Process Industry Supply Chains: Advances and Challenges-Nilay Shah /1-17



страница1/5
Дата01.01.2018
Размер1.04 Mb.
  1   2   3   4   5

  1. Process Industry Supply Chains: Advances and Challenges-Nilay Shah /1-17/

По своята същност “Supply Chain” представлява широка област на приложение в индустрията, тя има за цел нейната оптимизация по отношение на :

-инфраструктурата на предприятието;

-моделирането , анализа и изготвянето на производствени програми.

Това само по себе си представлява предизвикателство за бъдещото развитие на компаниите и по специално тези във фармацевтичната промишленост , където “Supply Chain” намира широко приложение.

В европейския съюз съществува строго определено разположение на индустрията , което се характеризира с определена пропорционална зависимост между отделните и сектори. Химическия сектор (изключвайки фармацефтичната , хранително-вкусовата, производството на напитки и целулоза и хартия) носи 2,4% от брутния продукт на европейския съюз.Реалният процес в практиката често стои по средата между обхватност на “Supply Chain”, която се явява като резултат от кооперирането на различни по вид компамии оперирайки в крайна сметка с един и същ краен потребител-клиент, които се намира в края на глобалната верига.

Процесът на “Supply Chain” включва:
-процесът на пройзводство;
-доставчици;
-дистрибутори.
Поради тази причина усилията са насочени към подобряване на ефективността , пройзводителността и отговорността по координацията на всички елементи във веригата.

За случая на т.нар “world class” задача едновременно с мрежата от изброените елементи от веригата трябва да бъдат изградени и индивидуалните компоненти (завод, предриятие), а така също и оптималното разпределение на потоците от финансови и материялни ресурси. Този процес среща трудности главно произтичащи от вътрешни фактори.Причините за това са много , както самият процес така и неговото изготвяне , общоприетите правила и норми в икономиката взети под внимане. Процесът в индустрията е изправен пред нови предизвикателства за в бъдеще, те вкючват следните по-важни точки:


- необходимостта от трансформацията –реорганизацията на т.нар. “продуктно-ориентиран” бизнес към “сервизно-ориентирания бизнес”, осигурявайки необходимия вреневи цикъл на клиентите.
-по-динамичен пазар и от там нарастваща конкуренция включвайки по-къс времеви цикъл на продукта.
-изработка на множество продукти по поръчка.(доставка на специялни продукти )
-необходимост от оценка , подобрение и поддържането на околната среда , а така също и влиянието и върху социялната среда на “Supply Chain” като главната цел е да се предвиди и се вземе съответната отговорност по отношение на бъдещата регулация и изискващите се с това нива на съгласие по отношение на рециклирането на използваните от клиентите продукти или прекратяването на употребата им.

Различни гледни точки в процеса на индустриялизацията при “Supply chain”.


Повечето изследователи поддържат гледната точка за т.нар.централизираност на “Supply chain” като термина “Supply chain” се характеризира като централизирано предриятие с възможност за съвместна работа и сътрудничество с доставчици и клиенти, тази гледна точка е изложена от [1.32]Lambert and Cooper-2000. Тази гледна точка обхваща интеграцията на производството и материялно-техническото обезпечение на предриятието, мениджмънта на мрежата- веригата, глобалното планиране на инвестициите и оценка на резултатите.
Типичният проблем който разглежда “Supply chain” се заключава в следното:

Той може да се раздели на три основни групи:

-инфрастуктурата на предприятието при прилагането на “Supply chain” като политика;
-“Supply chain”-анализ;
-“Supply chain”-планиране и изготвяне на решения.
Първите две имат за цел най-доброто конфигуриране на системата-мрежата както и нейното оптимално управление. Последното има за цел да се оперира с мрежата при разпределение на отговорностите така, че да няма големи отклонения от работата и при нейното евентуално разширение.
Supply chain network design- проектиране на мрежата.
Като обща формулировка това са стратегически дейности , който изискват едно или редица от следните решения:
- къде да се базира –локализира новото производство, складове и т.н. така, че да се достигне до максимална ефективност.
- вземане на решение по отношение на източниците –какви доставчици и доставки са необходими за всяко едно от производствата с цел максимална ефективност.
- решение относно локализирането на производството на даден продукт, кой продукт къде би трябвало да бъде произведен и на коя линия или в кое предприятие, при максимална полезност от взетото решение. Кои магазини трябва да бъдат обслужвани т.е. зареждани, а така също и складове.Тези решения имат за цел да увеличат приходите на акционерите.

Това означава, че използваните модели, които са разработени трябва да са максимално ефективни по отношение на продажбите т.е. моделите трябва потенциално да отговарят на следните изисквания:

-разлика в регионалните производствени разходи;

-дистрибуцията и доставката на изходните материали;

-различия по отношение регионалното облагане с данъци;
-производството като комплексна оценка, т.е връзка с други производствени звена произвеждащи множество набор от различни продукти;


  • комплексна оценка на производствената мрежа (реализирането на различни пътища от грубия материал до получаването на крайния продукт предназначен за потребителя).

Моделите използвани за осъществяването на тези цели могат да бъдат :




  • стационарни;

  • динамични.

Отчитайки нивата на несигурност (като пример може да се посочи изискванията по отношение на продукта). Изследванията в това направление са започнали много отдавна, първоначално проблема е дефиниран като класически от [1.15] Geoffrion and Graves(1974), които разглеждат проблема на системата отнасящ се до дистрибуцията плана и размерността на потребителското преразпределение.Това като обстоятелство е разрешено рано като проблем на оптимизирането от [1.16] Geoffrion and van Roy (1979).

