MAF

Preview:

DESCRIPTION

MAF. Workshop i planeringskoncept. Johan.ekberg@optimity.se. MAF. Planeringskoncept. Affärs plan. Resurs- Planering. Produktions- plan. Efterfråge- planering. Huvud- plan. Kapacitets- planering. Detaljerad Materialplan. MRP. Produktions- plan. Distributions- plan. - PowerPoint PPT Presentation

Citation preview

MAF Workshop i planeringskoncept

Johan.ekberg@optimity.seOptimity- Demand. Supply.

Balance04/20/23 1

MAF Planeringskoncept

Efterfråge-planering

Huvud-plan

Produktions-plan

Resurs-Planering

DetaljeradMaterialplan

Affärsplan

Kapacitets-planering

MRP

InköpsplanDistributions-

planProduktions-

plan

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 3

MAF Planeringskoncept

Execution

Taktisk planering

Operationell planering

Maximera throughput och vinst enligt efterfrågan Balansera efterfrågan och utbud Identifieria möjligheter Simulera affärsplan

Balansera beläggning med resurser och material Effektivt resursutnyttjande Optimera leveransförmåga Minska lagerhållning

Möta leveransdatum Skapa realistiska körplaner Orderuppfyllelse Produktionsrapportering

RåmaterialLeverantör

Distribution Distributions-lager/grossist

Halvfabrikat-produktion

Slutprodukttillverkning

Återförsäljare Slutkonsument

The Supply Chain Execution

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 4

MAF Planeringskoncept

Olika typer av produktion

Tillverkning mot lager

Montering mot kundorder

Tillverkning mot kundorder

Kund

Råmaterial Komponenter Halvfabrikat Slutprodukt

Leverantör

Konstruktion mot kundorder

Produktion utifrån prognos Produktion utifrån kundorder

TidKundorderpunktKundorderpunktKundorderpunktKundorderpunkt

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 5

MAF Planeringskoncept

Egenskaper vid olika typer av produktion

Typiska egenskaper

Antal varianter

Efterfrågans variation

Möjlighet att förutse behov

Montering mot kundorder

Många

Ojämn

Svårt

Tillverkning mot lager

Jämn

Enklare

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 6

MAF Planeringskoncept

Kundorderpunkten

Leveranstid

Genomloppstid

Punkt i flödet där produkt blir kundunik.

Kundorderpunktens position påverkas av förhållandet mellan genomloppstid och önskad leveranstid.

Kundorderpunkt

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 7

MAF Planeringstidgränser

Planerings- horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

Planerarens ansvar Systemets ansvar ( Status 20 ) ( Status 10 )

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

Tidsgränser (MMS002)

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 8

MAF Planeringstidgränser

Innanför behovstidsgränsen (BTG):

Planerings- horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

Behovstidsgränsen sätts vanligen lika med produktens ledtid. Innanför behovstidsgränsen ska order (tillverkning, inköp och distribution) vara frisläppta. Hänsyn tas endast till behov från kundorder (ej prognos). Om en order behöver

omplaneras måste detta göras manuellt.

… Period 1 2 3 4 5 6 7 8 Prognos Kundorder Planerat saldo Disponibelt att lova (DAL) Huvudplan

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 9

MAF Planeringstidgränser

Mellan planeringstidsgränsen (PTG) och BTG: Planeringstidsgränsen sätts vanligen till den ackumulerade ledtiden. När

planeringstidsgränsen nås är det dags att konvertera den planerade ordern (status 10) till en fast planerad order (status 20). När man når BTG ska ordern frisläppas. Det

största behovet från prognos och kundorder behandlas per period. Omplanering och frisläppning kräver manuella åtgärder.

Planerings- horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

… Period 1 2 3 4 5 6 7 8 Prognos Kundorder Planerat saldo Disponibelt att lova (DAL) Huvudplan

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 10

MAF Planeringstidgränser

Mellan Prognosavräkningstidsgräns (PATG) och PTG: Det största behovet från kundorder och prognos behandlas per period.

Omplanering görs automatiskt av systemet.

Planerings- horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

… Period 1 2 3 4 5 6 7 8 Prognos Kundorder Planerat saldo Disponibelt att lova (DAL) Huvudplan

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 11

MAF Planeringstidgränser

Mellan Planeringshorisonten (PH) och PATG:

Behovet baseras på prognos per period. Omplanering görs automatiskt av systemet.

