku rozpadu těchto globálních informací na úroveň jednotlivých výrobních zdrojů - tedy jaké pracoviště má na čem pracovat (v jakém pořadí, jak velké dávce, jaký by měl být spotřebován čas atd.).

Kdy vyrábět
Spočítali jsme množství, které musí náš zdroj vyrobit, aby uspokojil danou zakázku. Odsud jsme schopni spočítat čas, který zdroj spotřebuje na danou operaci. Nyní zbývá už jen určit, v jakém okamžiku by měl vyrábět. Známe-li toto, můžeme dát výrobnímu zdroji všechny informace nutné pro výrobu (co, jak dlouho a kdy vyrábět).

Stejné kroky musíme provést pro všechny zakázky, a to vždy se zohledněním expedičního zásobníku práce (viz článek TOC ve výrobě 2 - Buffer Management). Začneme zakázkou s nejurgentnějším termínem odvádění a postupujeme postupně v čase. Výsledkem je seznam aktivit (bloky práce), které musí naše omezení (BOTTLENECK) vykonat, aby uspokojilo zákazníky.

Vytvoření ruin
Samozřejmě, protože jsme umístili bloky práce bez zohlednění dostupnosti zdroje, mohou se bloky kupit jeden na druhý a dostaneme velmi pravděpodobně obrázek podobný tomu na obrázku 1. Absolutně nerealistický plán. Nelze očekávat, že jeden zdroj bude pracovat na více než jednom bloku současně.
Čelíme tedy konfliktu, což není velké překvapení, protože jsme nějaký očekávali (máme přece fyzické omezení ve výrobě). Nyní je tedy čas konflikt odstranit - musíme "srovnat ruiny se zemí". Musíme zajistit, aby množství bloků zpracovávaných v jednom okamžiku nepřesáhlo množství dostupných výrobních zdrojů daného typu. To znamená, že kdykoli nalezneme akumulaci bloků, musíme horní bloky posunout.

Na jakou stranu ruiny? Posunutím bloku doprava ohrozíme termín odvádění zakázky. Pojďme je tedy posunout doleva a vyrobit je dříve než požaduje zákazník. Sice se tak zvýší zásoby, ale pořád je to lepší než ztratit průtok v důsledku ztráty celé zakázky.

Srovnání ruin
Představme si nyní buldozer stojící na pravé straně našich ruin. Nastavíme jeho radlici do výše, která se rovná počtu dostupných výrobních zdrojů. Nyní buldozer rozjedeme směrem doleva tak, aby srovnal všechny přečnívající bloky práce. Náš buldozer je ovšem velmi speciální zařízení, a proto musí pracovat trochu inteligentněji. Musí zachovat relativní pořadí zakázek i po srovnání ruin - viz obr. 2. Není nic snazšího než tento postup algoritmizovat.

Ale pozor. Zatím jsme neodstranili konflikt - pouze jsme ho odsunuli na jiné místo. Protože máme co do činění se zdrojem, který má omezenou kapacitu, je nevyhnutelné, že některé bloky práce budou přesunuty na špatnou stranu časové osy (před současnost). Tedy, že některé práce již měly být vykonány v minulosti. My ovšem nemůžeme přikázat zdroji pracovat včera. A navíc - buldozer zanechal na časové ose volné mezery - vzpomeňme přitom jedno z pravidel OPT:"Hodiny ztráty na úzkém místě rovná se hodina ztráty celého systému."

Zohlednění času
Zcela jistě nemůžeme provádět akce v minulosti. Náš nový plán je tedy spíše přesnější popis reality než dobrý definitivní plán. Některé termíny (ty, které měly být splněny už někdy v minulosti) zkrátka musíme vzdát a zapomenout na to, že se nám je podaří splnit.

Vezměme opět náš buldozer. Nyní parkuje před levým okrajem našeho obrázku. Skloníme jeho radlici tak, aby představoval ocelovou zeď. Instruujeme ho, aby se rozjel doprava a hrnul všechny bloky před sebou až do okamžiku, kdy dosáhne na časové ose současnosti. Co se ovšem stalo s našimi termíny odvádění zakázek?

Je zřejmé, že naše manipulace s buldozerem a posunování bloků práce nejprve do minulosti a poté do budoucnosti nemohla zanechat bloky na svých původních termínech. Protože mluvíme o BOTTLENECK (úzkém místě), je jisté, že některé bloky budou ukončeny později než bylo původně plánováno. To znamená, že jim odpovídající zakázky jsou akutně ohroženy.

Pokud bude penetrace expedičního zásobníku odpovídajících zakázek aspoň 50%, je šance, že bude zakázka zpožděná, velmi reálná. Vezmeme-li v úvahu starého dobrého Murphyho, jde téměř o jistotu.

Než budeme pokračovat, shrňme náš zajímavý algoritmus. Není podobný ani jedné z dříve známých plánovacích a řídících metod - MRP II, JIT, dokonce ani dopřednému nebo zpětnému plánování. Ve skutečnosti je zřejmé, že algoritmus plánování OPT/TOC dokonce ani nepoužívá časovou osu jako hlavní argument při plánování. Je přesným odvozením pěti kroků TOC pro oblast plánování výroby, kde měřítkem číslo jedna pro hodnocení výkonu továrny je PRŮTOK.