Тези ранни модели се характеризират с насочване на вниманието –логическият аспект до материално-техническото обезпечаване.

Ясно е ,че много повече полза би имало и би се достигнала при едновременното т.е своевременното разглеждане на производствения аспект.Първият пример в това отношение като производствена дистрибутивна мрежа изучавана като обект на оптимизация в индустрията е даден от [1.10] Brown(1987).Този модел включва т.нар. “oтворени” и “затворени” производства (съоръжения). Производственият модел е базиран на т.нар.”свързани благоприятни производства”. Разработки по тази тема са направени от [?????] Vidal and Goetschalckx (1997).


Те категоризират гореописания модел като множество от характеристики, които са:


  • взимане под внимание на несигурностите динамиката на производството а така също и капацитивните възможности на доставчика




  • възможност за включване на едно ресурсови ограничения




  • сервизно обслужване на клиентите




  • интернационално обслужване по отношение на такси и данъци




  • множество от ешелони




  • нелинейно описание на разходите като модел

[?????]Kаllrath (2002) описва модел за едновременното провеждане на стратегията и оперативното планиране при многостранно производство в мрежа от предприятия.

Неговата главна цел е да оптимизира тоталната печалба в глобалната мрежа като ключ за това са разгледани следните характеристики на проблема:


  • оперативният метод на всяко едно от съоръженията за всеки един от разглежданите периоди




  • производството и доставката на необходимите продукти




  • незначителни промени в инфраструктурата на предприятието (или производствената единица) а така също и покупката на изходни материали.

Мултивремевия модел е формулиран когато съоръженията могат да търпят изменения за един от определените периоди. Задълбочения анализ показва , че ключовите решения не са толкова чувствителни изискванията по отношение на несигурностите.

Sarbi и Beamon (2000) също така разработват комбинация между т.нар. стратегически оперативен план и плановият модел с две интересни отличаващи се характеристики:
1.многоцелевата оптимизация е използвана поради затрудненията относно произтичащи от различието в типовите целеви обекти за оптимизация.
2.несигурности като симулация и свързаната с нея продължителност на периода на планиране.

Но въпреки това трябва да се отбележи , че модела е по-скоро стационарен отколкото динамичен.


[?????]Тsiakis (2001) показва изискванията по отношение на несигурностите , които могат да бъдат въведени при мултипериодичния модел. Те предполагат , че бъдещите несигурности могат да бъдат “хванати” , определени като част от предварително зададен сценарии “дърво” , където всеки един от сценариите има различна продължителност. Това благоприятства многоцелевите модели към т.нар. гъвкавост по отношение на капацитета на производството , което може да бъде разположено или преразпределено между различни производствени продукта , а същевременно с това да се определят оптималните планове и потоци на дистрибуция в мрежата от дистрибутори и клиенти. Горепосочените разработки поддържат концепцията за т.нар. фиксирани ешелони –партиди , те предлагат фундаментална структура на съществуващата мрежа , която включва :доставчици, производства , складови помещения, центрове за дистрибуция и клиенти.Това е твърда структура наложена в “Supply chain” и определянето на процедурата е фокусирано върху ъстановяването на множество ешелони а същеврвменно с това и връзката между компонентите на непосредствено свързаните партиди –ешелони.Промените във фундаменталната структура на мрежата като добавянето на допълнителни партиди – ешелони или оттеглянето на съществуваща такава може понякога да доведе до висока икономическа ефективност достигайки я с прости промени свързани с множеството от компоненти съставящи мрежата или създаването на връзки със съществуващи други структури.

[?????]Tsiakis (2001), разширява това поле на разработки развивайки обща генерална рамка интегрираща различни компоненти от Supply chain без да приема фундаменталната стръктура на мрежата зададени в горните концепции на Supply chain.

Работната рамка използва концепцията за гъвкавост обобщавайки производството и складовете като (PW) –възел. Тези PW възли могат да бъдат разположени във всяка една от бъдещите планирани производствени планове в съответствие с ресурсите използвани и от други производства следейки същевременно с това необходимостта от синхронизация с останалите продукти в мрежата а така също и обмяната- трафика на материали с други PW разширени възли.

Функцията на тези PW звена не е строго регламентирана или детерминирана във всеки един от потоците на мрежата като налагане на определена норма , но от друга страна играе съществена роля като част от процеса на оптимизация. Тази тенденция е резултат от т.нар. линейна мрежа , където капацитета на складовите помещения като обхват е установен като необходимост т.е даденост.

Гъвкавите производствени мрежи също така осигуряват повече благоприятни възможности за внедряване на икономии по отношение на транспорта на стоките в мрежата.
Планиране на капацитета (process capacity planning)
Този проблем включва дълъг период на планиране на капацитивните възможности при еднопродуктовите производства представени с помощта на работната мрежа като процес свързан с материалните потоци.

Първоначално капацитета е свързан с всеки един процес , проблемът се състой в това , че трябва да се определи кой процеси да бъдат реализирани в бъдеще ( с възможност да бъде включен нов процес) а така също и въпросът свързан с това къде и кога да се разшири обемът на производството.

В реалната индустриална практика тенденцията е да доминират разходите по производството на продукта [?????] (Camm 1997), това разделение на производството и материялно-техническото и обезпечаване е основната причина за това.

Една от първите разработки в тази област е от [?????]Sahinidis (1998), които описва МILP метода на целочисленото математическо линейно програмиране , неговият подход е свързан с подбор на процесите действащи в мрежата като същевременно с това оптимизира процеса до по-високо ниво на развитие.

