От условно-работающей ERP-системы к реальному инструменту: проблемы, методы, решения. Часть 1

Как превратить условно-работающую ERP в реальный и эффективный инструмент управления производством и поставками? За последние годы, количество производственных предприятий, заявляющих о внедренных ERP-системах, значительно возросло и составляет уже не десятки, а сотни. Говорим мы прежде всего о дискретном производстве, а под «производственной ERP» подразумеваем любую систему, претендующую на это гордое название. По частоте наших «столкновений», наиболее распространенными «работающими в производстве» ERP являются — BaaN/InforLN, InforERPSyteLine, постоянно-растущая «армия» заводов с 1С, и в небольшом количестве SAPERP и прочая экзотика. Данная статься будет интересна прежде всего «продвинутым» пользователям ERP, в большей степени с позаказным типом производства («вытягивание» под заказ или на склад, в т.ч. и «вытягивание» под прогноз спроса), тем, кто автоматизировал (возможно – «как есть») процессы учета хода производства, т.е. формирования производственных заданий (далее по тексту – ПЗ.

Картинки по запросу УКЗ

В разных системах: SFC-заказы, Job-Orders, JOBs, Заказы на Производство, Производственные заказы и т.п.) и их отслеживания, но так и не смог уверенно производство (и поставки – МТО (Материально-Техническое Обеспечение)) планировать, как и не смог поставить мониторинг производства, в т.ч. и позаказный. С непрекращающимися попытками все-же запустить планирование, и/или с попытками обеспечить планирование с использованием волшебных алгоритмов и/или систем типа APS, MES.

В силу ограниченности объема статьи мы не будет останавливаться на разборе того, почему «традиционные» ERP плохо внедряются и/или работают И для планирования И для управления производством, а также на разборе того, почему «магия» APS или MESсистем превращается на большинстве наших заводов в шарлатанство. Цель статьи – показать, как определенной категории предприятий, которые узнают себя в написанном ниже, построить замкнутую систему планирования/мониторинга не на обломках, но с использованием того, что есть сейчас.

Уверены, что настоящая статья будет интересна также и заводам или холдингам, только стоящим перед выбором системы или в начале проекта внедрения. Т.к. поможет избежать традиционных ошибок, наблюдаемых нами на протяжении последних примерно 8 лет.

Постановка задачи для типичного позаказного производственного бизнеса

Типичные жалобы, следствия и причины

  1. «Счетные» бизнес-проблемы предприятия.
    • Неуправляемые срывы сроков выполнения заказов, в особенности, в условиях частных изменений заказов (прием новых, изменение существующих) –> потеря оборота.
    • Увеличенные (высокие, относительно прибыли) трудозатраты на администрирование производства, авральные работы –> увеличенные издержки.
    • Неоптимальный (высокий, относительно оборота) объем НзП (Незавершенное производство)
      увеличенные издержки, увеличенные циклы, потеря пропускной способности (недостаточная пропускная способность) производства.
  2. Являются следствием….
    • Невозможности надежного «прогнозирования» (должно быть — расчета плановых/расчетных дат) сроков выполнения заказов клиентов.
    • Отсутствия информации о существующих и будущих (по всему циклу производства) проблемах в выполнении заказа.
    • Неоптимальной загрузки узких мест (обрабатывают не то, не в то время, не в той последовательности).
  3. Являются следствиями следующих (некорневых!) причин.
    • Отсутствие формализованной системы быстрого <позаказного> планирования:
      1) с учетом загрузки узких мест (очередь обработки составляющих заказа);
      2) с учетом приоритетов заказов.
    • Отсутствие прослеживаемости и визуализации состояния заказа(ов) по всей производственной цепочке.

Цель

  1. Надежное определение сроков выполнения заказа – для разовых и срочных заказов. С учетом циклов производства/закупки (по критическим «веткам» состава изделиязаказа) и с учетомсвободных запасов (материалов, ПКИ (покупных комплектующих изделий), НзП) и ожидаемых приходов по ЗП (заказы поставщикам) и ПЗ.
  2. Минимизация средневзвешенных срывов сроков для «долгосрочных заказов»:
    1. через общую балансировку выпуска,
    2. через приоретизированный план производства и исполнение,
    3. через контроль исполнения плана с визуализацией отклонений от сроков.
  3. Максимально-эффективная загрузка узких мест.

