効果的なキャパシティプランニングで生産を管理できます

日々の生産ラインを稼働させている間、常に問題に直面していますか？不測の事態により生産を完全に停止しなければなりませんでしたか？やめる。考え。これらの問題を解消するには、別の方法で行う必要があることがあります。しかし、何ですか？

おそらく、この場合、生産能力と販売需要を一致させるプロセスが解決策になる可能性があります。生産ライン、サービス部門、または機能が一定期間にわたって特定の需要を満たす能力を判断し、ダウンタイム、法務、サービス、その他の制約などの要因を考慮に入れることができる場合は、制作の苦労がたくさんあります。

そうは言っても、生産をより適切に管理するのに役立つプロセスについて説明しましょう。キャパシティプランニングはあなたが探している答えです。心配しないでください、それは私たちがあなたに負担をかけている別の専門用語ではありません。生産の規模や規模に関係なく、効果的なキャパシティプランニングは企業にとって不可欠です。

基本的な質問に答えるために、キャパシティプランニングとは何ですか？

簡単に言うと、キャパシティプランニングは、市場の需要を満たすために必要な人員、設備、およびメンテナンスの観点から、企業が生産能力を測定するのに役立つプロセスです。

適切なキャパシティプランニング戦略は、時間の経過とともに会社の収益性に影響を与える重要な決定を下すのに役立ち、サプライチェーンのコストを削減し、市場での競争力を維持するのに役立ちます。

製造業におけるキャパシティプランニング–変数を把握する

製造におけるキャパシティプランニングの詳細に入る前に、計画プロセスに含まれる変数と、効果的で最適化されたキャパシティプランを作成するために注意が必要なことを理解することが重要です。

製造能力計画を作成する際に留意する必要のある変数は次のとおりです。

• 容量 -簡単なものから始めて、容量とは、任意の期間に利用可能な特定のリソースのユニット数を指します。
• 効率 –サプライチェーンの効率は利用ではありません。これは、予測実行時間に対する実際の実行時間の尺度です。
• 実行時間 -実行時間または実行時間は、特定の操作がリソースを完了するのにかかる時間の尺度です。
• 使用率 –使用率とは、容量使用量の測定値を指します。製造における容量管理を考慮することは重要な要素です。
• 移動時間 –あるリソースによって操作が特定の時間に終了するようにスケジュールされている場合、次のリソースがすぐに移動できるとは限りません。あるリソースから別のリソースにタスクを移動するには、マテリアルハンドラーが必要です。マシンの使用率が影響を受けるこの時間は、移動時間と呼ばれます。
• オフセット時間 – 2つの操作が同時に実行されていて、実行時間が異なる場合、その場合、セットアップ時間は考慮されません。合計リソース時間は計算され、オフセット時間と呼ばれます。

キャパシティプランをより効率的にする–思ったより簡単です！

キャパシティプランが機能するかどうか疑問に思っていますか？もちろんそうなるでしょう！ただし、最初に、サプライチェーンのすべてのプロセスを明確かつ完全に理解する必要があります。

労働力の最適化を考慮に入れることから、機械が望ましい容量レベルで機能しているかどうかを評価することまで、草の根レベルまでのプロセスを理解する必要があります。後でプロセスを理解して包括的に把握する方法について詳しくは、製造能力計画をより効率的にして、生産能力を制御する方法について説明します。

キャパシティプランニングを改善するための品質管理

製品の欠陥が頻繁に発生する場合、容量計画の量を節約することはできません。棚から在庫を引き出して品質改善を評価し、生産を停止し、出荷を回収するプロセス全体が、想像を絶する方法でビジネスに影響を与えます。

このような状況で前進するための最善の策は、品質問題と闘い、それらを永久に排除するための厳格な品質管理措置を講じることです。しかし、それは明らかに1日で行うことはできません。

生産オペレーションの強化された監視を実装することにより、製品の欠陥が頻繁に発生するのを防ぐことができます。これにより、よりスケーラブルで実行可能なスケジューリング手法を統合できるため、製品の品質をチェックしながら、材料費と人件費をより詳細に管理できます。

計画外のマシンの故障やダウンタイムの防止

製造能力は、予定外の休憩、予期しないメンテナンスの問題、予期しないダウンタイムの影響を大きく受けます。レビューのメンテナンスをスケジュールし、従業員の作業時間と休憩時間を再スケジュールするだけで、完全な生産チームが常にフロアにいることを保証し、運用の遅れを回避できます。

ますますデータ駆動型の世界では、工場フロアでのダウンタイムを検出、防止、および削減するためのデータが必要です。プラント全体のビューを提供し、マシンがダウンしたときやメンテナンスが必要なときを正確に特定できるシステムを導入することにより、これをプラント内の他のアクティビティと照合して、ラグを認識し、それに応じて計画を立てることができます。 。

リアルタイムのサプライチェーン管理

サプライチェーンプロセスのエンドツーエンドのビューをリアルタイムで提供するインテリジェントシステムの重要性を強調する必要はありません。これにより、混乱が発生し、迅速に対応できるかどうかを事前に把握できます。

