Психологический подход к сменно-суточному планированию в машиностроительном производстве
На момент составления нового ежедневного (сменного) задания детали, перечисленные в план-графиках, находятся на различных этапах обработки. При составлении задания его всегда стремятся составить в некотором смысле оптимально. Естественно, в таком случае возникает вопрос о критериях этой оптимальности.
Существующие математические методы решения задач планирования (динамическое программирование, метод ветвей и границ, задача о трех станках и т.п.) дают математически точные решения этих задач, но сложность таких решений быстро растет с увеличением размерности задачи. В частности, уже в случае пяти единиц оборудования и пяти разновидностях обрабатываемых на этом оборудовании деталей количество возможных вариантов последовательности обработки равно 25*109 [1].
Кроме того, точные решения были получены с использованием ряда достаточно условных допущений. Например, часто используется допущение о том, что все детали проходят через все имеющиеся станки, а наилучший план можно определять по критерию минимального пролёживания деталей. Очевидно, однако, что предположения такого рода имеют мало общего с действительной производственной ситуацией и не могут быть положены в основу реального планирования.
Понимание такого положения вызвало появление целого ряда т.н. эвристических алгоритмов, например, [1]. Основной идеей алгоритмов такого рода является последовательное прикрепление свободного оборудования к деталям, готовым к обработке именно на этом оборудовании. В принципе, эта мысль является абсолютно верной, поскольку именно из таких позиций исходит любой плановик цеха при составлении очередного сменного задания. Однако ценность таких алгоритмов на практике, очевидно, зависит от того, насколько верно будет подобран критерий, который позволяет установить очередность обработки конкурирующих партий деталей.
Такой критерий, по-видимому, должен соответствовать представлениям плановика, составляющего сменное задание, о том, какое, по его мнению, задание является хорошим. Для выяснения этого вопроса имеет смысл обратиться к исследованиям лауреата Нобелевской премии по экономике 1992г. Д. Канемана и его соавтора А. Тверски [2]. Эти ученые взялись объяснить психологию принятия решений в условиях риска и неопределенности.
Д. Канеман и А. Тверски сделали вывод, что при прочих равных условиях возможность даже малых убытков отталкивает людей существенно больше, чем привлекает достижение значительного дохода. Нобелевский лауреат указывает, что «люди эмоционально и весьма болезненно воспринимают любые потери».
Принимая во внимание такое поведение плановика в процессе составления сменного задания, следует полагать, что определяющим критерием в этом процессе являются не различного рода соображения об экономической выгоде плана, а сведение к минимуму личных потерь, как самого плановика, так и его окружения.
В процессе производства между отдельными участниками образуется разветвленная сеть взаимоотношений, которую, развивая подход Д. Канемана и А. Тверски, можно рассматривать как некоторое психологическое поле. Каждое поле, например, магнитное или электрическое, имеет числовую характеристику, называемую напряженностью. Аналогично можно считать, что психологическое поле, возникающее в процессе производства, тоже может быть описано числовой величиной, которую назовем производственной напряженностью H. В отличие, однако, от физических полей, напряженность психологического поля не может быть измерена физическим прибором и, соответственно, не может иметь физической размерности - т.е. должна быть безразмерной величиной.
Увеличение производственной напряженности может рассматриваться как «потеря» для сотрудников, т.к. оно неизбежно связано с неприятными последствиями – выговорами, лишением премий и т.п. Поэтому планирование должно проводиться в направлении уменьшения производственной напряженности.
По Д. Канеману, если человек принимает последовательность решений в условиях риска и неопределенности, то он оценивает выгоду и убыток от каждого шага, но не интегрирует их в единую выгоду или убыток Поэтому каждое последующее планирование в направлении уменьшения производственной напряженности, как правило, можно проводить независимо от предыдущего. Возникает естественный вопрос о том, как вычислить возникающую производственную напряженность.
