AI通过容量约束工作计划优化生产

在当今竞争激烈的制造业中，微调生产过程对于降低成本和提高效率至关重要。一个主要的障碍是容量限制工作计划，其中涉及兼顾有限的资源和复杂的依赖性以满足客户需求。 Innotock AI使用强大的解决方案介入，使用复杂的算法来确定最佳生产序列。这种方法不仅削减了总成本，而且还可以巧妙地处理机器之间共享的容量限制，并确保及时向客户交付。这篇文章深入研究了Innotock AI如何应对这一棘手的挑战，从而使企业在供应链优化方面具有一定的作用。

关键点

• 容量约束工作计划：应对在严格的资源限制下优化生产的挑战。
• Innotock AI解决方案：使用尖端的AI算法找到理想的生产序列。
• 成本最小化：旨在降低总成本，包括直接生产，设置，库存和延迟交货费。
• 有效的资源管理：管理多台机器的共享容量限制。
• 客户需求：专注于及时有效地满足客户需求。
• 最佳生产顺序：确定生产物品降低成本并提高效率的最佳顺序。
• Python和Pulp：采用Python和Pulp Linear编程进行建模和优化。
• 灵敏度分析：比较不同的生产策略以找到最有弹性的解决方案。
• 毛利率提高：通过降低成本和提高生产率来提高毛利率。
• 供应链优化：为整体供应链效率提供智能系统。

了解能力约束工作计划

什么是容量约束工作计划？

容量限制工作计划是一个复杂的难题，涉及确定最有效的方法来对生产工作进行测序，同时考虑到有限的资源。这些资源（或限制）的范围从机器能力到劳动力和物料可用性，所有这些都可以瓶颈生产过程。目的是制定一个时间表，以最大程度地减少成本，满足客户需求并最大化资源使用。这是供应链优化的关键部分，因为它直接影响了企业可以产生的效率和盈利程度。

有效的工作计划需要深入研究各种因素，例如生产成本，设置时间，库存成本以及对晚交付的潜在罚款。传统的方法和计划工具通常在这些复杂性方面遇到困难，导致时间表不足和成本更高。这是Innotock AI发光的地方，提供了筛选大量数据并产生精简操作的优化时间表的能力。

容量约束工作计划的关键要素包括：

• 需求预测：准确预测客户对有效计划生产的需求。
• 资源分配：在不同的生产工作中有效分配可用资源。
• 测序：确定最佳订单进行生产工作。
• 约束管理：处理机器容量，人工和物料可用性等局限性。
• 成本优化：降低与生产，设置，库存和晚期交付有关的总成本。

通过直接解决这些元素，企业可以制定生产计划，这些计划不仅具有成本效益，而且还足以满足客户需求。因此，容量限制工作调度是现代供应链难题的重要组成部分。

寻找最佳生产顺序的挑战

找到最佳的生产顺序是一个多方面的挑战，涉及兼顾各种成本因素。目标是在确保满足客户需求的同时最大程度地降低总成本，这意味着平衡直接生产成本，设置成本，库存携带成本以及延迟交付的罚款。这些因素中的每一个都在整体生产成本中起着作用，正确的顺序可以使这些费用造成很大的影响。

直接生产成本包括材料，人工和开销。在不同的生产作业之间切换时，设置成本会发挥作用，要求重新配置机器。库存携带成本是存储和管理库存的费用。然后有客户退款的持续寄回，这是丢失截止日期的处罚。

总成本是这些个人成本组成部分的总和：

• 直接生产成本：材料 +人工 +开销
• 设置成本：更改机器配置的成本。
• 库存携带成本：存储和管理库存的费用。
• 延迟交货的客户拒绝：丢失交货截止日期的处罚。

找到最佳生产序列的棘手源于这些成本因素之间的相互依存关系。例如，削减设置成本可能会提高库存载有成本，或者最大程度地降低直接生产成本可能导致延迟交付。这就是为什么需要采取整体方法来平衡这些竞争目标并查明总成本最低的顺序。在这里，高级AI解决方案（例如Innotock AI）是无价的，因为它们可以解开这些复杂的关系并发现传统方法可能会错过的最佳解决方案。通过准确地对这些成本组件及其互动进行建模，企业可以就生产测序做出更明智的决策，并显着提高其底线。

