AI通過容量約束工作計劃優化生產

在當今競爭激烈的製造業中，微調生產過程對於降低成本和提高效率至關重要。一個主要的障礙是容量限制工作計劃，其中涉及兼顧有限的資源和復雜的依賴性以滿足客戶需求。 Innotock AI使用強大的解決方案介入，使用複雜的算法來確定最佳生產序列。這種方法不僅削減了總成本，而且還可以巧妙地處理機器之間共享的容量限制，並確保及時向客戶交付。這篇文章深入研究了Innotock AI如何應對這一棘手的挑戰，從而使企業在供應鏈優化方面具有一定的作用。

關鍵點

• 容量約束工作計劃：應對在嚴格的資源限制下優化生產的挑戰。
• Innotock AI解決方案：使用尖端的AI算法找到理想的生產序列。
• 成本最小化：旨在降低總成本，包括直接生產，設置，庫存和延遲交貨費。
• 有效的資源管理：管理多台機器的共享容量限制。
• 客戶需求：專注於及時有效地滿足客戶需求。
• 最佳生產順序：確定生產物品降低成本並提高效率的最佳順序。
• Python和Pulp：採用Python和Pulp Linear編程進行建模和優化。
• 靈敏度分析：比較不同的生產策略以找到最有彈性的解決方案。
• 毛利率改善：通過降低成本和提高生產率來提高毛利率。
• 供應鏈優化：為整體供應鏈效率提供智能係統。

了解能力約束工作計劃

什麼是容量約束工作計劃？

容量限制工作計劃是一個複雜的難題，涉及確定最有效的方法來對生產工作進行測序，同時考慮到有限的資源。這些資源（或限制）的範圍從機器能力到勞動力和物料可用性，所有這些都可以瓶頸生產過程。目的是製定一個時間表，以最大程度地減少成本，滿足客戶需求並最大化資源使用。這是供應鏈優化的關鍵部分，因為它直接影響了企業可以產生的效率和盈利程度。

有效的工作計劃需要深入研究各種因素，例如生產成本，設置時間，庫存成本以及對晚交付的潛在罰款。傳統的方法和計劃工具通常在這些複雜性方面遇到困難，導致時間表不足和成本更高。這是Innotock AI發光的地方，提供了篩選大量數據並產生精簡操作的優化時間表的能力。

容量約束工作計劃的關鍵要素包括：

• 需求預測：準確預測客戶對有效計劃生產的需求。
• 資源分配：在不同的生產工作中有效分配可用資源。
• 測序：確定最佳訂單進行生產工作。
• 約束管理：處理機器容量，人工和物料可用性等局限性。
• 成本優化：降低與生產，設置，庫存和晚期交付有關的總成本。

通過直接解決這些元素，企業可以製定生產計劃，這些計劃不僅具有成本效益，而且還足以滿足客戶需求。因此，容量限制工作調度是現代供應鏈難題的重要組成部分。

尋找最佳生產順序的挑戰

找到最佳的生產順序是一個多方面的挑戰，涉及兼顧各種成本因素。目標是在確保滿足客戶需求的同時最大程度地降低總成本，這意味著平衡直接生產成本，設置成本，庫存攜帶成本以及延遲交付的罰款。這些因素中的每一個都在整體生產成本中起著作用，正確的順序可以使這些費用造成很大的影響。

直接生產成本包括材料，人工和開銷。在不同的生產作業之間切換時，設置成本會發揮作用，要求重新配置機器。庫存攜帶成本是存儲和管理庫存的費用。然後有客戶退款的持續寄回，這是丟失截止日期的處罰。

總成本是這些個人成本組成部分的總和：

• 直接生產成本：材料 +人工 +開銷
• 設置成本：更改機器配置的成本。
• 庫存攜帶成本：存儲和管理庫存的費用。
• 延遲交貨的客戶拒絕：丟失交貨截止日期的處罰。

找到最佳生產序列的棘手源於這些成本因素之間的相互依存關係。例如，削減設置成本可能會提高庫存載有成本，或者最大程度地降低直接生產成本可能導致延遲交付。這就是為什麼需要採取整體方法來平衡這些競爭目標並查明總成本最低的順序。在這裡，高級AI解決方案（例如Innotock AI）是無價的，因為它們可以解開這些複雜的關係並發現傳統方法可能會錯過的最佳解決方案。通過準確地對這些成本組件及其互動進行建模，企業可以就生產測序做出更明智的決策，並顯著提高其底線。

