효과적인 생산 능력 계획을 통해 생산을 통제하십시오

일상적인 생산 라인을 운영하는 동안 지속적으로 문제가 발생합니까? 예상치 못한 상황으로 인해 생산을 완전히 중단해야 했던 적이 있습니까? 중지. 생각한다. 이러한 문제를 제거하기 위해 다르게 해야 할 일이 있습니다. 하지만 무엇입니까?

아마도 생산 능력과 판매 수요를 일치시키는 프로세스가 이 경우 솔루션이 될 수 있습니다. 귀하의 비즈니스가 일정 기간 동안 지정된 수요를 충족하기 위해 생산 라인, 서비스 부서 또는 기능의 능력을 결정할 수 있는 능력이 있고 가동 중지 시간, 법률, 서비스 및 기타 제약 조건과 같은 요소를 고려한다면, 귀하는 극복할 수 있습니다. 생산에 많은 어려움이 있습니다.

그런 다음, 생산을 더 잘 제어하는 ​​데 도움이 될 수 있는 프로세스에 대해 알려 드리겠습니다. 용량 계획이 당신이 찾고 있는 해답입니다. 걱정하지 마십시오. 우리가 당신에게 부담을 주는 또 다른 전문 용어가 아닙니다. 생산 규모와 규모에 관계없이 효과적인 용량 계획은 회사에 필수적입니다.

이제 기본적인 질문에 답하기 위해 용량 계획이란 무엇입니까?

간단히 말해 용량 계획은 시장 수요를 충족하는 데 필요한 인력, 장비 및 유지 관리 측면에서 회사가 생산 능력을 측정하는 데 도움이 되는 프로세스입니다.

적절한 용량 계획 전략은 시간이 지남에 따라 회사의 수익성에 영향을 미치는 중요한 결정을 내리는 데 도움이 되며 공급망 비용을 줄이고 시장에서 경쟁력을 유지하는 데 도움이 됩니다.

제조 시 생산 능력 계획 – 변수 파악

제조 용량 계획의 세부 사항에 대해 자세히 알아보기 전에 계획 프로세스와 관련된 변수와 효과적이고 최적화된 용량 계획을 생성하기 위해 주의가 필요한 사항을 이해하는 것이 중요합니다.

제조 능력 계획을 생성하는 동안 염두에 두어야 할 변수는 다음과 같습니다.

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용량 - 용량은 쉬운 것부터 시작하여 일정 기간 동안 사용할 수 있는 특정 자원의 단위 수를 나타냅니다.

효율성 – 공급망의 효율성은 활용이 아닙니다. 예상 실행 시간에 대한 실제 실행 시간을 측정한 것입니다.

실행 시간 - 실행 시간 또는 실행 시간은 특정 작업이 리소스를 완료하는 데 걸리는 시간을 측정한 것입니다.

활용 – 활용도는 용량 사용량 측정을 의미합니다. 이는 제조에서 용량 관리를 위해 고려해야 할 중요한 요소입니다.

이동 시간 – 자원에 의해 특정 시간에 작업이 완료되도록 예약되어 있다고 해서 항상 다음 자원이 즉시 이동할 수 있는 것은 아닙니다. 한 리소스에서 다른 리소스로 작업을 이동하려면 머티리얼 핸들러가 필요합니다. 기계의 활용도가 영향을 받는 이 시간을 이동 시간이라고 합니다.

오프셋 시간 – 두 작업이 동시에 실행되고 실행 시간이 다른 경우 설정 시간은 고려되지 않습니다. 총 리소스 시간이 계산되며 오프셋 시간이라고 합니다.

용량 계획을 보다 효율적으로 만드세요. 생각보다 쉽습니다!

용량 계획이 효과가 있는지 궁금하십니까? 물론 그럴 것이다! 그러나 먼저 공급망의 모든 프로세스를 명확하고 완벽하게 이해해야 합니다.

노동 최적화를 고려하는 것부터 기계가 원하는 용량 수준에서 작동하는지 평가하는 것까지, 풀뿌리 수준에서 프로세스를 이해해야 합니다. 나중에 프로세스를 이해하고 포괄적으로 보는 방법에 대해 자세히 알아보려면 제조 능력 계획을 보다 효율적으로 만들어 생산 능력을 제어할 수 있는 방법을 안내해 드리겠습니다.

