Kazakistan’daki herhangi bir imalat şirketinin ana hedeflerinden biri, hizmet seviyeleri, envanter ve maliyetler arasında sağlıklı bir denge kurarak müşterilerinin ve son kullanıcılarının ihtiyaçlarını karşılamaktır.
Bunu başarmak için 7Rs kuralını takip etmek önemlidir
Üretim planlama süreçlerini etkileyen o kadar çok dış ve iç faktör var ki, insanlar artık bunların hepsini hesaba katamıyor. Artan görev karmaşıklığı bağlamında, Kazak şirketleri yapay zeka (AI), makine öğrenimi (ML) ve sayısal optimizasyon yöntemlerine dayalı teknolojiler de dahil olmak üzere yeni, daha modern stratejilere ve araçlara giderek daha fazla yöneliyor. Ve bir yandan da Yapay zeka/ML tabanlı çözümler Kazakistan’da halihazırda kullanılıyor, optimizasyon yaklaşımları planlama süreçleri ayrı bir tartışma konusudur. Peki hangi teknolojiler bir şirketin 7R’yi uygulamasına ve tüm girdileri dikkate alan bir dengeye ulaşmasına yardımcı olur?
Ekonomik verimlilik. Çeşitli tahminlere göre, üretim süreçlerini optimize etmeye yönelik matematiksel algoritmalar, genel verimliliği artırarak üretim maliyetlerini %2 veya daha fazla azaltabilir. Nasıl mı? Uluslararası istatistiklere göre, entegre iş planlama platformları ve optimizer kullanımı stokları %5-20 oranında azaltabilir, müşteri hizmetlerini %10-15 oranında iyileştirebilir ve planlama döngüsünü %30 ila 90 oranında kısaltabilir. Bu aralık geniştir, ancak sonuç büyük ölçüde bir şirketin planlama süreçlerinin olgunluğuna bağlıdır.
Günümüz dünyasında optimizer hemen hemen her sektörde çok çeşitli görevler için kullanılmaktadır. Örneğin:
Sezgisel yöntemler ve optimizer. Üretim, teslimat, sevkiyat vb. için planlama iki matematiksel algoritma kullanılarak hesaplanabilir: sezgisel yöntemler ve optimizer. Bu algoritmalar nelerdir ve aralarındaki fark nedir?
Sezgisellik;talep, mevcut envanter ve daha önce onaylanmış üretim siparişleri arasındaki basit bir fark olarak üretim planının bir versiyonunun doğrusal, adım adım incelemesini yapar, ancak tedarik zincirinde var olan kısıtlamaları neredeyse hiç dikkate almaz. Elbette bazı kısıtlamaları ek formüller ve algoritmalar kullanarak belirlemek mümkündür, ancak hepsini değil. Başka bir deyişle, sezgisel yöntemler sınırsız ve dolayısıyla her zaman uygulanabilir olmayan bir talebi dikkate alır ve bu talep daha sonra uzmanlar tarafından tedarik zincirinin gerçek kapasitesine uyacak şekilde manuel olarak analiz edilir ve ayarlanır. Bu ayarlama genellikle rakamlardan ziyade uzman görüşüne dayanır.
Optimizer, en iyi seçeneği bulmak için lojistik ve süreç zincirlerinin tüm aşamalarında birçok varyantı aynı anda işleyerek uygulanabilir bir üretim planını anında hesaplar. Hesaplama sırasında plan, verilen kısıtlamalar (örn. kapasite, bileşen kullanılabilirliği vb.) ve hedef fonksiyon (örn. nihai plan en marjinal olmalıdır) ile dengelenir. Nihai çözüm uygulanabilirdir ve sezgiden ziyade gerçek verilere dayanır. Örneğin, kapasite kullanımı %100’den fazla olamaz, bu nedenle bu aralığın dışındaki hacimler kırpılır ve eksik teslimat olarak görselleştirilir. Planlarda manuel ayarlamalar elbette mümkündür, örneğin bireysel yönetim kararları söz konusu olduğunda.Ancak bunlar sezgisel yöntemlere göre çok daha azdır.