Dokážete si představit, jak by vypadal konečný plán práce úzkého místa za situace, kdy nejde o skutečné úzké místo (BOTTLENECK - BN), ale o zdroj s omezenou kapacitou (Critical Constraints Resource - CCR)? Velmi pravděpodobně máme univerzální algoritmus pro plánování úzkých míst ve výrobě.

Další typy konfliktů
Výše popsaný algoritmus je samozřejmě velmi syrový, a přestože je univerzální pro plánování jednoho úzkého místa, není dostatečný v některých složitějších situacích. Například při:

. vícenásobném průchodu zakázky naším úzkým místem,
. existenci více různých úzkých míst ve výrobě,
. podstatném podílu seřizovacích dob a z toho vyplývající nutnosti optimalizace seřizování.

Detailní popis algoritmu pro řešení výše uvedených, ale i jiných konfliktů by vyžadoval podstatně větší množství papíru a omezme se proto na stručný popis některých z nich.

Vícenásobný průchod úzkým místem
Typickým odvětvím, kde tato situace nastává velmi často, je strojírenství. V rámci jednoho technologického postupu musí jeden a ten samý díl projít dvakrát stejným pracovištěm - například operace 020 a operace 050 v rámci jednoho technologického postupu. Je zřejmé, že v takovém případě generuje jedna zakázka dva bloky práce na jednom zdroji. Přitom těmito bloky nelze libovolně pohybovat, protože posun jednoho bloku může ohrozit práci na druhém bloku.

Tento konflikt řeší OPT tzv. "konceptem tyčí" - viz obr. 4. Naši operaci 020 reprezentuje blok 1 a operaci 050 blok 2. Doba zpracování (velikost zdrojového bufferu) mezi nimi činí například 20 hodin. Pak délka tyče představuje 20 hodin a oba bloky se k sobě nikdy nesmí dostat v plánu blíže než na 20 hodin. V opačném případě není možné provést operace 030 a 040, které trvají oněch 20 hodin.

Jsme-li tedy nuceni posunout z kapacitních důvodů blok 1 do budoucnosti, pak může být nutné posunout do budoucnosti i blok 2, pokud vzdálenost mezi oběma bloky poklesla pod 20 hodin.

Optimalizace seřizování
V řadě výrob bývá nutné optimalizovat seřizování stroje (typické je to především u strojírenských typů výrob). Pokud nebude na úzkých místech prováděna, hrozí nadměrné zvyšování podílu seřizování na celkové době práce, a tedy pokles průtoku na úzkém místě. OPT tento problém řeší prostřednictvím tzv. "set-up faktoru". Set-up faktor je číslo, které znázorňuje velikost optimalizačního okna.
Definujeme-li jej jako 10, pak v okamžiku zaplánování určité výrobní dávky se algoritmus dívá do budoucnosti na desetinásobek dané seřizovací doby a hledá dávky se stejným nebo podobným seřízením. Tímto způsobem lze zabít hned několik much jednou ranou:

. algoritmus bere v úvahu důležitost seřízení - delší seřízení představuje pro výrobu větší problém,
. délka optimalizačního okna je stanovena dynamicky v závislosti na významu seřízení (finančním a časovém),
. lze optimalizovat takzvané závislé seřizování (typicky barevná optimalizace v textilních továrnách).

Další problémy
Výše uvedené problémy představují základ algoritmu pro pokročilé plánování úzkých míst ve výrobě pomocí metody TOC/OPT. Existují samozřejmě další okolnosti, které způsobují nutnost uvedení do života některých dalších funkčností, které ovšem překračují rámec tohoto článku. Jako příklad lze uvést tzv. dynamickou tvorbu zásobníků práce - DYNAMIC BUFFERING, podřízení zbytku systému při současném zohlednění dostupné kapacity, ochrannou kapacitu neúzkých pracovišť nebo vliv nepřesných dat na (ne)úzkých místech na kvalitu plánu.

Pozn. red.: Autor pracuje jako konzultant TOC společnosti APStec.

Chcete získat časopis IT Systems s tímto a mnoha dalšími články z oblasti informačních systémů a řízení podnikové informatiky? Objednejte si předplatné nebo konkrétní vydání časopisu IT Systems z našeho archivu.


Inzerce

Konec papírování, digitalizujte a usnadněte si práci!

IT Systems 3/2024V aktuálním vydání IT Systems jsme se zaměřili na vývoj digitalizace ve světě peněz, tedy v oblasti finančnictví a pojišťovnictví. Dozvíte se například, proč je aktuální směrnice PSD2 v inovaci online bankovnictví krokem vedle a jak by její nedostatky měla napravit připravovaná PSD3. Hodně prostoru věnujeme také digitalizaci státní správy a veřejného sektoru, která nabírá obrátky.