Будем вычислять производственные напряженности по каждой детали, по каждой единице оборудования и в целом по производственному подразделению. Положим, что напряженность по конкретной единице оборудования равна сумме напряженностей по тем деталям, которые ждут обработку на этой единице оборудования, а напряженность по цеху в целом равна сумме напряженностей по всем деталям или (что тоже самое) по всем единицам оборудования.
Для численного определения напряженности заметим, что оперативная обстановка в производственном подразделении характеризуется, в основном, двумя факторами: полным временем, необходимым для выполнения план-графиков, и имеющимся запасом рабочего времени. Необходимо отметить, что у некоторых проектировщиков информационных систем уже возникло понимание значимости указанных факторов.
Например, в описании модуля составления сменных заданий системы SiteLine указывается, что основным критерием выбора очередности обработки является величина отношения имеющегося запаса рабочего времени к необходимому времени производства. Однако в этом описании отсутствует указание на то, каким способом может производиться расчет такого критерия. Более того, указанным критерием, очевидно, нельзя пользоваться, если срок установленный срок выпуска продукции уже истек.
Величина полного времени, необходимого для выполнения «спущенного сверху» план-графика складывается из двух величин: из трудоемкости изготовления и времени на передачу деталей с одной операции на последующую. Запас рабочего времени может быть, как положительным, так и равным нулю, и отрицательным. Учитывая последнее, следует положить, что расчетные зависимости для определения напряженности должны быть разными при разных знаках запаса времени.
Поэтому положим [3]
где H1 – составляющая напряженности, возникающая вследствие остающейся на данный момент трудоемкости изготовления партии деталей;
H2 – составляющая, возникающая из-за необходимости в передаче партии деталей на остающиеся операции;
Z1 – расчетный запас времени производства по отношению к план-графику;
Z2 – расчетное отставание по времени от план-графика;
Dp – запланированная на основании план-графика дата выпуска партии деталей из цеха;
D – дата, на которую проводится ежедневное планирование.
Величина напряженности H1 может быть определена зависимостью [3]
где m - размер партии деталей; k - количество оставшихся до конца изготовления в цехе операций; ti1 - “штучная” трудоемкость каждой оставшейся операции; pi - процент готовности i-ой операции; ni - количество единиц оборудования, на которых можно выполнять i-ю операцию; F- среднее количество календарных дней в планово-учетном периоде; s - среднее по цеху число рабочих часов в одних сутках.
Знаменатель F*s введен в формулу (3) для того, чтобы составляющая напряженности стала безразмерной.
Величину напряженности H2 определим зависимостью
где f(M,m) - функция времени передачи партии деталей с одной операции на другую, ti2 - трудоемкость настройки на партию для i-ой деталеоперации; остальные величины имеют вышеприведенный смысл.
Для величин Z1 и Z2 в [3] предложены зависимости
где
- коэффициент настройки для конкретного предприятия, отражающий степень «благодушия» при имеющихся запасах времени или «нервозности» при срыве сроков производства.
Рис.1 – График изменения напряженности
На рис.1 приведены две кривые изменения напряженности, отличающиеся значением «психологического» коэффициента, причем 
. Очевидно, что чем больше коэффициент , тем более спокойно, с меньшей напряженностью, воспринимается запаздывание, но и меньше «расслабление» при наличии запаса времени.
В [4] подробно описывается применение принципа последовательного уменьшения производственной напряженности для построения практических алгоритмов планирования.
Мауэргауз Ю.Е.©
12NEWS©
Литература:
1. Абчук В.А., Лифшиц А.Л. и др. Автоматизация управления. – М.: Радио и связь, 1984.
2. Тверски А., Канеман Д., Словик П. Принятие решений в неопределенности. Правила и предубеждения. - М.: Гуманитарный центр, 2005.
3. Мауэргауз Ю.Е. Информационные системы промышленного менеджмента. - М.: Филинъ, 1999.
