生产中未开发的ERP：在重症监护室还是太平间？

如何将有条件的ERP变成真正的生产和供应管理工具？
第1部分（此处）：用于计划已实施的“会计” ERP的问题
第2部分（通过引用）： 第2次使用-使用外部计划者设置生产和物资的计划和监视。 概念和实施 。

彼得金·谢尔盖 （ Peterkin Sergey） ，默库洛夫·米哈伊尔（Merkulov Mikhail），瑞特斯特普（Reitstep）

近年来，报告ERP系统的制造企业数量大大增加。 它不是十，而是数百。 首先，我们谈论的是离散生产，“生产ERP”指的是任何拥有这个骄傲名称的系统。 就我们的“冲突”发生频率而言，最常见的“生产中工作” ERP是BaaN / InforLN，InforERPSyteLine，不断增长的1C工厂“大军”，以及少量SAPERP和其他奇特的。

本文将主要针对“高级” ERP用户，在更大程度上具有定制的生产类型（“牵引”到订单或仓库，包括“牵引”到需求预测），自动化的人员（可能是- “按原样”）核算生产进度的过程，即 生产任务的形成（以下称为PZ。在不同的系统中：SFC订单，作业订单，JOB，生产订单，生产订单等）及其跟踪，但不能自信地制造（和供应） -计划进行MTO（后勤支持），因为它无法进行生产监控，包括 和自定义。 正在进行尝试以继续开始计划，和/或尝试使用魔术算法和/或系统（例如APS，MES）来确保计划。

由于文章的篇幅有限，我们将不分析为什么“传统” ERP实施和/或工作效率低下以及计划和生产管理的原因，也不分析为什么大多数工厂中的APS或MES系统的“魔力”开启进入庸医。 本文的目的是展示如何建立一个封闭的计划/监控系统，而不是在残骸上而是使用现在的，识别如下的某些类别的企业来构建计划/监控系统。

我们相信，本文也将对仅面临选择系统或实施项目开始时面临的工厂或控股公司感兴趣。 因为 这将有助于避免我们在过去大约8年中观察到的传统错误。

典型定制生产业务的问题陈述

典型的投诉，后果和原因

1. “计算”企业的业务问题。
   
   • 无法控制地未能按时完成订单，特别是在私人更改订单（接受新订单，更改现有订单）的情况下->营业额损失。
   • 生产管理，紧急工作的人工成本增加（相对于利润而言较高）->成本增加。
   • 次优（相对于营业额而言）偏高（工资）（进行中的工作）
     增加的成本，增加的周期，带宽损失（带宽不足）生产。
2. 是...的结果。
   
   • 可靠的“预测”（应该是-计划/结算日期的计算）不可能执行客户订单。
   • 订单执行中缺少有关现有和未来（整个生产周期）问题的信息。
   • 非最佳瓶颈加载（它们在错误的时间，错误的顺序上处理了错误的事情）。
3. 它们是以下（非根源）原因的结果。
   
   • 缺少快速的<order>计划的正式系统：
     1）考虑到瓶颈的加载（订单组件的处理队列）；
     2）考虑到订单的优先次序。
   • 在整个生产链中缺乏可追踪性和订单状态的可视化。

目的

1. 可靠地确定订单履行条款-适用于单个和紧急订单。 考虑生产/购买周期（在订单产品组成的关键“分支”上），并考虑免费库存（材料，PKI（购买的零部件），工资和薪水）以及薪金（向供应商订购）和PP的预期收入。
2. 最小化“长期订单”的加权平均细分：
   
   1. 通过问题的整体平衡，
   2. 通过优先的生产计划和执行，
   3. 通过监视计划的执行情况并可视化截止日期的偏差。
3. 最大瓶颈负载。
   

具有未开发的“生产ERP”的典型工厂的典型计划模型

一般说明

1. 当前，“生产ERP”用于管理生产和供应。
2. MTO管理，生产跟踪，库存管理，包括 生产-通常会取得良好的水平。
3. 同时，使用本计划和/或独立开发所不希望使用的系统功能来部分实施规划。
   
