Introduction
Bien qu'il existe de nombreux produits de planification et d'ordonnancement avancés (APS) sur le marché, les solutions proposées par Simio présentent un certain nombre d'avantages uniques et convaincants. Ce document présente six arguments de vente convaincants de l'approche de Simio en matière de planification et d'ordonnancement, qui la distinguent des autres solutions disponibles sur le marché.
Planification et ordonnancement basés sur les risques
L'un des problèmes majeurs de l'approche APS traditionnelle est qu'elle exige que toutes les données soient parfaitement connues et déterministes. Par exemple, tous les temps de traitement doivent être fixes (aucune variation) et il ne peut y avoir d'événements inattendus (par exemple, des pannes de machines) ou de retards imprévus (par exemple, des matériaux achetés qui arrivent en retard). Par conséquent, le calendrier résultant de l'APS est par nature optimiste (c'est-à-dire le chemin "heureux" qui suppose que tout se passe comme prévu) et est généralement très différent de ce qui se passe dans l'installation réelle. Quelle que soit la puissance du moteur d'ordonnancement, la suppression des variations dans les plannings produira généralement des écarts importants entre les plannings prédits et les performances réelles. Il est courant que ce qui commence au début de notre période d'ordonnancement comme un planning réalisable devienne infaisable au fil du temps, à mesure que les variations et les événements non planifiés dégradent les performances.
L'expérience d'un planificateur est que le programme déterministe est rarement respecté et que, par conséquent, le planificateur est obligé de compenser la dégradation causée par les variations par une combinaison de temps supplémentaire, de stocks ou de capacité, ce qui ajoute de l'inefficacité et des coûts à l'opération. Le défi consiste à savoir quelle combinaison de ces tampons est nécessaire pour produire un programme robuste à un coût minimal. L'APS ne fournit pas les informations critiques nécessaires à cette tâche.
Simio utilise la planification et l'ordonnancement basés sur le risque (RPS) qui étend l'APS traditionnel pour prendre en compte la variation présente dans presque tous les systèmes de production et fournir les informations nécessaires au planificateur pour permettre l'atténuation du risque et de l'incertitude en amont. Le RPS est une approche basée sur la simulation qui fait un double usage du modèle de simulation sous-jacent. Le modèle de simulation utilisé dans le RPS peut être construit à n'importe quel niveau de détail et peut incorporer toutes les variations aléatoires présentes dans le système réel. RPS commence par générer un programme déterministe en exécutant le modèle de simulation avec tous les aléas désactivés. Cependant, RPS utilise ensuite le même modèle de simulation avec l'aléa activé pour reproduire la génération du programme plusieurs fois (en utilisant plusieurs processeurs si possible) et enregistrer des statistiques sur les performances du programme à travers les réplications. Les mesures de performance enregistrées comprennent la probabilité d'atteindre un objectif (par exemple, la date d'échéance), la date d'achèvement prévue (généralement plus tardive que la date prévue en raison de la variation sous-jacente du système), ainsi que les délais d'achèvement optimistes et pessimistes (estimations du percentile, là encore en fonction de la variation). Pour en savoir plus sur l'importance de la variation, consultez le rapport spécial intituléRisk-based Planning and Scheduling : Why Variation Matters de Dennis Pegden. L'illustration suivante montre un exemple de diagramme de Gantt RPS avec les objectifs indiquant la probabilité d'être atteint et un code de couleur basé sur le niveau de risque. Une infobulle indique les dates de livraison planifiées, attendues, pessimistes et optimistes qui sont générées à partir de la simulation répliquée de la génération du calendrier.
Il est à noter qu'avec l'ajout des estimations de probabilité et des niveaux de risque codés par couleur, le planificateur peut rapidement voir que les tâches 3 et 4 sont correctes, alors que la tâche 2 présente un risque élevé et que la tâche 1 présente un risque modéré. Il peut alors atténuer le risque en programmant des heures supplémentaires, en divisant les lots, en modifiant les priorités, etc. L'essentiel est que le planificateur dispose des mesures de risque à l'avance, de sorte qu'il puisse prendre des mesures dès maintenant pour s'assurer que les commandes critiques des clients sont honorées en temps voulu et à un coût minimal pour les opérations.
Bien que l'utilisation de la simulation pour les SRP soit nouvelle, la simulation a une longue histoire de succès dans un large éventail de domaines d'application pour l'analyse et l'amélioration de la conception des systèmes. Par exemple, les modèles de simulation sont couramment utilisés pour évaluer les changements dans une ligne de production ou pour évaluer et comparer de nouvelles conceptions d'installations. La simulation vous permet de voir l'impact du changement. Vous pouvez rapidement apporter des modifications à votre modèle pour tester vos idées sans perturber votre système réel. Avec la simulation, vous commettez vos erreurs dans le modèle, et non dans votre entreprise.
