विशेषज्ञ आपूर्ति श्रृंखला अनुकूलन प्रणाली कैसे काम करती है

मान लीजिए कि यह आपकी आपूर्ति श्रृंखला है। अब विशेषज्ञ प्रणाली इसे अनुकूलित करेगी।

परिचयात्मक : कल्पना करें कि आप एक ऐसी कंपनी हैं जो टैबलेट और फोन का उत्पादन करती है - मेफुन और मायापैड। आप स्वयं कैलिफ़ोर्निया में बैठे हैं, आपके पास पूर्व में आपके कई संयंत्र हैं, साथ ही आप नियमित रूप से उन आपूर्तिकर्ताओं से सभी प्रकार के घटकों का एक गुच्छा मंगवाते हैं जिनसे यह परिवहन के लिए अधिक लाभदायक है। और आपके पास टेबलेट और फोन बेचने वाली दुकानों की अपनी खुदरा श्रृंखला भी है।

विषय में - दुनिया भर के घटकों से उत्पादों को इकट्ठा करने वाले उपकरणों का निर्माता कैसे रसद के साथ काम कर सकता है। खैर, या एक खुदरा श्रृंखला, जिसकी आपूर्ति भी तुच्छ नहीं है।

तीन समस्याएं हैं:

• हमारा लॉजिस्टिक्स इतना जटिल और जटिल है कि दर्जनों लोग अब इस पर काम कर रहे हैं: कोई मेफुन वितरित करता है, कोई दुकानों पर कवर फेंकता है, और निर्माता दुनिया भर के कारखानों में घटकों को इकट्ठा करने के इष्टतम तरीकों की गणना करते हैं।
• उसी समय, मैं एक लॉजिस्टिक योजना पर बचत करना चाहता हूं: आपको संदेह है कि सभी प्रवाह का एक स्मार्ट विश्लेषण आपको निर्णय लेने की अनुमति देगा, उदाहरण के लिए, एक नए उत्पादन के उद्घाटन के स्थान या एक अतिरिक्त गोदाम के संगठन के बारे में, जो अंततः आपको लाभ देगा।
• और एक ही समय में, आपके लोगों को लगातार प्रस्थान के साथ गलत किया जाता है - लेकिन आप यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि कहीं भी कुछ भी नहीं भूलना चाहिए, घड़ी की तरह काम किया और सामान समय पर अंक पर आ गया। यह एक बचत भी है, लेकिन समय पर डिलीवरी और त्रुटियों की अनुपस्थिति की कीमत पर।

मानचित्र पर मूल आपूर्ति श्रृंखला

यह माना जाता है कि आप पहले से ही मांग और आपूर्ति के संस्करणों का अनुमान लगा रहे हैं (आप इसे यहां पढ़ सकते हैं) और मांग और उत्पादन ( यहां ) पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए विशेषज्ञ आईटी-सिस्टम शुरू करने का पहला चरण पारित कर चुके हैं। पिछले विषयों में, हम एक मांग की भविष्यवाणी करते हैं, और आप, अपने खरीदारों और बाज़ारियों के लिए धन्यवाद, वास्तव में जानते हैं कि एक पूरे के रूप में बाजार में कितने और किस तरह के उत्पादों की आवश्यकता हो सकती है और यह आपके स्टोर के बीच कैसे वितरित किया जाएगा।

यहाँ हम ऐसे मामलों में क्या करते हैं।

1. शुरू करने के लिए - हम मानचित्र पर उत्पादों, गोदामों और उनके बिंदुओं के सभी स्रोतों को चिह्नित करते हैं ।
   

   ऐसे स्थान हैं जहां उत्पादों को लिया जाता है (सामग्री और घटकों का उत्पादन), जहां उत्पादों को इकट्ठा किया जाता है (पौधों को एल्यूमीनियम मामले, माइक्रोकिरिट, बैटरी और कैमरा को जोड़ने), जहां उत्पादों को संग्रहीत किया जाता है (वितरण नोड्स) और जहां सामान बेचा जाता है (दुकानें)। यह स्थानों के एक नेटवर्क को चालू करता है, जिसमें बैटरी के लिए एसिड के उत्पादन से लेकर टेबलेट तक ग्राहक को तैयार टैबलेट की बिक्री तक की पूरी श्रृंखला शामिल है।

2. अब हम प्रत्येक बिंदु और प्रत्येक प्रकार की आपूर्ति के लिए प्रतिबंध लगाते हैं ।
   

   उदाहरण के लिए, प्लांट ए केवल 20,000 टुकड़ों के एक बैच में जहाज के डिब्बे रख सकता है, गोदाम बी शनिवार को काम नहीं करता है, स्टोर सी में सामान प्राप्त करने के लिए इस तरह का काम अनुसूची है, आप उत्पादन प्रति दिन केवल 500 टैबलेट एकत्र कर सकते हैं, प्रत्येक बिंदु लागत पर भंडारण इतना और इसी तरह।

