Линейный раскрой. Программа оптимизации раскроя. Подробно о программе Astra S-Nesting
Скачать
Подробно о программе Astra S-Nesting
Импорт из CAD/CAM
Импорт деталей выполняется из DXF-файлов. Для импортируемых деталей указываются свойства: наименование материала, толщина, количество и номер чертежа. Все свойства деталей можно изменить после импорта. Заказ может содержать детали разных толщин и материалов – программа автоматически сортирует детали на группы совместного раскроя.
Оптимизация раскроя
Быстрый автоматический раскрой обеспечивает высокий коэффициент использования материала. Если требуется, карты раскроя можно отредактировать вручную. Для этого программа предлагает удобные инструменты: перемещение деталей с заданным шагом, до упора и свободное перемещение мышью; поворот деталей на заданный и произвольный угол, запараллеливание кромок деталей; команды масштабирования; возможность отмены и повтора команд и др.
Расчет маршрута вырезки
Отличный алгоритм позволяет за считанные секунды рассчитать маршрут вырезки, обеспечивая оптимальную последовательность обработки. В зависимости от заданных параметров устанавливаются способы врезки в наружный и внутренний контура деталей, направление обхода, наличие мостиков или перемычек и пр. При ручном редактировании маршрута вырезки можно изменить все элементы маршрута и последовательность обработки контуров.
Печать отчетов по раскрою
Для заказа формируется комплект отчетов, включающий спецификации и эскизы карт раскроя. Шаблоны отчетов в Astra S-Nesting настраиваемые! Это значит, что вы можете менять их самостоятельно под принятые на вашем предприятии формы. Любой отчет можно экспортировать в Excel.
Интеграция с CAD/CAM
Один из ключевых принципов, который поддерживается в программе Astra S-Nesting – это интеграция с другими системами CAD/CAM. Данные, которые подготавливает и хранит ваша САПР можно сохранить как заказ для программы Astra S-Nesting и получить обратно результаты расчета. Программа обеспечивает запуск с командной строки, автоматический импорт данных, раскрой заказа, и экспорт результатов обратно для обработки во внешней системе.
ОПТИМИЗАЦИЯ РАСКРОЯ ЛИСТОВОГО МАТЕРИАЛА НА ПРЯМОУГОЛЬНИКИ РАЗЛИЧНЫХ РАЗМЕРОВ
Гиниатуллина Регина Айратовна
студент 1 курса магистратуры, кафедра прикладной математики и информатики КНИТУ им. А.Н. Туполева, РФ, г. Казань
E-mail: regina 1402@ yandex . ru
Галиев Шамиль Ибрагимович
научный руководитель, д-р техн. наук, профессорИТКиИ КНИТУ им. А.Н. Туполева, РФ, г. Казань
Гильотинный раскрой стальных и иных листов широко используется в машиностроении и других отраслях промышленности. Этот раскрой фактически является задачей упаковки квадратов различных размеров в заданный лист при использовании гильотинной процедуры. При этом важно уменьшить отходы листа. Интерес к задачам упаковки объясняется их большой практической значимостью. Как правило, такие задачи относятся к материалоемким производствам, где одним из основных факторов снижения себестоимости выпускаемой продукции является рациональное использование ресурсов. Данная задача имеет широкий спектр практических приложений в тех отраслях индустрии, где традиционно возникают задачи упаковки (раскроя) в машиностроении, деревообработке, лёгкой и строительной индустрии.
1. Обзор по задаче
В промышленности при изготовлении различных видов конечной продукций возникает задача оптимального раскроя листов заданных размеров на прямоугольные заготовки. Эта задача состоит в следующем: известны размеры квадратов, размер листа. Требуется разместить в лист заданные квадраты без перекрытия друг с другом так, чтобы можно было кроить лист гильотиной. Под гильотинным понимается раскрой, реализуемый последовательностью сквозных резов, параллельных кромкам материала. Кроме того, эти квадраты должны быть ортогонально упакованными без вращений, то есть у каждого выбранного элемента типа , сторона с высотой должна быть параллельна стороне листа с высотой H . Мы будем рассматривать проблему упаковки квадратов разного размера в прямоугольник. Решим эту проблему с помощью одного точного алгоритма. Он основан на итеративном выполнении рекурсивной процедурой алгоритма ветвей - и - границ (его мы так же рассмотрим) с различными входными параметрами, чтобы определить оптимальное значение решения.
