有人说,我们经验很丰富,工厂布局只要把图纸画出来,讨论一下就行了。结果,新厂房搬迁后,往往会发现不少布局的不合理性。 工厂布局规划的目标是根据未来 3-5 年的产能预测,按照精益思想,规划生产线、物流和其它设施布局,实现生产线精益化(人员、节拍、产能、生产设备最优化)、物流精益化(库存量、距离、人员、物流设备最优化)、布局精益化(面积利用率、运行效率最优化)。科学的工厂布局规划最好安排在厂房建筑设计前,实现建筑成本最优化。 进行工厂规划的第一步,一般先确定需求信息,未来 3-5 年产品的需求、产能的需求、工艺的需求以及相关的辅助需求等。为了保证满足需求以及确定需求的可实现性,我们需要先了解工厂的现状,收集现状数据。 然而如何让收集到的基础数据转变成我们分析决策所需的数据呢? 随着“智能制造”的推进,越来越多的企业了解到基础数据的重要性,也越来越注重数据的采集,然而如何将采集到的数据运用起来,方法、工具的采用非常关键。 在工厂布局规划中,靠经验布局没有数据作支撑,有很大的局限性。我们发现通过建立数学模型,可以将基础数据转化成我们特别关注的信息数据。 比如: 规划的设施是否满足产能需求? 有无产能不足或浪费现象? 前后工序节拍是否平衡? 瓶颈工序是哪道? 从哪处开始优化比较合适? 仓储面积是否满足需求? 物流配送是否合理? …… 数学模型让信息变得一目了然,也让我们的决策变得有据可依。 数学模型建立了各类数据之间的相互约束关系,一个基础数据的异常,可以从多方面反映出来,能让我们快速发现异常,避免了基础数据错误可能导致的决策失误。 有了数学模型,可以对每个可能的布局方案进行精准计算和分析比较。减少了重复计算校核浪费的时间,同时让我们的每一个布局决策都有数据支撑,实时调整。 在工厂布局规划www.bglayout.com中,尤其是信息系统不完善的情况下,数学模型的建立是非常重要的一步,对工厂布局的后续优化也起着重要的作用。
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