Реализация процесса Multilevel Supply Demand Matching с помощью механизма SAP APO-CTM
Этот фрагмент из книги Баладжи Гаддама (Balaji Gaddam) Capable to Match (CTM) with SAP APO (“Механизм Capable to Match (CTM) в SAP APO”), опубликованной издательством SAP PRESS, содержит обзор алгоритма механизма CTM и описание методик программирования на основе ограничений, применяемых этим механизмом для построения осуществимого плана в соответствии с существующим уровнем потребности.
Ключевое понятие |
Планирование логистических сетей с использованием SAP SCM предполагает применение нескольких подходов к планированию: инструмент неограниченного планирования на основе эвристики, механизм оптимизации ограниченного планирования пропорционально затратам и механизм Capable to Match (CTM) (также называемый CTM Solver) в пакете SAP Advanced Planning & Optimization. Механизм CTM – это центральный компонент инструмента Multilevel Supply and Demand Matching, входящего в состав SAP SCM. Интегрированный алгоритм планирования позволяет решать проблемы, связанные со значительными ограничениями возможностей покрытия потребности, за разумное время. Этот алгоритм базируется на логике ограниченного планирования, основанной на эвристике и принципе приоритета глубины. Он позволяет быстро выполнять оценку больших и сложных моделей, поэтому его можно применять для обработки нескольких сценариев планирования типа “Что, если?”. В механизме CTM применяется алгоритм многоуровневого планирования со стратегией приоритета глубины, обеспечивающий обнаружение ограничений и их распространение на все уровни модели логистической цепочки. Назначение механизма CTM состоит в поиске решения со своевременной поставкой в отношении покрытия потребности на указанную дату и в указанном объеме с учетом всех доступных источников поставки. С помощью этого механизма создается решение с задержкой поставки на оставшееся количество в условиях, когда построить решение со своевременной поставкой невозможно или возможно лишь частично. |
Планирование типа “Capable to Match” (CTM) в пакете SAP Advanced Planning & Optimization (SAP APO) основано на ограничениях. Ограничения, по сути, определяются в качестве некоторого условия, которое должно быть выполнено в рамках выбранного решения, и соотносятся с переменной ограничения. Каждая переменная ограничений определяется областями или диапазонами значений. Механизм CTM осуществляет построение осуществимого решения со своевременной поставкой путем выполнения условий всех ограничений и с учетом допустимых областей значений. Переменные ограничения взаимосвязаны; как следствие, связаны и соответствующие области значений. Любое изменение или сокращение областей значений в отношении одной переменной ограничения распространяется на все связанные с ними ограничения. Рассмотрим основные принципы применения алгоритма механизма CTM на основе ограничений на небольшом примере (Рис. 1).
Рис. 1 | Пример принципов алгоритма механизма CTM |
В данном случае переменные X и Y являются переменными ограничений, которые связаны друг с другом отношением Y = 2X. Ввиду наличия этой взаимосвязи, область значений Y ограничена на основе значений X. Ниже приводится описание этого принципа с точки зрения модели планирования логистической цепочки. Ограничение X отражает мощность ресурса, а ограничение Y – объем потребности. Следовательно, их взаимозависимость соответствует требованиям к мощности ресурса, необходимой для покрытия одной единицы объема потребности; таким образом, для покрытия каждой единицы объема потребности необходимо две единицы мощности ресурса. Объем всех наличных ресурсов составляет 10 единиц. Ограничение наличных ресурсов распространяется на переменную потребности, в результате чего устанавливается максимально допустимый объем потребности в 5 единиц.
Оформите подписку sappro и получите полный доступ к материалам SAPPRO
Оформить подпискуУ вас уже есть подписка?
Войти
Обсуждения 3
Комментарий от
Ольга Шлякова
| 02 июля 2010, 14:19
В начале статьи приведены примеры взаимосвязи ограничений, дальше эта тема прослеживается слабо.
Комментарий от
Алексей Булаков
| 14 июля 2010, 14:44
Комментарий от
Дмитрий Карпов
| 15 июля 2010, 19:59
К счастью, как раз в этой области есть опыт, могу поделиться. Несмотря на сложность настройки, эта штука работает и работает устойчиво. Более того, результаты планирования в некотором смысле оптимальны, поскольку более гибки, чем любая эвристика и объяснимы в отличие от оптимайзера. Поскольку мастер-данные планирования изменяются мало, то грубые отклонения от оптимального решения отлавливаюся и правятся с помощью настройки выбора источника. Для реализации сложных задач возможно сценарное планирование поочередно с различными профилями. Полученные данные реально можно использовать как среднесрочный производственный план.
Недостатки: непростой инструмент, требующий высокой квалификации при настройке.