Les modifications apportées à la conception du système ne produisent pas toujours les résultats souhaités ou attendus. Le comportement des systèmes complexes est souvent contre-intuitif. Les investissements (par exemple, un nouvel équipement) qui visent à résoudre un problème dans un domaine du système peuvent simplement déplacer le problème dans un autre domaine sans améliorer les performances globales du système. La simulation vous permet de séparer les idées gagnantes des idées perdantes et d'optimiser les performances de votre entreprise. La simulation vous permet de valider les conceptions proposées et d'utiliser au mieux un capital limité pour concentrer vos ressources là où elles ont le plus d'impact sur vos résultats.
La simulation donne vie à vos idées en fournissant un aperçu animé d'un changement proposé. Vous pouvez également enregistrer et afficher graphiquement les principales mesures de performance de votre système. Cela permet non seulement d'analyser les changements proposés, mais aussi de communiquer les avantages de ces changements aux parties prenantes du système.
Enfin, la simulation est la seule méthode qui vous permette de tenir pleinement compte des variations dans vos systèmes et de l'impact qu'elles ont sur les performances globales de votre système. La simulation vous permet d'éviter les problèmes critiques créés par l'application de l'analyse statique traditionnelle pour essayer de comprendre et de prédire le comportement d'un système dynamique variable et complexe.
Simio Enterprise, basé sur RPS, apporte désormais la puissance de la simulation - traditionnellement réservée à la conception de systèmes - aux opérations quotidiennes d'une installation. Simio permet à un seul modèle de simulation d'apporter de la valeur de deux manières : l'utilisation traditionnelle pour analyser et comparer les conceptions de systèmes afin de réduire les coûts et d'améliorer les performances du système, et la nouvelle application RPS pour améliorer les opérations quotidiennes de l'installation.
Avantage pourl'entreprise : Des calendriers réalistes qui tiennent compte de l'incertitude, une vision précoce des risques et des stratégies d'atténuation potentielles qui peuvent générer plus de revenus à un coût réduit avec les actifs existants.
Génération de programmes
D'un point de vue mathématique, le problème général de l'ordonnancement est classé dans la catégorie NP-Hard, ce qui signifie qu'il n'existe pas de solution efficace connue (limite polynomiale) au problème. Par conséquent, indépendamment de ce que les produits d'ordonnancement peuvent laisser entendre par leur nom (par exemple Optimizer) ou leurs revendications marketing, il n'existe pas d'algorithme ou de méthode capable de générer une solution optimale à la plupart des problèmes d'ordonnancement de la vie réelle. Le mieux que l'on puisse faire est d'essayer de générer efficacement une bonne solution réalisable au problème qui prenne en compte les contraintes de ressources critiques de l'installation.
Il existe deux approches informatiques de base pour résoudre le problème de l'ordonnancement. La première est l'optimisation de la programmation basée sur les contraintes (CSO), où le problème de programmation est formulé sous la forme d'un ensemble de contraintes qui doivent être satisfaites en même temps qu'un objectif (par exemple, minimiser le nombre de travaux en retard ou maximiser le débit). La formulation mathématique est ensuite "résolue" à l'aide d'un algorithme heuristique de programmation par contraintes (CP) (parfois appelé solveur CP). Le solveur CP utilise des règles heuristiques pour rechercher des solutions candidates qui satisfont les contraintes et améliorent l'objectif. Les solutions d'ordonnancement basées sur l'optimiseur CP d'IBM ILOG CPLEX du module SAP APO-PP/DS constituent un exemple de cette approche. Bien que cette approche puisse fonctionner correctement pour certaines applications, elle est limitée par la taille et la complexité du problème qu'elle peut traiter. Le solveur peut également prendre beaucoup de temps pour générer une bonne solution - en particulier lorsque la taille et la complexité de la formulation augmentent. Souvent, le problème doit être simplifié en supprimant des détails afin que la taille et la complexité restent gérables pour le solveur CP.