Innotock AI：最佳生產計劃的解決方案

Innotock AI如何解決容量約束工作計劃

Innotock AI通過利用先進的AI和優化算法來解決容量約束工作調度問題的全面解決方案。該系統的設計是為了確定最佳生產順序，該順序可以最大程度地降低總成本，同時考慮所有相關的約束和目標。

Innotock AI使用的關鍵方法和工具包括：

• Innotock優化算法：旨在有效，準確優化生產計劃的自定義算法。
• Python：一種用於建模和實現優化算法的多功能編程語言。
• 紙漿線性編程：一種線性編程求解器，用於查找調度問​​題的最佳解決方案。
• matplotlib圖表：一個可視化和分析優化過程結果的庫。

通過利用這些工具，Innotock AI可以有效地處理大型數據集，建模複雜關係並生成優化的生產計劃。該系統處理各種限制，包括機器容量，勞動力供應，材料供應和客戶交付截止日期，同時還考慮了不同的成本因素，例如直接生產成本，設置成本，庫存攜帶成本和延遲交付費用。

該過程涉及以相關數據為食，例如按時期按產品需求，產品路由機器設置時間以及其他運營和財務數據。然後，該系統應用了優化算法來製定生產計劃，該算法在滿足客戶需求並遵守所有約束的同時最大程度地減少了總成本。這種方法在手動方法和傳統的計劃工具上提供了重大飛躍，通常難以掌握問題的複雜性。

Innotock AI的解決方案還具有靈敏度分析工具，使企業可以比較不同的生產策略並在不同條件下衡量其彈性。這為做出明智的決策和適應轉移市場動態提供了寶貴的見解。結果是一個更有效，更具成本效益和響應迅速的生產過程，從而提高了盈利能力和客戶滿意度。

輸入數據和約束

為了有效地優化生產計劃，Innotock AI需要多種輸入數據以及對幾個約束的考慮。準確而全面的數據對於生成現實且可操作的時間表至關重要。

關鍵輸入數據包括：

• 按期間按產品進行需求：此數據包括每個時間段所需的每種產品的數量。準確的需求預測對於有效的生產計劃至關重要。



• 產品路由機設置時間：此數據定義了生產每種產品所需的機器順序，以及在每台機器上產品之間更改的設置時間。
• 其他運營/財務數據：這包括各種輸入變量，例如每週工作日數，每天的班次數量，整體設備效率（OEE），每次機器小時成本，每個勞動小時成本，設置成本和加價百分比。

關鍵約束包括：

• 機器一次只能一次生產一種產品：這確保了機器不會超負荷且生產是可行的。
• 必須遵循一些路由：這確保了以正確的機器序列生產產品。
• 每個工作的截止日期是該工作需求期的最後一天：這確保了生產符合客戶交付截止日期。
• 最大程度地減少WIP並完成良好的庫存：此目標旨在減少庫存貨幣攜帶成本並改善現金流量。
• 最大程度地減少客戶的退款：此目標旨在減少對遲到的罰款。

通過合併這些輸入數據和約束，Innotock AI可以生成可行且具有成本效益的生產計劃。該系統旨在處理各種各樣的現實情況，從而為企業提供了在當今動態市場中蓬勃發展所需的靈活性和適應性。

比較生產策略：手冊與優化

為了說明Innotock AI的有效性，比較不同的生產策略很有幫助。兩種主要方法是手動策略（“緊湊”）和AI優化策略（“最佳序列”）。了解這些方法之間的差異強調了使用AI進行生產計劃的價值。

手動策略（“緊湊”）

手動策略通常被稱為“緊湊”，通常涉及根據經驗，直覺和簡單規則安排生產作業。這種方法可能旨在最大程度地減少設置時間或最大化機器利用率，但通常會忽略不同成本因素和約束之間的複雜相互作用。結果，手動策略可以導致次優的時間表，總成本較高，毛利率較低。

AI優化策略（“最佳序列”）

AI優化的策略由Innotock AI提供支持，利用先進的算法來生成最佳生產序列。該方法考慮了所有相關的成本因素，約束和目標，以創建一個時間表，以最大程度地減少滿足客戶需求的總成本。 AI優化的策略可以發現手動方法可能會錯過的節省成本和效率提高的機會。

比較結果

優化的序列將完成時間縮短了12.85％，而成本降低了5.15％，與手動方法相比，毛利率為31.04％，比27.53％。