2. Цель проекта
Цель данной работы состоит в исследовании и реализации алгоритма, способного находить решения упаковки квадратов в прямоугольник. Рассматриваемая задача имеет широкое применение в различных отраслях промышленности: машиностроении, деревообработке, лёгкой и строительной индустрии.
Необходимо осуществить возможность вывода на экран полученного результата в виде вписанных в прямоугольник квадратов различного размера и соответствующей дополнительной информации, необходимой пользователю. Например, такой как: времени работы алгоритма, различных сведений об ошибках и т. д.
3. Общие требования
1) Задание вручную размеров прямоугольника-листа (ширины и высоты), в который будут упаковываться квадраты;
2) Ручной ввод размеров квадратов (они могут быть как одинаковыми, так и различными);
3) Визуальный просмотр результатов выполнения алгоритма (с выводом соответствующей информации: время выполнения алгоритма, количества квадратов определенного размера вписавшихся в прямоугольник);
4) Сохранение в файл информацию об уже вписанных квадратах.
4. Актуальность проблемы
Основной целью проектируемой системы является соответствие основному алгоритму упаковки квадратов и удобство эксплуатации конечным пользователем, отказоустойчивость.
Задачи и функции проектируемой системы должны соответствовать поставленным требованиям.
Предложенный в данной работе алгоритм может быть использован для эффективного решения задачи упаковки квадратов в прямоугольную область заданных размеров. Данная задача имеет широкий спектр практических приложений в тех отраслях индустрии, где традиционно возникают задачи раскроя-упаковки. Рассмотренный алгоритм можно использовать в практических расчетах и включать его в автоматизированные системы проектирования и управления. Можно также сказать, что проблема является актуальной на данный момент, так как есть потребность в упаковке квадратов в прямоугольник и эта потребность никогда не закончится, а значит и проблема будет актуальной всегда.
Задачи раскроя-упаковки занимают важное место в современной комбинаторной оптимизации и привлекают внимание многих ученых, как в России, так и за рубежом.
Интерес к задачам раскроя-упаковки объясняется, в частности, их большой практической значимостью. Как правило, приложения задач раскроя-упаковки относятся к материалоемким производствам, где одним из основных факторов снижения себестоимости выпускаемой продукции является рациональное использование ресурсов.
5. Существующие системы раскроя.
Существуют много программных продуктов для раскроя листового материала, такие как ORION, АСТРА РАСКРОЙ, ТЕХТРАН . Рассмотрим один из них на примере ТЕХТРАНА.
Для предприятий, использующих машины термической резки, внедрение современных информационных технологий - задача из числа самых актуальных. Понятно, что сокращение сроков подготовки программ раскроя, оптимальное размещение деталей на листе, меньший расход материала решающим образом повлияют на себестоимость и качество продукции.
Новый программный продукт Техтран/Раскрой дополняет линейку программ семейства Техтран и предназначен для проектирования программ раскроя листового материала. Возможности CAM-системы объединены здесь с функциями организации производственного процесса. Подход к решению, использованный в программе, суммирует опыт работы ряда предприятий, эксплуатирующих машины термической резки. Задача в том, чтобы по заданию на раскрой, которое состоит из номенклатуры отобранных деталей и их количества по каждому наименованию, оперативно, учитывая складские запасы, оптимальным образом разложить детали на листах и получить управляющие программы резки этих деталей. Листы делового отхода, остающиеся после работы, должны быть учтены в базе данных системы для дальнейшего использования.
6. Формализация задачи и разработка математической модели
Приведем математическую модель задачи, следуя работе .
