ਫਾਈਨਾਈਟ ਕੈਪੇਸਿਟੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ

ਤੁਹਾਡਾ ERP ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਆਰਡਰ ਅਗਲੇ ਵੀਰਵਾਰ ਤੱਕ ਪੂਰਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਰੂਟਿੰਗ ਸਹੀ ਲੱਗਦੀ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਹੈ। ਸਭ ਕੁਝ ਕਾਬੂ ਵਿੱਚ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ 'ਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਓਵਰਲੋਡ ਹੈ, ਲੋੜੀਂਦਾ ਓਪਰੇਟਰ ਕਿਤੇ ਹੋਰ ਬੁੱਕ ਹੈ, ਫਿਕਸਚਰ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਜਾਂ ਸਮੱਗਰੀ ERP ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਹੈ ਪਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚੀ ਅਤੇ ਰਿਲੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੋਈ। ਇਹੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਮੰਗ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ ਦੀ ਹਕੀਕਤ ਵਿਚਲਾ ਫਰਕ ਹੈ। ਇਸ ਡੀਪ ਡਾਈਵ ਵਿੱਚ ਅਸੀਂ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ ਫਾਈਨਾਈਟ ਕੈਪੈਸਿਟੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ, ERP ਅਤੇ MRP ਯੋਜਨਾ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਸ ਸਮਾਂ-ਸੂਚੀ ਤੱਕ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਲੋਕਾਂ, ਔਜ਼ਾਰਾਂ, ਸਮੱਗਰੀ, ਕੁਆਲਟੀ ਗੇਟਾਂ, ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਭੌਤਿਕ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।

ਇਨਫਾਈਨਾਈਟ ਬਨਾਮ ਫਾਈਨਾਈਟ ਕੈਪੈਸਿਟੀ ਯੋਜਨਾ

ਇਨਫਾਈਨਾਈਟ ਕੈਪੈਸਿਟੀ ਯੋਜਨਾ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਮਕਸਦ ਹੈ। ERP ਅਤੇ MRP ਸਿਸਟਮ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਯੋਜਨਾ ਅਰਸੇ ਲਈ ਮੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਆਰਡਰ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਿਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਾਰੀਖ ਇਹ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਕਿ ਫੈਕਟਰੀ ਕੋਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ। ਫਾਈਨਾਈਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਇੱਕ ਔਖਾ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ: ਕੀ ਇਹ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਇਸ ਸਮੇਂ, ਇਸ ਸਰੋਤ 'ਤੇ, ਇਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨਾਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕੈਲੰਡਰ ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨਾਂ, ਯੋਗ ਲੋਕਾਂ, ਟੂਲਿੰਗ, ਫਿਕਸਚਰ, ਰਿਲੀਜ਼ ਹੋਈ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹਾਲਤਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ।

ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਆਰਡਰ ਤੋਂ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਕੀਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ

ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਅਤੇ ਖਤਮ ਹੋਣ ਦੀਆਂ ਤਾਰੀਖਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਹੀ ਬਲਾਕ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਫਾਈਨਾਈਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਰ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਯੋਗ ਸਰੋਤ ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਲਾਟ ਲੱਭਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਮਾਂ, ਰਨਟਾਈਮ, ਉਡੀਕ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਸਮਾਂ ਗਿਣਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਿਸੇ ਸਲਾਟ 'ਤੇ ਕਬਜ਼ਾ ਕਰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਸਮਰੱਥਾ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਆਰਡਰ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ। ਇਸ ਲਈ ਦੇਰੀ ਅਗਲੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੱਕ ਫੈਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਦੇਰ ਹੋ ਰਹੇ ਆਰਡਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਫਾਰਵਰਡ ਬਨਾਮ ਬੈਕਵਰਡ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ

ਅਸੀਂ ਦੋ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਨਜ਼ਰੀਏ ਵੇਖਦੇ ਹਾਂ। ਫਾਰਵਰਡ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ: ਜੋ ਹੁਣ ਤਿਆਰ ਹੈ ਅਤੇ ਜੋ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਇਹ ਆਰਡਰ ਕਦੋਂ ਤੱਕ ਯਥਾਰਥਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਬੈਕਵਰਡ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਮੰਗੀ ਗਈ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤਾਰੀਖ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੁੱਛਦੀ ਹੈ: ਇਹ ਵਾਅਦਾ ਨਿਭਾਉਣ ਲਈ ਹਰ ਪਿਛਲਾ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕਦੋਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਗਾਹਕ ਵਾਅਦੇ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਪੂਰਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਵਿਚਲੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸੀਕਵੈਂਸਿੰਗ, ਬੌਟਲਨੈਕ ਅਤੇ ਚੇਂਜਓਵਰ

ਕੈਲੰਡਰ ਵਿੱਚ ਕਿਤੇ ਨਾ ਕਿਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੋਣਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਅਗਲਾ ਕਿਹੜਾ ਆਰਡਰ ਚੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀਆਂ ਸੀਕਵੈਂਸਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਡਿਊ-ਡੇਟ ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀ, ਗਾਹਕ ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀ, ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ, ਕ੍ਰਿਟੀਕਲ ਰੇਸ਼ੀਓ ਅਤੇ ਕੈਂਪੇਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੀਕਵੈਂਸਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਚੇਂਜਓਵਰ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ। ਫਿਕਸਚਰ, ਟੂਲ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ, ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਉਤਪਾਦ ਪਰਿਵਾਰ ਬਦਲਣ ਨਾਲ ਬੌਟਲਨੈਕ ਦੀ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾ ਖਰਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਜੋ ਕ੍ਰਮ-ਨਿਰਭਰ ਸੈੱਟਅੱਪ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੰਭਵ ਦਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਅਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਮੱਗਰੀ, ਲੋਕ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਕੁਆਲਟੀ ਵੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹਨ

ਇੱਕ ਖਾਲੀ ਮਸ਼ੀਨ ਦਾ ਅਰਥ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਮੱਗਰੀ ਅਜੇ ਵੀ ਜਾਂਚ ਦੀ ਉਡੀਕ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਯੋਗ ਓਪਰੇਟਰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸ਼ਿਫਟ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਕਸਚਰ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਮਸ਼ੀਨ 'ਤੇ ਲੱਗਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੇਜ ਨੂੰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੁਆਲਟੀ ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਟੁਕੜੇ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦੇਣੀ ਪੈ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਫਾਈਨਾਈਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਸਿਰਫ਼ ਮਸ਼ੀਨ ਕੈਲੰਡਰ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਤਪਾਦਾਂ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ, ਸਰੋਤਾਂ, ਹੁਨਰਾਂ, ਟੂਲਿੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿਚਲੇ ਸੰਬੰਧਾਂ ਦਾ ਮਾਡਲ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਯੋਜਨਾ ਟੁੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਖਰਾਬ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਰ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ। ਓਪਰੇਟਰ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੇ। ਕੁਆਲਟੀ ਹੋਲਡ ਆ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀਆਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਫਾਈਨਾਈਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਪੂਰੀ ਫੈਕਟਰੀ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਮੁੜ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਰੀਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਜਾਂ "ਫ੍ਰੀਜ਼" ਜ਼ੋਨਾਂ, ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਨਰਵਸਨੈੱਸ ਅਤੇ ਇਸ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੁੜ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਨੂੰ ਅੰਨ੍ਹੇਵਾਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਿਕਲਪਿਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਕਸਦ ਮਨੁੱਖੀ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰ ਫੈਸਲਾ ਕੀ ਵਿਸਥਾਪਿਤ ਕਰੇਗਾ।

ERP, MES, APS ਅਤੇ Microsoft ਡਾਟਾ ਲੇਅਰ

ਇਹ ਐਪੀਸੋਡ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਲੇਅਰ ਕਿੱਥੇ ਫਿੱਟ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ERP ਵਪਾਰਕ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਜ਼ੈਕਸ਼ਨਲ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। MES ਸ਼ਾਪ ਫਲੋਰ ਤੋਂ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਥਿਤੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮੇਨਟੇਨੈਂਸ ਅਤੇ ਕੁਆਲਟੀ ਸਿਸਟਮ ਵਾਧੂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਜਾਂ APS ਲੇਅਰ ਇਹਨਾਂ ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਯੋਗ ਵਿਕਲਪ ਤਹਿ ਕਰਦੀ ਹੈ। Microsoft ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ ਇੰਟੀਗ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਸਹਾਰਾ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਫਾਈਨਾਈਟ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਇੰਜਣ ਨਹੀਂ ਬਣ ਜਾਂਦੀਆਂ। ਉਤਪਾਦਨ ਤਰਕ ਨੂੰ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ, ਮਾਲਕੀ ਅਤੇ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

AI ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੱਥੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ

AI ਯੋਜਨਾਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲੱਭਣ, ਵਿਘਨਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦੇਣ, ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਨਤੀਜੇ ਸਮਝਾਉਣ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਮਸ਼ੀਨ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋਣ, ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਦੇਰੀ ਜਾਂ ਬਦਲਦੇ ਸਾਈਕਲ ਟਾਈਮ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪਰ AI ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਖੁਦ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਜਾਂ ਔਪਟੀਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ; AI ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੀ ਫੈਸਲਾ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ, ਕੁਆਲਟੀ, ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਪ੍ਰਾਇਓਰਿਟੀਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਯੋਜਨਾਕਾਰ ਜਵਾਬਦੇਹ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਿਆ

ਫਾਈਨਾਈਟ ਕੈਪੈਸਿਟੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੀ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ ਕੋਲ 70 ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਘੰਟੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮੰਗ 100 ਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਗੁੰਮ ਹੋਏ 30 ਘੰਟੇ ਪੈਦਾ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸ਼ੈਡਿਊਲ ਜੋ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਉਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਇੰਨੀ ਜਲਦੀ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਦੇਵੇ ਕਿ ਫੈਸਲਾ ਲਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਕ੍ਰਮ ਬਦਲਣਾ ਹੈ, ਸਮਰੱਥਾ ਜੋੜਨੀ ਹੈ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਵਿਕਲਪ ਵਰਤਣਾ ਹੈ, ਕੰਮ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਾਂ ਗਾਹਕ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਦੁਬਾਰਾ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੀ ਫੈਕਟਰੀ ਨਹੀਂ ਕਿ ਹਰ ਮਸ਼ੀਨ ਰੁੱਝੀ ਦਿਖੇ। ਟੀਚਾ ਅਜਿਹੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਸਕੇ।

Become a supporter of this podcast: https://www.spreaker.com/podcast/m365-fm-a-microsoft-mvp-podcast-by-mirko-peters--6704921/support.