Planerings- horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

… Period 1 2 3 4 5 6 7 8 Prognos Kundorder Planerat saldo Disponibelt att lova (DAL) Huvudplan

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 12

Beställningspunkt

MRP planering

Orderinitiering

Supply Chain Order (nytt koncept)

MAF Planeringsmetoder

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 13

MAF Logik för beställningspunkt

Lagernivå

Tid

Beställningspunkt

Säkerhetslager

Order-kvantitet

Ledtid

Ett orderförslag – baserat på saldot idag

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 14

MAF Beställningspunkt

BP= Efterfrågan* Ledtid + Säk lager 360

Ledtid förpåfyllning

BP

Kvantitet

Tid

BP

Ledtid för påfyllning

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 15

Vad sker vid stora oförutsägbara lageruttag?

Ledtid för påfyllning

BP

Kvantitet

Tid

BP

Ledtid för påfyllning

Ny BP baserat på ny Prognos/behov

Ledtid för påfyllning

MAF Beställningspunkt

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 16

BP

Kvantitet

Tid

BP

Tidsbrist

Rapporterad förbrukningusage

Riktig.förbrukning.

Vad sker vid sena materialrapporteringar?

Ledtid för påfyllning

Ledtid för påfyllning

MAF Beställningspunkt

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 17

MAF Planeringskoncept

Lagernivå

Tid

Säkerhetslager

Order-kvantitet

MRP

Flera orderförslag – baserat på planerat saldo I framtiden

Logik för materialbehovsplanering (MRP)

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 18

MAF Material requirements planning (MRP)

Demand

Gross Requirement calculation

Net Requirement calculation

Gross requirement per item

Net requirement per item

Orderqty /Minimum qty etcStart time planning

Proposal for Purchas-and Manufacturing

Product Structure

Item MasterPlanning rules

On handBalance

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 19

Planeringsparametrar

04/20/23 Optimity- Planning Made Easy! 20

Planeringsparametrar

04/20/23 Optimity- Planning Made Easy! 21

Planeringsparametrar

04/20/23 Optimity- Planning Made Easy! 22

.

FRISLÄPPNINGSÅTGÄRDERFrisläpp och tidigarelägg order

Frisläpp order

OMPLANERINGSÅTGÄRDERTidigarelägg frisläppt orderSenarelägg frisläppt order

Öka periodens produktionskvantitetMaxsaldo är överskridet vid planeringsgränsen

Borttag av order

FÖRSENADE ORDERFrisläppt order är försenad

Frisläppt order kommer att bli försenad

FÖRSENADE KUNDORDER

MAF Åtgärdsförslag

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 23

Planerings- Horisont (PH)

Planerings- tidsgräns (PTG)

Idag Ledtid (LT)

Behovs- tidsgräns (BTG)

A3A2

A1

B1

C1

B3

B2

B4

B7

X

Planerarens ansvar Systemets ansvar ( Status 20 ) ( Status 10 )

tid

Prognosavräknings- tidsgräns (PATG)

MAF Åtgärdsförslag i Movex

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 24

Vad är Supply Chain Order?

Det är länkade (peggade) ordernät

En blandning av order initierad planering och MRP planering

Skapandet av Supply Chain Order är triggat av:

– Skapande av kundorder

– Frisläppande av distributionsorder

– Skapande av Demand Order

Supply Chain Order identifieras av ett eget unikt order nummer

Kan samexistera med MRP och prognos för samma artikel

Med Supply Chain Order ges möjligheten att sända information nedåt i försörjningskedjan, exempelvis attribut.

Ordernätverk – Supply Chain Order

Genererat via Supply Chain Order

Genererat via MRP men manuellt eller automatiskt kopplat till Supply Chain Ordern

Uppströms- och Nedströmsplanering

Prod A

Mtrl B Mtrl C

Mtrl D

Prod A

Mtrl B Mtrl C

Mtrl D

UPPS TRÖMS

N E D S T RÖMS

Produktions-plan

PlaneradeIO

Inköp Produktion Försäljning Lager & Utleverans

MAF Verktyg för planering

Validerad fsgprognosTid

Prognosberäkning

M3

Huvudplanering

Kundorder

Optimity, vecka

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 32

Beräknad fsgprognos

Review prognos

DMP

Fast planerade TO

APP

Detaljplanering

Justerad fsgprognos

S& OP

Optimity,månad

Leverantörs-kapacitet

Vad händer när ett optimeringsverktyg skapar en plan?– Optimeringsmotorn maximerar total vinst

men tar samtidigt all tillgänglig kapacitet och andra restriktioner med i beräkningen

OptimeringsverktygMAF

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 33

Behöver man vara rädd för optimering?

MAF Vad är optimering?