[?????]Sahinidis, Grossman (1992) [?????]Lin, Sahinidis (1995) описват значението от подобряването на взаимните решения както и тяхната ефективност при разглеждането на този клас проблеми свързани с MILP.

[?????]Lin, [?????]Sahinidis Layer, [?????]Grossman (1992) разширяват модела на [?????]Sahinidis and Grossman от (1992) като включват продукти съставени от множество изисквания по отношение на всеки един от плановите периоди. Те предлагат адекватни алгоритми за решение , които са резултат от стохастични модифицирани проблеми-резултати.(Формулирани като широко определени равнозначни модели), единият от тях е този на [?????]Lin и Sahinidis (1999) или този свързан с разлагането, декомпозирането и повторението предложен от [?????]Lyer and Grossman(1998).

Разширението на разглеждания обект отвъд простите очаквания е представен от [?????]Ahmed and Sahinidis (1998), които насочва своето внимание върху устоичивистта на модела . Те въвеждат т.нар. наказателен риск дефиниран като разходи надвишаващи очакваните разходи по предварително направеи прогнози. [?????]Appliquist (2000) разглежда същия проблем очаквайки високи нива на риска, които рефлектират т.е оказват влияние върху вземането на решения. Те въвеждат концепцията за т.нар. рискова печалба, която пряко рефлектира към очакваните резултати , към този вид задачи главната идея се състои в това , че всяка една инвестиция трябва да бъде обвързана с определено рисково ниво носещо определена печалба.

Бързата апроксимация на плана базиран на плана за капацитета на производството е предложен от [?????]Sahinidis (2003), той гарантира винаги генерирането на осъществимо решение.

Интересна област на разработки свързани с определянето на несигурностите (при клинично тестване на продуктите във фармацефтичната промишленост ) е разработена от [?????]Shah(2003).

Приложение в индустрията.


Приложението в индустриални условия е описано от [?????]Gamm(1997) , които е работил по преструктурирането на Procter and Gamble. Едногодишният проект , които е предложен по метода на целочисленото програмиране , оптимизирането на мрежи и географката единна информационна система (GIS) отговаряща за потоците в промишлеността а също така и дистрибуцията спестяваща разходи за една година на стойност 200 милиона долара. Първоначалната мрежа обхваща 50 производствени линии , 60 завода , 10 дистибуторски центъра и стотици зони на потребление.

[?????]Gamm насочва вниманието върху ресурса на продуктите (разпределение на продуктите в производствената среда), следващото което взима под внимание е моделирането на дистрибуторската мрежа. Въпреки че модела е разработен в случай на еднопродуктово планиране и обширно е разгледан въпроса с планирането на дистрибуторската мрежа и нейното оптимизиране т.е. създаване на оптимален модел описващ максимално точно реалната обстановка на т.нар product plant трансформирайки проблема и дистрибуторската мрежа.

Изходните материали и производствените разходи са с тенденция да доминират , ресурсите необходими за продукта са по-важни и са съответно свързани с независимостта на дистрибуторската мрежа и по-точно нейното планиране тъй като 80-90% от производството се доставя директно до потребителите въпреки , че минава през дистрибуторската мрежа на P&G.

Наборът от решения свързани с дистрибуторската мрежа и нейното планиране е възможно да бъде приложен и за модела описващ продуктовите ресурси.Това просто де локализиране т.е преместване от отделно производство към по-голяма единица каквато е завода води до минимизиране на общите разходи. Проблемът е разрешен като задача свързана с капацитета на мрежата и по-специално разглеждат се съществуващите потоци в нея, този модел е в суров вид (всяко производство обхваща определен времеви период , обхващайки множество продукти).

Авторите по тази тематика отдават значение за необходимостта и способността за визуализация на изходните т.нар.широко мащабирани модели , което е от съществено значение за нейното правдоподобие , т.е адекватност.

Въпреки разглежданите проблеми остават предизвикателства за бъдещи разработки , които могат да бъдат описани в следните няколко пункта:



  • все още не е реално осъществено адекватно описание на процеса на производство на ниво показващо потенциалните потоци при включването на повече детайли в процеса на производството.



  • В случаите разглеждани по-горе знаковите печалби достигнати са на ниско ниво на получените количества детайли, в последствие изискванията са за увеличаване на техния брой.




  • Мултинационалният характер на “Supply chain” веригите осигурява допълнителни възможности за прилагането на оптимизация по специално когато се разглеждат случаите свързани с прехвърлянето – превеждането на цени , такси ,права и дългове.Комбинирането на финансови и производствено-дистрибутивни модели е разгледано от [?????]Shapiro (2003) , като преглед на стратегически план.




  • Повечето изследвания все още обхващат предприятия с ограничени условия. Процесът на координация на оптимизацията при разширена структура на “Supply chain” е резултат от значими печалби , това е разработено от [?????]Lin(2000).



  • Цялостното равнище на несигурностите не е обхванато (достъпът до необходимите изходни суровини, цени на продуктите, международния аспект на проблема относно доставката на суровини и материали).




  • Вероятно най-важния за инженерната дейност в перспектива дейност е тази , че не съществува връзка – взаимодействие между процеса на проектиране и управлението на доставките при Supply chain веригите.

Налице са множество примери , при които процесът на проектиране е в компромис- т.е. координация със съществената дейност при Supply chain.

Симулиране и анализ при “Supply chain”.
Динамичният процес свързан със симулирането е отдавна познат и е полезен и използваем инструмент (средство) за подробното разбиране и интерпретиране а така също и с цел подобряването му.