3. हम प्रत्येक बिंदु के लिए वितरण शर्तें निर्धारित करते हैं ।
   

   उदाहरण के लिए, टेबलेट के लिए एक कारखाना बनाने वाले कैमरे में बहुत की मात्रा के आधार पर मूल्य कदम होते हैं: 10,000 इकाइयों की लागत एन पैसा, 30,000 इकाइयों की लागत 2N और 100,000 इकाइयों की लागत केवल 5N होती है। इसके अलावा, उनका गोदाम प्रति दिन 100 क्यूबिक मीटर से अधिक उत्पादों को जहाज नहीं कर सकता है। एक और उदाहरण - ऐसा होता है कि गोदाम ई पर शिपमेंट हर दो सप्ताह में केवल एक बार संभव है, लेकिन उन सभी के लिए जो तुरंत जमा हुए हैं, लेकिन एक और गोदाम हर दिन उत्पादों को वितरित कर सकता है, लेकिन आपको डिलीवरी के लिए इष्टतम अनुसूची की गणना करने की आवश्यकता है।

4. अब हम परिवहन डेटा सेट करते हैं ।
   

   इस तरह की और इस तरह की गति के साथ उठाने की क्षमता वाली कारें यहां से जाती हैं, यहां आप उन्हें जहाज से समुद्र में भेज सकते हैं, रेलवे और हवाई जहाज के साथ एक विकल्प है, और इसी तरह।

   प्रत्येक परिवहन के लिए - एक संभावित अनुसूची, डिलीवरी का समय, शरीर की मात्रा और लागत सहित अन्य पैरामीटर।
5. हम मध्यवर्ती बिंदुओं पर विधानसभा व्यंजनों को सेट करते हैं ।
   

   उदाहरण के लिए, एक टैबलेट बनाने के लिए, आपको चिप्स, एक बैटरी, एक कैमरा, एक स्क्रीन, और इसी तरह से कनेक्ट करना होगा।

   इन सभी भागों का उत्पादन विभिन्न संयंत्रों में किया जा सकता है: बाद में सिस्टम यह गणना करेगा कि आपूर्ति करना कहां है और ऑर्डर कैसे देना है।
6. इस सब के शीर्ष पर, विभिन्न बाहरी कारकों के कैलेंडर , विशेष रूप से, देशों की राष्ट्रीय छुट्टियों को अनलोड किया जाता है ।

7. प्रणाली आपूर्ति, उत्पादन और वितरण मार्गों के इष्टतम स्रोतों को ढूंढती है, कुल लागत को कम करने या लाभ को अधिकतम करने जैसे अनुकूलन मानकों को ध्यान में रखती है ।

8. परिणामस्वरूप, हम डेटा की एक समग्रता प्राप्त करते हैं कि हमारे आपूर्ति नेटवर्क में प्रत्येक बिंदु कैसे काम करता है और आदेशों और आंदोलनों के इष्टतम समय की गणना करता है। इसी समय, सिस्टम एक मिनट के भीतर सभी आंदोलनों पर विचार करता है, जो अक्सर अनावश्यक होता है - इसलिए, इस सब के ऊपर एक फिल्टर लागू किया जाता है, जिससे यह स्पष्ट हो जाता है कि आपको सटीकता से थोड़ा अलग विमान पर संचालित करने की आवश्यकता है, वास्तविकता पर अधिक लागू होता है।


अनुकूलित सर्किट

यह तीन महत्वपूर्ण कार्यों को हल करता है।

• सबसे पहले, इस बात पर एक योजना तैयार की जा रही है कि कब, कहां और किस तरफ जाना चाहिए और कब बिक्री पर जाना चाहिए।
• दूसरे, आप नेटवर्क में नए बिंदु शामिल कर सकते हैं (उदाहरण के लिए, एक नया रिमोट प्लांट जो सस्ता उत्पादन, एक नया स्टोर या एक नया मध्यवर्ती वेयरहाउस) यह समझने के लिए कि यह सभी संचालन और शर्तों की लागत को कैसे बदलेगा।
• और तीसरा, आप अपने खुदरा नेटवर्क (या किसी अन्य इनपुट डेटा) की मांग की मात्रा का पूर्वानुमान इस लॉजिस्टिक्स मॉड्यूल पर अपलोड कर सकते हैं - यह उत्पादन योजना को निर्धारित करेगा और आपको यह समझने में मदद करेगा कि किस अवधि में ठीक से काम करना है। उदाहरण के लिए, यह पता चल सकता है कि पौधों में से एक को रोकना सस्ता है और आधे मौसम के लिए केंद्रीय गोदाम के माध्यम से सब कुछ परिवहन करना, दोनों पौधों को समान रूप से लोड करना और उनमें से एक को सीधे किसी अन्य तीन महीनों के लिए किसी स्थान पर ले जाना और मौसम के अंत में तीसरे उत्पादन के लिए भी कनेक्ट करना नए साल का शिखर और विमान से सामान ले जाना।

