На основании прогноза продаж и заказов клиентов устанавливается производственная потребность лесопилки.
Программное обеспечение для моделирования схем раскроя и программное обеспечение для общего управления бизнесом используются в сочетании для оперативного планирования и управления производством.
Имитатор схемы резки используется для оценки различных теоретических параметров резки, применимых к сосновым бревнам, поступающим в промышленность. Определен оптимальный ввод журналов каждой категории и их лучшая комбинация для выполнения планов.
Имитационная модель создается для оценки значений, принимаемых переменными при столкновении с различными альтернативами работы лесопилки. С помощью программного обеспечения для управления записываются рабочие параметры лесопилки, определяющие ее производительность.
Результаты моделирования сравниваются с реальными и устанавливаются точки, по которым следует применить меры по улучшению.
Резюме
Исходя из предвидения продаж и заказов клиентов, необходимость производства пилорамы отпадает.
Программное обеспечение для моделирования раскола бревен и общее программное обеспечение администрирования используются в комбинированной форме для оперативного планирования и контроля производства.
Моделирование разделения бревен используется для оценки различных применимых теоретических параметров штифтовых бревен для обработки в промышленности. Ввод лесоматериалов определяется для каждой категории журнала и его наилучшей комбинации для выполнения планов.
Имитационная модель создается для оценки значений переменных в различных вариантах работы лесопилки. С помощью программного обеспечения административного контроля регистрируются параметры работы лесопилки, определяющие производительность лесопилки.
Введение:
Принятие решений в лесопильных компаниях не отличается от тех, которые необходимо принимать в компаниях любого другого типа.
От поставки бревен из лесных массивов до места назначения полученного пиломатериала происходит несколько процессов.
Деревья, полученные от облесения, могут иметь разные качества в зависимости от возраста, управления, которому была подвергнута плантация, происхождения материала, который был имплантирован, и т. Д. После того, как дерево было срублено, его разрезают на различные размеры в зависимости от его диаметра, формы и коммерческой длины, необходимой для получения досок.
В зависимости от последующего назначения материала, полученного в результате распиловки, бревна классифицируются и планируются их обработка.
Управляющий заводом сталкивается с множеством переменных, которые варьируются от требований его клиентов, качества и объема бревен, которые должны быть обработаны, которые, в свою очередь, зависят от переменных, представленных лесонасаждениями, которые дают начало этим бревнам.,
Чтобы удовлетворить спрос клиентов, руководитель завода должен выбрать, какой тип бревен следует закупить, определив схему распиловки и применяя производственный график, который соответствует требованиям клиента при минимальных затратах.
Стратегическое планирование основано на ожиданиях рынка, основанных на заказах клиентов и прогнозах продаж, с прогнозом поставок сырья на другой крайности.
Затем мы находим тактическое планирование, которое предполагает производственную программу, определяемую инфраструктурой, доступной компании, и которая позволит ей достичь прогноза будущего спроса.
Оперативное планирование включает ежедневные действия, направленные на соблюдение производственного графика.
Руководитель предприятия должен руководить действиями, направленными на достижение стратегических и тактических целей, установленных руководством компании.
Он должен запрограммировать качество и количество бревен, которые будут распилены, предоставив спецификации продуктов, которые необходимо получить, начальнику производства, предложив время работы и изменения, которые должна пройти программа.
Критическим моментом в этом аспекте плана являются схемы резки, которые необходимо применить к бревнам. Схема, применяемая к каждой категории бревен, зависит от того, достигается ли ожидаемое производство как по количеству, так и по степени спецификации пиломатериалов. Менеджер производства несет ответственность за то, чтобы линия распиловки достигла запрограммированных результатов как по количеству и качеству, так и в запланированное рабочее время.
В этой работе мы представляем модель, предназначенную для облегчения планирования и контроля операций лесопилки. Упор делается на тактическое планирование и оперативное планирование.
Эта модель включает систему, которая анализирует схемы распиловки для оптимизации комбинации бревен, моделирует процесс распиловки и систему управления для оценки результатов операции.
Материалы и методы:
- Для анализа схем раскроя использовалась программа Delta 96 «Оптимизация схем раскроя» версии 1.63 от Ciris Ingenierie (Франция). Для оптимизации использовался дополнительный инструмент Microsoft Excel под названием «Решатель». Моделирование было сгенерировано с другой надстройкой Microsoft Excel, называемой студенческой версией "Crystal Ball". В качестве управляющего программного обеспечения мы используем программу Microsoft Access с ее приложениями для оптимизации управления компанией. (В каждом конкретном случае компании могут адаптировать свое специальное программное обеспечение для управления.) Распределение вероятностей, как времени работы каждой схемы раскроя, так и производительности (оба являются результатом анализа реального производства лесопилки) в нашем случае оценивались как нормальное распределение,с учетом площади ниже среднего, но в практическом применении они должны возникать в результате выборок, проводимых с помощью методов статистических расчетов.
Полученные результаты
Структура модели:
Представленное выше обсуждение описывает необходимую информацию о ключевых задачах и решениях, которые возникают на различных этапах процесса распиловки.
Интеграция всей этой информации в производственный график, включающий все входные и выходные данные, является сложной, но в высшей степени стратегической задачей.
Неадекватная производственная программа обязательно приведет к большому количеству отходов, уменьшению получения ожидаемой продукции, неэффективному распределению доступного машинного времени, и все это, безусловно, приведет к большим экономическим потерям. С другой стороны, тщательное распределение ресурсов посредством эффективной производственной программы улучшит экономические результаты лесопильного завода.