Supply chain и свързаните с нея симулации стават популярен инструмент изграждането и формулирането на бъдещата политика на фирмата. Този процес е илюстриран през 1958 от [?????]Forrester , като той е използван при различни разклонения-възли от веригата на Supply chain като резултат от различни режими на работа често строго определени в процеса на изпълнението им.

Следователно процесът на симулация се използва за идентифициране- определяне на потенциялните варианти –възможности при определянето на стратегията в Supply chain веригите.

В тази връзка Supply chain се явява като функция от множество операции, които в бъдеще се имплантират т.е внедряват във всяка една от изброените стратегии за работа.

В повечето случай симулацията се базира на стохастични методи, повтарящи се от несигурни параметри изграждайки ги до изпълнение способно да бъде изследвано в последствие.

[?????]Beamon (1998) представя преглед на Supply chain моделите като ги отнася към т.нар. аналитични и симулациони включвайки към вторите процедурни елементи .

Аналитичните модели се използуват за оптимизиране на решенията свързани с високите нива на планиране включвайки неизвестни конфигурации , взимайки т.нар. обща сумарна визия на динамичния процес и детайл от процеса на работната мрежа (Supply chain network design). От друга страна моделите използувани при симулации могат да бъдат внедрявани с цел подобряването на очакеаните резултати при фиксираните конфигурации а и за по-добра прецизност. Въпреки че т.нар. област “Industrial dynamics” е много широка тенденцията е да се конструират усилията към материално-техническото обезпечаване и създаване на планове описвайки процеса максимално опростено.

[?????]Bose and Pekny (2000) използуват т.нар. МРС модел –model predictive control ,за да изследват изучат предпочитанията и изискванията на потребителите в Supply chain веригата. Те изследват различни нива на координация между доставчиците и реално съществуващите изисквания и възможности на веригата. Моделите използувани за формирането на прогнози са базирани MILP метод на целочисленото линейно програмиране. Изискванията към тях са те да бъдат с ясно дефинирани заключения способстващи реализирането реализирането на мениджмънт осигуряващ високи нива на ефективност при различните нива на координация.

[?????]Perea-Lopez (2001) изследва Supply chain при полимерите, където производствения процес се състои от един стадии но в реактор състоящ се много продукти –изходни вещества необходими необходими за осъществяването на процеса.

Освен това се разглеждат доставките складовата , дистрибуторската мрежа и нивото на продажбите.Взима се динамичния процес при Supply chain разглеждайки го като баланс между запас от стоки от една страна и равновесие между различни периоди отнасящи се към процеса на доставката при различните производствените звена от друга.Моделът освен това предполага , че материалните потоци са непрекъснати.

Разнообразието от различни стратегии непрекъснато нараства , те са базирани на т.нар. децентрализирани решения формирайки на тази база работната мрежа. Те също така определят стратегията като търсена на най-малкото смущение(отклонение).Тази разработка продължава своето развитие [?????]Perea-Lopez (2002), включвайки MILP акцентирайки върху изготвянето на плановите разписания на MPC мрежата (model predictive control) посредством правилно и регулярно взети решения базирани на текущото ниво и част от решението , което е необходимо да бъде изпълнено.

Главната цел на изследването е взетите решения да са независими едно спрямо друго.Основното предимство от централизираното координиране е увеличаването на печалбата средно с 15% при изложените случай на изследване представени по горе разглеждайки ги като дистрибуторска мрежа функционираща в средата на Supply chain.

При тези условия може да има нива на децентрализираност на взетите решения в случаите когато се разглеждат решения свързани с кратки планови периоди.

Agent-based simulation е мощно средство за симулирането на процеси предложен е метод от [?????]Gjerdrum(2000), [?????]Garsia-Flores and Wang(2000) and [?????]Julka el.(2002a, b).


Същността на метода се състой в следното:

В случаите когато имаме различни играчи в Supply chain веригата те са представени от т.нар. агенти , които са оторизирани да взимат автономни решения базирани върху информация , която те могат да обработват на съобщения които могат да получават.

Агентите включват складовете , клиентите , производствата и материално-техническото обезпечаване като функции.


В работата представена от [?????]Gjerdrum(2000), и [?????]Garsia-Flores and Wang(2000) производствените решения включват производствените разписания. Производствения агент използува т.нар. комерсиален оптимизационен пакет за съставяне на план-разписание, дефинирайки го като agent-software , останалите агенти използуват разнообразие от правила способни да обобщават или да формират нови такива. Агентите имат възможност да уговарят и разменят решенията си от различни гледни точки.

[?????]Wang (2002) разглежда еднопродуктово производство оценявайки същевременно с това различни варианти на стратегии по отношение на мениджмънта. [?????]Gjerdrum(2000), разглежда две производства и освен това оценява ефектът от различните правила при разпределението на ресурсите необходими за изработката на даден продукт.

[?????]Julka (2002) разглежда операцията свързана с нефтопреработването като демонстрира полезността при доставката на изходните материали от гледна точка на изискващият се от тях анализ. Освен това моделите описващи т.нар. agent based са добра работна мрежа за т.нар. модулно развитие при изграждането на Supply chain моделите. Това подпомага развитието на някои добри софтуерни разработки да могат да бъдат внедрени като инструменти , които биха могли широко да бъдат внедрени като инструмент , които да се използуват и в други сектори на икономиката например телекомуникациите.
[?????]Hung (2003) разработва и развива гъвкав модел известен като обектно ориентиране характеризиращ се с динамичния си характер. Той има широко приложение включвайки в себе си мениджмънт на материалите влизащи в мрежата , преработката им и мениджмънт на изходните материали. Могат освен това да бъдат описвани и специализирани производства и свързаните с тях складове. Моделирани са едновременно физичните процеси (производството, дистрибуцията и дейността по складирането) и бизнес процесите. В последствие главният въпрос е кои решения да се вземат в случаите на различни възлови точки от веригата , и какъв метод да се използува при тях. Логиката включена в този софтуер позволява да бъдат намерени и взети необходимите решения. Те са разглеждани в пакета за симулации. Главната цел на този инструмент е да не се включва и прилагат агресивни-драстични промени в процесите протичащи в Supply chain веригите.

