В общем, была задача на оптимизацию плана работ: есть набор заказов, и в каждом N тасков. Таски могут зависеть друг от друга или нет, имеют длительность и тип. Ещё есть M работников, каждый из которых может выполнять таски только определённых типов, причём, у каждого своя скорость.
Если все таски в заказе выполнены, фирма получает сколько-то денег. У заказа есть дедлайн, за просрочку штраф (за каждый день просрочки), который вычитается из цены заказа. И ещё фирма тратит деньги за каждый день своей работы независимо от того, как загружены её сотрудники (то есть просто платит зарплаты по сути). Ещё важен учёт праздников и выходных.
Нужно заработать на определённом наборе заказов и работников как можно больше денег. Полный текст задачи и код программы проверки есть в репозитории. Эта задача является изменённым заказом, который мы с напарником решали в реальной жизни: оптимизация работы печатных станков для типографии. Правда, тогда и мы справились так себе, и заказчик в итоге сначала захотел всё вручную сам делать, а потом и вовсе похоронил проект при смене директора.
!!! Не читайте дальше, если хотите сначала попробовать решить самостоятельно, потому что я сейчас опишу эффективные подходы и результаты.
________________________________________
Так вот. Мы с другим экспертом Андреем сразу сели и написали разные варианты, чтобы задать шкалу, по которой будем оценивать решения команд. За пару часов я собрал примитивный жадный алгоритм, который сортировал заказы по прибыльности и укладывал в сетку кое-как, это дало нам нижнюю оценку. Мой алгоритм заработал ~75 млн виртуальных рублей, мы решили для оценки поставить нижней границей 40 млн. То есть всё, что ещё ниже, оценивалось в ноль баллов за качество оптимизации.
Затем Андрей закрылся дома на три дня и вышел на свет со сложным жадным алгоритмом, который очень хитро сортировал заказы и очень хитро укладывал их в сетку, попутно выбирая разные способы этой укладки в зависимости от конкретного заказа. Это позволило заработать ~275 млн рублей. Мы сделали верхней границей для оценки 280 млн.
К сожалению, в итоге только две команды из десяти прошли нижнюю границу, заработав, соответственно, ~91 и ~105 млн. К верхней границе не приблизился никто. И у четырёх команд алгоритм вообще не смог уложить без нарушений задачи в сетку (то есть, например, произвольно менял длительности, накладывал задачи друг на друга, давал одному работнику две задачи в один момент и так далее). Важной ошибкой команд, на мой взгляд, являлся тот факт, что никто не воспользовался возможностью запустить алгоритм на несколько минут и дать ему поработать. По условиям задания, можно было тянуть до 5 минут на одну оптимизацию, но по факту решения команд отрабатывали за единицы и десятки секунд.
На самом конкурсе, пока команды работали, я решил попробовать сделать быстрое (по времени написания) но эффективное решение. Сначала попробовал жадную сортировку + доведение до лучшего варианта методом имитации отжига. В качестве нового состояния я просто менял местами заказы целиком. Этот вариант работал пару минут и дал мне около ~200 млн дохода. К слову, команда-лидер использовала такой же подход, просто не докрутила число итераций и температуру.
Ну и потом я взял готовую либу по реализации классической генетики с особями и скрещиванием. Особью был массив с приоритетами заказов (которые конечно же нужно было аккуратно уложить чистым алгоритмом). Тип скрещивания: scattered. Всего 15 поколений по 20 особей, и это за минуту-полторы давало ~230-240 млн. Считаю, что для конкурса это самый лучший выбор: пишется одним человеком за день и даёт почти максимум, при этом легко настраивается на нужную длительность работы, легко параллелится.
Ну а потом уже дома я посидел и накодил свой вариант сложного жадного с плавающим окном перебора отсортированных заказов и плавающей же укладкой по работникам. Такая штука за две минуты зарабатывает ~281 млн. Но за три дня в условиях стресса я бы такое не сделал, скорее всего.
#dev
https://www.youtube.com/watch?v=ZgzpdrMUAj0
Выступление на Mеталлообрабатывающем Форуме 2023 в Крокус-Экспо "Управление производством в условиях высокой вариативности".
Коротко: Существующие и широко распространенные, "зашитые" в ERP, MES и APS системы подходы строятся на возможности детального пооперационного планирования, которое в свою очередь основано на предположении о существовании нормативов на каждую операцию. В условиях многономенклатурного, единичного и мелкосерийного производства это не работает. То есть большинство малых и средних производственных предприятий не имеют адекватных инструментов для управления.
Но решение есть, оно основано на подходе ТОС и называется метод "Барабан - Буфер-Канат". В докладе приводятся соответствующие кейсы, реализованные на практике нашей командой.
#управление_производством#барабан_буфер_канат#ббк#dbr
Кейс-задача
Посещал я как-то хорошее предприятие, заявившееся в национальный проект повышения производительности труда. До меня у них был эксперт проекта и отказал им в помощи - "мы не сможем вам помочь, у вас итак все хорошо".
Из беседы выясняется, что действительно все хорошо. Выпускают они товар народного потребления, скажем так. Работают под заказ. Поток завода имеет V тип (одно сырье, много различной продукции на выходе). Ограничение потока – один из оконечных переделов, где собственно и происходит переключение с одной продукции на другую (с одного заказа на другой). Система оплаты труда - везде оклад, только на ограничении - сдельная оплата. Естественно, на последнем переделе много переналадок. Но время на переналадки максимально минимизировано (они прекрасно понимают, что это - потери). Кстати, сама переналадка происходит в автоматическом режиме. Ограничение не простаивает по причине нехватки сырья для работы - для него всегда есть определенный буфер сырья.
