Factoren binnen production scheduling

Bij productiescheduling moet je rekening houden met verschillende factoren om een efficiënte en effectieve planning te creëren. Enkele belangrijke factoren zijn:

• Orders: Uitgangspunt is dat je op een zo efficiënt en effectief mogelijk manier de orders voor de afgesproken levertijd gereed kunt hebben.
• Beschikbaarheid van middelen: Zorg ervoor dat alle benodigde middelen, zoals machines, arbeidskrachten en grondstoffen, beschikbaar zijn op het moment dat ze nodig zijn voor productie.
• Productiecapaciteit: Begrijp de capaciteit van elk productiemiddel en zorg ervoor dat de geplande productiehoeveelheden binnen de capaciteitsgrenzen vallen.
• Doorlooptijd: Bepaal de tijd die nodig is om elk productieproces te voltooien, inclusief opsteltijd, bewerkingstijd en eventuele wachttijden tussen bewerkingen.
• Kritieke paden: Identificeer de kritieke stappen in het productieproces waar vertragingen een domino-effect kunnen hebben op de algehele productietijd.
• Prioriteiten: Wijs prioriteiten toe aan bepaalde productieorders op basis van factoren zoals klantvraag, urgentie en strategische doelstellingen.
• Voorraadniveaus: Houd rekening met de beschikbare voorraadniveaus van eindproducten en tussenproducten om te voorkomen dat er te veel of te weinig wordt geproduceerd.
• Flexibiliteit: Wees flexibel om onverwachte gebeurtenissen, zoals machine-uitval, veranderingen in de vraag of materiaaltekorten, op te vangen en aan te passen aan de planning.
• Sequentie van taken: Bepaal de optimale volgorde van productietaken om de efficiëntie te maximaliseren, bijvoorbeeld door soortgelijke taken te groeperen of door rekening te houden met opsteltijden.
• Kosten: Zoek naar manieren om productiekosten te minimaliseren, bijvoorbeeld door gebruik te maken van goedkopere grondstoffen of door het verminderen van overuren.
• Communicatie: Zorg voor duidelijke communicatie tussen verschillende afdelingen en belanghebbenden om ervoor te zorgen dat iedereen op de hoogte is van de productieplanning en eventuele wijzigingen.

Production scheduling binnen ERP

Enterprise Resource Planning (ERP) systemen zijn ontworpen om verschillende bedrijfsprocessen te integreren en te stroomlijnen, waaronder productieplanning. Hoewel ERP-systemen nuttig zijn voor het beheren van verschillende aspecten van productie, hebben ze enkele beperkingen als het gaat om gedetailleerde productiescheduling. We noemen hieronder een aantal redenen waarom ERP-systemen niet altijd ideaal zijn voor productiescheduling:

• Beperkte flexibiliteit: ERP-systemen kunnen soms beperkte mogelijkheden bieden om snel te reageren op veranderingen in de productieomgeving. Ze zijn vaak gericht op het plannen van grotere tijdsintervallen en kunnen moeite hebben om te gaan met de dynamiek van dagelijkse planningen.
• Complexiteit van productieomgevingen: In complexe productieomgevingen met meerdere productielijnen, productvarianten en flexibele productieroutes, kunnen ERP-systemen moeite hebben om alle variabelen adequaat te beheren en te optimaliseren.
• Gebrek aan real-time gegevens: Productiescheduling vereist vaak een de verwerking van real-time gegevens over de status van machines, arbeidskrachten en materialen. ERP-systemen hebben soms vertragingen bij het verzamelen en verwerken van deze gegevens, waardoor de nauwkeurigheid van de planning in het gedrang kan komen.
• Beperkte optimalisatiemogelijkheden: Hoewel ERP-systemen planningstools bevatten, zijn ze mogelijk niet zo geavanceerd als gespecialiseerde productiescheduling-software. Deze gespecialiseerde tools bieden vaak geavanceerde optimalisatie-algoritmen om complexe planningsscenario’s te modelleren en te optimaliseren.
• Geen integratie met externe systemen: In sommige gevallen kunnen ERP-systemen moeite hebben om naadloos te integreren met externe systemen zoals productiemachines, IoT-apparaten en geavanceerde productiesoftware, wat de effectiviteit van de productiescheduling kan beperken.
• Langzame berekeningen: Omdat ERP systemen niet zijn opgezet om flexibel en real-time planningen te maken kunnen de berekeningen veel tijd in beslag nemen.

ERP-systemen kunnen dus ontoereikend zijn voor gedetailleerde productiescheduling. In dergelijke gevallen kunnen organisaties ervoor kiezen om aanvullende gespecialiseerde productiescheduling-software te gebruiken om aan hun specifieke behoeften te voldoen. Het Data Refinery Planning Systeem is hiervan een voorbeeld.