더 나은 용량 계획을 위한 품질 관리

제품 결함이 자주 발생하는 경우 용량 계획을 아무리 많이 세워도 절약할 수 없습니다. 품질 개선을 평가하고 생산을 중단하고 선적을 회수하기 위해 선반에서 재고를 꺼내는 전체 프로세스는 상상할 수 없는 방식으로 비즈니스에 영향을 미칩니다.

이러한 상황에서 최선의 방법은 엄격한 품질 관리 조치를 취하여 품질 문제를 해결하고 영원히 제거하는 것입니다. 그러나 그것은 분명히 하루아침에 완료될 수 없습니다.

생산 작업에 대한 향상된 모니터링을 구현하여 제품 결함이 자주 발생하는 것을 방지할 수 있습니다. 이를 통해 보다 확장 가능하고 실현 가능한 일정 관리 방식을 통합할 수 있으므로 제품 품질을 확인하는 동시에 자재 및 인건비를 더 잘 제어할 수 있습니다.

계획되지 않은 기계 고장 또는 다운타임 방지

제조 능력은 예정에 없던 중단, 예상치 못한 유지 관리 문제 및 예상치 못한 가동 중지 시간에 큰 영향을 받습니다. 검토 유지 관리를 예약하고 직원의 작업 및 휴식 시간을 다시 예약하면 전체 생산 팀이 항상 현장에 있고 작업 지연을 방지할 수 있습니다.

점점 더 데이터 중심적인 세상에서 공장 현장에서 다운타임을 감지, 예방 및 줄이기 위한 데이터가 필요합니다. 공장 전체에 대한 보기를 제공하고 기계가 다운되거나 유지보수가 필요한 시점을 정확히 찾아내고 이를 공장의 다른 활동과 교차 점검하여 지연을 인식하고 그에 따라 계획할 수 있는 시스템을 배포합니다. .

실시간 공급망 관리

공급망 프로세스에 대한 종단 간 보기를 실시간으로 제공하여 중단이 발생하려고 하는 경우 미리 잘 알고 신속하게 조치를 취할 수 있도록 지능형 시스템의 중요성을 강조할 필요가 없습니다.

COVID-19 전염병은 전 세계 공급망의 현실을 드러냈고 우리가 용량 계획 문제에 얼마나 취약한지를 정확히 드러냈습니다. 최소한의 것만 하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 조직은 최대의 효율성과 정확성을 달성하기 위해 다양한 정보를 입수해야 합니다.

용량 계획이 완벽할 수는 없지만 공급 파이프라인에 대한 실시간 데이터를 활용하면 계획 전략 및 자재 조달에서 시설 할당 및 창고 관리에 이르기까지 거의 완벽한 용량 계획을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

전체 수요에 대한 실시간 통찰력은 또한 조직에서 추세 또는 변동을 식별하고 이러한 변동이 생산성에 상당한 영향을 미치기 전에 생산 프로그램 또는 시설 할당을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제작 계획 시작하기

효과적인 생산 계획을 통해 자원을 적시에 적시에 사용할 수 있도록 보장하여 최대 효율성을 달성할 수 있습니다. 생산 계획 및 관리에는 효과적인 생산에 중요한 몇 가지 단계가 포함됩니다.

1단계 – 수요 결정

수요는 제조 비즈니스의 핵심입니다. 생산 계획의 첫 번째 단계 중 하나는 올바른 도구와 기술을 사용하여 수요 감지 및 수요 예측을 통한 수요 결정입니다. 시장 수요를 충족하는 데 필요한 리소스의 수에 대한 공정한 아이디어를 제공합니다.

2단계 – 수요를 충족하기 위해 사용 가능한 생산 능력 결정

수요를 파악하고 나면 수요를 처리할 준비가 되었는지 여부와 적자를 충당하는 데 필요한 자원의 양을 평가할 수 있습니다.

3단계 – 원자재 재고 요구 사항 분석

다음 단계는 생산에 사용할 수 있는 원자재와 얼마나 더 조달해야 하는지 재고를 확인하는 것입니다.

4단계 – 재료 자원 계획

자재 자원 계획 또는 MRP를 사용하여 생산 순서와 상세한 자재 요구 사항을 결정합니다.