अंतिम योजना में "नरम" प्रतिबंधों के उल्लंघन के बारे में जानकारी शामिल है: उदाहरण के लिए, सिस्टम उत्पादन प्रक्रिया में एक अड़चन प्रकट कर सकता है या कम खरीद की सिफारिश कर सकता है (जुर्माना होगा, लेकिन वे माल के दीर्घकालिक भंडारण की तुलना में कम नुकसान प्रदान करेगा), मानक अनुसूची के बाहर एक हवाई जहाज को किराए पर लेना। और इसी तरह।

एक ही उत्पाद का उपयोग एक सीमित उत्पाद के इष्टतम वितरण की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। कल्पना कीजिए कि हमारे एक संयंत्र में भूकंप के प्रकार की एक आपात स्थिति उत्पन्न हुई, और साल के अंत तक हमें अपेक्षित संख्या में गोलियों का केवल 70% प्राप्त होगा। आपको यह समझने की ज़रूरत है कि उन्हें अपने स्टोर के बीच सबसे अच्छा कैसे वितरित करें और अन्य नेटवर्क को कितना दें: आप मैन्युअल रूप से प्रतिबंध लगा सकते हैं जैसे "यहां उन्हें कम से कम 1,000 टुकड़े लोड करने की आवश्यकता है", "इनकी खिड़की में 30 टुकड़े हैं, इसलिए हमेशा कम से कम होना चाहिए" और "यह प्राथमिकता स्टोर ”, और फिर यह अनुमान लगाने के लिए कि सभी लॉजिस्टिक कारकों को ध्यान में रखते हुए, कहाँ और कितना खर्च करना है, सीमा और अपेक्षित मुनाफे को निर्धारित करें।


विधानसभा चक्र

सारांश

सिस्टम मांग का पूर्वानुमान लगा सकता है, उत्पादों के इष्टतम वितरण श्रृंखला का निर्माण कर सकता है, रणनीतिक निर्णय लेने में मदद करता है (इसके लिए कई मॉड्यूल हैं), आपको नए बिंदुओं, मार्गों के उद्भव के लिए परिदृश्यों की गणना करने की अनुमति देता है, और इसी तरह, बाहरी कारकों में प्रत्येक परिवर्तन का मूल्यांकन करता है और विपणन पूर्वानुमान बनाने के लिए संभव बनाता है।

यदि आप इस प्रणाली को और अधिक व्यापक रूप से देखते हैं, तो यह स्पष्ट हो जाता है कि यह सभी समय लेने वाली और विश्लेषणात्मक प्रक्रियाओं के लिए कठिन है, उच्चतम प्राथमिकताओं के साथ या एल्गोरिथम प्रसंस्करण की असंभवता वाले कार्यों की पहचान करता है और लोगों से उनके बारे में सवाल पूछता है। वास्तव में, खरीदार और तर्कवादी इस प्रणाली के बायोमॉड्यूल्स हैं कि मजाक काफी हद तक सही है। विशेषज्ञ प्रणाली वास्तव में एक व्यक्ति के साथ एक प्रकार के सहजीवन में काम करती है: यह बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करता है और सभी योजनाओं को सही ढंग से बनाता है (एक व्यक्ति ऐसी सटीकता और प्रदर्शन के लिए सक्षम नहीं है), लेकिन साथ ही यह संदिग्ध निर्णयों की पहचान करता है और उन्हें बाहरी प्रसंस्करण देता है, जहां एक "बायोसिस्टम" है, जो हर उस चीज से वाकिफ है जिसकी सीधे तौर पर भविष्यवाणी नहीं की जा सकती।

निचला रेखा - यह एक उपकरण को चालू करता है जो बहुत सारे पैसे बचाता है, रसद में क्या हो रहा है पर नियंत्रण देता है और आपको पारदर्शी निर्णय लेने की अनुमति देता है।

एक मांग पूर्वानुमान मॉड्यूल के साथ संयोजन में एक विशिष्ट परिणाम इस तरह दिखता है:

• पूर्वानुमान की सटीकता 15-20% बढ़ रही है।
• प्रक्रिया की जटिलता गंभीरता से कम हो गई है।
• स्टॉक्स 10-15% तक कम हो जाते हैं।
• सेवा का स्तर (माल की उपलब्धता) 5-10% बढ़ रहा है।
• मानव कारक के कारण त्रुटियों की संख्या कम हो जाती है।
• परिवहन लागत 10-30% तक कम हो जाती है।
• समान स्रोत डेटा के साथ एक ही सूचना स्थान में काम करने का अवसर है।
• सिर प्रत्येक धारा को नियंत्रित और देखता है: यह संरचना की पारदर्शिता और नियंत्रणीयता है।

टिप्पणियों में सवालों के जवाब देने के लिए तैयार। यदि आप Habré पर नहीं हैं, या आप मेल में सब कुछ पर चर्चा करना चाहते हैं, तो eneveykin@croc.ru पर लिखें । यदि आपको अपने खुदरा या उत्पादन के लिए कार्यान्वयन की लागत की आवश्यकता है, तो एलेक्सी आइसेव , alisaev@croc.ru जवाब देंगे।