Lập kế hoạch quy trình chuỗi cung ứng bằng Python | của Samir Saci | Tháng 5 năm 2024

Tối ưu hóa hoạt động đầu vào cho các sản phẩm cao cấp

Bạn là người quản lý khoa học dữ liệu trong bộ phận hậu cần của thương hiệu xa xỉ mang tính biểu tượng này, tập trung vào Thời trang, Nước hoa và Đồng hồ.

Người quản lý đầu vào của trung tâm phân phối này đã yêu cầu sự hỗ trợ của bạn trong việc giảm bớt tình trạng tắc nghẽn do lập kế hoạch VAS thiếu hiệu quả.

Đội của cô nhận được hàng ngày có hàng nghìn prêt-à-porter bộ (Hàng might sẵn) bao gồm:

• 1 váy nữ điều đó đòi hỏi Ghi nhãn Và Đóng gói lại
• Một chiếc túi xách điều đó đòi hỏi Ghi nhãn, Thẻ chống trộm Và Đóng gói lại
• 1 thắt lưng da yêu cầu thẻ chống trộm, Ghi nhãn Và Đóng gói lại

Khi được bán cùng nhau, các mặt hàng này cần phải sẵn sàng cùng lúc sau khi thực hiện các bước sau:

• Đội tiếp nhận dỡ pallet từ xe tải và đưa vào thùng chứa khu vực dàn dựng.

• Máy 1 — Thẻ chống trộm: người vận hành gắn thẻ chống trộm trên mỗi túi và thắt lưng.

• Máy 2—Ghi nhãn: Sau khi in ở khu vực riêng, nhãn sẽ được khâu lên thắt lưng, túi xách, váy.

• Máy 3 – Lắp ráp & Đóng gói lại: Người vận hành bổ sung giấy chứng nhận tính xác thực và thực hiện việc đóng gói cẩn thận cho từng mặt hàng.

Sau các bước này, hàng hóa được chuyển đến khu vực tập kết cuối cùng để chờ vận chuyển (Quy trình 1) hoặc đưa vào khu vực tồn kho (Quy trình 2).

Khách quan: Đạt năng suất tối đa của các bộ được lắp ráp mỗi giờ (bộ/giờ).

Tuyên bố vấn đề: Vấn đề ở cửa hàng việc làm

Các Vấn đề lập kế hoạch cửa hàng việc làm (JSSP) là một bài toán NP-hard được xác định bởi một tập hợp các công việc mà máy phải thực hiện theo một thứ tự cụ thể cho từng công việc.

Trong ví dụ của chúng tôi, chúng tôi có một công việc cho mỗi mục trong bộ và chúng có thể (phải) được thực hiện đồng thời.

Bảng trên xác định thời gian thực hiện (phút) và thứ tự xử lý máy cho từng công việc.

Ví dụ, Việc làm 2 (Túi xách) bắt đầu bằng việc đặt Thẻ chống trộm sử dụng Máy 1 (6 phút), tiếp theo là Might nhãn sử dụng Máy 2 (4 phút)và cuối cùng kết thúc bằng Sắp xếp và đóng gói bằng Máy 3 (3 phút).

Chúng tôi có những hạn chế về cách sử dụng máy móc:

• Máy móc chỉ có thể thực hiện một công việc tại một thời điểm.
• Sau khi khởi động, máy không thể bị gián đoạn cho đến khi hoàn thành công việc được giao.

Mục tiêu là để giảm thiểu thời gian tạm thời, tức là tổng thời gian để hoàn thành tất cả các công việc.

Đường cơ sở là gì?

Giải pháp ngây thơ: mỗi lần 1 chu kỳ công việc

Chúng tôi cho rằng trưởng nhóm VAS sắp xếp các công việc theo trình tự và tránh thực hiện music music bất kỳ công việc nào.

Kết quả

• Makespan: 30 phút
• Năng suất: 2 bộ/giờ

Bình luận

Cách tiếp cận đơn giản này là kém nhất về mặt năng suất. Vì các công việc được xử lý theo trình tự nên máy móc thường ở trạng thái không hoạt động (không sử dụng).

Câu hỏi: Kết quả sẽ ra sao nếu chúng ta thực hiện các công việc music music?

Giải pháp tối ưu

Ví dụ này phù hợp với Vấn đề lập kế hoạch cửa hàng việc làm bằng Google OR-Instruments.

OR-Tools là một bộ sưu tập mã nguồn mở của Google với các công cụ tối ưu hóa tổ hợp.

Mục tiêu là tìm ra giải pháp tốt nhất trong số nhiều giải pháp có thể.

Tôi đã sử dụng nó cho một số nghiên cứu điển hình.

• Samir SaciThiết kế thuật toán tìm đường bằng Google AI để cải thiện năng suất kho hàng

• Samir SaciTối ưu hóa việc lập kế hoạch lực lượng lao động bằng cách sử dụng lập trình tuyến tính với Python

Chúng ta hãy sử dụng thư viện này để tìm trình tự tối ưu nhằm giảm thiểu tạm thời cho tập hợp các quy trình cụ thể này.