MTO柔敏生产送料批量Lot Sizing案例实践

EOQ订货经济批量是在制造业平衡采购订货成本与仓储成本的一种批量计算工具，它很好的平衡了两种成本，实现总成本最小化。

而在生产领域，EPL生产经济批量则是平衡生产启动成本与库存成本的批量工具。

除了该数学函数工具外，通过JIT看板拉动也是批量的处理方式之一。

解决生产大批量与JIT准时制的两难，经济生产批量是最终答案。

...........................................................................................................................................

本文承接上文介绍F工厂的一种实践模式

       F工厂是著名MTO与ATO结合的小批量多品种超级工厂，接单批量最小是1，品种超过200种，产量达数千万。

       一共五种批量如图所示：

SO销售订单：客户下单数量，最小1，最大上不封顶

Planned order计划单：进行物料与产能占用计算的计划维度，对SO进行分MO生产批量：基于生产管控要求，针对批量有基于业务规则的计算

Lot备料批量：约束在人力，批量越大人力需求越小，批量越小人力需求越大

Run送料批量：约束在于搬运的器具，本文以AGV小车为例，存在经济批量

       F工厂基于Detailed Scheduling细部生产排程驱动备料计划生成，完成了从Mo合并批量到Lot更有效率的备料。（该批量合并算法及排程驱动计划，以后会再谈）

一 经济批量算法的尝试 

     一个AGV小车在车间与仓库走一次是1Run次，单次搬运数量越多，RUN批量越大，单次搬运越少，Run批量越小。根据AGV载重限制，最大不超过375。

       从这里看，RUN次批量大小有着显著的经济批量特征

       如上图所示， Run批量单位越大，则搬运次数越少，但是车间库存量越大。1K件产品，

       如果批量是10件，则100次搬运结束，搬运时间长生产消耗也大，因此库存低。

      如果批量是0.5K件则2次搬运结束，搬运时间短生产消耗也小，因此库存高。

       如何求得两者的平衡？根据经济批量公式逻辑可求解下列函数

库存金额*库存持有率=总搬运次数*每人工费率/每人工单日搬运次数

.......

F工厂有几十万原材料料号，加上库存金额跟每个料件单价有关，单价浮动数量浮动

这么算....会死人....

在尝试用科学经济批量解决具体生产问题时，答案是无解！

经过BT君揣摩，数学工具只适合求解宏观供应链批量问题

例如大宗商品采购与调拨的经济批量问题，

在执行层面的微观供应链批量问题 力不从心！

那么，在送料上的经济批量实践就失败了么？

非也...

还记得片头说的上次那篇文章么

丰田的JIT拉动，才是执行层批量的灵丹妙药

二  JIT Kanban拉动的尝试

回到前面的图

          通过AGV 2个Run次形成JIT连续拉动Kanban，单次运送时间为20分钟。生产线20分钟投产数量为100件，则100件为一个循环批量，投产100件，发货100件，投产20分钟完成后，刚好发货的到达进行下一波投产，维持车间线边库持续0库存。

       这是JIT的做法，非常完美的零库存，连续拉动计划。然而，现实是实现这一切都是基于大批量生产，稳定质量、料况、无换线、无异常的状况。这在现实世界 中.......特别是当今的制造业...........就叫天方夜谭..............

      多品种小批量几乎快成了制造业的形容词，各行各业都在大规模定制化转型，以应对客户需求的个性化趋势.大量的材料，工艺、品质挑战接踵而来。

     此外，100件在仓库备料效率上，相比于原先300将下降2/3，为了降低车间库存将不可避免的增加仓库人力。

三  增加缓冲的JIT Kanban拉动的尝试

     在柔性与敏捷响应的背景下，F工厂需要及时应对任何一笔SO的订单取消或信息变更，因此全流程的批量追溯是非常必要的，以应对SO取消后针对Mo与Lot，Run次的快速取消。

      最终F工厂折中选择了300批量，同时增加了备用Run次，即生产线投产1小时的数量，以确保线边有充足库存维持产线生产。

      同时为了确保Lot与Run的跟踪管理，将二者统一进行一一对应，每个Run根据每个Lot生成，从而降低批量管理的复杂性。

     看到这里，相信有观众一点好奇，这五个批量如何管理？如何跟踪？

没错，L工厂在平衡客户需求柔性（小批量）与运营效率上（大批量），通过5个批量进行转换与管理，使得管理复杂性骤然提升。

     因此，在生产排程时，其复杂性呈现出指数级增加。如按Planned order的排程，按SO的排程，按MO的排程，按Lot的排程（Run次相同）。

     几乎是要有四种不同维度的排程，此外在产品组层面还要进行排程。五大批量维度的排程管理与统一，将在下一篇继续......

敬请期待   ！