5단계 – 수요와 공급 간의 균형 유지

수요를 이해하고 자원과 가용성을 완전히 파악했다면 수요와 공급의 균형을 맞춰야 합니다. 기존의 계획 도구는 이러한 균형을 달성하는 데 도움이 될 만큼 충분히 효과적이지 않습니다. 그러면 어떻게 해야 합니까?

용량 계획을 간편하게!

인공 지능(AI)은 결함 없이 생산 계획 및 제어를 처리하는 가장 유능한 동반자입니다. 제조 부문의 AI는 2026년까지 167억 달러에 이를 것으로 예상되며 글로벌 기업은 전략을 재고하고 조정하며 AI 모델로 전환해야 합니다. 제조 분야의 AI 채택에 관한 Deloitte 설문 조사에 따르면, 93%의 기업이 AI가 해당 분야의 성장과 혁신을 주도할 판도를 바꾸는 기술이 될 것이라고 믿습니다.

AI를 사용하여 공급 및 수요 계획을 동시에 통합하고 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 시나리오를 평가하고 '가정' 질문을 고려하고 이익, ROI 및 운영 비용을 결정할 수 있습니다.

AI는 사일로에서 운영 및 워크플로가 투명하고 팀이 책임을 지도록 하는 통합 시스템으로 이동할 수 있도록 도와줍니다. 스마트 생산에서 AI는 주로 공장 자동화, 주문 관리 및 자동화된 일정에 사용됩니다. 앞으로 2년 동안 AI 기술은 컴퓨터 비전 기술의 발전 덕분에 품질 모니터링 및 결함 관리로 확장될 것입니다.

분석 없이는 효과적인 결정을 내릴 수 없습니다!

AI의 힘이 손끝에 있다면 더 이상 추측에 의존할 필요가 없습니다. 공급망의 처방적 분석은 사용 가능한 데이터에 대한 실시간 분석을 제공하여 생산 계획 및 제어 결정을 강조합니다.

이는 관리 팀이 조직 내의 다양한 시스템에서 파생된 데이터를 사용하여 제조 결정을 최적화하고 비상 사태에 대한 계획을 세우는 데 도움이 됩니다. 또한 제조 기능이 어떻게 함께 작동하는지에 대한 가시성을 통해 새로운 생산 라인 및 시설에 대한 모델을 업데이트할 수 있습니다.

용량 계획의 AI 기반 예측 분석은 분석할 더 귀중한 정보를 제공하고 이전에는 예측할 수 없었고 비즈니스에 부정적인 영향을 미쳤던 상황을 더 잘 예측하는 데 도움이 됩니다. 이러한 통찰력을 통해 정확히 무엇이 생산 지연을 일으키는지 파악하고 그에 따라 용량 계획을 조정하여 문제를 즉시 해결하고 가동 중지 시간을 크게 줄일 수 있습니다.

AI 기반 분석을 통해 기계 고장의 증상이나 유지 관리 필요성을 나타내는 패턴을 결정함으로써 예방 유지 관리를 예약하고 용량 계획의 일부로 만들 수 있으므로 기계가 주어진 시간에 작동하지 않는다고 해서 생산이 중단되지 않습니다. . 이러한 "가정" 시나리오를 분석하여 위험을 최소화하고 프로세스 전반에 걸쳐 비용이 많이 드는 지연을 방지하기 위해 미리 계획할 수 있습니다.

여기서 어디로 갑니까?

프로세스를 이해하고 포괄적인 관점으로 돌아가려면 생산 및 유통 능력을 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 위험과 시장 변동을 인지하여 시기적절한 결정을 내릴 수 있는 지능형 시스템이 필요합니다.

ThroughPut의 ELI – AI 기반 용량 계획 소프트웨어는 실시간으로 프로세스 데이터를 평가하고 최적화된 용량 계획을 위해 병목 현상을 지속적으로 감지, 검사 및 제거하는 병목 현상 제거 엔진으로 작동합니다. ELI는 제조 작업을 정확하게 추적하고 추적하여 운영상의 제약을 극복하고 게임에서 앞서 나갈 수 있도록 도와줍니다.

ELI가 제조 비즈니스를 혁신하기 위해 무엇을 할 수 있는지 자세히 알아보십시오. ThroughPut 팀과 함께 데모 일정을 잡고 그 차이를 경험하세요!