Overview Overview Search Search Up Up
Download details
О вариабельности и зависимости процессов. Часть 4 О вариабельности и зависимости процессов. Часть 4 HOT

Автор: Сергей Жаринов

Статья завершает серию материалов, опубликованных ранее под названием "О вариабельности и зависимости процессов. Часть 1", “... . Часть 2”, «… . Часть 3» и имеет подзаголовок "Планирование и диспетчирование многопередельного дискретного производства в условиях неопределённости". В ней при помощи данных имитационного моделирования обсуждаются вопросы планирования в сложных производственных системах, в частности, тема целесообразности составления детальных пооперационных графиков для отдельных рабочих центров. Собственно говоря, предыдущие три части, с точки зрения автора, должны обеспечить базовые представления о свойствах реальных систем последовательной обработки и послужить основой для понимания сделанных выводов:

1. При наличии вариабельности и зависимости процессов «несбалансированные» линии обеспечивают более высокую пропускную способность, стабильность и низкие уровни незавершённого производства, – по сравнению со «сбалансированными».

2. В условиях почти любого реального производства составление детальных производственных расписаний является бессмысленным и даже вредным занятием.

3. Управление любым многопередельным дискретным производством в условиях неопределённости можно организовать с помощью простых инструментов «грубого» планирования и диспетчирования.


Для просмотра следует использовать программу Adobe Acrobat Reader, версии не ниже 7.0. Последняя версия программы доступна для бесплатного скачивания с официального сайта Adobe: http://get.adobe.com/reader/.

Материалы сайта оказались для Вас полезными? Авторы сайта и все члены сообщества будут Вам очень признательны, если Вы поддержите проект в любой, доступной и удобной для Вас форме. О различных способах поддержки портала LeanZone.ru подробно рассказано в статье "Поддержать LeanZone.ru". Поддержав портал Вы будете способствовать повышению популярности ресурса и привлечению более широкого круга посетителей к решению рассматриваемых на сайте проблем.

Data

Size4.02 MB
Downloads546
AuthorСергей Жаринов
Created2011-07-16 00:43:46
Changed2013-01-13 15:18:06

Download

Комментарии   

+2 #1 Александр Филонов 15.07.2011 12:41
С удовольствие прочёл долгожданную четвертую часть. Как изголодавшийся, которого не пускают в ресторан пока там не закончены процессы по S-DBR. :-) Менеджмент утверждает что так будет быстрее, чем пускать всех или составлять детальное расписание. :lol:

P.S. Требует как минимум трехкратного перечитывания. :-)
#2 Виталий Серебренников 15.07.2011 13:56
Сергей. Вы нас как всегда порадовали отличной статьей. Спасибо огромное. :-)

У меня вопрос по статье, если позволите.
Итак: вы пишите, что есть "график сдачи" и "график запуска(материа лов)". Так вот, непонятно, как же их состыковать, особенно если имеется вариабельность в процессах производства? Или получается какой-то временной зазор?
:-?
+2 #3 Сергей Жаринов 15.07.2011 18:24
Цитирую Виталий Серебренников:
... У меня вопрос по статье, если позволите.
Итак: вы пишите, что есть "график сдачи" и "график запуска(материалов)". Так вот, непонятно, как же их состыковать, особенно если имеется вариабельность в процессах производства? Или получается какой-то временной зазор?

Виталий, посмотрите для примера схему на врезке 11. Там "срок запуска" определяется как "срок отгрузки" минус "время производственно го цикла". Здесь пример простой и для каждого изделия это время определено в 10 дней. В реальности для каждого изделия это время может быть своё, но принцип формирования графика запуска остаётся тем же. Мы называем это "прокинуть верёвку", хотя терминология не очень точная. В ТОС это называется "буфером времени".
#4 Виталий Серебренников 15.07.2011 19:15
Цитирую Сергей Жаринов:
Цитирую Виталий Серебренников:
... У меня вопрос по статье, если позволите.
Итак: вы пишите, что есть "график сдачи" и "график запуска(материалов)". Так вот, непонятно, как же их состыковать, особенно если имеется вариабельность в процессах производства? Или получается какой-то временной зазор?

Виталий, посмотрите для примера схему на врезке 11. Там "срок запуска" определяется как "срок отгрузки" минус "время производственно го цикла". Здесь пример простой и для каждого изделия это время определено в 10 дней. В реальности для каждого изделия это время может быть своё, но принцип формирования графика запуска остаётся тем же. Мы называем это "прокинуть верёвку", хотя терминология не очень точная. В ТОС это называется "буфером времени".
Сергей, это понятно. Вопрос был именно во "времени производственно го цикла". В этом времени как учесть вариации операций при производстве продукта? Взять среднее время производства из прошлой статистики? Или как-то в буфере отгрузки S-DBR учитывать вариации?
+3 #5 Сергей Жаринов 15.07.2011 21:01
Цитирую Виталий Серебренников:
...Вопрос был именно во "времени производственно го цикла". В этом времени как учесть вариации операций при производстве продукта? Взять среднее время производства из прошлой статистики? Или как-то в буфере отгрузки S-DBR учитывать вариации?