Тези подобрения могат да действат т.е да бъдат осъществени променяйки отделните и параметри като наличните запаси а така също и промени настъпващи в бизнес процесите като взаимодействието между отделните агенти във веригата. За да бъдат оценени в определен ред при изпълнението на симулациите трябва да се вземат под внимание и несигурностите. Това включва изискванията към продуктите , отделните нива на процеса , времето за осъществяването на процеса и времето за транспорт.

Симулации на базата на стохастични модели са най-често използувани и опростени модели отчитайки и несигурностите и техните параметри. По този начин отчетливо могат да бъдат определени бъдещите изпълнения като доверителен лимит за бъдещи изследвания.

Поради това , че несигурностите са много широка област на изследване то те биват изследвани като функция на времето. [?????]Hung разработва продуктивна и същевременно с това проста процедура базирана на Монте-Карло метода.


[?????]Shah (2003) описва две разработки базирани на него приложени в последствие във фармацевтичната промишленост .В случаите на стохастични симулации се наблюдава увеличено използуване на отсеяни “пречистени” резултати отнасящи се до грубо дефинирани модели. В тези случай оптимизационните модели се използуват за определянето на структурата и решенията свързани с определянето на управляващите параметри. Освен това симулацията на процесите се използува за оценка процеса на дистрибуция и изготвянето на наблюдения изискващи измервания на ограниченията с по-голяма точност.Това е представено от [?????]Karabakal (2000) , които изследва дистрибуторската мрежа в USA и [?????]Gnoni (2003) ,които разработва твърда процедура на планиране за многостранни автоматични компоненти.
[?????]Blau (2000) разглежда т.нар. “стойност на веригата ” –това е проблема свързан с риска при изготвянето на мениджмънта във фармацевтичната промишленост. От друга страна това е дълъг , скъп и рискован процес протичащ вътре в компанията включващ в себе си широк диапазон от задължения и отговорности. Главната цел на тяхната работа е да подпомогнат и подкрепят процесът свързан със селекционирането на продуктите планирани за внедряването им в производството а така също и тестването им с цел предприетият риск да бъде оправдан. Разработването на моделите се извършва в т.нар. вероятна мрежа , където всички дейности имат фиксирано време , изисквания по отношение на ресурсите и изчислена вероятност за успех. Рискът от взетите решения трябва да бъде балансиран т.е предпазен от евентуални потенциални затруднения. Нивото на този риск може да се използува за сравнителен анализ на различни “кандидати”-лекарства готови за внедряването им в производството.Процесът отхвърля , т.е отсява неподходящите “кандидати” като в последствие е необходимо продължаването на процеса т.е развитието на поточна линия при внедряването на нови продукти.
Евристичните модели използуват процесът на симулация като локални правила , които ускоряват протичането на събитията свързани с преминаването през тестовете.Целта е тези процеси да протекат бързо с цел икономия на време, гарантирайки ненарушаване на нивото на ресурсните ограничения, в реалната практика тези смущения не са толкова големи.
[?????]Subramanian разширява тези разработки (2001, 2003) като взима ясно дефинирана характеристика на изискванията по отношение на ресурсите. От гледна точка на математическото програмиране проблемът не може да извлече всички тези особености. От друга страна процесът на симулация е благоприятен при използуването на стохастични елементи, но при разглеждането на локални проблеми разрешавайки определен конфликт или взимане на решение свързано с тяхното нарастване. Освен това те разработват т.нар.интегрирана оптимизационна мрежа (SIM-OPT) където симулатора връща образа към т.нар. оптимизационни нива (при различна степен на извършена оптимизация), за разрешаването на определени конфликти или избор които трябва да бъде направен в последствие. Резултатите показват ,че използуването на оптимизацията формират типичните местни правила използувани при класическата симулация. При повтарящите се симулации тенденцията е да се анализира практическата връзка между риска и наличните ресурси а така също и наличната информация с цел подобряване параметрите на оптимизацията.

Приложение в индустрията. [?????] ( D’Alessandro and Baveja, 2000)


Бизнесът с полимери и смоли на компанията Rahm and Haas е бил подложен на натиск т.е рецесия от страна на клиенти и доставчици и не е била в състояние да увеличава цените на произведената от нея продукция в периода между 1992 и 1997.

Системата ERP не е била включена в действие в периода между 1992 и 1995 година тъй като процесът подложен на въздействие не се е променил . очакваната производителност не е достигнала очакваните нива. Разделението от друга страна се осъществява с цел подобряване на границите обхващащи Supply chain веригите.