Типичная модель планирования типичного завода с недовнедренной «производственной ERP»

Общее описание

  1. В настоящее время для управления производством и поставками используется «производственная ERP».
  2. Управление МТО, Учет хода производства, Управление запасами, в т.ч. производственными – очень часто сделаны на хорошем уровне.
  3. При этом, Планирование реализовано частично, с использованием не предназначенных для этого функций системы и/или — самостоятельных разработок.
    • Планирование выпуска («Верхний» уровень планирования – формирование Основного Производственного Плана). Никак не реализовано, или реализовано в MS-Excel. Без привязки к модели и параметрам реального производства. Без учета существующего состояния производства:
      1) выполняемых или запланированных к запуску ПЗ/ЗП,
      2) запасов ПКИ, материалов и НзП, в разных статусах «закрепления» (распределения) за заказами клиентов,
      3) свободных/ожидаемых запасов готовых изделий, выпускаемых «на склад» (под прогноз спроса или точку перезаказа),
      4) с учетом ресурсной модели (ресурс = специальность), но без необходимой детализации.
    • Планирование производства (Уровень планирования — Синхронизированное Планирование Производства и Поставок).

      1) Планирование производства реализовано через создание производственных заданий (объектов управления исполнением!) по всей структуре изделия заказа и расчета дат запуска-выпуска методом простейшего сетевого планирования (конец работ — цикл производства = начало. = конец входящего компонента — …). Такой подход не обеспечивает необходимой для достижения указанных выше целей информации и имеет массу недостатков (см.ниже), в силу чего для реального планирования и управления производством практически не используется. Производство управляется «вручную», ПЗ используются только для учета!

      2) Поставки (МТО) планируются под сформированные ПЗ. Точность такого плана = точности планирования ПЗ, т.е. – достаточно низкая. Но т.к. «позаказные составы изделия» (или — «цепочка ПЗ») заведомо растянуты и не учитывают существующих запасов, МТО почти всегда удается не допускать дефицитов производства. В отсутствии системы планирования, которая постоянно учитывает внутренние (производство, МТО, запасы) и внешние (заказы, прогнозы) изменения, это достигается, очевидно, завышенными запасами материалов и ПКИ.

Детальный разбор используемой модели планирования

Модель планирования

image

  1. Объекты управления исполнением (Производственные задания ПЗ) используются не по назначению — не для управления исполнением, но для созданияПроизводственного (позаказного) Состава Изделия (ПСИ), а также — для позаказного планирования (попытки планирования). При отсутствии в ИТ-системе функций <сквозного> позаказного планирования и позаказного состава это становится единственным вариантом, позволяющим <хоть как-то> управлять всей цепочкой выполнения заказа клиента (ЗК). Такой подход имеет следующие принципиальные недостатки.
    • ПСИ, созданный с использованием объектов исполнения — фиксированный. Изменения, возникающие, например, в КСИ/ТСИ (Конструкторский/Технологический составы) из-за конструкторско-технологических изменений, могут учитываться только вручную. На практике, при большом объеме объектов управления это означает: <никак>. Как результат — ошибки в планах, решаемые только через трудоемкое и неэффективное ручное управление.
    • ПЗ, по определению, плохо обрабатываются планировщиками 2го уровня производственного планирования (планировщики-синхронизаторы, APSPlanner’ы и даже MRP, в т.ч. <позаказные> — см. ниже). В т.ч. потому, что для планировщика ПЗ — это фиксированные ожидаемые приходы, а не рассчитываемые планировщиком гибкие <элементы> ПСИ(плановые заказы, pln).
    • При планировании ПСИ, смоделированного на основании ПЗ, не учитываются запасы и ожидаемые приходы ДСЕ, которые могут быть использованы для выполнения данного заказа, в соответствии с правилами распределения/разметки запасов/ожидаемых приходов.
  2. Планирование выполняется через алгоритм собственной разработки, в одну итерацию, с разузлованием состава, определением потребных количеств брутто (!) и смещением влево дат начала ПЗ. При этом используется имеющийся ограниченный набор времен пооперационной модели (пооперационный маршрут), для операций которой (модели), как правило, не определены необходимые для планирования времена, типа <время до>, <время после>, <буфер до>, <буфер после>, <время очереди>, <время перемещения> и т.п. Это приводит к большим и трудно управляемым погрешностям рассчитываемых сроков.
  3. Под спланированные ПЗ через стандартный алгоритм планирования рассчитываются потребности в закупаемых материалах и ПКИ, формируются объекты управления — ожидаемые приходы, ЗП.

