Los crecientes volúmenes de datos, el aumento de variantes y los requisitos de los clientes que cambian rápidamente plantean grandes retos a la planificación moderna de la producción. Es indispensable una planificación detallada inteligente (o programación finita) para reaccionar a corto plazo ante los cambios dinámicos en las bases de planificación y los recursos. Este artículo explica los factores clave a tener en cuenta y presenta el papel crucial de las soluciones de software avanzadas como los sistemas APS (Advanced Planning and Scheduling).
Índice
Antes de abordar los retos actuales, conviene definir el término. Básicamente, la planificación detallada (a menudo denominada programación de la producción o planificación finita) tiene la misión de planificar cada paso de la producción hasta el más mínimo detalle. El objetivo global es optimizar toda la cadena de valor. La aplicación de procesos inteligentes ofrece las siguientes ventajas:
- Optimización de la utilización, de la ocupación de los puestos de trabajo y de la secuenciación
- Minimización de los tiempos de preparación y de cambio de serie
- Reducción de costes en producción, almacenamiento y materiales
- Alta fiabilidad en los plazos (finalización puntual de la producción)
La planificación detallada (al igual que la planificación global que la precede) forma parte integrante de la planificación de la producción. Define qué recursos se asignan a cada orden de fabricación y determina el orden de paso (secuenciación). Para esta planificación de secuencias, muchas empresas utilizan métodos heurísticos basados en reglas de prioridad definidas.
Cuando la resolución de problemas de planificación complejos conlleva un tiempo de cálculo demasiado elevado, los métodos heurísticos constituyen un medio eficaz en la planificación de la producción. A diferencia de los métodos analíticos exactos, las heurísticas no garantizan matemáticamente la solución óptima absoluta, pero proporcionan rápidamente una solución "suficientemente buena" y viable.
Se distingue principalmente entre reglas de aproximación y reglas de prioridad:
- Reglas de aproximación: Acortan el proceso de cálculo, pero conllevan el riesgo de no elegir la mejor solución entre las numerosas posibilidades.
- Reglas de prioridad: Cada alternativa de solución recibe una prioridad. La eficacia de estas reglas se evalúa a menudo mediante simulaciones.
La aplicación de reglas de prioridad está muy extendida en la planificación detallada. Estas reglas determinan cómo se asignan las órdenes liberadas a los diferentes puestos de trabajo, especialmente cuando varias órdenes esperan ante una misma máquina (competencia por el recurso).
Estas son las reglas de prioridad más comunes:
| Regla (Siglas) | Descripción (Prioridad dada a...) |
|---|
| Regla (Siglas)
KOZ (SPT) | Descripción (Prioridad dada a...)
Tiempo de operación más corto (Shortest Processing Time). |
| Regla (Siglas)
LOZ (LPT) | Descripción (Prioridad dada a...)
Tiempo de operación más largo (Longest Processing Time). |
| Regla (Siglas)
GRB | Descripción (Prioridad dada a...)
Tiempo de procesamiento restante más corto en todas las máquinas. |
| Regla (Siglas)
WT (Valor) | Descripción (Prioridad dada a...)
La orden con el valor de producto más alto. |
| Regla (Siglas)
SZ (Slack) | Descripción (Prioridad dada a...)
Holgura (Slack) más baja: diferencia entre fecha de entrega y tiempo de procesamiento restante. |
| Regla (Siglas)
FLT (EDD) | Descripción (Prioridad dada a...)
Fecha de entrega más temprana (Earliest Due Date). |
| Regla (Siglas)
FIFO | Descripción (Prioridad dada a...)
Primero en llegar, primero en salir (First In, First Out). |
| Regla (Siglas)
FCFS | Descripción (Prioridad dada a...)
Primero en llegar al puesto, primero en ser servido (First Come, First Served). |
| Regla (Siglas)
UK | Descripción (Prioridad dada a...)
Costes de cambio (preparación) más bajos. |
Ninguna regla puede recomendarse de manera general. La elección debe orientarse según la situación actual de producción. Una aplicación correcta simplifica considerablemente la planificación de secuencias y permite tomar decisiones en el último momento posible, facilitando así los cambios a corto plazo.
La industria 4.0 exige una producción flexible, "lean" y moderna. Sin embargo, el examen de los sistemas de software utilizados revela a menudo una excesiva rigidez frente a las exigencias futuras. Por ejemplo, a veces es imposible desplazar operaciones simplemente mediante "Drag and Drop" (arrastrar y soltar).
Los principales retos incluyen:
- Falta de visibilidad: El impacto de los retrasos en las órdenes concurrentes no siempre está claro.
- Ausencia de simulación: A menudo falta la posibilidad de probar diferentes escenarios de planificación.
- Datos obsoletos: Con una multitud de sistemas dispares, la planificación futura se basa a menudo en datos no actualizados.
- Falta de tiempo real: La información procedente de la captura de datos de producción (BDE/MES) no siempre se integra en tiempo real.
Los equipos de producción necesitan herramientas modernas para garantizar una organización óptima, cumplir los plazos de los clientes y asegurar una fabricación rentable. El reto reside en la gestión de una enorme cantidad de datos con numerosas restricciones y dependencias.
El papel de los sistemas APS (Advanced Planning and Scheduling)
En el contexto del control de la producción, el concepto de APS (Advanced Planning and Scheduling) se impone cada vez más. El APS permite visualizar claramente los procesos de producción, los recursos y las capacidades. Identifica rápidamente los cuellos de botella de materiales y capacidad.
El APS es el apoyo ideal para la planificación detallada. Los sistemas ERP, como Abas ERP, que integran funciones APS nativas, ofrecen ventajas decisivas:
- Transparencia total: Visibilidad sobre las órdenes en curso, su estado y la fecha de entrega más temprana posible.
- Gestión de dependencias: El APS muestra claramente los vínculos entre las diferentes órdenes.
- Vista de recursos: Posibilidad de cambiar a una vista que muestra qué operaciones están planificadas para qué máquinas.
- Detección de cuellos de botella: Identificación temprana de las sobrecargas de capacidad para actuar proactivamente.
Una planificación detallada moderna no debe centrarse únicamente en la utilización óptima de los recursos. Debe ser capaz de reaccionar casi en tiempo real y con gran flexibilidad a la información de retorno del taller. En el marco de la "Smart Factory", las perturbaciones en las máquinas deben, por ejemplo, conllevar una adaptación automática de la planificación. Al elegir un software, la capacidad del sistema ERP para procesar datos de máquinas y sensores es, por tanto, un criterio esencial.
