Система оптимизационного планирования производства от BIA Technologies в условиях кризиса

Уникальный опыт создания и применения системы оптимизационного планирования производства от BIA Technologies в условиях длительного кризиса для завода «Севкабель»: сокращение производственных площадей, пандемия, релокация.

На момент начала проекта «Севкабель» являлся одним из крупнейших кабельных заводов России: более 700 работников, общая номенклатура готовой продукции — около 80 000 позиций, порядка 2 000 заказов в месяц, при этом 95% из них в режиме «под заказ», с конкретными заказными длинами, что требовало учета каждой длины на каждом переделе как отдельной уникальной партии. Соответственно, в среднем, в месячном плане завода учитывалось 30–40 000 партий продукции, максимальная загрузка и вовсе доходила до 70 000 партий.

Несмотря на работу в круглосуточном режиме, мощностей категорически не хватало. Специфика завода — наличие множества альтернативных рабочих центров, поэтому весь завод можно было рассматривать как один огромный цех с 80 рабочими центрами, который выпускает сразу несколько принципиально разных по технологии видов продукции, которые, тем не менее, пересекаются по большинству ключевых рабочих центров. Таким образом, ни один классический подход к планированию производства (например, теория ограничений, «барабан — буфер — веревка» и т. п.) компании не подходил.

К моменту начала проекта в «Севкабеле» уже был выстроен полноценный ИТ-ландшафт: основу составляла ERP-система, внутри которой, в частности, работали модули MES и CRM. В общую архитектуру также входил ряд внешних модулей: 1С:Бухгалтерия, 1С:ЗУП, QlikView. Всё вместе составляло единую корпоративную систему управления с бесшовной интеграцией ПО и двусторонним обменом данных.

Работавшая система показывала удовлетворительные результаты процесса производственного планирования: она позволяла выстроить и вручную оптимизировать план производства в горизонте 2–3 дней, но при этом не гарантировала оптимального планирования для всего завода в целом на длительный период. Производственный план, который хотело получить руководство «Севкабеля», должен был учесть интересы всех заинтересованных служб завода — производства, сбыта и снабжения. При этом от системы требовалось планирование на двух временных горизонтах: она должна была формировать идеальный «большой» план по всем имеющимся заказам с учетом KPI всех служб и рабочий «малый» план на ближайшие 2–3 дня, оптимизированный только по KPI производства. Оба вида планов должны были строиться на основе суммарной взвешенной оптимизации пяти общих KPI завода. Таким образом, возникла потребность в разработке внешнего модуля оптимизации производственного планирования.

В результате работ «Севкабель» получил важную надстройку к имеющейся ERP-системе — внешний модуль APS, который с помощью комбинаторной оптимизации обрабатывает все данные из информационной системы и выдает оптимальный производственный план. В ядре системы — методы линейного программирования, эвристические методы и другие методы математической оптимизации.

Решение BIA Technologies представлено в виде внешнего оптимизационного модуля к существующей системе. Разработчики не стали создавать отдельные интерфейсы, поскольку была выбрана парадигма работы в рамках одного окна: сотрудникам завода, планировщику, технологам удобнее и привычнее работать в интерфейсе своей корпоративной информационной системы, поэтому в неё был встроен блок интеграции с внешним APS-модулем.

Модуль оптимизации помог предприятию преодолеть ряд ограничений MES-планировщика и добавить важнейшие функции:

• строить план, оптимизирующий KPI различных служб (заметим, они зачастую прямо противоречат друг другу):
  • даты спецификаций, экономические параметры заказов (стоимость, маржинальность, штрафы за срыв сроков);
  • производственные издержки (переналадки, простои);
  • логистические издержки (пролеживание полуфабрикатов);
• строить различные сценарии плана, меняя значения критериев оптимизации и/или параметры внутренней среды (например, релокацию оборудования);
• учитывать цепочку поставок критических материалов;
• существенно сократить время планирования — большой план работ более чем на 2 месяца вперёд стал считаться за 8 часов, а малый оперативный план — примерно за 1 час.

Созданное решение оказало неоценимую помощь заводу: как при релокации, когда после переезда ряда рабочих центров общий объем выполняемых заказов удалось удержать на прежнем уровне, так и, особенно, при работе во время пандемии — резкое изменение портфеля заказов, практически точечный контроль цепочек поставок требовали построения и анализа многочисленных сценариев, что без внедренной подсистемы оптимизации было бы в принципе невозможно.