Алгоритм ветвей - и - границ основан на модели целочисленного линейного программирования (ЦЛП). Ради простоты в этой формулировке мы полагаем, что каждый элемент отличен, то есть для каждого типа j прямоугольников , мы определяем идентичных элементов, имеющих ширину , высоту и выгоду . Пусть (1) будет общим количеством элементов. Для каждого элемента k вводим бинарную переменную принимающую значение 1 тогда и только тогда, когда элемент k включен в оптимальное решение. Модель ЦЛП для общей двумерной задачи рюкзака выглядит следующим образом:
|
|
||
|
|
||
|
|
где: - размеры вписанного квадрата,
Размеры самого прямоугольника,
U
- любая верхняя граница величины оптимального решения и C
обозначает множество всех подмножеств элементов, которые не могут быть упакованы в лист гильотинным способом. Для величины порога U
мы используем , то есть, величину оптимального решения для двумерной задачи рюкзака, соответствующей упрощению, согласно которому ограничения гильотинности опущены. Отметим, что ограничения (3) и (4) избыточны, но добавлены к формулировке, чтобы усилить его. Наш алгоритм решает упрощенную задачу, в которой ограничения (5) устранены и проверено будет ли текущее решение допустимо или нет с помощью решения следующей задачи разделения: будут ли все элементы из 
вписываться в лист при гильотинном подходе? В случае, если ответ положителен, то оптимальное решение общей двумерной задачи рюкзака найдено. Иначе, находится новое нарушенное ограничение, и процесс повторяется.
Этот подход подобен методу, предложенному Капрара и Монаси для точного решения двумерной задачи рюкзака и согласно Пизингеру и Сигарду для того, чтобы решить саму общую двумерную задачу рюкзака. Более точно, модель (2)-(6) решена специализированным методом ветвей и границ, в котором элементы упорядочены. Верхние границы получаются из ЛП релаксации задачи (2)-(3) с использованием верхней границы Мартелло и Тота . Обратный проход происходит всякий раз, когда верхняя граница не превышает текущее решение, или когда некоторые ограничения (3)-(5) нарушены.
В задаче 2-6 не учтено, что раскрой гильотинный. С учетом всех условий рассматриваем рекурсивный метод решения.
7. Метод решения
В этом пункте мы рассмотрим рекурсивную процедуру для перечисления гильотинных двумерных упаковок. В процедуре, называемой рекурсивной, мы обозначим каждое допустимое расположение подмножества элементов на листе как допустимую упаковку. Каждая допустимая упаковка может быть представлена как неотрицательный целочисленный вектор , где каждая координата 
представляет число элементов типа в упаковке. Обозначим как 
прибыль упаковки . Мы говорим, что допустимая упаковка максимальна, если никакие дальнейшие элементы не могут быть упакованы в лист, то есть, упаковка 
оказывается, неосуществимой для всех типов элементов, таким образом, что . Для двух допустимых упаковок и 
мы определяем новую упаковку следующим образом: 
, .
Рекурсивная процедура неявно перечисляет все допустимые упаковки, рекурсивно деля лист на две части посредством (горизонтального либо вертикального) гильотинного реза. Процедура получает во входе параметр , который является нижней границей прибыли любой допустимой (гильотинной) упаковки.
Как замечено Кристодесом и Уитлогом , для любой задачи двумерной упаковки существует оптимальное решение, соответствующее нормальному образцу, то есть, решение, в котором для любого упакованного элемента его левая сторона прилегает либо к правой стороне другого элемента или правой стороне листа. Это означает, что мы можем рассмотреть только вертикальные разрезы, по координатам , которые могут быть получены как комбинация ширин элементов, то есть, которые принадлежат множеству:
Похожим способом мы рассматриваем только горизонтальные разрезы, по координатам , принадлежащих следующему множеству:
Мы предполагаем, что элементы обоих множеств и отсортированы по возрастанию значений и полагаем и .