Първоначалните стъпки на проучването и изучаването са доста хаотични , имайки за цел да обслужва всички клиенти равностойно преструкторирайки производствения план.
Изучаванео и изследването на този процес включва няколко етапа:
1.Прценка относно обслужването на клиенти и определянето на нова политика в тази насока.
2.Преценка по отношение на изискванията и мениджмънта на продукта.
3.Преглед на плана на производство и процесът на мениджмънт.
Преценката по отношение на обслужването на клиентите и водената в тази насока плитика води до заключението ,че еднаквото обслужване на клиентите не е добра идея и води до дизбаланс в струкурата на Supply chain. Ето защо клиентите са класифицирани на четири нива. В първия клас са съсредоточени най-важните клиенти към които отговорността в пропорционално отношение спрямо останалите групи е най-голяма като изискване.Четвъртата част от тях представлява дълга опашка с ниско ниво – обем клиенти с променящи и непостоянни изисквания . Тези четири класа не се обслужват директно , но въпреки това дистрибутори и мениджъри управляват самостоятелно.Няма формални изисквания по отношение водената политика на управление и нейното изучаване , а така също и за повечето продукти произведени за продажба с цел усигоряването на пазара за краткосрочни периоди. В процеса на изследване както вече бе споменато продуктите са категоризирани в четири групи или т.нар. квадранти базирани в съответствие с изискванията по отношение на обем продукция и други специфични променливи. Съответствието или съдействието между отделните продукти от всеки квадрант отделяйки специално внимание на разходите с цел тяхното минимизиране е доста трудна задача . Това води до предприемането на нова стратегия , чрез която част от капацитета е насочен за увеличаване обема на производство , намаляването на променливите влияещи на продуктите и минимизиране на времето за натрупване на запас от стоки. За да се определи т.е идентифицира преразпределението на продуктите, производствения капацитет и дефинира приблизително необходимото време за осъществяването на процеса е разработен т.нар.

Discrete –event Supply chain модел. Различните начини за натрупване на стоков запас и реда за произвеждането на различните продукти търпят непрекъснато развитие. Стигнато е до заключението , че разделението и сортирането на ресурсите на тези класове , които бяха упоменати по-горе е печеливша стратегия характеризираща се с подобрена ефективност от прилагането и.Приблизителната оценка е , че подобрението води до 15% увеличение на печалбата а и освен това значителни средства са икономисани когато процесът е предвидим с минимални сътресения в системата.

В заключение отново може да отбележим ,че стимулационните модели не са усложнени , но за сметка на това водят до достигането на по-голяма ефективност и ползи от прилагането им.В заключение можем да отбележим , че това е ново възникваща област възникнала в последните години и трябва да се очаква , че тя ще се развива с бързи темпове. Една от насоките за разработване е свързана с интегрирането на бизнес-моделирането на процеса от една страна и физичния аспект от друга , тук се има в предвид рецепти , технологии , ресурси и др.Досега не е постигнат консенсус относно определяне на рамката обхващаща тези два аспекта. Симулиращата система се нуждае от включването и същевременно с това обединяването на алгоритми използуващи няколко части от Supply chain.

Работната рамка е възникнала в следствие на проучването като се е стигнало до заключението ,че трябва да е обектно и агент ориентирана едновременно в основата си.

Двете заедно е удобно да моделират комплекс от системи с нива на дистрибуция , при които могат да се взимат решения. Това са комплексни стохастични дискретни модели които съдържат в себе си допълнително включени параметри. Участието на оптимизационни процедури ( градиентни модели) има за цел да отсее добрите нива , и да открие нови по-добри начини за следването им.
Supply chain Planning
Supply chain съдържа фиксирана инфраструктура на късите и средни периоди на планиране и производство и търси да идентифицира как най-добре да използува производството, дистрибуцията и запасите от ресурси във веригата така, че да отговори на реда и изискванията на прогнозите включени в икономическата ефективност.Оптимизационните модели трябва да намерят приемливи приложения.Отличителните черти на тези проблеми се характеризират с това, че процесите зависят пряко от изискванията на бизнеса. Той е като основна причина за определянето на грубо дефинираните ограничения, т.е рамки. Тенденцията е да се използува рецептурно-базирано представяне , където процесът работи с фиксирани условия и фиксирани правила –рецепти. Рецептите освен това могат да бъдат фиксирани за определен сектор , например за фармацевтичния или за по-слабо изучени и приложими процеси като тези в хранително-вкусовата промишленост. От друга страна тези специфични ограничения при нефтохимията са отнесени към т.нар. свойствено-базирани процеси “property –based” ,където условията на процеса и т.нар. груб модел се използуват при процеса на повторно представяне , свойствата на потоците са дефинирани в условията на процеса като смесени правила.
Recipe-based planning – рецепторно базирани планове
Тук процесът на описание е базиран на основата на т.нар. фиксирани рецепти използувани за оптимизиране на производството , дистрибуцията и запасите използвайки MILP модели. [?????]Wikinson (1996) описва случая на т.нар.continent-wide industrial case study , той включва оптимално планиране на производството и дистрибуцията на система от три завода и четиринадесет склада на повече от 100 продукта , установявайки ,че способността на модела да каптира ефекта като многоцелево производство , средните запаси и общата промяна в системата дават увеличаване , така както и производството на материали съобразно изискванията на прогнозните очаквания.

Този баланс е комплексно ориентиран , асоцииран към многопродуктовите производства. При които всеки един от заводите има отлична дистрибуторска мрежа , разходите на които са концентрирани към специфични продукти на специфични места.