La deuxième approche est l'optimisation de la programmation basée sur la simulation (SSO), qui consiste à utiliser des règles de décision dynamiques et à simuler le mouvement des tâches dans un modèle de l'installation afin de construire une programmation réalisable. Un certain nombre de règles d'optimisation heuristiques sont utilisées dans la simulation pour créer un bon planning. Les règles d'optimisation heuristiques se concentrent généralement sur la maximisation du débit ou la minimisation du nombre de travaux en retard. Un certain nombre de règles d'optimisation visant à maximiser le débit sont basées sur la théorie des contraintes (TOC) et donnent la priorité aux travaux qui alimentent le poste goulot d'étranglement afin de minimiser l'épuisement des ressources critiques. D'autres règles de maximisation du débit comprennent des règles de minimisation des changements et des règles de campagne qui séquencent les travaux dans des ordres efficaces spécifiques (par exemple, du plus clair au plus foncé ou du plus large au plus étroit). Parmi les exemples de règles qui minimisent le nombre de travaux en retard, citons la date d'échéance la plus proche, la marge de manœuvre restante la plus faible et le ratio critique. Il est à noter qu'un calendrier généré par la simulation imite le flux de travail réel qui se produira dans l'installation en supposant que ces mêmes règles heuristiques "optimisantes" sont appliquées. L'avantage de cette approche est que le système d'ordonnancement SSO est généralement beaucoup plus facile à mettre en œuvre, qu'il permet de tenir compte avec plus de souplesse des contraintes de l'installation et qu'il peut générer un calendrier beaucoup plus rapidement.
Simio Enterprise fournit un cadre flexible pour incorporer des règles d'optimisation dans le modèle de simulation. Simio supporte à la fois les règles statiques (par exemple, la date d'échéance la plus proche) et les règles dynamiques (par exemple, le temps de changement le plus court). Simio facilite également l'implémentation de règles personnalisées en Visual Basic, C#, etc., en utilisant le cadre ouvert .NET.
La rapidité de génération des plannings est une caractéristique essentielle de tout outil de planification. Lorsque des événements inattendus surviennent dans le système (machines en panne, matériel en retard, etc.), il est important de pouvoir générer rapidement un nouveau planning qui reflète le changement. C'est un domaine dans lequel les outils SSO ont un avantage significatif sur les outils CSO en raison de leur vitesse d'exécution. Simio Enterprise s'appuie sur le moteur de simulation Simio, très efficace, qui peut générer un planning important en moins d'une minute. Simio offre également une capacité unique d'utiliser plusieurs processeurs pour générer rapidement une analyse de risque correspondante basée sur de multiples réplications du modèle.
Avantage pour l'entreprise : possibilité de créer des règles flexibles pour atteindre les objectifs opérationnels, possibilité de replanifier rapidement en réponse à des événements non planifiés.
Modèle flexible
Dans les approches de planification CSO et SSO, l'outil lui-même limite souvent le niveau de détail qui peut être inclus dans la planification. Dans le cas des solutions de planification CSO, la formulation du modèle est limitée par les types de contraintes qui peuvent être représentées dans le système. Les solutions d'ordonnancement CSO sont en outre limitées par la nécessité de maintenir la formulation du modèle suffisamment petite et simple pour que le solveur puisse générer une solution dans un délai raisonnable. Dans le cas des solutions d'ordonnancement SSO, un modèle axé sur les données est généralement intégré au produit et ne peut pas être modifié ou personnalisé pour des applications spécifiques. Bien que les données qui alimentent le modèle puissent être modifiées, la structure sous-jacente du modèle ne peut pas l'être.
Dans d'autres cas, les outils traditionnels sont toujours utilisés, mais les contraintes critiques sont ignorées ou approximées, ce qui produit des programmes qui sont considérés comme réalisables par l'outil de planification, mais qui sont infaisables en termes d'installations réelles.
Un exemple de contrainte critique généralement ignorée par les outils d'ordonnancement traditionnels est celui des dispositifs de manutention tels que les AGV ou les chariots élévateurs utilisés pour déplacer le matériel entre les postes de travail. Si elles sont prises en compte, ces contraintes sont généralement approximées dans l'ordonnancement comme un temps de déplacement "moyen" et constant, indépendant de la congestion du système. Toutefois, dans les cas où nous utilisons des tailles de lots de transfert pour réduire les stocks en attente, la disponibilité et le déplacement en temps voulu des dispositifs de manutention peuvent constituer une contrainte critique pour l'installation.
Simio Enterprise utilise l'approche SSO pour l'ordonnancement, mais remplace l'utilisation d'un modèle de données par un modèle Simio du système. L'avantage principal est que vous disposez de toute la puissance de modélisation du logiciel de simulation Simio pour capturer pleinement les contraintes de votre système. Vous pouvez modéliser votre système en utilisant la bibliothèque d'objets standard de Simio ou, si nécessaire, vous pouvez créer vos propres objets personnalisés pour modéliser des systèmes complexes. Vous pouvez inclure des dispositifs de déplacement de matériaux tels que des chariots élévateurs ou des AGV (avec la congestion qui se produit sur leurs trajets) ainsi que des dispositifs de manutention complexes tels que des grues et des convoyeurs. Vous pouvez également modéliser avec précision des postes de travail complexes tels que des fours, des centres d'usinage avec changeurs d'outils, etc. L'outil de modélisation Simio n'impose aucune restriction sur le type et le nombre de contraintes incluses dans le modèle.
