Satış tahmini ve müşteri siparişlerine göre kereste fabrikasının üretim ihtiyacı belirlenir.
Kesim şemaları için simülasyon yazılımı ve genel iş yönetimi yazılımı, operasyonel planlama ve üretim kontrolü için birlikte kullanılır.
Kesim şeması simülatörü, sektöre giren çam tomrukları için geçerli olan farklı teorik kesim parametrelerini değerlendirmek için kullanılır. Her kategorinin en uygun günlük girdisi ve planların yerine getirilmesi için en iyi kombinasyonu belirlenir.
Hızar fabrikası işletimi için farklı alternatiflerle karşılaşıldığında değişkenlerin benimsediği değerleri tahmin etmek için bir simülasyon modeli oluşturulur. Yönetim kontrol yazılımı aracılığıyla, kereste fabrikasının çalışma değişkenleri kaydedilir ve üretimi belirlenir.
Simülasyon sürecinin sonuçları gerçek olanlarla karşılaştırılır ve iyileştirme için önlemlerin uygulanması gereken noktalar belirlenir.
özet
Satış öncesi ve müşteri siparişlerinden başlayarak kereste fabrikasının üretim zorunluluğu ortadan kalkar.
İşlemsel planlama ve üretim kontrolü için birleştirilmiş formda günlük bölünmüş bir simülasyon yazılımı ve genel bir yönetim yazılımı kullanılır.
Günlük bölünmesinin simülasyonu, endüstride işlenecek pin günlüklerinin farklı uygulanabilir teorik parametrelerini değerlendirmek için kullanılır. Kereste ürünleri girişi, her kategori kaydı için ve planların yürütülmesi için en iyi kombinasyonu için belirlenir.
Hızarhane operasyonunun farklı alternatiflerindeki değişken değerlerini tahmin etmek için bir simülasyon modeli oluşturulur. Yönetim kontrol yazılımı aracılığıyla, kereste fabrikasının çalışma değişkenleri kaydedilir ve kereste fabrikası üretimi belirlenir.
Giriş:
Testere şirketlerinde karar verme, başka herhangi bir şirket türünde alınması gerekenlerden farklı değildir.
Ağaçlandırmalardan tomrukların temininden elde edilen biçilmiş malzemenin varış noktasına kadar birçok işlem gerçekleşir.
Ağaçlandırmadan elde edilen ağaçlar, yaşa, plantasyonun tabi tutulduğu yönetime, implante edilen materyalin kökenine vb. Bağlı olarak farklı niteliklere sahip olabilir. Ağaç kesildikten sonra çapına, şekline ve elde edilecek levhaların talep ettiği ticari uzunluklara göre farklı boyutlarda kesilir.
Kesmeden kaynaklanan malzemenin sonraki varış noktasına bağlı olarak, günlükler sınıflandırılır ve işlenmesi planlanır.
Tesis yöneticisi, müşterilerinin talebinden, işlenecek günlüklerin kalitesine ve hacmine kadar değişen çok sayıda değişkenle karşı karşıyadır ve bu da, bu günlükleri ortaya çıkaran ağaçlandırmalar tarafından sunulan değişkenlere bağlıdır..
Müşteri talebini karşılamak için, fabrika yöneticisi hangi tip kütüklerin satın alınması gerektiğini seçmeli, kesme şemasına karar vermeli ve minimum maliyetle müşteri gereksinimlerini karşılayan bir üretim programı uygulamalıdır.
Stratejik planlama, müşteri siparişlerine ve satış tahminlerine dayalı piyasa beklentilerine, diğer uçtaki hammadde tedarik tahminine dayanır.
Daha sonra şirketin kullanabileceği altyapı tarafından belirlenen üretim programını tasarlayan ve gelecekteki talep tahminini gerçekleştirmesini sağlayacak taktiksel planlamayı buluyoruz.
Operasyonel planlama, üretim programına uymayı amaçlayan günlük eylemleri kapsar.
Fabrika yöneticisi, şirket yönetimi tarafından belirlenen stratejik ve taktik hedeflere ulaşmayı amaçlayan eylemlere liderlik etmelidir.
Kesilecek logların kalitesini ve miktarını programlamalı, elde edilecek ürünlerin özelliklerini üretim yöneticisine sunmalı, çalışma süreleri ve programın yapılması gereken revizyonları önermelidir.
Planın bu yönündeki kritik nokta, loglara uygulanması gereken kesim şemalarıdır. Her bir kütük kategorisine uygulanan şema, hem miktar hem de biçilmiş ahşabın özellik dereceleri açısından beklenen üretimin elde edilip edilmediğine bağlıdır. Testere hattının programlanan sonuçları hem nicelik hem nitelikte hem de planlanan çalışma süresinde alması üretim yöneticisinin sorumluluğundadır.