[?????]Macdonald and Karimi (1997) описват подобен проблем при многопродуктови производства състоящи се от един стадии, включени в мрежа от множество географско разпръснати клиенти. Техният модел е много периодичен и контролира капацитета т.е обема на производство като вид ограничение , а така също и транспортните и краткосрочни разходи. Апроксимацията е използувана за определяне на разходите без да е моделирана промяната на отделните продукти.Те включват множество от допълнителни осигурителни вериги свързани с ограничения както при едно продуктовите ресурси (производства) така и временната необходимост за транспорт.
[?????]Kallarath (2002b) представя специфичен поглед на планирането и разписанието в реалния индустриален процес.Той определя необходимостта от внимателното формулиране на модела и същевременно с това взиманите решения като комплекс от проблеми изискващи време за тяхната компютърна обработка. Той описва накратко как внимателно може да бъде описан и съставен модел и алгоритъм решаващ конлретен проблем за 30 дневен планов период при процеса на рефиниране в нефтопреработващата промишленост.
[?????]Neuman (2002) дефинира т.нар. планов инструмент , които може да бъде използуван на всички нива в осигурителната верига (Supply chain), включвайки в това число работната мрежа , планирането и краткосрочните разписания. Той набляга върху важността и ролята на изискванията произтичащи от процесите свързани с планирането при Supply chain , но вниманието главно е насочено към плановите разписания.
[?????]Berning (2002) описва т.нар. многостранно планиране и изготвянето на разписания , при внедряването на което се използува генетичен алгоритъм за по-добро и детайлно формулиране на разписанията от гледна точка на всеки един аспект(ресурси, време за планиране , време за изпълнение).Всички производства оперират с batch процеси , които могат да се обслужват и снабдяват помежду си без да са зависими един от друг. Нивото на разрешаваните проблеми е широко тъй като включа в себе си 600 различни рецепти и повече от 1000 ресурси.
[?????]Timpe and Kallarath (2000) представят смесено целочислено оптимиране на многостранни планови модели, при които основната цел е да дадат достатъчно ясна картина на производствените възможности т.е производствения капацитет, обем. Това е много периодичен модел , при които всеки един от периодите може да търпи слабо изменение в ограниченията . Интересна особеност , която може да бъде отбелязана в тази връзка е че мрежовото пространство е късо , т.е кратко в началото на плановия период и дълго по-късно в края на планирането. Задачата е решена като се формират четири страни – сектора разпределени в три географски района . Подобен проблем е описан и от [?????]Bok (2000), които разработва т.нар. специфичен модел на декомпозирането.

За да достигнат до горните становища излагайки детерминирани изисквания [?????]Cupta (2000) and [?????]Maranas (2000) разглеждат проблема от гледна точка на средносрочното планиране при условия на несигурности , те достигат до благоприятен модел на т.нар. двустадийно стохастично програмиране , при което производството е избрано “тук и сега”- “here and now” , докато решенията свързани с дистрибуцията се взимат чрез т.нар. “wait and see” метод. Това поражда чуствителност в началото на процеса производството има главната заслуга за това.


[?????]Gupta (2000) изучава нивата на продажбите, изискванията и предпочитанията на клиентите от една страна и производствените разходи от друга използвайки променящи се ограничения и достигайки проблема описан от [?????]Macdonald and Karimi (1997).
[?????]Ruy and Pistikopoulos (2003) разделят проблема при Supply chain на два основни дяла:

1.Йерархичната структура на вземане на решения зависи от решенията взимани от различните агенти.

2.Несигурни данни. Те разработват т.нар.”bi-level” , които елегантно каптира независимите решения и решава проблема използувайки параметрично програмиране.
Property based planning
Това е нова област на разработки , която се характеризира с висока перспективност за развитие даваща консолидация на т.нар. “world scale “ комплекси.

[?????]Jackson and Grossman (2003) предлагат много периодичен нелинеен модел за планирането на производството и дистрибуцията на т.нар. “ multi size “ продължителни много продуктови производства. Те представят производствата с помощта на методите на нелинейното програмиране. Типичния проблем при този вид задачи включва 12 едномесечни периода към 5 центрове за продажби , 4 страни и 118 продукта . метода на Lagrange , при които е характерно т.нар. декомпозиране е използуван сравнявайки производственото декомпозиране (между страните) и временното декомпозиране на времевите периоди. Най-краткият временно декомпозиран период е установен като “по-висш”.

Въпреки ,че Supply chain проблема не е стриктно дефиниран планов проблем, областта на планирането при процесите на рафиниране и производствените разписания в нефтопреработващата промишленост са използувани такива модели. За пример може да бъде посочен моделът на [?????]Moro (1998) and Pinto (2000) , които описват модел за рафинерия в помощта на нелинеен модел и същевременно с това осъществяват смесване на връзките. Те демонстрират ,че индустриално градираните проблеми могат принципно да бъдат решени използувайки комерсиалните методи на смесеното целочислено нелинейно програмиране .
[?????]Wenkai (2003) кратко описва обширна програма при процеса на рафиниране включвайки моделът описващ мениджмънта и същевременно с това въвежда концепция от т.нар маргинално количествен анализ, чиято задача е да идентифицира критичните потоци и операциите свързани с тях.
[?????]Niero and Pinto (2003) разширяват неговата работа включвайки т.нар. комплекси при рафинирането , а също така добавят е сценарии за изчисление на несигурностите при формирането цената на продуктите. За да бъде устойчиво решението променливите , които му влияят трябва да са избрани от класа

“here and now” описан по горе. Те демонстрират и това , че нелинейните модели могат да бъдат успешно използувани и многостранно планираните модели.Показват също така и ефективността отразена в разходите разрешавайки едновременно въпреки индивидуалността при процеса на рафинирането и неговата сегментност като специфична характеристика.