Teoriyi pratiğe dökecek olursak, sezgisel yöntemlerin basit doğrusal teknolojik ve lojistik zincire sahip şirketlerde, minimum sayıda kısıtlama ve SKU ile kullanılması daha olasıdır. Teknolojik ve lojistik zincir yüksek değişkenliğe ve düzenli olarak tetiklenen çok sayıda kısıta sahipse, bir optimizer olmadan yönetilmesi zordur. Planları ayarlamak için önemli miktarda manuel çalışma gerekecektir ve bu planların optimum etkinliği belirli bir kişinin uzmanlığına bağlı olacaktır.
Algoritmalar tipik olarak, Anaplan gibi önde gelen Entegre İş Planlama (IBP) platformlarına veya Üretim Planlama çözümlerine giderek daha fazla yerleştirilen Gurobi ve IBM CPLEX gibi çözücüler üzerinde uygulanır.
Vaka çalişmalari. Optimizer, dünya genelinde uzun süredir ve yaygın olarak kullanılmaktadır. Bir çimento şirketinde optimizer, işleme ekipmanlarının (fırınlar ve değirmenler) çalışmasını gerçek zamanlı olarak izleyerek önemli verimlilik kazançları ve enerji tasarrufu sağladı. Bir ayçiçek yağı üreticisi, dağıtım merkezlerinin konumunu iyileştirerek ve üretimi talepteki dalgalanmalarla dengeleyerek tedarik ağını optimize etti, bu da daha düşük maliyetler ve daha fazla verimlilikle sonuçlandı.
Büyük bir gübre üreticisi, Entegre İş Planlama (IBP) çözümüne bir optimizer ekledi. Algoritmaların ay için en uygun satış ve teslimat planlarını hesaplaması artık 5 dakika sürüyor ve üretim planları günlük seviyeye kadar yapılıyor. Bu sayede en kârlı satış ve üretim alanları seçilebiliyor, %100 kapasite kullanımına ulaşılabiliyor ve iç tüketim gereksinimleri belirlenebiliyor.
Büyük bir Kazak üretim şirketi oldukça karmaşık bir teknolojik zinciri (çoklu işlem üretimi, bir ürün için 4-5 alternatif hat, bileşen değişkenliği) ve ani hükümet tedariki şeklinde “kara kuğuları” yönetmek zorundadır. Planın dengelenmesi manuel olarak yapılır, çok emek yoğun ve çalışanların uzman görüşüne dayanır, hata maliyeti çok yüksektir. Bu durumda, yönetime bir optimize edici uygulamasını tavsiye ettik, çünkü sezgisel yöntemler şirketin görevlerini çözmez ve onlara yardımcı olmaktan çok süreçlerini engeller.
Bir optimizer mi yoksa sezgisel yönteme mi ihtiyacınız olduğunu nasıl anlarsınız? Şirketler iş planlama görevlerini çözmek için bir araç seçerken aşağıdaki şemaya güvenebilirler.
Çok sayıda kısıtlama olması durumunda, bir sezgisel yöntem kabul edilebilir çözümlerden birini bulmaya yardımcı olurken, bir optimize edici mümkün olan en iyi çözümü bulmaya yardımcı olur. Belirli soruna ve gereksinimlere bağlı olarak, hem sezgisel yöntemler hem de optimize ediciler kullanılabilir. Planlama ekibinin veri kalitesi, bilgi, beceri ve disiplin açısından gereksinimlerinin bir optimize edici için bir sezgisel yöntemden çok daha yüksek olduğunu hatırlamak önemlidir.
Peki üretimi optimize etmek için matematiksel algoritmalar kullanmaya başlamanın zamanı ne zaman? Üretim süreciniz birçok değişken içeriyorsa, şirketiniz üretim koşullarında sık sık değişikliklerle ve dolayısıyla verimlilik sorunlarıyla karşı karşıyaysa, oldukça rekabetçi bir ortamda faaliyet gösteriyorsanız ve kalite ve teslimat süreleri için oldukça katı gereksinimler varsa, matematiksel algoritmalara dayalı optimizasyon yöntemleri yeni bir üretkenlik düzeyine ulaşmanızı sağlayacaktır. Kazak şirketleri için, optimizer gerçek bir oyun değiştirici olabilir ve üretim planlamasının verimliliğini yeni bir düzeye çıkarabilir.
Yazar: Anastasia Pyleva,
Kıdemli Tedarik Zinciri Yönetimi Uzmanı,
Planingo