В идеальных условиях такая модель могла бы работать. В условиях же постоянных внутренних и внешних изменений реального мира она очень быстро становится неустойчивой.

Критическая проблема №1

image

image

В случае наличия запаса в производстве или ожидаемого прихода ДСЕ, которые могут быть использованы для выполнения заказа (что вполне может случится из-за изменений в ПСИ другого заказа, изменений приоритетов/дат заказов и многих других причин), — потребности производства и закупок принципиально меняются — см. пример на рисунках выше. Прежний <жестко-позаказно-идеальный> план может быть изменен только вручную (реально, для сотен и тысяч объектов управления — ПЗ, это крайне затруднительно и не выполняется). Это приводит к перезакупке материалов и ПКИ, а в итоге — к <замораживанию> оборотки, потенциальным неликвидам, и перепроизводству. Если с перезакупкой плохо, но как-то еще можно жить (если нет проблем с обороткой:) — т.к. <пойдет на другие заказы:>, то производство <ненужных> <сейчас> ДСЕ, особенно в узких местах, отнимает драгоценные <рубле-часы> всего оборота завода. Как результат — уменьшение оборота, прибыли (в т.ч. за счет доп.расходов на авралы), срывы сроков заказов. Как итог — потеря/неувеличение доли рынка.

Еще одна проблема использования такого простейшего планирования — фактическое отсутствие реакции на происходящее в производстве/закупках. Неправильное определение или даже потеря приоритетов ЗК в <черном ящике> производства. Даже и прежде всего при определении очередности обработки заказов (частей <изделия>заказа) в УМ (узких местах).

Критическая проблема №2

Допустим, первоначальное планирование (это маловероятно с использованием только 2го уровня планирования, но теоретически возможно) обеспечивает квази-оптимальную (близкую к оптимальной) загрузку узкого места.

image

  1. Однако, отсутствие быстрого и частого перепланирования по всей цепочке выполнения заказа (ресинхронизация) не позволяет учесть такие типичные для реального производства ситуации, как: неустранимый срыв сроков производства/закупки каких-либо комплектующих, изменение приоритетов/дат заказов или их остановка, изменение ТСИ и т.п.
  2. Как показано в примере ниже, неустранимый срыв сроков заказа ХХ ведет к переносу сроков его готовности и отгрузки. При этом, при отсутствии системы ресинхронизации, узкое место потеряет время на обработку ДСЕ этого заказа, которые могли бы и должны быть обработаны позже. При наличии новых или срочных заказов, или заказов с устранимыми срывами срока, УМ не сможет обрабатывать их детали, т.к., скорее всего, никто не покажет данному участку правильную последовательность/приоритеты обработки! Как результат — меньший, чем мог бы быть выпуск (готовых изделий), потеря оборота и прибыли.

image

Критическая проблема №3

Планирование с консолидацией. Планирование с консолидацией производимых ДСЕ, при работе с узкими местами в производственно-логистической цепочке выполнения заказа, также ведет к неправильному использованию времени узкого места. Что, опять же, ведет к потере/недополучении оборота/прибыли. Планирование с позаказной загрузкой узкого места.

image

Планирование с консолидацией выпускаемых ДСЕ либо по заказу, либо по плану производства. Консолидация по приведенным ниже 2м вариантам планирования приводит к уменьшению пропускной способности производства (выпуску меньшего количества заказов за период).

image

image

image

Основная (корневая)проблема и точка улучшения

Отметим еще одну, для многих — единственную, крайне важную и корневую проблему низкой эффективности производственной системы. А именно — низкая скорость реакции на внешние/внутренние возмущения.