Bu çalışmada, kereste fabrikası operasyonlarının planlanmasını ve kontrolünü kolaylaştırmak için tasarlanmış bir model sunuyoruz. Taktik planlama ve operasyonel planlamaya önem verilir.
Bu model, kütük kombinasyonunu optimize etmek için kesme şemalarını analiz eden, kesme sürecini simüle eden ve işlemin sonuçlarını değerlendirmek için bir yönetim kontrol sistemi içeren bir sistem içerir.
Malzemeler ve yöntemler:
- Kesme şemalarının analizi için, Ciris Ingenierie'den (Fransa) Delta 96 yazılımı "Kesme Modellerinin Optimizasyonu" sürüm 1.63 kullanıldı. Optimizasyon için "Çözücü" adlı tamamlayıcı Microsoft Excel aracı kullanıldı. Simülasyon oluşturuldu. "Crystal Ball" öğrenci sürümü olarak adlandırılan başka bir Microsoft Excel eklentisi ile Kontrol yazılımı olarak, şirket yönetim kontrolünün optimizasyonu için uygulamaları verilen Microsoft Access programını kullanıyoruz. (Her bir özel durumda, şirketler kendi özel yönetim yazılımlarını uyarlayabilirler.) Olasılık dağılımları, hem her kesme şemasının çalışma süresi hem de performans (her ikisi de kereste fabrikasının gerçek üretiminin analizinden kaynaklanır), bizim durumumuzda normal bir dağılım olarak tahmin edildi,ortalamanın altındaki alan dikkate alındığında, ancak pratik uygulamada istatistiksel hesaplama teknikleriyle yapılan örneklemelerden ortaya çıkmalıdır.
Sonuçlar
Model yapısı:
Yukarıda sunulan tartışma, testere işleminin çeşitli aşamalarında ortaya çıkan temel görevler ve kararlar hakkında gerekli bilgileri açıklamaktadır.
Tüm bu bilgileri, tüm veri girişlerini ve çıktılarını içeren bir üretim programına entegre etmek zor ama oldukça stratejik bir görevdir.
Yetersiz bir üretim programı kesinlikle yüksek israfa, beklenen ürünlerin elde edilmesinde bir azalmaya, mevcut makine sürelerinin verimsiz tahsisine yol açacak ve tüm bunlar kesinlikle yüksek ekonomik kayıplara neden olacaktır. Öte yandan, verimli bir üretim programı yoluyla dikkatli bir kaynak tahsisi, kereste fabrikasının ekonomik sonuçlarını artıracaktır.
Yüksek kaliteli bilgileri elde etmek ve işlemek için araçlara sahip değilseniz, bu tür bir planı uygulamak neredeyse imkansızdır.
Bu çalışma, amacı testere sürecini sistematik olarak analiz etmek olan bir modeli anlatmaktadır. Modelin temel amacı, optimum performansı kapsayan ancak operasyonel olarak uygulanabilir bir üretim programı elde etmektir. Bu, gerçek zamanlı bir üretim simülasyon modeli aracılığıyla bir kesim şeması analiz sistemi ile bir yönetim kontrol sistemi birleştirilerek elde edilebilir.
Operasyonel olarak model şu şekilde çalışır:
1. İlk olarak, günlüklerin farklı kalitelerine uygulanabilen en iyi kesme şemaları, özel yazılım kullanılarak belirlenir.
2. Bu günlük kombinasyonu, mevcut diğer kaynaklar (makine, işçilik, diğer girdiler, vb.) Değerlendirilerek ayarlanır.
3. Bir önceki noktanın kısıtlamalarıyla uygulanabilir kesim şemaları oluşturulduktan sonra, bu bilgi, bir üretim programı oluşturan bir optimizasyon modeli oluşturan bir elektronik tabloya aktarılır.
4. Bu üretim programı, hem nicelik hem de nitelik olarak elde edilmesi muhtemel ürünlerin belirlenmesi için simüle edilmiştir.
5. Yönetim kontrol programında kaydedilen sonuçlar, iyileştirme noktalarını belirlemek için simülasyonun sonuçlarıyla karşılaştırılır.
Bu çalışmanın en önemlisi olarak değerlendirdiğimiz 3. ve 4. noktalar aşağıda geliştirilmiştir.
İşlenecek günlüklerin optimizasyonu:
Daha önce tartışıldığı gibi, fabrika yöneticisi sürekli olarak hangi günlük kombinasyonunun işleneceğini belirleme problemiyle karşı karşıyadır. Belirli bir dönemde kesilecek tomruk tipinin (çap, uzunluk vb.) Kararı, kesilmiş ürünlere olan talebe (kaliteler, kalınlıklar, genişlikler, uzunluklar) ve depolarda bulunan stoklara bağlıdır.
