Kavram olarak baktığımızda operasyonel planlama yapabilmek için asgari koşulda tutarlı ve sürdürülebilir verilere ihtiyaç duyulur Burada tutarlı ile doğru arasındaki fark dikkat çekicidir. İstatistiksel kavramlara ve makine öğrenmesi teorilerine çok takılmadan söyleyecek olursak veri setindeki veriler arasındaki değişimin nispeten az olması o verinin kendi içinde nispeten tutarlı olduğunu gösterir ama verinin doğru olduğuna kanaat getirmek için yeterli değildir. İş yaşamında da çoğu zaman doğru veri eksikliğinden şikâyet etsek de aslında esas konu verinin tutarsız olmasıdır ve genellikle verinin tutarlı olmaması plan yapmanın önündeki en büyük engeldir.
Diğeri ise istenen verinin istenen frekansta alınma zorunluluğudur ki, bu frekansta aksama planının gerçeği yansıtma yüzdesini düşürür ve güvenirliğini azaltır.
İşte bu açıdan plan yaparken sisteme girdi sağlayan verilerin kalitesinin sürekli ölçülmesi ve önden tasarlanmış performans göstergeleri ile kullanıcının anlayacağı şekilde denetlenmesi gerekir. Bu açıdan bir planlama çözümü geliştiren firmaların özellikle notification management konusuna çok fazla zaman harcaması gerekir.
Detay çizelgeleme konusunda önde gelen yazılımlardan biri olan Asprova, farklı çizelgeleme opsiyonları ve görsellik yönünden zengin ekranları ile kullanıcının mevcut durumu hızlı bir şekilde yorumlamasını sağlamakta ve daha iyi kararlar almasına yardımcı olmaktadır.
Örneğin Kaynak Gantt şeması ile geç kalan siparişlerin ne kadar geç kaldığı, hangi operasyon ve makineden dolayı geç kaldığı net bir şekilde tespit edilebilmekte, buna göre darboğazlar belirlenebilmektedir. Bu grafikte özellikle operasyonlar arasındaki öncüllük ardıllık ilişkisi sayesinde örneğin montajlanacak bir parçanın alt parçaları hazır olmadan çizelgelemesinin önüne geçilmektedir. Buna göre alt parçaları hazır olmadan çizelgede öne alınmak istenen üst ürün öne alınamamaktadır. Benzer şekilde gereksiz stok maliyeti yaratmamak adına alt parçalarından biri eksik olan üst ürüne bağlı diğer alt parçalar gereksiz yere hatta erken şekilde üretilmemekte ara stok miktarları belirlenmiş stok seviyesinin üstüne çıkarılmamaktadır.
Sipariş, ürün ve makine bazında detay çizelgelemenin yanında senaryoların genel durumuyla ilgili olarak da kullanıcı ile bilgiler paylaşılmaktadır.
Aşağıdaki uyarı penceresini inceleyen kullanıcı, sisteme girilen sipariş miktarlarını, termin tarihlerini tekrar tekrar kontrol etmelidir. Gereğinden fazla sıkışık terminler maliyetleri artırabilmektedir. Bunun harici setup süresinin toplam süre içinde payının %15’ i geçmesi, 3 operasyonlu bir üretim modelinde toplam üretim süresinin %50’ye yakın kısmının katma değersiz bekleme zamanından oluşması da dikkate alınması gereken diğer bilgilerdir. İşte hem standart uyarı mekanizmaları hem de kullanıcının tercihlerine göre uyarlayabileceği uyarı şablonları ile sistem verileri sürekli kontrol edilebilmekte birbirleri ile ilişkileri de denetlenebilmektedir.
Diğer taraftan normal operasyon akışı devam ederken olası durumları simüle edecek şekilde operasyonel veri setinde/veya planlama politika ve yöntemlerinde değişiklikler yaparak farklı senaryolar çalıştırmak isteyebiliriz.
Örneğin aşağıdaki senaryoda 13 farklı senaryo ve sonuçları daha olmadan karşılaştırılabilmekte ve istenen performans göstergelerine göre hareket edilebilmektedir. Burada, üç farklı sipariş önceliğine göre karşılaştırılmaktadır.
Daha derine inecek olursak darboğaz olan bir makinenin arızalanması senaryo 11 ile incelenmiş daha sonra bu senaryodaki kayıpları minimize etmek amacıyla, vardiya açma, kapama senaryoları, parçayı alternatif makine ve üretim hatlarında üretme opsiyonları, montaj hattındaki operatör artırma/azaltma seçenekleri değerlendirilmiştir.
Tüm bu deneme yanılmaların sonucunda farklı senaryolar çaprazlanarak geç kalan sipariş sayısı sıfırlanmıştır.
İşte burada örnekleri ile üzerinde durduğumuz proaktif veri denetimi, görsel uyarı sistemleri ve çoklu senaryo yönetimi ile detay bazında operasyon çizelgeleri oluşturulabilmekte ve değişen veya değişebilecek durumlara göre dinamik bir şekilde yenilenebilmektedir.
Depo otomasyonu son birkaç yılda dünya çapında hızla yaygınlaştı. Yine de küresel olarak, depoların ve…
ERP Neden var? ERP sistemleri en basit anlamıyla farklı iş süreçlerine ait iş faaliyetlerini yönetmek…
Modelleme ve simülasyon kavramları, ABD Ulusal Mühendislik Akademisi ve Ulusal Araştırma Konseyi tarafından “üretim performansı…
Depo verimliliği, bir lojistik tesiste veya fabrikada elleçleme maliyetlerini azaltır, üretkenliği artırır ve müşteri hizmetlerinde…
Dijitalis olarak gerçekleştirdiğimiz tedarik zinciri şebeke optimizasyonu projelerinin çoğu müşterilerimizin o dönemdeki ihtiyaçlarına göre şekillenmiştir.…
KOBİ’ler, günümüzün endüstriyel pazarlarında rekabetçi kalabilmek için fabrika kurmak veya fabrika büyütmek gibi yeni kapasite…
Kullanıcı deneyimini iyileştirmek için yasal düzenlemelere uygun çerezler (cookies) kullanıyoruz. Detaylı bilgiye Gizlilik ve Çerez Politikası sayfamızdan erişebilirsiniz.