Даны и и пороговая величина решения , пусть будет множеством всех выполнимых (допустимых) упаковок данных элементов в лист размера , который может произвести (вместе с остаточными элементами и листом) прибыль, больше, или равное . Для двух данных выполнимых упаковок 
и 
мы формально обозначаем через попарную сумму упаковок в множества и :
Интуитивно, является множеством упаковок, которые могут быть получены, комбинацией любой упаковки с любой упаковкой , независимо от размеров множеств и . Ясно, что как только множество определено мы можем найти множества с условием, что все (соответственно ), элементы принадлежат упорядоченному множеству (соответственно ). Похожим способом знание множества позволяет нам определять множества . Действительно, достаточно отметить, что каждая упаковка 
, которая может произвести прибыль, по крайней мере равную , в прямоугольнике , может быть получена как сумма двух допустимых упаковок определенных для прямоугольника меньших размеров. Формально: , где либо 
и 
для некоторого , либо 
и 
для некоторого . Таким образом, зная и для каждого и , мы можем легко получить (сгенерировать) рекурсивным способом .
Основной алгоритм может быть улучшен следующим образом. Для каждой упаковки на листе ширины и высоты , верхняя граница, скажем , максимальной прибыли, может быть получена, когда остаточная площадь вычислена. С этой целью рассмотрим примеры рюкзаков с вместимостью , типов элементов, возможных в копий, каждый с прибылью и весом . Оптимальное решение из этого случая или любая верхняя граница этой величины дает верхнюю границу для максимальной прибыли, которая может быть получена, упаковывая остающиеся элементы в остаточную часть листа. Ясно, что все элементы , такие, что 
могут быть удалены из множества , так как они не могут привести к выполнимому решению, имеющему прибыль больше, чем . В нашей реализации мы вычисляем величину верхней границы на оптимальном решении (одномерного) случая задачи рюкзака (см. ). Величины верхних границ и полученные Хайфи и эти же величины, предложенные Янг-Гуном и Кангом для двумерной (ортогональной) задачи рюкзака без ограничений, мы используем минимум этих величин как верхнюю границу.
Кроме того, отметим, что ширина и высота листа могут быть уменьшены до и , соответственно, что приводит к меньшей мощности рюкзака, при решении релаксации задачи рюкзака, следовательно, к более точным верхним границам. Наконец, отметим, что только максимальная допустимая упаковка должна быть сохранена для каждого набора , и что любой не максимальный элемент может быть игнорирован. Это сокращает количество элементы в , следовательно, требования к памяти и времени вычисления алгоритма.
8. Входные и выходные данные системы
Входные данные:
1. Ширина прямоугольника-листа;
2. Высота прямоугольника-листа;
3. Размеры квадратов;
Выходные данные:
5. Прямоугольники, расположенные на экране монитора;
6. Текстовый файл с информацией о вписанных прямоугольниках;
7. Дополнительная информация о вписывании прямоугольников в виде различных сообщений на экране.
8.5. Разработка интерфейса пользователя
Интерфейс пользователя целесообразно делать в графическом виде, так как это максимально удобно для использования.
Форма ввода и вывода данных
Рисунок 1. Интерфейс пользователя
Вводим сначала ширину прямоугольника, нажимаем enter, высоту - enter, и вводим размеры квадратов, например 23 - enter, 45 - enter и т. д., нажимаем 0, для прекращения ввода квадратов и в том месте, где сохранен проект, появляется файл result.png, где можно увидеть упаковку квадратов.
В этом же окне выводится информация о количестве квадратов определенных размеров. Нажимаем 0 и видим информацию о времени заполнения прямоугольной область квадратами.
После всех проделанных действий получаем:
Рисунок 2. Полученный результат программы
и саму упаковку:
Рисунок 3. Упаковка квадратов в прямоугольник
Таблица 1.
Численные результаты программы
|
Размер прямоугольника |
Предполагаемое кол-во квадратов |
Общее кол-во квадратов |
||
Вывод: чем больше введенных квадратов, тем больше время выполнения алгоритма.
