排程不只『人工』智慧,如何用科學方法,讓生產排程最優化?(下)

2021-08-31

6.7k

市場需求變化劇烈,訂單和生產計畫都可能短時間不斷改變。如何用簡單有邏輯的方式,利用科學的方法,開始規劃生產排程,科學的方法是什麼呢?

產業需求變化快速,疫情更讓不確定的狀況加劇,讓很多本來安排好的計畫亂了套,客戶面對不明朗的市場情況,原本的訂單也可能因此突然生變,這對第一線的生產規劃,更是有大幅度的影響。這時候會更頻繁地,突然要調整生產排程,這就更需要一套有原則的SOP,有邏輯的依循,才能夠快速因應變動。

 

上篇我們帶大家一起回顧 產銷規畫 中提到生產排程的影響,也說明了各種『生產排程前的準備項目』,可以分為射出設備相關、模具相關和材料相關等三種。完成各項準備內容,再確認各流程中的時間,就完成排程前的準備工作了。

 

好的排程方式,可以協助在有限產能下,最佳化生產效率,提升產能利用率和設備稼動率。重點就是如何考慮得更全面,思考近期要生產的產品使用的模具、顏色和材質及訂單的交期。

 

什麼是生產排程的科學方法?如何才能降低不必要的重工動作?如何能在最短時間內,執行最少次的換模、換線,降低造成洗料管等動作浪費材料及時間,並達成訂單的生產呢? 


A.條件相同的產品,生產順序要排在一起,降低換模換線清料管時間

 

條件1.相同模具

使用相同模具,但產品不同品號或型號,則優先將排程排在一起,省去換模時間。比如A產品到B產品,同模同色,因為換品號,只是增加一個滑塊,大概要15分鐘就完成了工作。

 

但若是要換模具,業界平均每次下模、上模,大約就是4個小時。每次光是更換模具,就浪費了半天的時間。所以共用模具的訂單優先排產,需要換模的訂單往後安排。

 

條件2.相同顏色、材料

因為換色和換料都要洗管,且洗管後還需要試模,可能會試很久。

當顏色要改,例如紅色改成藍色,就需要洗管,把管子中紅色料洗乾淨,大約需要30分鐘。

 

如果下一個顏色,要做成透明色,洗管的時間可能需要1個小時或更久,而且一般都會用新料下去洗,以確保透明材料的透度品質。如果沒有好的生產安排,除了浪費洗管、人力時間,也浪費了材料等成本。

  

B.生產排程法則

 

▍排序法則:

交貨時間越近、期限越短的先排。

 

▍連續生產法則:

1. 可用設備機台及有限資源的考量。

2. 優先考量模具連續使用的生產模式,降低換線動作。

3. 共模生產的判斷條件。

4. 相同顏色、材質一起生產,減少清洗、清線的動作。

 

 


總結

 

生產排程需要在有限的設備下,考量不同的生產條件,如機台設備、模具、材料、顏色等複雜的排列組合,利用科學的生產排程方法,才能讓每次的生產時間,都發揮最大效益。

 

面臨少量多樣、急單、改單等需要快速應變的產業現況,以純人工的方式進行排產規劃,在每次需要在短時間內,快速回覆交期,或是突然有急單要插單、或是改單的狀況下,就算有科學的法則,也很難面面俱到,把每個需要條件都考量到位。

 

如果可以利用如APS的數位工具輔助,把需要考慮的條件更全面、更系統性的規劃,就能把生產排產,做到排的快、排的準,協助塑膠射出產業,更靈活應對嚴峻的市場挑戰。



和你分享:不可錯過的《數據體驗應用產業直播》活動

有什麼工作上的疑惑,希望得到解答嗎?歡迎留言,和【就享知】分享,我們一起跟你找答案。

 


更多關於【塑膠射出】的知識:

塑膠射出『產銷規畫』的挑戰

排程不只『人工』智慧,如何用科學方法,讓生產排程最優化?(上)

排程不只『人工』智慧,如何用科學方法,讓生產排程最優化?(下)


從五大核心流程,審視塑膠產業內部浪費,縮短交期

塑膠射出『現場控制管理』的挑戰

塑膠射出『生產參數管理』的挑戰

塑膠射出『模具管理』的挑戰


模具管理、維修和保養知多少?(上)

模具管理、維修和保養知多少?(下)


影響塑膠射出品質的參數有哪些?

參數管理在塑膠射出各階段的效益和應用

用IoT建立自動記錄即時參數的生產環境



資訊無法被即時掌控,對製造現場的影響有哪些?

掌握什麼重要數據,才能達到彈性靈活應變智造現場?

如何打造快速靈活應變的智造現場


文:楊于嫺 本文內容由筆者企劃撰寫,亦引用專家口述及提供的資料

-------------------------------------

專家:黃貞枝

 

曾任鼎新服務、顧問、服務主管逾二十三年,現任行業顧問總監。

專精於塑橡膠行業,對於行業知識及實務具相當豐富的輔導實務經驗。

擔任多場研討會、內部教育訓練及外部授課之講師;

長期協助企業評估規劃ERP至MES、APS、e-SCM、BI、CRM…等整合性之e化解決方案;

知識主題
塑橡膠業
交期/生產管理
缺工議題

我們使用本身的Cookie和第三方的Cookie進行分析,並根據您的瀏覽習慣和個人資料向您展示與您的偏好相關的廣告。如欲瞭解更多資訊,您可以查閱我們的隱私權政策