04/20/23 34Optimity- Demand. Supply.

Balance

Vad är optimering? Enkelt exempel– Ett bageri tillverkar 2 produkter, bröd och tårtor– Produkterna görs båda av socker och mjöl– Den enda begränsning som finns en viss dag är

tillgången av mjöl och socker (kunde lika gärna varit kapacitet)

– Man vill maximera sin vinst!

MAF Exempel optimering

Tillgång

50kg

60dl

– Täckningsbidrag: 15 20– Säljprognos: 45 25

Recept – Mjöl 1kg 0,5kg – Socker 0,5dl 2dl

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 35

Omvandla till matematisk modell

Optimal lösning

Tot täckn.bidrag = 1000

120

50

100

50 100

XB

XC

Max. 15 XB + 20 XC

s.t 1 XB + 0,5 XC ≤ 50

0,5 XB + 2 XC ≤ 60

XC ≤ 25

XB ≤ 45

1

1

0

02

2

3

34

4

Iterationer av optimering

Tillåtet område

Optimera täckningsbidrag inom tillåtet område

XC = 20

XB = 40

MAF Exempel optimering

= Totalt täckningsbidrag

Mht tillgång av mjöl

tillgång av socker

Antal tårtor som kan säljas maximalt

Antal bröd som kan säljas maximaltXB=antal bröd, XC=antal tårtor

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 36

MAF Hur fungerar det idag?

04/20/23Optimity- Demand. Supply.

Balance37

Tillgång

50kg

60dl

– Säljprognos: 45 25

Recept – Mjöl 1kg 0,5kg – Socker 0,5dl 2dl

MRP– Två planerade TO på 45 resp. 25 skapas– ERP signalerar materialproblem– Planeraren får manuellt identifiera vilka TO som

påverkas, och sedan planera om dessa manuellt– Osannolikt att optimal plan hittas, dvs. intäkter blir lägre

än vad de borde vara

MAF Hur fungerar det idag?

04/20/23Optimity- Demand. Supply.

Balance38

Tillgång

50kg

60dl

– Säljprognos: 45 25

Recept – Mjöl 1kg 0,5kg – Socker 0,5dl 2dl

APS– Utgår ifrån de planerade TO på 45 resp. 25 som skapats av

MRP– Identifierar och löser materialproblem med automatik,

genom att synkronisera tillverkning med materialtillgång– TO med lägst prio. senareläggs, vilket leder till missad

försäljningen– Mindre manuellt arbete än MRP, men fortsatt ett resultat

långt ifrån det optimala, dvs företagets vinst blir för låg

Suppliers Plants Warehouses Customers

MAF I verkligheten är det lite mer komplext

Möjligheter till ytterligare fsg

Begränsad produktions-

kapacitet

Kostnad & Kapacitet för lagerhållning

Extra kostnad per skift

Lager- uppbyggnad

Begränsad tillgång

Måste utnyttjas

Transport-kapacitet och

kostnaderSäsongs-

variationer

All efterfrågan skall mötas till lägsta möjliga

kostnad

Kapacitet in-/utleverans

Kampanjer/nya kontrakt

Optimity används som stöd för planeraren att besvara frågorna “Vad”, “Var” och “När” ska vi:

• Producera• Köpa in • Transportera• Lagerhålla • Etc.för att minimera kostnader/ maximera vinst, med hänsyn till kapacitetsbegränsningar och kostnader för de olika alternativen

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 39

40

MAF Dashboard

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 41

MAF Leveranssäkerhet

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 42

MAF Beläggning

Optimity- Demand. Supply. Balance

04/20/23 43

Automatisk PrognosMetoder• Glidande medelvärde• 2-Perioders vägt medelvärde• Exponentiell utjämning• Adaptiv exponentiell utjämning• Föreg. 3 perioders verkliga medelvärde• Föreg. 3 perioders verkliga medelvärde med trend• Föreg. 3 perioders verkliga medelvärde, just mht föreg. år• Snitt av föreg., nuvarande och nästkommande periods

försäljning, ett år tillbaka• Snitt av föreg., nuvarande och nästkommande periods

försäljning, ett år tillbaka, justerat mht trend

Fördelningskurvor och trenderkan definieras…… eller beräknas

baserat på historiska data

Tid

1000 1200 1200 1300 1150 1000 1100 1250 13001000 1200 1200 1300 1150 1000 1100 1250 1300Period/Week

Distribution curve

50 60 70 40 150 250 380 50 60 70 40 150 250 380

Monday Tuesday Wednesday Thursday Friday Saturday Sunday

***

Daily Forecasting