9. Заключение
В соответствии с целью исследования были поставлены и выполнены следующие задачи:
1. Формулировка рассматриваемых задач раскроя-упаковки в терминах математического программирования и качественная оценка методов их решения;
2. Разработан и исследован алгоритм решения задачи упаковки квадратов различных размеров в прямоугольник;
3. Проведен анализ эффективности разработанного метода на основе результатов численных экспериментов.
Список литературы:
1.Техтран/Раскрой листового материала [Электронный ресурс] - Режим доступа. - URL: http://9132222.ru/catalog/soft/techtran/textran.html (дата обращения 12.06.2014).
2.Caprara A, Monaci M. On the two-dimensional knapsack problem. Operations Research Letters 2004;32:5–14.
3.Christofides N, Whitlock C. An algorithm for two-dimensional cutting problems. Operations Research 1977;25:30–44.
4.Hifi M. An improvement of Viswanathan and Bagchi’s exact algorithm for constrained two-dimensional cutting stock. Computers and Operations Research 1997;24:727–36.
5.Martello S, Toth P. Knapsack problems: algorithms and computer implementations. Chichester: John Wiley & Sons; 1990.
6.Pisinger D, Sigurd M. Using decomposition techniques and constraint programming for solving the two-dimensional bin-packing problem. INFORMS Journal on Computing 2007;19:36–51
7.Young-Gun G, Kang MK. A new upper bound for unconstrained two-dimen-sional cutting and packing. Journal of the Operational Research Society 2002;53:587–91.
Программы для оптимизации раскроя материалов
Данный каталог включает ссылки на несколько отчественных компьютерных программ для оптимизации раскроя материалов и на несколько публикаций по этой теме .Метод оптимизации раскроя материалов основывается на работе "Расчет рационального раскроя промышленных материалов", 1951 г., написанной советскими учеными Л. В. Канторовичем и В. А. Залгаллером, в которой систематически изложены алгоритмы линейного программирования, а также, описано динамическое программирование для задачи о раскрое и комбинирование его с алгоритмами линейного программирования.
Программ оптимизации раскроя разработано в мире большое количество, как общего характера, так и сугубо специальных. Ниже даны ссылки на программы, доступные для загрузки с сайтов разработчиков. Там же имеются и их описания.
Раскрой
программа предназначена для автоматического составления оптимальных
карт раскроя листовых и рулонных материалов,
сайт разработчика http://picaro.ru
Aстра Раскрой
программа предназначена для оптимизации раскроя листовых материалов ( древесностружечных плит, металла, стекла и пластиков ) . Астра Раскрой обеспечивает быстрый ввод информации о заказах и материалах; автоматическое и ручное формирование карт раскроя; полный учет мерных остатков и их раскрой в последующих заказах; печать карт раскроя и спецификаций. Платная
сайт разработчика http://www.astrapro.ru Базис-Раскрой
программа автоматизированного создания карт раскроя листового материала, сочетающая в себе оптимальность расположения контуров деталей прямоугольной формы в заданных габаритах исходного материала с высокой скоростью расчета. Она является составной частью комплекса Базис - Конструктор - Мебельщик. Платная, имеется демоверсия
сайт разработчика http://www.bazissoft.ru Cutting
программы семейства CUTTING предназначены для оптимального раскроя материала на прямоугольные или линейные детали. Программы могут быть использованы в деревообрабатывающем производстве, производстве мебели, рубки металла, резки стекла и т.д. В основу программ положен уникальный, высокоскоростной алгоритм, позволяющий быстро произвести раскрой с минимальными отходами. Платная, имеется демоверсия
сайт разработчика http://www.cuttinghome.com
Cutting Line
программа предназначена для оптимального раскроя линейных заготовок на линейные отрезки различной длины и может быть использована в деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности, металлообработке, швейном производстве и т.д. Платная, имеется демоверсия
