ї' системі витискання поту", є творцем виробничого планування як дисципліни. Він досліджував фактори, що впливають на продуктивність, і методи раціональної організації робочого часу. На основі аналізу тисяч експериментів були сформульовані рекомендації з організації промислового виробництва і за навчанню кадрів. Фредерік Тейлор висунув ідею вузької спеціалізації, виділив планування як найважливіший елемент організації виробництва і вважав, що виробничим плануванням повинні займатися професійні менеджери. p> Генрі Гантт (Henry L. Gantt) працював разом з Ф. Тейлором над кількісними методами організації виробництва. Один з методів наочного впорядкування робіт - діаграми Гантта (Gantt Charts) - і сьогодні вважається одним із стандартів де-факто. Ідея Гантта полягала в тому, що головним ресурсом планування є час, а основою прийняття управлінських рішень - порівняння запланованого і фактичного стану робіт. На діаграмах Гантта по горизонталі зазвичай показують інтервали часу, а по вертикалі - роботи, операції, обладнання. Горизонтальні відрізки відображають тривалість виконання робіт. Вибравши по горизонтальній осі поточний момент часу і отримавши оперативну інформацію про хід виробництва, можна зіставити фактичне стан справ і планувалося. p> Всі сучасні системи управління проектами та планування пропонують подання графіків робіт у вигляді діаграм Гантта. У той же час діаграми Гантта мають ряд очевидних недоліків. Наприклад, за допомогою діаграм Гантта незручно планувати багатоваріантні взаємопов'язані ланцюжки робіт (у будівельних, військових, державних проектах, виробництві). Для таких завдань у військовому відомстві США в 50-ті роки були запропоновані методи мережевого планування, або методи вибору "Критичного шляху". Крім того, діаграми Гантта зручно застосовувати тільки для одного критичного ресурсу - часу. При необхідності врахування ще кількох ресурсів, наприклад, технологічного оснащення - діаграми Гантта треба сприймати як "об'ємні", які набувають ряд вимірювань за кількістю врахованих ресурсів. Це зручно для візуальної інтерпретації планів, але ускладнює їх аналіз. p> Роботи Ф. Тейлора і Г. Гантта лягли в основу наукових дисциплін, що виникли в середині ХХ століття, - промислової інженерії (Industrial Engineering), що займається управлінням і організацією виробництва, а також дослідження операцій (Operations Research). З дослідженням операцій пов'язані роботи по застосуванню математичних методів формалізації людської діяльності, у тому числі у виробництві та плануванні. Розроблено багато статистичних і оптимізаційні алгоритми планування, що використовуються в сучасних системах. Наприклад, в SAP R/3 [SAP96] для прогнозування потреб у продукції (функція Forecast) з урахуванням інформації про фактичний попиті за попередні періоди, використовуються статистичні та евристичні методи (розрахунки сезонних коливань попиту, розрахунки по трендам). Ще одним прикладом є методи оперативного планування (функція Scheduling), підсистеми планування виробництва (PP) SAP R/3, в яких "зашиті" алгоритми розрахунку дати виконання замовлення, скорочення тривалості виробничого циклу, мінімізації переналагоджень обладнання та ін (Зауважимо, що SAP R/3 згадується як приклад реалізації згадуваних тут і далі функцій.)
На початку 60-х у США почалися роботи з автоматизації управління запасами (Inventory Control). У результаті активного зростання великосерійного і масового виробництва товарів народного споживання і торгівлі після Другої світової війни стало очевидно, що використання математичних моделей планування попиту і управління запасами веде до істотної економії коштів, заморожених у вигляді запасів і незавершеного виробництва. Неможливо розробити "абсолютно оптимальні методи планування запасів ", тому слід вибирати й адаптувати алгоритми до специфіки конкретних складських завдань залежно від циклу виробництва або поставок збереженої номенклатури, вартості, розмірів виробів, розфасовки, вживаності і попиту, обсягів складів та ін Було встановлено, що вибір оптимального обсягу партії замовлення - одна з найважливіших умов підвищення ефективності підприємства, так як їх недостатній обсяг веде до зростання адміністративних витрат при повторних замовленнях, а надлишковий - до заморожування засобів. Управління складами (Inventory Control) в сучасних системах управління засноване на математичних методах управління запасами. Наприклад, в підсистемі MM управління матеріальними потоками SAP R/3 може використовуватися планування поповнення складу на основі прогнозу або по досягненні мінімального рівня запасу (по "точці замовлення"). Пропонуються більше десяти варіантів розрахунку оптимальної партії замовлення, а також можливості включення до систему алгоритмів, розроблених користувачем. p> Перші автоматизовані системи управління запасами в промисловому виробництві грунтувалися на розрахунках за специфікацією складу виробу (Bill of Materials). За планом випуску вироби формувалися плани виро...
