统筹兼顾,双线并进:解析100万订单背后的连续生产与拉动式策略

古哥计划

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昨日已经成功完成了对制程一Semi总计100万单位(或1百万件)订单的排程工作,该排程时段从2023年7月23日起至8月29日止。接下来的任务是对制程2的成品展开排程安排,但这项工作不能简单地从7月24日立即开始,必须首先考虑是否具备足够由制程1产出的半成品库存来支持成品的生产计划。

鉴于现有资料显示,成品线体的配置相较于制程1 Semi的3条SM专线和2条LG专线更为复杂,成品生产线配备了7条SM专线和5条LG专线,且成品的单位小时产能(UPH)、爬坡效率以及直通率均有差异,因此,在进行成品排程之前,需预先制定并确认适应这些特点的排程策略。

确定排程策略

通常情况下,我们可以将生产排程策略归纳为两种基本类型,并针对每种策略核算相应的成本:

连续生产策略:

在这种策略下,生产过程倾向于连续不断地运行,旨在维持流水线的持续运作,从而最大化设备利用率和产出速率。然而,其潜在问题是可能会导致半成品库存积压过多,增加存储成本及潜在的质量风险,如物料过期或占用大量资金。

按需或拉动式生产策略:

另一方面,非连续生产策略通常是基于半成品库存水平或下游需求的拉动来进行生产的。这意味着当半成品库存降至一定阈值时,才启动新的生产批次,以避免过度生产。这种方式有助于减少库存成本,但是由于生产批次间的频繁切换,可能造成生产线调整次数增多,降低整体效率,增加了换线时间和资源浪费。

简而言之,连续生产策略的优点在于能够充分利用产能,但可能导致库存过剩;而拉动式生产策略虽可有效控制库存,却可能因频繁切换生产线而导致效率低下。工厂需要权衡这两种策略,根据自身产品特性、市场需求响应速度、生产能力等因素选择最适合的方案。

累计需求:

为了更好的测算库存水平,根据制程1Semi的排程计划,我们可以用函数公式计算出累计库存用于测算从7月23日起每日起的库存,录入以下公式:

=MAP(E10#,LAMBDA(X,SUM(E10:X)))*5

函数释义:

上述公式中,初始值E10#这一序列(也就是单线体排程每天的数量)。

Lambda函数定义了每次迭代的计算逻辑,即对当前行到范围起点之间的所有单元格求和(SUM(Y:X)),这样就能得到每日的累计库存量。

最后的乘数“*5”,就是乘以5条线;这也是MAP的经典用法之一;

效果如下图所示:

核算成品日产线

成品与半成品(Semi)遵循相同的工作日历安排,因此,我们只需按照成品的计算原则,将反映UPH(Units Per Hour,每小时产出单位数)小时产能的爬坡效率与直通率引用过来,即可迅速估算出每条成品生产线的日产能。进一步地,将这个单条生产线的日产能乘以成品线体的数量——12条,便能得出整个产线每日的产品总需求量。

录入以下公式:

J3=IF(D3#=0,0,XLOOKUP("D"&E3#,'1.基础信息'!C13:N13,'1.基础信息'!C14:N14,320))

K3=IF(D3#=0,0,XLOOKUP("D"&E3#,'1.基础信息'!C13:N13,'1.基础信息'!C15:N15,0.999))

L3=FLOOR(D3#*J3#*K3#,1)*12

M3=MAP(L3#,LAMBDA(X,SUM(L3:X)))

效果如下图所示:

连续生产

根据前述产能分析可知,12条成品生产线从产能爬坡至稳定阶段进而完成100万(1M)单位产品的订单,总计只需16个工作日,相比之下,半成品(Semi)的生产周期则需27个工作日,这意味着半成品生产比成品生产多耗时11个工作日。因此,为了确保成品供应不间断,在实施连续生产计划时,可以从半成品生产进度的第11个工作日开始安排成品的生产排程,即从8月7日开始衔接成品线的生产计划。

为了支撑上面的结论,可以在表格中分别录入以下函数用于验证:

成品排程

=LET(A,FILTER(M3#,B3#<45152),VSTACK(A,1000000-SUM(A)))