De rol van AI in production scheduling

Kunstmatige intelligentie (AI) biedt veel mogelijkheden voor het verbeteren van de dagelijkse productieplanning. Enkele manieren waarop AI kan bijdragen aan productieplanning zijn:

• Voorspellende analyses: AI kan patronen en trends identificeren in historische productiegegevens, marktvraag en andere relevante factoren. Op basis hiervan kunnen voorspellende modellen worden ontwikkelt om toekomstige vraag te voorspellen en de productieplanning dienovereenkomstig aan te passen.
• Optimalisatie van resourceallocatie: AI-algoritmen kunnen worden gebruikt om de optimale toewijzing van middelen, zoals machines, arbeidskrachten en grondstoffen, te bepalen om de productie-efficiëntie te maximaliseren en kosten te minimaliseren.
• Real-time aanpassingen: AI-systemen kunnen continu productiegegevens verzamelen en analyseren om real-time aanpassingen aan de planning voor te stellen op basis van veranderende omstandigheden, zoals machine-uitval, materiaaltekorten of veranderingen in de vraag.
• Autonome besluitvorming: Geavanceerde AI-systemen kunnen zelfstandig beslissingen nemen over productiescheduling op basis van vooraf gedefinieerde doelstellingen, bedrijfsregels en optimalisatiecriteria. Dit kan de reactietijd verkorten en de efficiëntie verbeteren.
• Simulatie en scenario-analyse: AI kan worden gebruikt om complexe simulatiemodellen te creëren die verschillende productiescenario’s kunnen evalueren en hun impact op kosten, doorlooptijden en andere prestatie-indicatoren kunnen voorspellen. Dit stelt planners in staat om weloverwogen beslissingen te nemen en risico’s te beoordelen voordat ze worden geïmplementeerd.
• Machine learning in planningssystemen: Door middel van machine learning kunnen planningssystemen leren van eerdere ervaringen en feedback, waardoor ze zich kunnen aanpassen aan veranderende omstandigheden en steeds betere beslissingen kunnen nemen na verloop van tijd.

AI kan dus een waardevolle rol spelen bij het verbeteren van productieplanning door het mogelijk te maken om sneller en nauwkeuriger beslissingen te nemen, efficiëntie te verhogen en kosten te verlagen in dynamische en complexe productieomgevingen.

Productie scheduling in Excel

Omdat ERP de flexibiliteit mist voor production scheduling zien we veel productieplanningen in Excel. En ja, het is mogelijk om eenvoudige productiescheduling te doen in Excel, vooral voor kleinere productieomgevingen met minder complexe behoeften. Je kunt bijvoorbeeld Gantt-diagrammen maken om de timing en volgorde van productietaken visueel weer te geven, en basisformules gebruiken om de planning te berekenen.

Echter, het gebruik van Excel voor productiescheduling heeft enkele belangrijke nadelen:

• Beperkte functionaliteit: Excel biedt niet de geavanceerde functies en mogelijkheden die beschikbaar zijn in gespecialiseerde productiescheduling-software. Het kan moeilijk zijn om complexe planningsscenario’s te modelleren en te optimaliseren.
• Handmatige input en updates: Het bijwerken van de planning in Excel vereist vaak handmatige input en updates, wat tijdrovend en foutgevoelig kan zijn. Dit kan leiden tot inconsistenties en verouderde informatie in de planning.
• Gebrek aan integratie: Excel biedt beperkte integratiemogelijkheden met andere systemen, zoals ERP-systemen, productiemachines en externe gegevensbronnen. Dit kan leiden tot discrepanties tussen de planning in Excel en de werkelijke productieomgeving.
• Moeilijkheden bij samenwerking: Het delen van Excel-bestanden voor productiescheduling kan leiden tot versieconflicten en moeilijkheden bij het gelijktijdig samenwerken aan de planning met meerdere teamleden.
• Geen automatische optimalisatie: In tegenstelling tot gespecialiseerde software, biedt Excel geen geautomatiseerde optimalisatie van de productieplanning op basis van vooraf gedefinieerde doelstellingen en criteria.

Dus, hoewel Excel een handige tool kan zijn voor eenvoudige productiescheduling, kunnen de beperkingen ervan problematisch zijn in complexere productieomgevingen. Voor organisaties met grotere schaal en complexe planningseisen, kan het gebruik van gespecialiseerde productiescheduling-software meer voordelen bieden.

Production scheduling software

Moderne production scheduling software is erop gericht een optimale planning te maken. Waarbij de mogelijkheden van AI worden benut en zonder de nadelen van je ERP systeem en Excel. Production scheduling software wordt gebruikt om geautomatiseerd de timing en volgorde van productietaken te plannen en te beheren binnen een productieomgeving. Het stelt je bedrijf in staat om efficiënter gebruik te maken van middelen, zoals machines, arbeidskrachten en grondstoffen, door complexe productieschema’s te optimaliseren en aan te passen aan veranderende omstandigheden.

Deze software biedt vaak functies zoals visuele planning, capaciteitsplanning, real-time updates, en scenario-analyse om planners te helpen bij het nemen van weloverwogen beslissingen en het maximaliseren van de productiviteit en winstgevendheid van hun productieactiviteiten. Bekijk de mogelijkheden van production scheduling van het Data Refinery Planning Systeem.