La planificación y programación avanzadas (APS) tienen en cuenta simultáneamente la capacidad limitada de los materiales y la capacidad finita de los recursos para planificar la producción. APS emplea lógica avanzada, optimización o simulación para generar planes/programas que tengan en cuenta las restricciones del sistema de producción. APS puede utilizarse para proyectar el efecto de nuevos pedidos y problemas de material/recursos en el cumplimiento de los objetivos de producción.
El producto de Simio Risk-based Planning and Scheduling (RPS) utiliza un modelo de simulación de eventos discretos para generar tanto un programa determinista detallado con restricciones de recursos como un análisis de riesgo basado en probabilidades de dicho programa para tener en cuenta la variación en el sistema. RPS se utiliza para generar programas de producción que minimicen los riesgos y reduzcan los costes en presencia de incertidumbre.
APS genera programas de producción asumiendo que no hay variación o incertidumbre en el sistema. Un programa APS determinista se queda obsoleto rápidamente cuando las máquinas se rompen, los procesos varían en el tiempo, el material llega tarde, etc. Los programas APS que parecen factibles en un principio se vuelven inviables con el tiempo a medida que la variación degrada el rendimiento. Al ignorar la variación, los programas APS son optimistas por naturaleza: prometen más de lo que pueden cumplir. El usuario del APS tradicional no tiene forma de evaluar o mitigar el riesgo subyacente inherente al programa. El RPS aumenta la programación APS determinista con medidas de riesgo que permiten al responsable de la toma de decisiones tener en cuenta adecuadamente la variación y la incertidumbre subyacentes en el sistema.
RPS utiliza un modelo de simulación de eventos discretos del sistema para capturar completamente tanto las restricciones detalladas como las variaciones del sistema. A continuación, RPS utiliza este modelo de dos maneras. La primera es generar un calendario/plan detallado. En este caso, el modelo se ejecuta en un modo puramente determinista: las máquinas no se rompen, los tiempos de proceso son siempre constantes, los materiales llegan a tiempo, etc. Esta es la visión optimista que asumen todos los sistemas APS y produce un plan/programa determinista. Una vez generado el calendario, RPS replica este mismo modelo de simulación con la variación activada y realiza un análisis probabilístico para estimar los riesgos subyacentes asociados al calendario. Las medidas de riesgo generadas por RPS incluyen la probabilidad de alcanzar los objetivos definidos por el usuario, así como el rendimiento previsto, pesimista y optimista del calendario.
Al proporcionar visibilidad anticipada del riesgo inherente asociado a un plan/programa específico, RPS proporciona la información necesaria para tomar medidas tempranas en el plan operativo para mitigar los riesgos y reducir los costes. RPS proporciona una visión realista del rendimiento previsto del programa de producción. Las alternativas específicas, como las horas extraordinarias o el envío de material/componentes externos desde los proveedores, pueden compararse en términos de su impacto tanto en los riesgos de cumplir los objetivos del calendario como en los costes de mitigar esos riesgos, proporcionando así una estrategia operativa que satisfaga al cliente a un coste mínimo.
RPS utiliza un modelo específico del sistema para simular el flujo de un conjunto concreto de pedidos. Los pedidos que deben programarse suelen descargarse en RPS desde el sistema ERP/MRP. El mismo modelo de simulación que utiliza RPS también puede emplearse para analizar y mejorar el diseño del sistema de producción subyacente mediante la generación aleatoria de pedidos a lo largo de un horizonte de planificación prolongado. Por ejemplo, el modelo podría utilizarse para evaluar el impacto a largo plazo en el rendimiento de las compras de bienes de equipo, los cambios en los flujos de procesos o la introducción de nuevos productos. De este modo, el mismo modelo de simulación puede utilizarse tanto para mejorar el diseño de las instalaciones como para proporcionar la lógica detallada del modelo para la planificación/programación de las operaciones cotidianas.
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