Bu, özellikle talep durumuna büyük ölçüde bağımlı olan bıçkıhanelerde belirgindir.
İşlenecek logların kararı, fabrika müdürünü ekonomik verimliliği en üst düzeye çıkarma iş hedefi ile karşı karşıya getirir ki bu şu şekilde ifade edilebilir:
G = Sum Pk * Qk-Sum Cy * Xy-Sum Py * Xy + SumMy * Wy
Nerede:
G = ekonomik getiri
Pk = kaliteli biçilmiş ürünlerin net fiyatı k
Qk = kaliteli biçilmiş ürün miktarı k
Cy = Kesim kalite günlüklerinin maliyeti ve
Xy = Kalite günlüklerinin hacmi ve
Py = Günlüklerin fiyatı kalite ve
My = Kaliteli günlük yan ürünlerin hacmi ve
Wy = Kalite günlük yan ürünlerinin net fiyatı ve
Fabrika müdürünün her iki gereksinimi de karşılayabildiği değişken (talebi karşılamak ve karı maksimize etmek), kereste fabrikasının işletme maliyeti ile işlenen kütüklerin maliyetinin oluşturduğu üretim maliyetini en aza indirmektir.
Bu, optimizasyon modelinin "amaç işlevini" oluşturur:
Min (Sum Cy * Xy + Sum Py * Xy), aşağıdaki kısıtlamalara tabidir:
1. Müşteri siparişlerine ve satış tahminlerine uyun.
2. Depolarda mevcut stok
3. Toplam üretim, kereste fabrikasının olası maksimum üretimini geçmemelidir (sırasıyla maksimum kesme ve kurutma kapasitesine tabidir).
4. Önceden seçilmiş kesme şemalarının teorik verimleri.
5. Farklı nitelikteki günlüklerin maliyeti.
6. Testere ve kurutmanın işletme maliyeti.
Testere ve kurutma işleminin simülasyonu:
İşlenecek kütüklerin kombinasyonu ve uygulanacak kesme şemaları belirlendikten sonra, "girdileri" olan testere işleminin simülasyonu oluşturulur:
1. optimizasyon sürecinin sonuçları
2. her kesme şemasının teorik verimleri
3. her kesme şemasının veriminin olasılık dağılımı (gerçek kereste fabrikası üretimi üzerine yapılan çalışmalardan elde edilmiştir)
4. çalışma süreleri Her bir kesme şeması için kereste fabrikası
5. Her bir kesme şemasının çalışma süresi olasılık dağılımı (gerçek kereste fabrikası üretiminin analizinden elde edilen)
Optimizasyon sürecinde oluşturulan kesme şemaları uygulandığında, elde edilecek ürünlerin olasılık dağılım eğrisi elde edilir.
Sonuç:
Bilgisayar sistemlerindeki gelişmeler, yüksek teknolojiden başlayarak ve daha sonra geleneksel olarak Misiones Eyaletinde faaliyet gösteren kereste fabrikaları gibi diğer daha az teknik endüstriler tarafından benimsenen tüm endüstri türlerine yayılmıştır.
Şu anda, birçok durumda şirket olarak devamlılıklarını riske atan oldukça rekabetçi piyasa koşullarıyla karşı karşıyalar.
Bu anlamda, bu çalışma, yerel endüstrilerde şu anda mevcut olan bilgisayar araçlarının uygulanmasının, yönetime yardımcı olmanın ve karlılıklarını artırmalarına izin vermenin fizibilitesini göstermektedir.
Teşekkürler
Delta 96 yazılımının "Kesme Desenlerinin Optimizasyonu" sürüm 1.63'ün kullanımını kolaylaştıran Maderero Chodorge SA'yı kurmak.
Kaynakça:
BÉRANGER P. 1988. Endüstriyel Mükemmellik Arayışında. CDN Yönetim Bilimleri. Madrid. Spain.221pp.
BROWN TD 1982. Kereste İmalatında Kalite Kontrolü. Miller Freeman Yayınları. San Francisco. USA.287pp.
CIRIS INGENIERIE. 1996. Delta 96 Sürüm 1.63 Kullanım Kılavuzu. Ciris Ingenierie. Pessac. France.82pp.
DIXON WJ, MASSEY FJ Jr. 1965. İstatistiksel Analize Giriş. Mc. Graw Hill de México México DF 489pp.
EPPEN GD, GOULD FJ, SCHMIDT CP, MOORE JH, WEATHERFORD LR 2000. Yönetim biliminde işlem araştırması. Prentice Hall Hispanoamericana SA Meksika. 702pp.
UMANA, MT 1999. KOBİ'ler için Microsoft Access. MP Ediciones SA. Buenos Aires. 271 pp