Avec Simio Enterprise, vous n'avez plus à supposer l'absence de contraintes critiques dans votre système de production. Vous pouvez générer à la fois le plan déterministe et l'analyse de risque associée en utilisant un modèle qui capture entièrement les réalités de votre chaîne de production et d'approvisionnement complexe.
Avantagepour l'entreprise: possibilité de modéliser avec précision les contraintes de l'installation sans imposer les limites des outils d'ordonnancement qui génèrent des plannings optimistes et cachent des coûts inutiles.
Gantt interactif et journaux
Le diagramme de Gantt classique offre une vue graphique statique et pratique d'un planning. Dans les produits de planification classiques, le diagramme de Gantt se limite à fournir une vue du planning. Cependant, Simio offre un certain nombre de fonctionnalités Gantt uniques pour vous aider à analyser et à atténuer les risques associés à un planning spécifique. Ces fonctionnalités uniques et puissantes sont conçues pour vous présenter une série d'informations utiles et vous permettent également de modifier directement les données sous-jacentes utilisées pour générer le planning.
Un diagramme de Gantt affiche des barres temporelles espacées sur une ligne de temps, où la longueur de la barre représente la durée d'une activité. Un diagramme de Gantt peut être utilisé pour montrer les étapes de traitement de tous les travaux d'une ressource spécifique. Ce type de Gantt est appelé Gantt des ressources car chaque ligne du Gantt représente une ressource spécifique et les barres de temps représentent les étapes spécifiques de tous les travaux traités sur cette ressource. Un diagramme de Gantt peut également être utilisé pour montrer toutes les ressources utilisées dans le traitement d'un travail ou d'une commande spécifique. Ce type de Gantt est appelé Gantt d'entité car chaque ligne du Gantt représente une entité spécifique (travail ou commande) et les barres de temps représentent les ressources nécessaires au traitement de cette entité. Le diagramme de Gantt présenté plus haut pour afficher l'analyse des risques est un Gantt d'entité. Le graphique ci-dessous est un exemple de Gantt de ressources correspondant. Simio RPS fournit à la fois un Gantt de ressources et un Gantt d'entités.
Le Gantt d'entité de Simio est utile pour suivre l'avancement et l'utilisation des ressources pour des travaux/ordres spécifiques. Ce Gantt affiche également les mesures de risque pour chaque tâche, y compris la probabilité de respecter des étapes spécifiques (par exemple, la date d'échéance). En outre, ce Gantt montre tous les temps sans valeur ajoutée (par exemple, l'attente d'un travailleur ou d'un matériel) passés par chaque tâche au cours de son traitement dans l'installation. Ce Gantt est associé à un journal des contraintes sous la forme d'une grille pivotante qui détaille toutes les contraintes (matériaux, ressources, etc.) qui ont entravé l'avancement des travaux. Ce journal des contraintes peut être filtré, trié et pivoté pour approfondir des questions et des problèmes spécifiques liés à un ou plusieurs travaux du calendrier.
Le Gantt des ressources Simio est utile pour examiner l'utilisation des ressources individuelles par chaque tâche du planning. Ce Gantt affiche l'état de chaque ressource dans le temps (occupée, épuisée, en repos, etc.) ainsi que chaque étape du travail effectuée à l'aide de cette ressource. Ce Gantt affiche également sous forme de graphique les travaux en attente de traitement dans le temps pour cette ressource.
Chacun des diagrammes de Gantt de Simio est lié pour permettre à l'utilisateur d'alterner rapidement entre les deux vues de Gantt pour un travail/une ressource individuel(le). Vous pouvez double-cliquer sur la barre de temps d'une ressource dans le diagramme de Gantt de l'entité pour passer immédiatement à cette ressource et à cette entité dans le diagramme de Gantt de la ressource, au même point de la ligne temporelle. De même, vous pouvez double-cliquer sur une barre de temps d'une entité dans le Gantt des ressources et passer immédiatement à l'entité correspondante dans la vue Gantt des entités. Comme nous le verrons dans un instant, ces diagrammes de Gantt statiques sont également interconnectés avec l'animation dynamique en 3D du calendrier.