  1. Согласно <Системной динамике> в приложении к сложным производственно-логистическим системам, все они (системы) испытывают постоянные колебания уровня запасов, и потребных/используемых мощностей, обусловленные прежде всего скоростью реакции. См.: Industrial Dynamics, Jay Forrester, Productivity Press, 1961; Factory Physics: Foundations of Manufacturing Management и производные этих работ. Частота и амплитуда колебаний прямо пропорциональны фундаментальной переменной системы — скорости реакции <на внешние и внутренние изменения>, или — времени отклика.
  2. Сокращение времени отклика (увеличение скорости реакции) увеличивает частоту колебаний запасов/мощности, но снижает их амплитуду. Амплитуда колебаний запасов (общеизвестная графическая иллюстрация колебаний — пилообразная кривая изменения уровня запасов при партионной закупке/партионной обработке) однозначно определяет объем запасов (за период), в т.ч. объем НзП в системе. При этом, согласно закону Литтла (LittleLow) <Теории очередей>, сокращение уровня запасов приводит к сокращению очередей<ПЗ в ожидании обработки>, т.е. — к сокращению циклов выполнения заказов! Подробнее: <Скорость реакции промышленного предприятия>, Питеркин С.В., интернет.
  3. Говоря <русским языком>: чаще планируем, исполняем меньшими (позаказными) партиями — больше можем выполнить заказов в единицу времени.Соотношение, которое приводилJayForrester — <сокращение времени отклика в 2 раза приводит к снижению уровня запасов по всей цепочке в 1,7 раз>. Говоря <русским языком>:
    • просто начинаем (пере) планировать всепроизводственно-логистическую цепочку чаще в 2 раза (вместо <раз в месяц> — <раз в 2 недели>) — увеличиваем выпуск <примерно>в 1,7 раз,
    • просто запускаем минимальные партии ДСЕ в производство — увеличиваем выпуск <примерно>в 1,7 раз,

    • Цифра в 1,7 — расчетная и теоретическая. Значение на практике, естественно, зависит от типа производства-закупок, типа спроса и т.п. Но как минимум, на первые десятки %% улучшения выпуска — рассчитывать можно: Просто изменяя подходы к управлению:
      Однако, глядя правде в глаза, просто изменить подходы к управлению (чаще перепланировать, чаще запускать небольшие партии), в сложном производстве, без адекватной системы планирования — невозможно.

Выводы

  1. Приведенные выше случаи — лишь небольшая часть примеров, которые наглядно показывают практическую неработоспособности представленной модели планирования. Описание всех возможных примеров и проблем при ее использовании — выходит за рамки настоящего документа. В дополнение лишь отмечу, что помимо адекватного планирования, такая система не обеспечивает и сколь-нибудь внятного мониторинга происходящего, в т.ч. позаказного мониторинга. Т.е. не дает лицам, принимающим решения, никакого инструмента по повышению продуктивности ручного управления
  2. Еще одно, крайне важное замечание! Как видно из описанныхвыше проблем, отсутствие алгоритмов <точного>, <детального>, <оптимизационного>, <планирования до станка/человека>, <планирования с учетом мощностей, , — не являются ключевыми причинами низкой эффективности большинства производственно-логистических систем. А их наличие — совсем не <золотой ключик> к ее повышению.
  3. Если у вас еще остались сомнения, по адекватности существующей системы планирования и/или по возможности приведения ее <в чувство> не меняя принципиальных подходов, ответьте на вопрос:<сможет ли существующая <управленческая> Система и поддерживающая ее информационная, обеспечить хотя бы недельное время отклика?>.

Описание предлагаемых решений — в следующей части документа.

Авторы: Питеркин Сергей, Меркулов Михаил
Источник: https://habr.com/

Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!