Обычно для начала применяется одно из двух эмпирических правил: (1) Текущее время производственно го цикла разделить пополам. (2) Общее операционнное время умножить на три. Таким образом учитываются вариации. Но главное, чтобы был инструмент динамической корректировки. Если вначале ошиблись - не страшно, подправим. Для этого DBR дополняется механизмом DBM (Dynamic Buffer Management), о котором я в статье не писал.
#6 Виталий Серебренников 15.07.2011 22:38
Цитирую Сергей Жаринов:
Цитирую Виталий Серебренников:
...Вопрос был именно во "времени производственно го цикла". В этом времени как учесть вариации операций при производстве продукта? Взять среднее время производства из прошлой статистики? Или как-то в буфере отгрузки S-DBR учитывать вариации?

Обычно для начала применяется одно из двух эмпирических правил: (1) Текущее время производственно го цикла разделить пополам. (2) Общее операционнное время умножить на три. Таким образом учитываются вариации. Но главное, чтобы был инструмент динамической корректировки. Если вначале ошиблись - не страшно, подправим. Для этого DBR дополняется механизмом DBM (Dynamic Buffer Management), о котором я в статье не писал.
Теперь понятно. Берем график отгрузки, устанавливаем динамический буфер, плюс половину производственно го цикла, получаем график запуска. В дальнейшем смотрим, выполняется ли план (путем определения глубины потребления буфера), если промахнулись - корректируем буфер. Автоматически при это корректируется график запуска.
#7 Александр Филонов 16.07.2011 13:55
Конечно консультанты намухлевали в “Альтернативном подходе...” Совету Директоров. :-) Зачем? Почему? Интрига остается. Узнаем ли мы об этом в пятой части?

Смотрите что получается:

По описанию – “Поток заготовок поступает на рабочий центр D с равной вероятностью от 1 до 6 единиц в день. P = 3.5, σ=1.71, а на остальные рабочие центры с равной вероятностью от 1 до 8 штук в день, P=4.5; σ = 2.29”.

Если вместо нормального выбрано равномерное распределение, то по идее σ должна расчитываться по формуле σ= (b-a)/√12, где b верхняя граница (6 единиц в день), а нижняя граница (1 единица в день).

Тогда σ=(6-1)/ √12 = 1.44.

Если b=8, а=1, то σ=(8-1)/ √12 = 2.02.

S-BDR показывает другие цифры 1.71 и 2.29. Why?

Может быть ошибка в поступаемом количестве? Не от 1 до 6, а от 0 до 6?
Но тогда σ=(6-0)/ √12 = 1.73, а σ=(8-0)/ √12 = 2.31. Опять не то!!!

Хорошо. Может быть речь идет не о стандартном отклонении σ, а о неопределенност и U?

Проверяем U= k σ, (где k – коэффициент охвата, для равномерного распределения k=√3p, где р – вероятность охвата или уровень доверия).

Подставляем (допустим для уровня доверия 99% p=0.99):

Для 6 штук: U = √3 x 0.99 x 1.44 = 1.71 x 1.44 = 2.47
Для 8 штук: U = √3 x 0.99 x 2.02= 1.71 x 2.02 = 3.46

Опять не то!!! Что ж такое?

Дальше остается только эмпирически догадываться, что сделали консультанты.

Первое. Вместо 6-1 подставили 6-0. Получили σ=1.73.

Второе. Под σ они подразумевают U (неопределеннос ть), но при этом при расчете U= k σ = √3p x σ теряют √3 и U у них получается 0.99 x 1.73 = 1.71. Фух!!!

Проверяем:

Для 8 штук. Теряем 1, получаем для 8-0 σ=2.31. Теряем √3, получаем 0.99 x 2.31= 2.29. Сошлось.

Осталась последняя комбинация – подменить U на σ и вставить в пятистраничный документ, в котором по счастью директор завода на стал особо разбираться…

Круто! Интересно! Что будет в пятой части? Ответ из Тойоты на альтернативное предложение или отзыв продукции?

Что скажет об этом читатель неискушенный в хитросплетениях S-DBR? :-)
+1 #8 Дмитрий Стукалов 17.07.2011 21:07
Александр, быть может речь идет о стандартном отклонении, посчитанном на основе выборочной дисперсии, которая, в свою очередь, подсчитана по выборке, сгенерированой датчиком случайных чисел? В этом случае возможны отклонения как из-за неидеальности датчика, так и из-за ограниченности выборки.
#9 Александр Филонов 17.07.2011 22:15
Цитирую Дмитрий Стукалов:
Александр, быть может речь идет о стандартном отклонении, посчитанном на основе выборочной дисперсии, которая, в свою очередь, подсчитана по выборке, сгенерированой датчиком случайных чисел? В этом случае возможны отклонения как из-за неидеальности датчика, так и из-за ограниченности выборки.


Хороший у них датчик стоит. :-)

Я попробовал сгенерировать выборку из 10, 30, 100, 1000, 2000, 3000 для равномерного распределения и близко не подобрался к их значениям. :sad:

при 2000 уже почти 1.44 для варианта 1-6. Но 1.71 ??? И также идеально легло 2.29?
+3 #10 Сергей Жаринов 19.07.2011 08:41
Цитирую Александр Филонов:
...Если вместо нормального выбрано равномерное распределение, ...

Александр, не сбивайте с толку неискушённых членов совета директоров. Там нет ни нормального, ни равномерного распределения. Речь идёт о дискретном распределении: с равной вероятностью от 1 до 6 и от 1 до 8. Хотя конкретные значения с.к.о. здесь вообще не имеют никакого значения.