キャパシティプランニングソフトウェア–キャパシティの計画、分析、準備
キャパシティプランニングソフトウェアとは何ですか？
キャパシティプランニングソフトウェアは、製造組織が製品やサービスの変動する需要に対応するために必要な実際の生産能力を理解するのに役立つプログラム可能なソリューションです。キャパシティプランニングに関して、設計キャパシティは、組織が特定の期間に完了することができる作業の最大量として定義されます。また、有効容量とは、品質の問題、納期、マテリアルハンドリング、人手不足などの制約により、組織が設定された期間内に完了することができる最大の作業量です。
キャパシティプランニングプロセス中に本番チームが回答しようとする重要な質問のいくつかを次に示します。
- 現在、各サービス部門/機能にはどのくらいの空き容量がありますか？
- それらにはどのくらいの容量バッファが必要ですか？
- 現在のキャパシティプランニングの反復と次のスケジュールされたキャパシティプランニングの反復の間に、顧客主導の自然な成長と新製品の機能の両方を含む、どのくらいのワークロードの成長が見込まれますか？
- 予想されるワークロードの増加後、ターゲットの空き容量バッファーを継続するには、どのくらいの容量が必要ですか？
製造業に関しては、キャパシティプランニングのプロセスは、機械、人、ツールの3つのリソースタイプで構成されています。これらのタイプのリソースの1つ以上は、ジョブで操作を実行するために使用されます。計画の目的で、製造業者は、これらの各リソースタイプが消費に利用できるのは、その週または月の何時間かを知りたいと考えています。次に、これらのリソース割り当てを必要とするすべてのジョブ操作と比較し、各操作に必要な使用可能時間の時間を計算します。要約すると、この計算は、メーカーが適切なキャパシティプランを作成するのに役立ちます。
キャパシティプランニングソフトウェアはどのように役立ちますか？
健全なキャパシティプランニングソフトウェアは、効率と計画されたキャパシティを最適化することにより、生産計画プロセスから曖昧さや当て推量を排除できます。それが役立ついくつかの側面：
- これは、短期的および長期的な運用上のボトルネックと欠点を特定し、考えられる代替ソリューションを見つけるのに役立つ、考えられる「whatif」シナリオを作成します。
- 信頼性の高いアルゴリズムと手動の代替手段を提供し、組織が顧客の注文に簡単に集中し、それに応じて履行メカニズムを調整するのに役立ちます。
- 各コンポーネントレベルの完成品とサプライチェーンの予測を正確に予測することにより、すべてのレベルで在庫とサプライチェーンの最適化を保証します。
- 関連するERPデータを使用して、利用可能な材料、容量の制約、日常の製造現場のパフォーマンスなどの入力を使用して、生産計画を継続的に最適化します。
- 製造施設全体の需要/供給レベル戦略を含めることにより、健全な生産スケジュールを提供します。
キャパシティプランニングソフトウェアの基本機能
優れたキャパシティプランニングソフトウェアは、キャパシティとサプライチェーンの効率の向上、使用率の最大化、無駄な時間の最小化、およびサプライチェーン全体のコストの削減を目的とした便利な機能が組み込まれているソフトウェアです。いくつかの機能は次のとおりです。
1。生産監視
この機能を使用すると、ユーザーは、メトリックを使用して生産フローとステータスを理解することにより、容量計画内の問題に精通することができます。生産動向を分析することで、メーカーは任意の時点で最適なレベルを提供するために必要な適切な容量を計画できます。
2。リアルタイムデータ
3。予測分析
4。パフォーマンスモデリング
適切なキャパシティプランニングソフトウェアを選択する方法
キャパシティプランニングソフトウェアをデータ駆動型の製造業務に利用すると、生産量を大幅に増やすことができますが、課題は、組織の設定に最も関連性のある最適なソフトウェアとツールを選択することにあります。この決定を下すのに役立つガイドラインを次に示します。
1。直感的なユーザーインターフェース
迅速でユーザーフレンドリーなインターフェースは、タスクを迅速かつ効率的に実行するための容量とサプライチェーンの計画プロセスを加速するのに大いに役立ちます。したがって、アジャイルで使いやすいソフトウェアは、長期的な目標とビジネス開発に集中するのに役立ちます。
2。迅速でスムーズな実装
3。キャパシティプランニングの精度
4。運用のスケーラビリティ
中規模から大規模の複雑な製造運用管理では、スケーラビリティが最も重要です。利用可能なすべてのデータソースにシームレスに統合できるキャパシティプランニングソフトウェアが理想的な選択肢です。スケーラブルなツールは、数千のデータソースを一度に正確に監視および予測できる必要があります。
5。シンプルで包括的なレポート
製造能力計画–はじめに
製造業では、既存の能力を最大化することは、事業運営の安定した流れに依存しています。したがって、製造業者が100％の資産使用率を確保したい場合、生産を適切に管理するために十分な取引量が必要になります。
キャパシティプランニングは効果的なスケジューリングと適切なマシン割り当てに関連していますが、製造に関してはまだいくつかの標準的な基準があります。製造業者が生産における機械のダウンタイムの最も一般的な原因を無視する場合、マスタースケジューリング計画は結果を生み出しません。製造能力計画の成功率を高めるためのガイドラインは次のとおりです。
1。高いサイクルタイムから価値を収益化する
サイクルタイムを正確に追跡し、ダウンタイムを排除することに重点を置いているメーカーは、通常、適切な容量を計画することに成功しています。実際、これらのチームは、サイクル間で失われた生産時間を明確な金額に変換し、各生産サイクルのコストを定量化することができます。
2。明確で簡潔な情報の流れに焦点を当てる
作業指示の明確な流れにより、作業者は自分のタスクを認識し、時間どおりに完了することができます。これは、機能的な作業指示書、部品表、および組み立て手順が理解しやすいことを意味し、したがって、部門と業務の間の遅延、やり直し、または冗長な作業を回避します。
3。絶対的な品質と文書管理
作業指示書の解釈を明確にするには、品質管理とドキュメントの合理化に100％重点を置く必要があります。労働者の訓練から運用上の問題の文書化までの品質改善基準の順守は、部門全体の優先事項である必要があります。
4。利用時間で容量を調整および一致させる
特定のリソースの使用パターンに基づいて、容量時間と使用時間を常に相関させることが重要です。使用率の明確な長期指標に基づいて、運用をロードするための容量を計画できます。
正確なキャパシティプランニングのためのAIの活用
運用管理における人工知能（AI）ベースのキャパシティプランニングは、工場フロア全体のセンサーからの膨大なデータセットを使用して、より最適化された計画を推進できます。 AIは、人間の計画担当者が管理できるよりもはるかに迅速に、このデータをくまなく調べて洞察を抽出できるようにすることで役立ちます。
また、適切に統合されていれば、サプライチェーンと運用におけるAIは、容量ベースの意思決定を迅速化できます。リアルタイムの計画を使用して、メーカーに次のメリットを提供します。
- 生産ライン全体の混乱を最小限に抑える
- 遅延出荷の削減
- 効率的なリソース管理
- 賢明な在庫計画と管理
- 計画立案者や意思決定者が他の戦略分野に価値を付加するための時間を有効に活用する
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最後に、製造におけるAIは、キャパシティプランニングを損なわずにシームレスな効率を実現することで、製造業者が有意義な運用成果を得るのに役立ちます。
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