En plus de fournir des informations utiles pour évaluer les risques et les contraintes associés à des tâches spécifiques, les diagrammes de Gantt peuvent également être utilisés pour modifier directement les propriétés des ressources et des tâches. Par exemple, vous pouvez cliquer sur une tâche dans le diagramme de Gantt et modifier sa priorité ou cliquer sur une machine et modifier sa règle de sélection des tâches. Vous pouvez également saisir les pannes de machines et les heures supplémentaires directement sur le Gantt des ressources. Comme nous le verrons plus loin, les types de modifications pouvant être apportées par le planificateur sont flexibles et peuvent être configurés au cours du développement du modèle Simio RPS.
Avantagepour l'entreprise: possibilité d'évaluer rapidement la qualité d'un planning, ainsi que la cause première et la stratégie d'atténuation des temps sans valeur ajoutée.
Animation 3D
Bien que les diagrammes de Gantt de Simio soient très puissants, ils ne fournissent qu'une vue statique du planning. Simio propose également une vue animée en 3D de la génération du planning qui peut être exécutée indépendamment mais qui est également intégrée aux Gantt des entités et des ressources. Par exemple, vous pouvez double-cliquer sur une ressource dans l'animation 3D et passer directement à cette ressource dans le Gantt. Vous pouvez également sélectionner une ressource et planifier du temps sur le Gantt des ressources et passer directement à l'animation à ce même point dans le temps. Le modèle animé en 3D peut également être utilisé pour modifier directement les propriétés des entités et des ressources, c'est-à-dire que vous pouvez cliquer sur une entité ou une ressource dans l'animation et modifier les propriétés sélectionnées. L'illustration suivante montre un instantané d'une animation 3D typique.
Simio Enterprise vous offre une expérience 3D véritablement immersive qui vous permet d'obtenir des informations sur le planning qui ne sont pas évidentes à partir d'une vue purement statique telle que celle fournie par les diagrammes de Gantt. L'animation vous permet de vous projeter dans le temps et de voir votre planning en action. Cela vous donne une vue de votre planning qui n'est pas disponible dans d'autres solutions APS.
Avantage pour l'entreprise : possibilité d'obtenir des informations opérationnelles supplémentaires par rapport aux graphiques statiques en fournissant une animation 3D interactive de la génération du calendrier, ce qui permet d'atténuer rapidement les risques liés au calendrier tout en réduisant les coûts.
Mise en œuvre rapide avec des données et une interface utilisateur personnalisablesLes solutions de planification - en particulier les solutions CSO - sont traditionnellement coûteuses et longues à installer. En revanche, Simio Enterprise s'appuie sur la famille de produits Simio standard pour fournir une solution de planification rentable. Simio devient rapidement un produit de simulation standard dans de nombreuses entreprises, et est également largement enseigné et utilisé dans plus de 400 universités à travers le monde. Les manuels de Simio sont désormais disponibles en anglais, espagnol, italien, chinois, mongol et portugais, et d'autres sont en cours d'élaboration.
Simio RPS utilise un modèle d'installation qui peut être développé à l'aide de n'importe quel produit de simulation Simio. Vous pouvez également utiliser le même modèle que celui développé pour évaluer les changements apportés à la conception de votre installation pour piloter l'installation de Simio RPS. Ainsi, un seul modèle peut être utilisé pour améliorer la conception de votre installation et pour vous aider dans vos opérations quotidiennes.
Simio Enterprise Edition vous permet de personnaliser facilement l'interface utilisateur du planificateur. Vous pouvez configurer entièrement les types de données que le planificateur peut visualiser et éditer, et personnaliser entièrement l'implémentation pour des domaines d'application spécifiques.
Simio offre un support complet pour l'intégration avec un large éventail de sources de données externes, y compris les bases de données relationnelles telles qu'Oracle, SQL Server et Access. Vous pouvez également créer des interfaces personnalisées avec d'autres sources de données, ainsi que des bases de données Simio entièrement relationnelles en mémoire qui importent et se lient à des bases de données externes.
Bien qu'aucune programmation ne soit nécessaire pour mettre en œuvre une solution Simio Enterprise, Simio est construit sur le cadre moderne Microsoft .NET avec une API ouverte, et est donc facilement extensible en utilisant n'importe quel langage .NET (par exemple Visual Basic, C#, J#, etc.). Ce cadre ouvert permet également de développer des règles d'optimisation personnalisées, par exemple pour la sélection des tâches et des machines.
Avantage pourl'entreprise: une interface de planification qui peut être adaptée à une application particulière - et donc plus facile à apprendre et à utiliser. Cela permet des mises en œuvre plus rapides et plus rentables
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