сайт разработчика http://www.cuttinghome.com
PaneCut - программа оптимизации раскроя листовых и линейных материалов, позволяющая значительно уменьшить процент отхода используемых материалов. Платная, имеется демоверсия
сайт разработчика http://www.vsgroup.ua
NCL - п рограмма автоматического раскроя листового материала для деталей любой конфигурации. Разоаботчик Полевов А. В. Бесплатная
сайт программы http://freesoft.ru/ncl_v13
Optimum
программа оптимального раскроя материалов на прямоугольные детали. Условно-бесплатная
сайт разработчика http://wincad.ru
Базис-Мебельщик
комплекс взаимосвязанных программ, позволяющих эффективно организовать индивидуальное или серийное производство корпусной мебели на любых предприятиях: от мебельных гигантов до индивидуальных предпринимателей. Состав системы: Базис-Мебельщик (базовый), Базис-Раскрой , Базис-Смета, Базис-Интерьер. Платная, имеется демоверсия
сайт разработчика http://www.bazissoft.ru
bCAD-Мебельщик
специализированный программный комплект, предназначенный для проектирования и подготовки производства корпусной мебели. Пакет включает в себя базовый модуль bCAD, дополненный специфическими инструментами. Приложение Раскрой, позволяет автоматически создавать карту раскроя деталей полученных моделей. При выборе материала приложение автоматически предлагает список деталей из выбранного материала, присутствующих в проекте. Задаются параметры используемых листов, направления первого пила, количество комплектов. Приложение позволяет учитывать остатки раскроя, сохранять их параметры и использовать в дальнейшем.
сайт разработчика http://bcad-ug.ru
В сети нетрудно найти и др. аналогичные программы в т.ч. бесплатные
Теория и практика автоматизированного
раскроя материалов в производстве корпусной мебели. Бунаков П.Ю.,
Каскевич Н.В, Коломна: ГОСГИ, 2010. 170 с.
Оптимизация раскроя материалов в
машиностроении: учебное пособие / С.И. Вдовин, О.Е. Джур. – Орел: ОГУ
имени И. С. Тургенева, 2016. – 45 с.
В.А. Скатерной "Оптимизация раскроя материалов в легкой промышленности"
изд. Швейная промышленность. Легпромбытиздат, 1989,
-
144 с
В нашем прайсе представлены три продукта, связанных общей темой сортировки и оптимизации:
- Программа линейного раскроя профиля и длинномерных материалов
- Программа двумерного раскроя стекла, сэндвичей, ДСП и прочих листовых материалов
- Программа оптимизации маршрута для решения логистических задач
Поставка модулей раскроя возможна как в составе комплексного решения Окнософт: Управление позаказным производством, так и в виде отдельных программ. При вызове раскройных программ из 1С, не требуется импорт – экспорт данных в промежуточные файлы. Пользователь работает в стандартном интерфейсе, а все тонкости взаимодействия 1С с внешними оптимизаторами выполняют обработки заполнения табличных частей. Для целей учета складских остатков, деловой обрези и материалов в производстве, используются стандартные документы и регистры типовых конфигураций 1С.
Линейный раскрой (профиль, труба, бревно)
Обеспечивает подтвержденный инвентаризациями процент обрези <1%. Ряд клиентов приобрели наши алгоритмы для замены программ оптимизации, поставлявшихся производителями отрезных станков. В программе использован алгоритм плотной укладки и генетический алгоритм поиска решения. На вход поступают данные о количестве и размерах изделий и деловых отходов. На выходе формируются карты раскроя с указанием тележек и ячеек. При необходимости, формируются файлы для обрабатывающих центров, станков с ЧПУ и этикетки с подробной информацией об отрезаемой заготовке и примыкающих элементах.
Живое демо на сайте
Пример ниже - не статическая картинка, а работоспособное веб - приложение.
Вы можете запустить раскрой профиля кнопкой Старт
, задать свои размеры изделий и заготовок, изменить настройки оптимизации и оценить решение.