План такого типа практически невозможно применить, если у вас нет инструментов для получения и обработки качественной информации.
В этой работе описывается модель, цель которой - систематический анализ процесса распиловки. Основная цель модели - получить производственную программу, которая включает в себя оптимальную производительность, но, в свою очередь, применима в эксплуатации. Это может быть достигнуто путем объединения системы анализа схемы раскроя с системой управления через имитационную модель добычи в реальном времени.
Функционально модель работает следующим образом:
1. Во-первых, с помощью специального программного обеспечения определяются наилучшие схемы резки, применимые к бревнам разного качества.
2. Эта комбинация журналов корректируется путем оценки других доступных ресурсов (машины, рабочая сила, другие затраты и т. Д.).
3. После того, как осуществимые схемы резки были установлены с ограничениями предыдущего пункта, эта информация переносится в электронную таблицу, генерирующую модель оптимизации, которая генерирует производственную программу.
4. Эта производственная программа моделируется для определения возможных продуктов, которые будут получены как по количеству, так и по качеству.
5. Результаты, записанные в программе управленческого контроля, сравниваются с результатами моделирования, чтобы определить точки для улучшения.
Пункты 3 и 4, которые мы считаем наиболее важными в этой работе, развиты ниже.
Оптимизация обрабатываемых логов:
Как обсуждалось ранее, руководитель завода постоянно сталкивается с проблемой определения того, какую комбинацию журналов обрабатывать. Решение о типе бревен (диаметры, длины и т. Д.), Которые будут распиливаться в определенный период, зависит от спроса на пиломатериалы (качество, толщина, ширина, длина) и имеющихся запасов на складах.
Это особенно очевидно на лесопильных предприятиях, которые сильно зависят от ситуации со спросом.
Решение о том, что бревна должны быть обработаны, ставит перед руководителем предприятия бизнес-цель максимизации экономической эффективности, которая может быть выражена следующим образом:
Максимизировать G = Sum Pk * Qk-Sum Cy * Xy-Sum Py * Xy + SumMy * Wy
Куда:
G = экономическая прибыль
Pk = чистая цена качественных пиломатериалов k
Qk = количество качественных пиломатериалов k
Cy = стоимость распиловки качественных бревен и
Xy = объем качественных бревен и
Py = цена бревен качество и
My = объем побочных продуктов качественных журналов и
Wy = чистая цена побочных продуктов качественных журналов и
Переменная, с которой руководитель завода может справиться для удовлетворения обоих требований (удовлетворить спрос и максимизировать прибыль), - это минимизировать производственные затраты, сформированные за счет эксплуатационных расходов лесопильного завода и стоимости обработанных бревен.
Это составляет «целевую функцию» модели оптимизации:
Min (Sum Cy * Xy + Sum Py * Xy) при следующих ограничениях:
1. Соблюдайте заказы клиентов и прогнозы продаж.
2. Запасы, имеющиеся на складах.
3. Общий объем производства не должен превышать вероятный максимальный объем производства пилорамы (с учетом, в свою очередь, максимальной мощности по распиловке и сушке).
4. Теоретическая производительность предварительно выбранных схем резки.
5. Стоимость бревен разного качества.
6. Эксплуатационные расходы на распиловку и сушку.
Моделирование процесса пиления и сушки:
После того, как комбинация бревен, которые должны быть обработаны, и схемы резки, которые будут применены, будет определена, создается моделирование процесса распиловки, «входными данными» которой являются:
1. результаты процесса оптимизации
2. теоретическая производительность каждой схемы распиловки
3. распределение вероятности выхода каждой схемы распиловки (получено из исследований фактического производства пиломатериалов)
4. время работы пилорамы пилорама для каждой схемы раскроя
5. Распределение вероятности времени работы каждой схемы раскроя (в результате анализа фактического производства пилорамы)
Кривая распределения вероятностей продуктов, которые должны быть получены, затем получается, если применяются схемы отсечения, установленные в процессе оптимизации.
Вывод:
Достижения компьютерных систем распространились на все виды промышленности, начиная с высоких технологий, а затем были приняты другими менее техническими отраслями, такими как лесопилки, которые традиционно работают в провинции Мисьонес.
В настоящее время они сталкиваются с высококонкурентными рыночными условиями, которые во многих случаях ставят под угрозу их преемственность как компании.
В этом смысле эта работа демонстрирует возможность применения компьютерных инструментов, которые в настоящее время доступны для местных предприятий, помогая руководству и позволяя им повысить свою прибыльность.
Спасибо
Учреждению Maderero Chodorge SA, которое способствовало использованию программного обеспечения Delta 96 «Оптимизация схем раскроя» версии 1.63.
Библиография:
БЕРАНЖЕР П. 1988. В поисках промышленного совершенства. CDN Management Sciences. Мадрид. Spain.221pp.
БРАУН Т.Д. 1982. Контроль качества в производстве пиломатериалов. Публикации Миллера Фримена. Сан-Франциско. USA.287pp.
CIRIS INGENIERIE. 1996. Руководство пользователя Delta 96, версия 1.63. Ciris Ingenierie. Pessac. France.82pp.
ДИКСОН У.Д., МЭССИ Ф.Д. Мл. 1965. Введение в статистический анализ. Мегагерц Graw Hill de México México DF 489pp.
EPPEN GD, GOULD FJ, SCHMIDT CP, MOORE JH, WEATHERFORD LR 2000. Исследование операций в науке управления. Prentice Hall Hispanoamericana SA Мексика. 702pp.
UMANA, MT 1999. Microsoft Access для малых и средних предприятий. MP Ediciones SA. Буэнос-Айрес, 271 чел.