COVID-19のパンデミックは、世界中のサプライチェーンの現実を明らかにし、キャパシティプランニングの問題に対して私たちがどれほど脆弱であるかを正確に明らかにしました。最低限のことをするだけではもう十分ではありません。組織は、最大限の効率と正確さを実現するために、多様な情報を入手する必要があります。

キャパシティプランニングは決して完璧ではありませんが、供給パイプラインに関するリアルタイムデータを活用することで、計画戦略や資材調達から施設の割り当てや倉庫管理まで、ほぼ完璧なキャパシティプランを作成できます。

全体的な需要に関するリアルタイムの洞察は、組織が傾向や変動を特定し、これらの変動が生産性に大きな影響を与える前に、生産プログラムや施設の割り当てを調整するのにも役立ちます。

生産計画の開始

効果的な生産計画により、リソースを適切なタイミングで適切な場所で利用できるようにし、最大の効率を実現できます。生産計画と管理には、効果的な生産に不可欠ないくつかのステップが含まれます。

ステップ1-需要の決定

需要は製造業の中核です。生産計画の最初のステップの1つは、適切なツールとテクノロジーを使用した需要検知と需要予測による需要決定です。市場の需要を満たすために必要なリソースの数について、公正なアイデアが得られます。

ステップ2 – 需要を満たすために利用可能な生産能力を決定する

需要を認識したら、需要を処理する準備ができているかどうか、および不足分を補うために必要なリソースの量を評価できます。

ステップ3–原材料在庫要件分析

次のステップでは、生産に利用できる原材料と、さらに調達する必要のある原材料の在庫を取得します。

ステップ4–資材資源計画

資材資源計画またはMRPを使用して、生産シーケンスと詳細な資材所要量を決定します。

ステップ5–需要と供給のバランスをとる

需要を理解し、リソースとその可用性を完全に把握したら、需要と供給のバランスをとる必要があります。従来の計画ツールは、このバランスを達成するのに十分な効果がありません。では、どうしますか？

キャパシティプランニングを簡単に！

人工知能（AI）は、生産計画と管理をグリッチなしで処理するための最も有能なコンパニオンです。製造業のAIは2026年までに167億米ドルと評価される可能性が高く、グローバル企業は戦略を再考して適応させ、AIモデルに移行することを余儀なくされています。製造業におけるAIの採用に関するデロイトの調査によると、93％の企業が、AIがこのセクターの成長と革新を推進する画期的なテクノロジーになると考えています。

AIを使用して、需給計画を同時に統合および最適化できます。これにより、さまざまなシナリオを評価し、「what-if」の質問を検討し、利益、ROI、および運用コストを決定できます。

AIは、サイロから、運用とワークフローが透過的でチームに説明責任を持たせる統合システムへの移行を支援します。スマートプロダクションでは、AIは主に工場の自動化、注文管理、自動スケジューリングで使用されます。今後2年間で、コンピュータービジョン技術の進歩により、AI技術は品質監視と欠陥管理にまで拡張されます。

分析なしでは効果的な意思決定はできません！

AIの力をすぐに利用できるようになれば、当て推量に頼る必要がなくなります。サプライチェーンの処方分析は、利用可能なデータのリアルタイム分析を提供することにより、生産計画と管理の決定を強調します。

これは、管理チームが組織内のさまざまなシステムから得られたデータを使用して、製造上の意思決定を最適化し、緊急事態に備えて計画するのに役立ちます。さらに、製造がどのように連携して機能するかを可視化することで、新しい生産ラインや設備のモデルを更新することができます。

キャパシティプランニングにおけるAIを活用した予測分析は、分析するためのより価値のある情報を提供し、以前は予測できず、ビジネスに悪影響を及ぼした状況をより適切に予測するのに役立ちます。これらの洞察は、生産の遅延の原因を正確に特定し、それに応じて容量計画を調整して、問題を即座に解決し、ダウンタイムを大幅に削減するのに役立ちます。

マシンの障害やメンテナンスの必要性の兆候を示すAIを活用した分析により、予防メンテナンスをスケジュールして容量計画の一部にすることができるため、特定の時間にマシンが稼働していないという理由だけで生産が停止することはありません。 。これらの「whatif」シナリオを分析することで、リスクを最小限に抑え、プロセス間のコストのかかる遅延を防ぐための事前の計画を立てることができます。

ここからどこへ行くの？

プロセスを理解して包括的に把握するためには、生産能力と流通能力を最適化するだけでなく、リスクと市場の変動を認識してタイムリーな意思決定を行えるインテリジェントなシステムが必要です。

ThoughPutのELI– AIを活用したキャパシティプランニングソフトウェアは、プロセスデータをリアルタイムで評価し、ボトルネックを継続的に検出、調査、排除して最適化されたキャパシティプランニングを実現するボトルネック解消エンジンとして機能します。 ELIは、製造業務を正確に追跡および追跡することにより、運用上の制約を克服し、ゲームの先頭に立つのに役立ちます。

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