Конечно, оптимизатор в браузере работает медленнее, чем нативная программа, но позволяет бесплатно получить пригодные для работы результаты без необходимости что либо скачивать и устанавливать на компьютер.
| 20000 р. | |
Раскрой стекла и листовых материалов
Формирует карты раскроя высочайшего качества. Обеспечивает процент экономии материала, близкий к теоретическому пределу. На 10-12% превосходит популярные программы Opty-Way, MaxCut, PerfectCut, Cutting и др. по таким показателям, как площадь неделовых остатков, общая площадь раскраиваемого материала и количество использованных целых листов
Все алгоритмы двумерного раскроя разработаны в ООО «Программы раскроя», г. Новосибирск, разработчик: Шиляев Владимир Генрихович. "Окнософт" является официальным дилером разработчика и по сублицензионному договору имеет право, как продавать программу в виде отдельного продукта, так и использовать в составе наших разработок
| 40000 р. | |
Зачем оптимизировать раскрой в программе?
Многие заказчики говорят: "У меня работает хороший напиловщик. Он прекрасно кроит стекло и профиль в голове. В мусор попадают только треугольники."
Чаще всего, это правда. Вместе с тем, одной из задач руководителя, является организация предсказуемого процесса, стабильность которого не зависит от гениальности исполнителей. Программная оптимизация распила на основании плана производства - одна из мер, приближающая к этой цели.
Если предположить, что человек может перебрать в голове комбинаций больше, чем компьютер за тот же отрезок времени, получаемый при автоматическом раскрое коэффициент обрези ~1%, выгладит привлекательнее, чем неконтролируемый и неуправляемый 1%, который может обеспечить Гений. Перекладвыание задач оптимизации на программу, может высвободить дополнительное время (1-2 часа в день), которые он потратит с пользой для бизнеса.
На самом деле, ситуация с обрезью на большинстве предприятий хуже. В спецификации закладывают коэффициенты порядка 4-7% и если цех отработает с обрезью 3-5%, это считается хорошим результатом. Снижение реального коэффициента обрези на 3-5% - это 30-50 тысяч рублей, сэкономленных на каждом миллионе, потраченном на материалы. А еще, это даст возможность не закладывать в плановую себестоимость лишние рубли и предложить покупателю более выгодные цены.
Задача оптимального расходования материалов состоит из нескольких частей
Складской учет мерных материалов
В зависимости от особенностей бизнеса, клиенты используют несколько схем учета материалов:
- На основании плана производства формируются требования - накладные с указанием продукции. Выдача дополнительных материалов (не хватило) отражается отдельными документами. Указание продукции в этих документах - желательно, но не является необходимым условием. В этом случае, в цех выдаются только те материалы, которые есть в спецификациях выпускаемой сегодня продукции и только в нужном количестве. Недостатком данного подхода можно назвать необходимость оформлять больше документов и отсутствие запаса материалов на участках (может, это достоинство?)
- Требования - накладные формируются асинхронно, без привязки к плану производства на основании заявок мастеров. Такой подход позволяет получить "живой склад" при минимальных операторских затратах кладовщика, но не защищает от перерасхода материалов. Вся ответственность за соответствие расхода спецификациям, лежит в этом случае на мастерах и рабочих. План-фактный анализ себестоимости, покажет отклонения, но может оказаться поздно
Учет деловой обрези
Возможен в сценарии, при которм требования - накладные формируются на основании плана производства. Остатки деловой обрези на начало раскроя берутся из специального регистра и могут быть скорректированы оператором в соответствии с реальными остатками. При проведении задания на производство, данные о количестве материалов, которое необходимо получить со склада, помещаются в требования - накладные, а данные об образовавшейся деловой обрези складываются обратно в регистр.
Взаимодействие исполнителей
Принимая решение об использовании оптимизатора раскроя, необходимо учесть:
- При автоматическом раскрое невозможно организовать сварку (сборку) изделий "из - под пилы", так как отрезки, относящиеся к одному изделию будут "разбросаны" по всей карте оптимизации
- Удлинняется цикл производства, требуется организовать пул для хранения заготовок. Компромиссом является раскрой партиями по 30 - 50 изделий. При этом достигаются высокие показатели обрези и получается равномерная загрузка участков сварки и фурнитуры
- Снижается оперативность, с которой цех может отреагировать на изменения плана. Если менеджеру нужно вклинить в сегодняшний план новое изделие, это ухудшит результаты оптимизации