Аn industrial application [?????] (Kegler 2003)
Syngenta произвежда и продава множество асортимент от различни семена и хибриди. Това е предпоставка за едновременното им разглеждане в контекста на изискванията по отношение на несигурностите , имайки в предвид дългосрочен период от време тъй като процеса изисква време за израстването на хибридите преди да бъдат пуснати в продажба. Технологията изисква те да изчакат няколко успешни плодородни периода т.е сезона преди да достигнат крайната дата на експлоатация , след която те няма да бъдат годни за употреба. Клиентите трябва да изберат кой хибриди да използуват по време на сезона. Този избор ще зависи от множество фактори :
-местоположението;
-почвата;
-времето;
-опитът им да работят на практика с хибридите в предишни сезони;
Интересна особеност е тази , че в Северна Америка продуктивният сезон настъпва 6 месеца след този в Южна Америка. Това означава , че класическия двустадиен метод можа да бъде приложен, освен това когато производството за n години е планирано то разходите в Северна и Южна Америка тса известни.

Изискванията за n и n+1 години са нейзвестни на могат да бъдат представени въпреки това от дистрибуторите. Производствата съответсват на ключовите решения свързани с променливите влияещи върху области , където се произвежда всеки един от хибридите.

Вариантите на дистрибуция за n години са по-малко от тези за n+1 години от момента , в които информацията за n+1 години е достъпна, т.е известна. Двустадииния метод се доближава до очакваните нива –количества за n години и насочва към необходимата информация при планирането на районите в Северна Америка.Вторият стадии е свързан с определянето на областите на производство на хибриди в Южна Америка.

В края на първия стадии производството в Северна Америка е известно и изискванията за n-тата година също с незначителни по влияние несигурности. В края на сезона в Северна Америка модела е престариран , за да отсеят по-добре т.нар.”here and now” стоиности необходими в последствие за областите в Южна Америка, базирани на новото производство и свързаната с него информация.Функцията описваща оптимизационните модели има за цел да максимизира очакванията т.е. те да се припокриват с действително получените резултати в края на сезона.Моделът няма сложно дефинирани ресурсни ограничения . Това означава , че всеки хибрид може да бъде разглеждан независимо. Това изледване илюстрира ефективността от системното доближаване на моделите до реалните процеси без тяхното усложняване.

Най-добрите решения при оптимизацията биха били тези , които са съобразени с изискванията до моксимална степен. Свойствено-базираното планиране е област подлежаща на развитие наред с усъвършенстването на симулиращите модели.

Предизвикателства към бъдещото развитие в областта Supply chain


Налице са две основни направления за развитие:
1.Подобряването на моделите при съществуващите процеси.Моделите трябва да описват достатъчно гъвкаво и ефективно производствените процеси , това се налага от обстоятелството от все по-нарастващата им роля и отговорност , която носят.

Пример в това отношение би могло да се даде с мултимедиините продукти. Освен това прогнозите, гъвкавите складови наличности и on-line оперирането на различните енергийни и финансови потоци в Supply chain е още една насока за развитие с цел достигането на максимална ефективност при процеса на мениджмънт.Процесут на проектиране при Supply chain е много важна област , на която до сега не еобръщано достатъчно внимание . В процеса на производство не е напълно застъпен моментът с потреблението на масовите ресурси.Вместо да бъдат използувани единични реактори за производството на различни полимери би могло да се раработи “блоковото” , т.е комбинираното производство между тях като по-подходящ метод.


2.Ефективното планиране на нови Supply chain вериги.

Очевидно е , че индустриалният процес при Supply chain за в бъдеще ще бъде съществено различен от този в миналото.Множество от нови разработки в тази област ще бъдат внедрени.Съществуват възможности за осъществяването на връзки – прозорци между тези , които са изградени в миналото , сегашните разработки и тези планирани за разработване в бъдещето. В Supply chain веригите това е от съществено значение при формирането на стратегията и политиката в това направление в съответствие и с взимането на решения.Като пример за компонентите , които ще включват бъдещите модели ( Supply chain of the future) са именно:


1. Внедряването на видорода като енергиина единица в Супплъ цхаин , т.нар. градивна клетка.
2. Водата като ресурс за управление
3. Бързата терапия (ваксиниране) , с цел по-добра сигурност.
4. Енергия- запасите от енергия за дадена страна или регион трябва да бъдат в контекста на Supply chain (която е знакова за процеса на де карбонизация).
5. Годност на продуктите на продуктите по отношение на времевия фактор.
6. Реколтата от нехранителните биорефинирани продукти.
7. Газта като енергиен ресурс при производството на всеки един от продуктите.
8. Рециклиране на отпадъците.

Основните насоки за развитието на Supply chain според [?????]Wang (2000) са:


-микро и нано технологиите, биотехнологиите, advance material technology , които спадат към класа на информационните технологии;
-Supply chain management;
-моделиране и симулация;
-развитие на човешките ресурси-преквалификация и обучение.


Каталог: WWW Systems engineerig laboratory -> CV People systmeng -> CV Boyan Ivanov -> Publications ECAM
WWW Systems engineerig laboratory -> На работа в науката и администрацията
WWW Systems engineerig laboratory -> Оптимални разписания при многопродуктови периодични химични системи
WWW Systems engineerig laboratory -> Проф. Д-р асен златаров
WWW Systems engineerig laboratory -> 1. Кои са решаващите фактори за формиране на черноморската флора и фауна?
WWW Systems engineerig laboratory -> Здраве и безопасност в пристанищни райони
CV People systmeng -> Process Industry Supply Chains: Advances and Challenges-Nilay Shah /1-17
WWW Systems engineerig laboratory -> Цонка Консулова
WWW Systems engineerig laboratory -> Планиране в екологията и реновация на пристанищата в България
Publications ECAM -> Algorithm for Setting Arbitrarily Structured Chemical Industrial Production in a Universal Chemical Industrial System


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5


База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2019
отнасят до администрацията

    Начална страница