Optimierte Rüstreihenfolgen

Durch die Implementierung einer optimierten Reihenfolge beim Einrichten der Maschine werden die Rüstkosten gesenkt und die Produktivität der Maschine erhöht. Dies ist ein wichtiger Aspekt einer effektiven Auftragsplanung und betrieblichen Produktionsplanung. Einige Unternehmen leiten daher mithilfe ihres ERP optimierte Maschinenrüstabläufe ab. Das ist toll, wenn das ERP und die Stammdaten dies unterstützen. Andere Produktionsplanungsteams fügen möglicherweise hinzu, dass sie zur Bestimmung der optimalen Rüstreihenfolge nicht wirklich ein Tool oder erweiterte Analysen benötigen, da sie sich die Rüstreihenfolgen für ihre Arbeitszentren gemerkt haben. In diesem Artikel wende ich mich jedoch einer dritten Gruppe produzierender Unternehmen zu, die beispielsweise ihre Produktionsplanung in Excel durchführen, einen vielfältigen Produktmix oder möglicherweise kurzlebige, hochfrequente Produktlebenszyklen in ihrem Produktportfolio haben.

Excel Solver für optimierte Rüstreihenfolgen

Der erste Ansatz, den ein kleinerer Hersteller verfolgen kann, ist die Verwendung von Excel. Mit Excel Solver ist es möglich, ein mathematisches Programm zu implementieren, das beispielsweise die optimale Rüstreihenfolge für eine bestimmte Maschine definiert. Ich habe hierfür eine Vorlage entwickelt. Sie finden es über den untenstehenden Link.

Link: Reihenfolge der Maschineneinrichtung mit Excel Solver

Excel Solver ist in Excel verfügbar. Es handelt sich um ein Add-In, das bereits in Excel enthalten ist, aber explizit aktiviert werden muss. Dieser Ansatz eignet sich hervorragend für Unternehmen, die derzeit ihre gesamte Planung in Excel durchführen. Wenn die Rüstmatrix für die jeweilige Maschine oder den Arbeitsplatz jedoch mehr als 200 Zellen umfasst, kann Excel Solver das Reihenfolgeproblem nicht mehr lösen. Das liegt daran, dass Excel Solver nur bis zu 200 Entscheidungsvariablen, also Optimierungsvariablen, verarbeiten kann.

Ein weiterer Nachteil der Verwendung von Excel zur Sequenzierung von Aufträgen besteht darin, dass es schwierig ist, Anwendungen über viele Arbeitszentren mit unterschiedlichen Produktgruppen, Rüstmatrizen und Rüstzeiten hinweg zu skalieren. Für ein Unternehmen, das derzeit nicht seine gesamte Produktionsplanung in Excel durchführt und nicht den Kauf oder die Entwicklung eines benutzerdefinierten oder standardisierten ERP plant, ist es daher besser, die Sequenzierung der Maschineneinrichtung in einem Python-Framework zu implementieren.

Weitere Informationen zu Excel Solver finden Sie hier: https://www.solver.com/excel-solver-how-load-or-start-solver

Python für optimierte Maschineneinrichtungssequenz

Die Verwendung von Python als Alternative zu Excel Solver eignet sich hervorragend für jedes kleine Unternehmen, das hinsichtlich seines Planungsworkflows noch flexibel ist. Das bedeutet, dass das Unternehmen derzeit nicht durch die Verwendung von Excel oder einem bestimmten ERP-System eingeschränkt ist. Wenn das Unternehmen (z. B. ein Start-up) keine ERP-Systeme verwenden möchte, kann Python eine großartige Möglichkeit sein, einen skalierbaren Planungsworkflow mit unzähligen Arbeitsplätzen, Arbeitsplänen und Produkten oder Produktgruppen pro Rüstmatrix und Maschine zu implementieren.

Es ist viel einfacher, mit Python (im Vergleich zu Excel) einen automatisierten Planungsworkflow für eine große Anzahl verschiedener Arbeitsplätze mit unterschiedlichen Rüstmatrizen (Produkte, Teile, Teilefamilien und Produktgruppen) zu implementieren. Außerdem lassen sich Rüstzeiten, also die zugrunde liegenden Planungsdaten, einfacher pflegen. Die Aktualisierung von Rüstmatrizen und die Berechnung optimaler Rüstreihenfolgen können bei großen Mengen an Arbeitsplätzen und Aufträgen problemlos über Nacht durchgeführt werden.

Das zugrunde liegende mathematische Programm kann schnell in Python implementiert werden, z. B. mithilfe von PuLP zur Modellierung und CoinOR zur Lösung. Alle diese Tools sind kostenlos. Sie müssen nicht einmal für eine Excel-Lizenz bezahlen.

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