4. Мауэргауз Ю.Е. Автоматизация оперативного планирования в машиностроительном производстве. - М.: Экономика, 2007.
Существующие математические методы решения задач планирования (динамическое программирование, метод ветвей и границ, задача о трех станках и т.п.) дают математически точные решения этих задач, но сложность таких решений быстро растет с увеличением размерности задачи. В частности, уже в случае пяти единиц оборудования и пяти разновидностях обрабатываемых на этом оборудовании деталей количество возможных вариантов последовательности обработки равно 25*109 [1].
Кроме того, точные решения были получены с использованием ряда достаточно условных допущений. Например, часто используется допущение о том, что все детали проходят через все имеющиеся станки, а наилучший план можно определять по критерию минимального пролёживания деталей. Очевидно, однако, что предположения такого рода имеют мало общего с действительной производственной ситуацией и не могут быть положены в основу реального планирования.
Понимание такого положения вызвало появление целого ряда т.н. эвристических алгоритмов, например, [1]. Основной идеей алгоритмов такого рода является последовательное прикрепление свободного оборудования к деталям, готовым к обработке именно на этом оборудовании. В принципе, эта мысль является абсолютно верной, поскольку именно из таких позиций исходит любой плановик цеха при составлении очередного сменного задания. Однако ценность таких алгоритмов на практике, очевидно, зависит от того, насколько верно будет подобран критерий, который позволяет установить очередность обработки конкурирующих партий деталей.
Такой критерий, по-видимому, должен соответствовать представлениям плановика, составляющего сменное задание, о том, какое, по его мнению, задание является хорошим. Для выяснения этого вопроса имеет смысл обратиться к исследованиям лауреата Нобелевской премии по экономике 1992г. Д. Канемана и его соавтора А. Тверски [2]. Эти ученые взялись объяснить психологию принятия решений в условиях риска и неопределенности.
Д. Канеман и А. Тверски сделали вывод, что при прочих равных условиях возможность даже малых убытков отталкивает людей существенно больше, чем привлекает достижение значительного дохода. Нобелевский лауреат указывает, что «люди эмоционально и весьма болезненно воспринимают любые потери».
Принимая во внимание такое поведение плановика в процессе составления сменного задания, следует полагать, что определяющим критерием в этом процессе являются не различного рода соображения об экономической выгоде плана, а сведение к минимуму личных потерь, как самого плановика, так и его окружения.
В процессе производства между отдельными участниками образуется разветвленная сеть взаимоотношений, которую, развивая подход Д. Канемана и А. Тверски, можно рассматривать как некоторое психологическое поле. Каждое поле, например, магнитное или электрическое, имеет числовую характеристику, называемую напряженностью. Аналогично можно считать, что психологическое поле, возникающее в процессе производства, тоже может быть описано числовой величиной, которую назовем производственной напряженностью H. В отличие, однако, от физических полей, напряженность психологического поля не может быть измерена физическим прибором и, соответственно, не может иметь физической размерности - т.е. должна быть безразмерной величиной.
Увеличение производственной напряженности может рассматриваться как «потеря» для сотрудников, т.к. оно неизбежно связано с неприятными последствиями – выговорами, лишением премий и т.п. Поэтому планирование должно проводиться в направлении уменьшения производственной напряженности.
По Д. Канеману, если человек принимает последовательность решений в условиях риска и неопределенности, то он оценивает выгоду и убыток от каждого шага, но не интегрирует их в единую выгоду или убыток Поэтому каждое последующее планирование в направлении уменьшения производственной напряженности, как правило, можно проводить независимо от предыдущего. Возникает естественный вопрос о том, как вычислить возникающую производственную напряженность.
Будем вычислять производственные напряженности по каждой детали, по каждой единице оборудования и в целом по производственному подразделению. Положим, что напряженность по конкретной единице оборудования равна сумме напряженностей по тем деталям, которые ждут обработку на этой единице оборудования, а напряженность по цеху в целом равна сумме напряженностей по всем деталям или (что тоже самое) по всем единицам оборудования.