Innotock AI：最佳生产计划的解决方案

Innotock AI如何解决容量约束工作计划

Innotock AI通过利用先进的AI和优化算法来解决容量约束工作调度问题的全面解决方案。该系统的设计是为了确定最佳生产顺序，该顺序可以最大程度地降低总成本，同时考虑所有相关的约束和目标。

Innotock AI使用的关键方法和工具包括：

• Innotock优化算法：旨在有效，准确优化生产计划的自定义算法。
• Python：一种用于建模和实现优化算法的多功能编程语言。
• 纸浆线性编程：一种线性编程求解器，用于查找调度问​​题的最佳解决方案。
• matplotlib图表：一个可视化和分析优化过程结果的库。

通过利用这些工具，Innotock AI可以有效地处理大型数据集，建模复杂关系并生成优化的生产计划。该系统处理各种限制，包括机器容量，劳动力供应，材料供应和客户交付截止日期，同时还考虑了不同的成本因素，例如直接生产成本，设置成本，库存携带成本和延迟交付费用。

该过程涉及以相关数据为食，例如按时期按产品需求，产品路由机器设置时间以及其他运营和财务数据。然后，该系统应用了优化算法来制定生产计划，该算法在满足客户需求并遵守所有约束的同时最大程度地减少了总成本。这种方法在手动方法和传统的计划工具上提供了重大飞跃，通常难以掌握问题的复杂性。

Innotock AI的解决方案还具有灵敏度分析工具，使企业可以比较不同的生产策略并在不同条件下衡量其弹性。这为做出明智的决策和适应转移市场动态提供了宝贵的见解。结果是一个更有效，更具成本效益和响应迅速的生产过程，从而提高了盈利能力和客户满意度。

输入数据和约束

为了有效地优化生产计划，Innotock AI需要多种输入数据以及对几个约束的考虑。准确而全面的数据对于生成现实且可操作的时间表至关重要。

关键输入数据包括：

• 按期间按产品进行需求：此数据包括每个时间段所需的每种产品的数量。准确的需求预测对于有效的生产计划至关重要。



• 产品路由机设置时间：此数据定义了生产每种产品所需的机器顺序，以及在每台机器上产品之间更改的设置时间。
• 其他运营/财务数据：这包括各种输入变量，例如每周工作日数，每天的班次数量，整体设备效率（OEE），每次机器小时成本，每个劳动小时成本，设置成本和加价百分比。

关键约束包括：

• 机器一次只能一次生产一种产品：这确保了机器不会超负荷且生产是可行的。
• 必须遵循一些路由：这确保了以正确的机器序列生产产品。
• 每个工作的截止日期是该工作需求期的最后一天：这确保了生产符合客户交付截止日期。
• 最大程度地减少WIP并完成良好的库存：此目标旨在减少库存货币携带成本并改善现金流量。
• 最大程度地减少客户的退款：此目标旨在减少对迟到的罚款。

通过合并这些输入数据和约束，Innotock AI可以生成可行且具有成本效益的生产计划。该系统旨在处理各种各样的现实情况，从而为企业提供了在当今动态市场中蓬勃发展所需的灵活性和适应性。

比较生产策略：手册与优化

为了说明Innotock AI的有效性，比较不同的生产策略很有帮助。两种主要方法是手动策略（“紧凑”）和AI优化策略（“最佳序列”）。了解这些方法之间的差异强调了使用AI进行生产计划的价值。

手动策略（“紧凑”）

手动策略通常被称为“紧凑”，通常涉及根据经验，直觉和简单规则安排生产作业。这种方法可能旨在最大程度地减少设置时间或最大化机器利用率，但通常会忽略不同成本因素和约束之间的复杂相互作用。结果，手动策略可以导致次优的时间表，总成本较高，毛利率较低。

AI优化策略（“最佳序列”）

AI优化的策略由Innotock AI提供支持，利用先进的算法来生成最佳生产序列。该方法考虑了所有相关的成本因素，约束和目标，以创建一个时间表，以最大程度地减少满足客户需求的总成本。 AI优化的策略可以发现手动方法可能会错过的节省成本和效率提高的机会。

比较结果

优化的序列将完成时间缩短了12.85％，而成本降低了5.15％，与手动方法相比，毛利率为31.04％，比27.53％。