   • 发布计划（“上层”计划是主生产计划的形成）。 完全不实施，或在MS-Excel中实施。 无需参考实际生产的模型和参数。 不包括当前的生产状态：
     1）运行或计划启动PP / RFP，
     2）处于“合并”（分配）客户订单状态下的PKI，物料和在制品库存
     3）“在仓库”（根据需求预测或再订购点）制造的成品的自由/预期库存，
     4）考虑资源模型（resource = special），但没有必要的细节。
   • 生产计划（计划级别-同步生产和供应计划）。
     
     1）生产计划是通过创建生产任务（执行控制对象！）来实现的，使用简单的网络计划方法对订单项的整个结构和启动发布日期进行计算（工作结束-生产周期=开始。=传入组件的结束-...）。 这种方法没有提供实现上述目标所必需的信息，并且存在很多缺点（请参见下文），这就是为什么实际上不将其用于实际计划和生产管理的原因。 生产是“手动”控制的； PP仅用于会计！
     
     2）在已形成的PP下计划交货（MTO）。 此类计划的准确性= PP计划的准确性，即 -很低 但是因为 “定制产品组合”（或“ PZ链”）被故意扩展，并且不考虑现有库存，MTO几乎总是能够成功避免生产短缺。 在缺乏持续考虑内部（生产，MTO，库存）和外部（订单，预测）变化的计划系统的情况下，这显然是通过夸大的材料和PKI库存来实现的。

详细分析所使用的计划模型

规划模型

1. 执行管理对象（PP的生产任务）不用于其预期目的-不控制执行，而是用于创建生产（自定义）产品组成（PSI），还用于自定义计划（计划尝试）。 在IT系统中缺少“端到端”订单计划和订单组合功能的情况下，这成为允许您“至少以某种方式”管理客户订单整个链的唯一选择。 这种方法具有以下基本缺点。
   
   • 使用执行对象创建的PSI是固定的。 例如，由于设计和技术更改而在CSI / TSI（设计/技术人员）中发生的更改只能手动考虑。 实际上，对于大量控制对象，这意味着：<no way>。 结果，只能通过费力且无效的手动控制来解决计划中的错误。
   • 从定义上讲，PP由二级生产计划计划员（同步计划程序，APSPlanner甚至MRP（包括“自定义”的）MRP）处理不善。 包括 因为对于计划者来说，PP是固定的预期到达时间，而不是计划者计算的灵活的<elements> PSI（计划订单，pln）。
   • 在基于PP进行规划的PSI计划中，根据储备金分配/标记/预期收益的规则，未考虑可用于完成此订单的DSE的库存和预期收益。
2. 通过我们自己设计的算法进行规划，一次迭代即可发现结构，确定所需的总数量（！），并将PP的开始日期移到左侧。 在这种情况下，使用操作模型（操作路线）的可用有限时间集，通常，对于这些操作（模型）的操作，未确定必要的计划时间，例如<时间之前>，<时间之后>，<缓冲之前>，<缓冲之后>，<排队时间>，<移动时间>等。 这导致计算项中的错误较大且难以管理。
3. 对于计划中的PP，通过标准计划算法，可以计算出采购物料和CRP的需求，并形成管理对象-预期收货，RFP。

在理想条件下，这样的模型可以工作。 在现实世界中内部和外部不断变化的条件下，它很快变得不稳定。

关键问题1

如果生产中有可用的库存或DSE的预期到来可用于完成订单（这很可能是由于另一订单的PSI更改，订单的优先级/日期更改以及许多其他原因而发生），则生产和采购的需求将从根本上发生变化-请参见上图中的示例。 以前的“难以订购完美”计划只能手动更改（实际上，对于成千上万个控制对象-PP，这非常困难，因此无法实现）。 这导致材料和CRP的重新购买，结果导致营业额，潜在的非流动资产和生产过剩的“冻结”。 如果回购不好，但是您仍然可以过日子（如果周转率没有问题:)-因为 <将转到其他订单：>，“不必要的” <现在> DSE的生产（尤其是在瓶颈中）会占用工厂整个营业额的宝贵<ruble-hours>。 结果-营业额，利润（包括由于紧急呼叫的额外费用）减少，订单条款中断。 结果-损失/市场份额低估。

使用这种简单计划的另一个问题是对生产/采购中发生的事情实际上缺乏反应。 在生产的“黑匣子”中，国防工业的定义不正确甚至失去了优先次序。 最重要的是，在确定PA中的处理订单的顺序（<product>订单的一部分）时（瓶颈）。