Для численного определения напряженности заметим, что оперативная обстановка в производственном подразделении характеризуется, в основном, двумя факторами: полным временем, необходимым для выполнения план-графиков, и имеющимся запасом рабочего времени. Необходимо отметить, что у некоторых проектировщиков информационных систем уже возникло понимание значимости указанных факторов.
Например, в описании модуля составления сменных заданий системы SiteLine указывается, что основным критерием выбора очередности обработки является величина отношения имеющегося запаса рабочего времени к необходимому времени производства. Однако в этом описании отсутствует указание на то, каким способом может производиться расчет такого критерия. Более того, указанным критерием, очевидно, нельзя пользоваться, если срок установленный срок выпуска продукции уже истек.
Величина полного времени, необходимого для выполнения «спущенного сверху» план-графика складывается из двух величин: из трудоемкости изготовления и времени на передачу деталей с одной операции на последующую. Запас рабочего времени может быть, как положительным, так и равным нулю, и отрицательным. Учитывая последнее, следует положить, что расчетные зависимости для определения напряженности должны быть разными при разных знаках запаса времени.
Поэтому положим [3]
где H1 – составляющая напряженности, возникающая вследствие остающейся на данный момент трудоемкости изготовления партии деталей;
H2 – составляющая, возникающая из-за необходимости в передаче партии деталей на остающиеся операции;
Z1 – расчетный запас времени производства по отношению к план-графику;
Z2 – расчетное отставание по времени от план-графика;
Dp – запланированная на основании план-графика дата выпуска партии деталей из цеха;
D – дата, на которую проводится ежедневное планирование.
Величина напряженности H1 может быть определена зависимостью [3]
где m - размер партии деталей; k - количество оставшихся до конца изготовления в цехе операций; ti1 - “штучная” трудоемкость каждой оставшейся операции; pi - процент готовности i-ой операции; ni - количество единиц оборудования, на которых можно выполнять i-ю операцию; F- среднее количество календарных дней в планово-учетном периоде; s - среднее по цеху число рабочих часов в одних сутках.
Знаменатель F*s введен в формулу (3) для того, чтобы составляющая напряженности стала безразмерной.
Величину напряженности H2 определим зависимостью
где f(M,m) - функция времени передачи партии деталей с одной операции на другую, ti2 - трудоемкость настройки на партию для i-ой деталеоперации; остальные величины имеют вышеприведенный смысл.
Для величин Z1 и Z2 в [3] предложены зависимости
где
- коэффициент настройки для конкретного предприятия, отражающий степень «благодушия» при имеющихся запасах времени или «нервозности» при срыве сроков производства.
Рис.1 – График изменения напряженности
На рис.1 приведены две кривые изменения напряженности, отличающиеся значением «психологического» коэффициента
, причем . Очевидно, что чем больше коэффициент , тем более спокойно, с меньшей напряженностью, воспринимается запаздывание, но и меньше «расслабление» при наличии запаса времени.
В [4] подробно описывается применение принципа последовательного уменьшения производственной напряженности для построения практических алгоритмов планирования.
Мауэргауз Ю.Е.©
12NEWS©
Литература:
1. Абчук В.А., Лифшиц А.Л. и др. Автоматизация управления. – М.: Радио и связь, 1984.
2. Тверски А., Канеман Д., Словик П. Принятие решений в неопределенности. Правила и предубеждения. - М.: Гуманитарный центр, 2005.
3. Мауэргауз Ю.Е. Информационные системы промышленного менеджмента. - М.: Филинъ, 1999.
4. Мауэргауз Ю.Е. Автоматизация оперативного планирования в машиностроительном производстве. - М.: Экономика, 2007.
© Галактика, 2007
© Издание 12NEWS (ИП Маринин А.Л.), 2007
