Hi!
для Glibs.
Цитата:
Изначально опубликовано glibs
Ув. Zabr,
Например, в некоторого рода печатающих машинах (у меня была информация о печати на футболках) необходимо осуществлять их очистку в случае необходимости печати другим цветом. Это весьма трудоемко при переходе с белого цвета на черный и практически не затратно при переходе с белого на желтый, с желтого на синий, с синего на черный и т.д.. Это примерно, деталей не знаю. Это тоже можно рассматривать как критерий эффективности.
Ну и как,надеюсь, консультанты вместе с Axapta справились с печатающими машинами?
Цитата:
Изначально опубликовано glibs
Ув. Zabr,
MRP предполагает оптимизацию. Основные критерии: повышение загрузки производственных мощностей (сокращение простоев), своевременное выполнение заказов клиентов, снижение материальных запасов (но обеспечение их наличия в нужное время), гибкость планирования с т.з. возможности перепланирования с целью выполнения срочного заказа клиента. Это не все критерии, конечно, но что-то вроде этого.
1. То есть и Axapta, поддерживающая MRP, предполагает оптимизацию?
2. Допустим, мы умеем своевременно выполнять заказы клиентов, тогда в
Вашем примере задаем время выполнения заказа 1 час и 2-3 минуты,
а Axapta нам выдаст на гора Ваш первый вариант загрузки?
3. Ну, гибкость планирования с математической точки зрения это не критерий оптимизации. По крайней мере проблематично написать целевую функцию.
Разве отсюда следует что оно только одно?
Может быть есть еще куча всяких проблем, решабельность или нерешабельность которых очевидна для аудитории, и поэтому обделенных вниманием.
)))
Что касается задач оптимизации, мне скорее ближе следующие 2 высказывания:
от Jurii
"...Подобную оптимизацию можно делать только под конкретную задачу в виде дополнительного модуля к учетной системе..."
от Vadim Korepin
"... она сложна но эффект от реализации при решении задачи в общем случае будет просто потрясающим..."
Дело в том, что общее решение нетривиальных задач (существенно больше двух станков) может, например, привести к математической задаче линейного программирования с очень большими матрицами. Для уменьшения трудоемкости
обсчета которых потребуется или приведение этих матриц с специальному виду с соответствующей реализацией алгоритмов решения или выявление каких-либо закономерностей(инвариантов). Отсюда - сильная зависимость от конкретной предметной области.