作者：應(yīng)用材料公司Rick Johnston

排程員必須花費(fèi)多少時(shí)間來處理數(shù)據(jù)？從車間的操作員處收集最新數(shù)據(jù)是他們“日常工作”的一部分，但卻被無休止的電話、郵件和短信來來回回而延誤數(shù)據(jù)采集。所有這些因素都會(huì)給排程員帶來巨大的消耗，并因變更沒有得到足夠快的響應(yīng)而導(dǎo)致生產(chǎn)受挫。

(資料圖)

一種全新的方法

這項(xiàng)技術(shù)采用機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化算法來收集和分析來自車間輸送的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這些算法連接并持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)數(shù)據(jù)，在需要對運(yùn)營進(jìn)行重大更改時(shí)提供自動(dòng)排程更新。

這為商業(yè)化的生產(chǎn)排程帶來快速、準(zhǔn)確和更靈活的方法，并大大減少了操作員、主管和排程員的工作量。

改善車間排程

這項(xiàng)技術(shù)對車間排程進(jìn)行了四個(gè)關(guān)鍵方面的改進(jìn)，賦能制藥業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)營。

1)減輕數(shù)據(jù)采集的負(fù)擔(dān)。一個(gè)實(shí)時(shí)算法排程中心從排程工作流中削減了幾乎所有的數(shù)據(jù)追蹤、郵件和電話、剪切和粘貼活動(dòng)以及數(shù)據(jù)清理。一旦該平臺(tái)連接到相關(guān)數(shù)據(jù)集，它就會(huì)自動(dòng)將數(shù)據(jù)拉到一個(gè)中央位置，供算法實(shí)時(shí)審查。每個(gè)利益相關(guān)者群體——操作員、QC專家、維護(hù)團(tuán)隊(duì)、供應(yīng)鏈，都可以將他們的數(shù)據(jù)直接鏈接到數(shù)據(jù)中心，而無需排程員對其進(jìn)行追查。流程一旦建立，算法就會(huì)利用可用數(shù)據(jù)對排程進(jìn)行預(yù)測。

2)借助機(jī)器學(xué)習(xí)來提高排程的準(zhǔn)確性。因?yàn)樗惴ㄅ懦讨行目梢灾苯优c數(shù)據(jù)中心集成，所以它會(huì)隨著時(shí)間的推移習(xí)得行為模式。即使生產(chǎn)模式之間的因果關(guān)系尚未完全了解，數(shù)據(jù)中心內(nèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法也可用于預(yù)測未來的運(yùn)營情況。例如，如果在特定設(shè)備上進(jìn)行在位清潔（Clean In Place, CIP）的時(shí)間總是比預(yù)定時(shí)間長，機(jī)器學(xué)習(xí)算法給操作員發(fā)出提醒，并在 CIP 完成和下一個(gè)操作開始之間留出額外的時(shí)間。這些類型的更改有助于更好地響應(yīng)延誤情況。此外，一個(gè)工藝步驟的可變性不會(huì)對其他工藝步驟產(chǎn)生不利影響。

3)生成更敏捷的排程，且能更快地進(jìn)行更新。排程數(shù)據(jù)管理的自動(dòng)化意味著排程員可以實(shí)時(shí)重新安排，在一個(gè)班次內(nèi)將更新通知發(fā)到車間。與航空公司在航班延誤時(shí)向用戶實(shí)時(shí)通知的方式相同，實(shí)時(shí)排程通知可以幫助生產(chǎn)部門的操作員和技術(shù)人員做出更快、更優(yōu)的響應(yīng)。這使得整個(gè)生產(chǎn)車間更加靈活地應(yīng)對與單個(gè)工藝步驟相關(guān)的任何延遲或中斷事件。算法排程將排程轉(zhuǎn)換為一種響應(yīng)工具，使生產(chǎn)車間能夠在新數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)即時(shí)響應(yīng)。

4)排程員可以更具戰(zhàn)略性地做出決策。通過消除與數(shù)據(jù)收集和清理相關(guān)的手動(dòng)任務(wù)，排程員可以將時(shí)間花在思考和執(zhí)行戰(zhàn)略任務(wù)上，例如場景分析和評估排程結(jié)果的業(yè)務(wù)影響。這將排程功能的角色從一組戰(zhàn)術(shù)任務(wù)提升為組織內(nèi)領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)的關(guān)鍵顧問。算法排程使排程成為生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中最關(guān)鍵的分析角色之一，在廣泛的規(guī)劃場景中為利益相關(guān)者提供最佳行動(dòng)方案建議。

我們該從何入手？

今天的排程正處于危機(jī)之中，但排程員往往對嘗試新事物持謹(jǐn)慎態(tài)度，因?yàn)榧词故峭瓿晒ぷ鞯幕A(chǔ)知識(shí)也如此困難。好消息是實(shí)現(xiàn)基本的算法排程并不困難。排程員可以通過增強(qiáng)的自動(dòng)化輕松適應(yīng)這種新模式。

我們的智能排程平臺(tái)為排程員提供了實(shí)施“輕型”算法排程方法所需的工具。因?yàn)樗恍枰懦虇T學(xué)習(xí) Python 或如何訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)方法，所以它可以更容易地實(shí)施并簡化排程員和決策者走向完全自動(dòng)化的道路。許多生產(chǎn)車間都是從這種“輕型”方法開始的，其中只集成了生產(chǎn)系統(tǒng)的一個(gè)子集，比如只有企業(yè)資源計(jì)劃（Enterprise Resource Planning, ERP） 和分散式控制系統(tǒng)（Distributed Control System, DCS）。在這種情況下，算法排程可以通過基于Web的基本頁面直接從車間的操作員和主管處獲取數(shù)據(jù)。然后，該工具可以提出更改建議，但需要排程員確認(rèn)才能繼續(xù)進(jìn)行。第一階段縮短了獲取結(jié)果的時(shí)間并顯著提高效率，同時(shí)仍將最終決策權(quán)留給排程員。

生產(chǎn)車間所面臨的靈活可靠的壓力越來越大，操作員無法再拒絕采用新技術(shù)來生成更準(zhǔn)確的排程。算法排程提供了一系列算法和數(shù)據(jù)處理技術(shù)，可以幫助一流的制藥商實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。

作者簡介：

Rick Johnston博士 負(fù)責(zé)應(yīng)用材料公司自動(dòng)化產(chǎn)品部制藥排程解決方案的研發(fā)工作，具有15年以上生命科學(xué)軟件構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)，擅長借助大數(shù)據(jù)預(yù)測人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。建立并帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)開發(fā)全新的用于制藥預(yù)測、定價(jià)和市場準(zhǔn)入、新藥上市、估值以及生產(chǎn)的軟件。

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1.博客中文原文：算法排程：解決制藥排程危機(jī)：https://appliedsmartfactory.com/zh-hans/blog/algorithmic-scheduling/

2.博客英文原文：Algorithmic scheduling: Solving the pharma scheduling crisis：https://appliedsmartfactory.com/blog/algorithmic-scheduling/

3.數(shù)據(jù)科學(xué)家的難題——數(shù)據(jù)探索和特征工程：https://appliedsmartfactory.com/zh-hans/blog/the-data-scientist-conundrum-part-2/

4.更快地解決 SPC 和 FDC 違規(guī)問題：https://appliedsmartfactory.com/zh-hans/blog/spc-and-fdc-violations/

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