关键问题2

1. 假设初始计划（仅使用第二级计划不太可能，但理论上可行）提供了瓶颈的准最佳（接近最佳）负载。

1. 但是，在整个订单履行（重新同步）链上缺乏快速频繁的重新安排，无法考虑实际生产中的典型情况，例如：不可避免地无法安排生产/购买任何组件，更改优先级/订单日期或停止订单，更改TSI和等
2. 如下例所示，XX订单条款的致命失败导致其准备和装运条款的推迟。 此外，在没有重新同步系统的情况下，瓶颈将浪费时间来处理此订单的DSE，而以后可以并且应该处理。 如果有新的或紧急订单，或有可更改的截止日期的订单，UM将无法处理其详细信息，因为很可能没人会在此部分显示正确的顺序/处理优先级！ 结果-营业额和利润的损失可能少于产量（制成品）。

关键问题3

合并计划。 在解决订单履行的生产和物流链中的瓶颈时，通过合并生产的DSE进行计划也会导致瓶颈时间的滥用。 这又导致亏损/营业额/利润的损失。

1. 自定义瓶颈计划。

1. 通过订单或生产计划合并生产的DSE进行计划。 根据下面的第二个计划选项进行合并会导致生产量减少（每个周期发出的订单减少）。

主要（根本）问题和改进点

我们注意到，对于许多人来说，生产系统效率低下是唯一的，极其重要的根本问题。 即，对外部/内部干扰的反应速度低。

1. 根据在复杂的生产和物流系统中的应用中的<系统动力学>，所有这些（系统）主要由于反应速度而经历着库存水平和所需/已使用容量的持续波动。 参见：工业动力学，杰伊·弗雷斯特（Jay Forrester），生产力出版社，1961年。 工厂物理学：制造管理的基础及其衍生作品 。 振荡的频率和幅度与系统的基本变量-反应速率<对外部和内部变化>或-响应时间成正比。
2. 缩短响应时间（增加反应速率）会增加储备/功率波动的频率，但会降低其幅度。 库存波动幅度（波动的众所周知图示-批量购买/批量处理期间库存水平变化的锯齿曲线）唯一地确定了该期间的库存量，包括 系统中的工资金额。 此外，根据Little（LittleLow）<Queue Theory>的定律，库存水平的降低导致队列<PZ待处理>的队列减少，即 -减少订单的执行周期！ 更多详细信息：<工业企业的反应率>，Peterkin SV，Internet。
3. 说<俄语>：我们更经常计划，以较小的（自定义）批次执行-我们可以每单位时间执行更多订单。JayForrester引用的比率是-<响应时间减少2倍，导致整个链中库存水平减少1.7倍> 。 讲<俄语>：
   
   • 我们刚刚开始（重新）计划整个生产和物流链超过2倍（而不是<每月一次>-<每2周一次>）-我们将产量提高了大约1.7倍，
   • 我们只是在生产中启动了最小数量的DSE-我们将产量增加了大约1.7倍，
   • ...
     1.7的数字是经过计算和理论计算的。 当然，实际价值取决于生产和采购的类型，需求的类型等。 但是至少，对于产出的前几十%%的提高，您可以指望：只需更改管理方法即可：
     但是，面对现实，如果没有适当的计划系统，就不可能在复杂的生产中简单地更改管理方法（更频繁地重新计划，更频繁地推出小批量）。

结论

1. 以上案例只是示例的一小部分，这些示例清楚地说明了所提出的计划模型的实际不可操作性。 所有可能的示例及其使用问题的描述均超出了本文的范围。 此外，我只指出，除了适当的计划外，这样的系统无法对发生的事情提供任何连贯的监控，包括 自定义监控。 即 没有给决策者任何工具来提高人工生产率
2. 另一个很重要的一点！ 从上述问题可以看出，缺乏``精确''，``详细''，``优化''，<针对机器/人的计划>，<考虑容量的计划''的算法并不是大多数生产和物流系统效率低下的关键原因。 他们的存在根本不是增加它的“金钥匙”。
   如果您仍然对现有计划系统的充分性和/或在不改变基本方法的情况下将其“付诸实践”的可能性存有疑问，请回答以下问题：<现有的<management>系统和支持它的信息系统是否可以提供至少一周的时间回应？
   
   

   建议的解决方案的说明在文档的下一部分中。