Az Ashok Leyland hibrid match-to-order folyamatot valósít meg a haszongépjárművek gyártásának tervezésére és logisztikai optimalizálására

A Hinduja csoporthoz tartozó Ashok Leyland cég a világ egyik legnagyobb autóbusz-, teherautó- és egyéb haszongépjármű-gyártója. Az indiai Chennai-i központból a gyártó üzleti tevékenysége 50 országra terjed ki. Az Ashok Leyland számos vállalat és iparág számára közös kihívással néz szembe – kielégíti az ügyfelek konfigurációs szabadság iránti igényét –, de vezető gyártóként szokatlanul nagy léptékben néz szembe ezzel a kihívással. Ez arra késztette a vállalatot, hogy hatékonyabb és megbízhatóbb módot keressen termelése és logisztikája megtervezéséhez. Ezt a Siemens Digital Industries Software Tecnomatix® digitális gyártási szoftvermegoldások portfóliójából a Plant Simulation bevezetésével ért el.

A gyártási kihívás

Bár a haszongépjárművek piaca az elmúlt években változékonyabbá és kiszámíthatatlanabbá vált, az Ashok Leyland igyekszik megőrizni versenyelőnyét a vállalat üzleti, tervezési és gyártási megközelítéseinek folyamatos fejlesztésével. Az egyik ilyen változás a hagyományos statikus termékszerkezetről a moduláris termékstruktúrára való átállás, amely segít kielégíteni a vásárlók azon vágyát, hogy járművein több egyedi opció és konfigurációs lehetőség álljon rendelkezésre.

A moduláris termékstruktúrához való igazodás érdekében az Ashok Leyland átállt a „megrendelésre szabott” (mTO) üzleti folyamatra, amely a hagyományos rendelésre (MTO) és a készletre gyártott (MTS) megközelítések hibridje. Az mTO termeléstervezési folyamatban a terv először az értékesítési tölcsérben lévő rendelések alapján jön létre. Az új rendeléseket az alapmodell és a készlet rendelkezésre állása alapján ellenőrzik, és határozott szállítási dátummal adják hozzá a tervhez. Az mTO-folyamat egyik fő követelménye, hogy korlátok alapján megbízható szállítási dátumokat generáljon, ami elősegíti az ügyfelek bizalmának építését.

Az mTO megközelítés nem jól illeszkedik az Ashok Leyland meglévő tervezési folyamatához, amely alapvetően táblázatok kézi bevitelén és manipulálásán alapul. A folyamat a járműváltozatok számának növekedésével egyre nehezebbé és időigényesebbé válik, és hosszú átfutási időt ír elő a kereslet változásaira való reagáláshoz. „Mivel a megrendelések dinamikusabbak lesznek” – magyarázza M. Chandrasekaran, az Ashok Leyland központi tervezésért felelős vezetője –, „ha manuálisan generál egy tervet a dinamikus piaci igényekhez, az sok megszorítással, nem optimalizált termelési tervhez vezet.”

Az MTO-követelmények teljesítése azért is összetett feladat, mert az Ashok Leyland moduláris termékstruktúráját és új üzleti folyamatait alkalmazza a következőkre:

• Több mint 10 000 megrendelést igényelnek több mint 40 területi irodától
• Több mint 600 járműkonfiguráció/változat
• Hat jármű-összeszerelő sor 4 üzemben
• Több mint 60 kritikus alkatrész vagy aggregátum külső beszállítóktól

Ez a kombináció több mint 60 000 döntési változót eredményez. Ezenkívül a tervezési folyamatnak figyelembe kell vennie:

• Az mTO prioritása az MTS-megrendelésekkel szemben
• Minimális tételméret meghatározott járműkonfigurációkhoz
• Exportálási prioritás
• Összesített rangsorolás
• Készletszint
• Az egyes gyártósorok termékmodellre való alkalmazhatósága

Mindezen megfontolások ismeretében Chandrasekaran azt mondja: „Lehetetlen egy tervező számára, hogy ezt az igényt manuálisan allokálja vagy optimalizálja. Nagy szükség van egy automatizált szoftvermegoldásra, amely megbízhatóbb termelési tervet készít, amely választ ad a belső és külső korlátokra. Ezért kerestünk egy szoftveralkalmazást, amely megoldást kínál erre a problémára.”

Az MPS Optimizer megvalósítása

Az Ashok Leyland a Tecnomatix Plant Simulation segítségével 12 hetes keresleti ciklust tervez négy üzemében a vállalat által a termeléstervezés és a logisztika optimalizálásának fő termeléstervezési és ütemezési (MPS) optimalizálójával. A rendszer a rendelési információkat a vállalati erőforrás-tervezési (ERP) rendszerétől kapja, és ez az információ egy kezdeti 12 hetes terv elkészítéséhez. A tervezőcsapat ezután egy tervoptimalizálót futtat, amely egyensúlyba hozza a keresletet a kapacitással a négy üzemben. Egy második optimalizáló finomhangolja a tervet az üzem szintjén. Az optimalizálás befejezése után a rendszer egy gyártási tervet generál, amelyet elküld az ERP rendszernek, hogy a 12 hetes tervet minden üzembe eljuttassa.

A Plant Simulation felhasználói felületével az Ashok Leyland számára nagy rálátást biztosít a termelési tervre és a tényleges termelési eredményekre. A részletek grafikusan egy műszerfalon és mennyiségileg is megjeleníthetők exportálható táblázatokban. Ez a felhasználói felület megkönnyíti a tervezők számára, hogy azonosítsák a terv fejleszthető szempontjait. „Meg tudják érteni, hogy mely aggregátumok okoznak szűk keresztmetszeteket” – szemlélteti Chandrasekaran, megjegyezve, hogy a műszerfal grafikája egyértelműen mutatja, mely aggregátumok közelítik vagy lépik túl a kapacitást. A tervezési ciklus javítására a törzsadatok megváltoztatásával lehet tenni. A részletes jelentések arról is szolgáltatnak adatokat, hogy mennyi keresletet osztottak ki, és hány allokációt hajtanak végre hetente.

A Plant Simulation felhasználói felületén keresztül a tervvel együttműködve az Ashok Leyland tervezői a gyártáshoz és szállításhoz kapcsolódó logisztikát is optimalizálni tudták. A rendszer logisztikai információkat szolgáltat az egyes területi irodáktól, részletezve a legközelebbi üzem távolságát a kiosztott üzem távolsággal szemben. A logisztikai költségek optimalizálása érdekében a megrendelések átcsoportosíthatók egy közelebbi üzembe. A Tecnomatix Plant Simulation azon képessége, hogy kiértékelje a kimenő logisztikát, a szoftver olyan jellemzője, amely nem áll rendelkezésre a konkurens szoftvertermékekben.

A gyártás szimuláció előnyei

A Plant Simulation teljesítette az Ashok Leyland elvárásait, és a következő előnyökkel jár:

• Csökkentett szállítási idő
• Logisztikai költségoptimalizálás
• Tervezetlen készlet csökkentése
• Javított heti szállítási teljesítmény
• Bonyolultság csökkentése a törzsadatok karbantartásában

Az Ashok Leyland azt tervezi, hogy a Plant Simulation alkalmazását kiterjeszti a 2. fázisú „Reverse MRP” optimalizálási programra, amely segít biztosítani a régebbi készletek felhasználását. A társaság járulékalapú optimalizálási programot is végrehajt, melynek során a termelési tervet aszerint optimalizálják, hogy melyik üzem teljesít jobban.

Forrás: Better planning and logistics optimization with Plant Simulation | Tecnomatix (siemens.com)