Как считаете, есть ли у предприятия возможности для увеличения результативности? Если нет - почему, если есть - в чем они?
#управление_производством
#барабан_буфер_канат
#ббк
#dbr
(продолжение поста)
Теперь необходимо синхронизировать запуск в нашу производственную цепочку сырья (материалов) с работой нашего барабана. Этот механизм (механизм запуска в производство) называется Канат. Не хватает только определиться с незавершенным производством. Сколько именно держать НЗП в потоке? Ровно столько, чтобы наш РОМ никогда не простоял и не больше. Ведь мы помним – производство на самом деле полно неопределенности, вариативности и т.д. Надо защитить РОМ от этой неопределенности. Для этого введем буфер – время от начала производства до его завершения.
А как же планы работ для каждой операции? Да они на самом деле и не нужны. Есть работа перед станком – работай. Нет работы – жди, когда появится работа или пойди помоги другу. Ну а если работа есть, причем есть выбор из нескольких деталей? Тогда делай наиболее приоритетную – ту, буфер которой больше всего уже потреблен (осталось меньшая доля времени до сдачи заказа).
И что в результате получается? У нас появляется гораздо более простой, а значит более выполнимый график работы для РОМ и первого ресурса в потоке и система приоритетов для остальных ресурсов. Это и есть метод Барабан – буфер – канат. Его легко реализовать и его можно использовать на любом производстве, какая бы вариабельность не была. Простота решения в результате дает надежный конечный результат, сокращение производственного цикла и рост прибыли.
А зачем тогда намудрили с детальным планированием, нормами времени? Да это было просто начальное приближение. Наука тогда находилась в таком состоянии, что и это было прорывом. Но вот зачем упорствовать и использовать давно устаревшие исходные предположения в 21 веке, это вопрос. Инерция, понимаешь. Да еще и подкрепленная всякими волшебными словами: ERP, MES. APS. Завораживает.
Вы все еще? Тогда мы идем …
#управление_производством
#барабан_буфер_канат
#ббк
#dbr
Отжившие установки в управлении производством
Что лежит в основе большинства современных программных продуктов для управления производством?
Очень простые допущения.
1. Производственный цикл может быть разделен на простые операции.
2. Длительность операций можно стандартизировать и ввести соответствующие нормы.
3. На основе введенных норм можно составить детальные планы, оптимизирующие использование оборудования.
4. Оборудование и человеческий труд необходимо использовать эффективно. Простой оборудования и людей – это потери.
Допущения эти настолько просты и очевидны, что никому не приходит поставить их под сомнение. Тем более программисту, которому необходимо разработать программный продукт. Более того, эти допущения подтверждены «научным подходом» Фредерика Тейлора. Это он в начале 20 века, обнаружив на промышленных предприятиях бардак, решил применить свой научный подход. То есть разделить производственный цикл на операции, найти способы оптимизации этих операций и ввести соответствующие нормативы для каждого рабочего, выполняющего свою собственную простую операцию. Гениально? Конечно. Для массового производства однотипных изделий.
Прошло больше века. Конечно, массовые производства существуют и там открытие Тейлора вполне себе работает. Но в то же самое время существует большое количество предприятий, в которых:
1. На одних же и тех же станках производится большое количество изделий, имеющих различные операции обработки и различную их последовательность.
2. Многие изделия (если не все) производятся мелкосерийно.
3. Спрос на различные изделия очень изменчив и прогнозируется очень слабо. Держать запасы готовой продукции – очень неразумно.
4. Поддерживать такое огромное количество нормативов накладно и бессмысленно. Все равно не удастся стандартизировать все операции, для всех операторов. К тому же люди все – таки разные!
В таких условиях детальные планы теряют всякий смысл, поскольку их необходимо будет постоянно пересчитывать. Работать по таким детальным планам – мучение.
Кроме того, предположение об эффективном использовании ресурсов на поверку оказывается просто ошибочным. Стремление к эффективности приводит к увеличению партий ( а иногда это невозможно), к увеличению производственного цикла (у всех должен быть запас работы), к увеличению производственного цикла и к неудовлетворению клиента. Но оказывается, все это зря. Эффективность на самом деле – ложная цель. Нам нужна не эффективность, а скорость потока. Именно увеличение скорости потока ведет к увеличению генерации денег. Чем больше в единицу времени мы производим готовой продукции, тем больше мы зарабатываем. А раз мы больше зарабатываем, значит наши затраты становятся более оправданными. То есть мы становимся более эффективными, уходя от стремления к эффективности. Контринтуитивный результат.
Итак, что же делать? Решение предложено Голдраттом: давайте не будем составлять детальные планы для каждой операции. Все равно они сорвутся. Давайте не будем ставить целью эффективное использование всех ресурсов.
Давайте внимательно посмотрим на наш поток и выделим в потоке наиболее загруженный ресурс. А он всегда есть – ресурс с ограниченной мощностью (РОМ) или ограничение потока. Весь наш поток не сможет выпускать в единицу времени больше изделий, чем проходит через ограничение. Так давайте составим график работы именно РОМ и обеспечим, чтобы именно этот ресурс и был максимально использован (назовем такой график барабаном). Другие ресурсы в потоке имеют излишние мощности по отношению к РОМ. И они могут и даже должны некоторое время простаивать! Их нельзя загружать больше, чем РОМ. Мы не должны их эффективно использовать, это вредно!
#управление_производством
#барабан_буфер_канат
#ббк
#dbr
🔓VCs Are Ready To Sell: These Unlocks Could Crash Prices
Tomorrow, VC investors in #JTO will have $12M unlocked, which may impact the price. Major VC unlocks of #ID, #SAGA, #PRCL, and #DBR tokens in March and April could also influence market prices.
📌 Share and Join 🌕@Crypto_Medias