三、单机优先决策方法

有一台主要机器或生产线的重复生产型印刷厂，必须优先考虑印件通过机器的加工工艺顺序。例如，大型杂志印刷机，及凹印和裁切生产线这类设备，都是采用单机优先决策规则而获得良好效果的生产系统。

为了确定工艺顺序，可以利用若干决策规则来排列生产任务一览表。每种规则将产生不同的加工顺序。因此，为了确定应该采用哪种规则，生产经理或作业调度员必须首先确定应选用何种交货目标，再根据交货目标确定优先决策规则。

某些典型的交货目标包括三个方面。首先是活件的平均流程时间最短，采用这一规则，客户等待交货的平均时间最短，货物以最快速度到达客户手中。其次是活件的最大滞后时间最小，采用这一规则，可以使活件的最大滞后时间达到最小。最后是滞后交货（不能按期交货）的活件数目最少，采用这一规则，可以使滞后的活件数目最少。

针对交货目标，要考虑的优先决策规则有三个：优先选择加工时间最短的活件（SPT规则）；优先选择交货时间最早的活件（EDD规则）；以及优先选择修正后交货时间最早的活件（M-EDD规则）。通过以下举例，可以对每种方法作出最好的说明。

某纸箱印刷厂利用8色凹印机和联动裁切工作站为几家客户生产洗衣机包装箱，生产条件见表2-1。

1.优先选择加工时间最短的工作——SPT优先决策规则

生产经理采用的是第一个优先决策规则，即优先选择加工时间最短的活件（SPT规则）。首先安排加工时间最短的活件（9h）；接着加工时间第二短的活件（10h）；如此类推，得到下面的排列结果。从排列表2-2可以看出运用这一规则的影响。

活件总流程时间227h，活件总滞后时间28h。

活件平均流程时间：227/6＝37.8h。

流程时间是完成每个活件所花费的时间。首先用9h完成活件C，接着再用10h完成活件A，所以完成头两件活件共花费19h。从活件的交货时间中减去流程时间，就得到每项活件的提前或滞后时间。正值是活件可以提前交货，负值是活件滞后交货。

由表2-2可以看出：

滞后活件数＝3。

活件的最大滞后时间＝15h（活件E）。

滞后活件的平均滞后时间＝ 28/3＝9.3h。

2.优先选择交货时间最早的活件——EDD优先决策规则

根据决策规则的要求，首先安排加工交货时间最早的活件，再安排加工交货时间第二早的活件，并照此规则依次递推下去。按照交货日期早晚的顺序排列，结果见表2-3。

活件总流程时间231h，活件总滞后时间11h。

活件平均流程时间：231/6＝38.5h。

滞后活件数＝3。

活件的最大滞后时间＝6h。

滞后活件的平均滞后时间＝11/3＝3.6h。

3.优先选择修正后交货时间最早的活件——M-EDD优先决策规则

应用本规则的时候，要求先按EDD优先决策规则排出工序表，然后在工序表中找到第一个滞后活件（在本例中是活件C）。现在，从第一个滞后活件（活件C）开始，检查它前面的所有活件，找到加工时间最长的活件（在本例中是活件A）并将其移到加工顺序的位置。重新计算提前和滞后时间，并重复前面的步骤，直到只有最后一个活件是滞后活件为止，排列结果见表2-4。在本例中，只循环一次就可达到要求。

活件总流程时间244h，活件总滞后时间61h。

活件平均流程时间：244/6＝40.67h。

滞后活件数＝1。

活件的最长滞后时间＝61h（活件A）。

滞后活件的平均滞后时间＝61/1＝61h。

4.结果分析

将上述三种决策所用时间的结果汇总如表2-5所示。

现在，将交货目标与优先决策规则对应起来可以看出：

优先安排加工时间最短的活件（SPT规则），其结果是流程时间最短。在本例中，完成活件加工的平均时间是37.8h。但是，有3个活件滞后，其中一个活件的滞后时间是15h。

优先安排交货时间最早的活件（EDD规则），可使最大滞后时间缩短到6h，但是仍有3个活件滞后，活件的平均完成时间是38.5h。

采用改进后的交货时间最早优先规则（M-EDD规则），可以做到只有一个活件滞后，此时活件的平均加工时间为40.67h，一个活件（活件A）滞后61h。显然滞后活件是“瓶颈”活件，延误了其他活件的按时完成。活件A不能按正常的生产顺序处理，但是可以利用周末加班或转包给其他印刷厂完成。

最佳优先决策规则因公司而异，即使在同一个公司，也会经常变化。找出以下这些问题的答案有助于确定正确的规则：活件的滞后时间为多少时还可以接受？为了确保其他活件能按期交货，把一个活件转包出去（在可接受的损失条件下）是否更好？使某些活件尽快在工厂内完成，而某些活件的平均滞后时间更长，是否会更好？

当然，在实际工作中，生产经理往往要求留下足够的时间以按时完成所有活件，而忘记了自己应尽最大努力把事情做得更好。应用优先决策规则可以提前识别哪些活件会滞后，以及预期的滞后时间是多少。对预计滞后交货的活件销售业务员可以选择重新商谈交货时间，生产经理也可以选择加班或外包方式加以解决。 PaX53miT9Ia6x4O7AjfW3VYkiOzSnQwhXQ3LGb4Cksm9jk2trXtZoVSH0fDvOZBv