成品累计

=MAP(O18#,LAMBDA(X,SUM(O18:X)))

剩下库存

=OFFSET(P18#,,-6,ROWS(P18#))-P18#

观察剩余库存这一列数据,恰好可以与半成品的生产节奏保持一致,当库存量降为0时,为了确保更安全的生产缓冲,可以选择延后一天开始排程,即在8月8日启动生产。这样一来,就可以避免出现半成品生产和成品产出在同一天结束的情况,从而更好地保障生产的连续性和稳定性。

最后总结

通过以上详细分析与规划,我们成功制定了从制程1 Semi 到制程2 成品的整体生产排程方案。考虑到成品生产依赖于半成品供给,我们在安排成品排程时充分考虑了库存水平和生产节奏的匹配。经过精密计算,我们确定在半成品达到适当库存水平后,于8月8日开始成品生产,以保证连续生产过程中不会出现断料现象。

针对不同的生产策略,我们权衡了连续生产和拉动式生产的利弊,并结合实际情况选择了合适的排程方法。通过运用WPS中的各类函数和公式,我们精确模拟了库存变化和产能需求,以便实时监测和调整生产计划。

最终,通过对半成品和成品排程的有效衔接,我们不仅最大限度地提高了设备利用率和生产效率,还兼顾了库存管理和市场需求响应速度。通过灵活运用各种工具和技术手段,我们得以制定出一套既能满足大规模生产目标,又能应对复杂生产环境变化的精益生产计划,为工厂高效有序地完成100万单位产品的订单提供了坚实的基础。

最终的效果如下:

336 产能解析与智能排程:制程一Semi爬坡至稳产之路

335 产能优化:工作日历、UPH与直通率助力1M订单高效排产

334 全面解读PMC面试难题:基于WPS表格构建有效工作日历与排产

331 破解多车型适配难题:汽车零配件厂PMC数据转换与决策支持

330 告别繁琐计算:GROUPBY函数引领采购价格监控新时代

329 提升仓库管理水平:一键式物料编码打印标识设计与应用

328 从一维到二维:教你灵活运用GROUPBY与PIVOTBY优化零件工艺排程

327 革新数据透视体验:WPS PIVOTBY函数在销售订单分析中的实战运用

326 数据洞察:PMC中的单条件与多条件筛选技巧与案例剖析

325 告别杂乱:基于WRAPROWS与REDUCE的二维项目跟进表高效重整

324 告别手动更新:WPS动态数组公式助力项目跟进表实现全自动化统计

323 WPS AI:一站式解决方案,让复杂演示汇报轻松化

322 多表并一,费用归类:WPS VSTACK函数助力PMC高效整合项目开支

321 从复杂到清晰:PMC如何优雅处理合并单元格,高效实现销售排名

320 PLM系统上线前奏:智能化模板破局BOM物料重复难题

319 XLOOKUP赋能动态联动菜单:轻松实现多级数据筛选与更新

318 整合WPS新函数:REDUCE、LAMBDA与VSTACK,构建高效BOM整理解决方案

317 【案例解析】信息化系统BOM数据不规范?看PMC如何化繁为简

316 PMC实战分享:如何应对大型零部件逐日管控难题与WPS表格模板设计

315 巧用表格函数优化销售业绩分配:提升奖金计算效率与准确性

314 巧用WPS 新函数:无辅助列情况下处理合并单元格查询统计难题

313 破译订单堆叠难题:WPS SCAN函数在PMC生产计划中的应用实例

312 PMC的日常挑战:如何用WPS表格精准抓取单元格内的数字信息

311 零件产销存报表难题:不规范数据格式与跨页数据整合的困局与破局

310 WPS最新函数技巧:精准定位与智能舍入,罗马数字秒变阿拉伯数字

309 PMC精益库存管理与订单分配自动化设计WPS一站式报表模板

308 工厂信息化升级实战:巧解无规律物料编码,动态提取字母组合

307 一招GET!借助通配符解决表格数据汇总难题:SUMIF函数实例详解

306 一键生成:RANDARRAY 函数在数据分组与数学作业个性化定制中的妙用

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