Planowanie produkcji w Fabrykach 4.0 – narzędzia IT dla menedżerów

Wykorzystanie składowych idei Przemysłu 4.0 może zredefiniować planowanie produkcji oraz wymagania wobec systemów wspierających ten proces na kilku poziomach. Te nowe wymagania wytyczają kierunki, w których systemy będę musiały się rozwijać, by nie pozostać w tyle. Począwszy od procesu przygotowania Głównego Planu Produkcji (MPS). Informacją wejściową są prognozy sprzedaży i faktyczny popyt na wyroby. W MPS wykorzystanie AI (sztucznej inteligencji) do analizy dużej ilości danych historycznych może wnieść wartość w postaci doskonalszych przewidywań popytów, a tym samym bardziej dopasowanego planu MPS.

Na poziomie harmonogramu produkcji szczegółowego krytyczną informacją wejściową są aktualne i kompletne dane z wydziałów produkcyjnych. Tu możliwości jakie wynikają z wykorzystania Industrial Internet Of Things do zbierania informacji produkcyjnych są trudne do przecenienia. Gromadzenie i analiza dużych ilości danych produkcyjnych pozwoli na dokładniejsze przewidywanie dotyczące przebiegu procesów jak też dostępności zasobów produkcyjnych (Predictive Maintenance). Czy wreszcie wykorzystanie sztucznej inteligencji do samego procesu tworzenia harmonogramu produkcji. Jakkolwiek praktyczne zastosowanie tego podejścia w obszarze, w którym do tej pory wiedza i doświadczenie odgrywały pierwsze skrzypce, na razie więcej obiecują niż obietnic wypełniają – to kierunek jest wytyczony.

Cel ostateczny to proces planowania wbudowany w autonomiczny i automatyczny proces produkcyjny. Proces oparty na wiedzy wynikającej z analizy zdarzeń w przeszłości, bieżącemu zasilaniu w aktualne informacje spływające od połączonych w MIoT maszyn oraz predykcji zdarzeń przyszłych opartej na prognozowaniu wspomaganym przez AI.

Chociaż z badań (Smart Industry Polska 2018 – badania przeprowadzone przez firmę Siemens we współpracy z Ministerstwem Przedsiębiorczości i Technologii) wynika, że czwarta rewolucja przemysłowa dopiero nabiera w polskich przedsiębiorstwach rozpędu, to różne jej elementy opisane wyżej są już dziś wykorzystywane w procesie planowania.

Myślę, że można wskazać dwa elementy: pierwszy to zmienność i nieprzewidywalność popytu, drugi: brak lub niedosyt danych na temat rzeczywistości hali produkcyjnej.

O ile nasilanie się pierwszego zjawiska to tendencja, z którą nie sposób walczyć – większość rynków będzie stawała się coraz bardziej zmienna – w perspektywie widać zjawisko masowej personalizacji. Krótsze serie kastomizowanych wyrobów, produkowane w odpowiedzi na bardzo zmienne w czasie zapotrzebowanie – to na pewno wyzwanie dla osób odpowiedzialnych za planowanie produkcji. Bez odpowiednich narzędzi trudno sobie wyobrazić skuteczne planowanie produkcji w takich warunkach.

Drugi element to niepełne lub nieaktualne informacje dotyczące tego, co się dzieje na hali produkcyjnej tzn. stopnia zaawansowania procesów produkcyjnych, zmian w dostępności zasobów produkcyjnych, kluczowych parametrów procesów technologicznych , itp. Hale produkcyjne to miejsca, w których informatyzacja ma jeszcze dużo do zrobienia. Jakkolwiek składniki idei Przemysłu 4.0, takie jak IoT, Manufacturing  Big Data kreślą ambitne punkty odniesienia, to często brak podstawowej informacji na temat  przebiegu procesu utrudnia, czy wręcz uniemożliwia efektywne zaplanowanie produkcji lub korektę planu w przypadku jakiegokolwiek zakłócenia.

Warto wymienić funkcjonalność, która pojawiała się ponownie, w ulepszonej wersji, w oferowanym przez nas systemie do harmonogramowania produkcji. Jest nią tzw. zapytanie ofertowe – pozwala ono na udzielenie natychmiastowej odpowiedzi na pytanie o możliwą datę/ godzinę  wykonania określonej ilości wyrobu gotowego. Informacja ta będzie osadzona w kontekście aktualnego harmonogramu produkcyjnego, a więc będą brane pod uwagę dostępne moce produkcyjne. Pod uwagę brana też jest dostępność półproduktów i materiałów kupowanych, niezależnie od tego czy są one dostępne na magazynie, czy też wymagają wyprodukowania czy też zakupienia – system zareaguje generując na niedostępne na magazynie ilości odpowiednio zlecenia produkcyjne lub zlecenia zakupu.

Przeczytaj także:

5 grzechów głównych wdrażania systemu ERP dla firm produkcyjnych

Analiza Pareto narzędziem do optymalizacji procesów produkcyjnych

Zmiany w zarządzaniu projektami wdrożeń systemów IT w firmach produkcyjnych w dobie koronawirusa