— В первую очередь хочется сказать, что раскрой, и в том числе его оптимизация, — это не основная и совсем не самая сложная задача в цехе при производстве того заказа, который приняли в мебельном салоне. Да и само производство заказа — не факт, что это более значимая задача, чем обеспечение процесса в целом и управление им. Ничуть не менее важно наличие на складе соответствующих материалов, работа снабжения, оптимизация порядка выполнения заказов и соответствующих операций, своевременная отгрузка готового заказа, работа с рекламациями и т. д. Зачастую потери на этих этапах в существенно большей степени влияют на эффективность и прибыльность обработки заказа, чем непосредственно оптимизация раскроя плитного материала. И за оптимизацию всех вышеперечисленных процессов отвечает уже не система проектирования, а как раз система учета и управления. Но об этом поговорим в другой части обсуждения вопроса автоматизации мебельного предприятия.
Вернемся в цех.
Опять же, в цехе вопрос оптимизации раскроя не является ключевым. Ошибка при присадке, например, принесет гораздо больше вреда, чем ошибка при оптимизации раскроя. При этом тонкостей при автоматизации получения карт присадки больше, чем при автоматизации раскроя. Такое внимание к процессу оптимизации раскроя, скорее всего, вызвано двумя факторами:
- Это действительно первая операция в цехе, в результате которой «рождается» деталь;
- Оптимизация раскроя наиболее понятна для пользователя.
Но прежде чем говорить об оптимизации того или иного процесса, необходимо опять же вернуться к вопросу комплексности при подборе программного обеспечения для проектирования. Именно параметры, заданные при принятии заказа, такие как свойства выбранного материала, свойства выбранной фурнитуры и комплектующих, влияют на автоматизацию производственных процессов.
Если менеджер в салоне работает на одной программе, а конструктор на производстве — на другой, то все вопросы присадки и раскроя решает конструктор.
А если используется единая комплексная система проектирования, то, как только менеджер в салоне меняет тот или иной материал в заказе (исключительно для задач визуализации), сразу же автоматически изменяются и входящие параметры листа, используемого при раскрое. Как только менеджер (исключительно для удешевления заказа) меняет фирменные комплектующие на более дешевые, сразу меняется и карта присадок, т. к. у новых комплектующих другие посадочные места, а сразу после замены (при наличии библиотек комплектующих реальных поставщиков) программа понимает, как изменится присадка под новые комплектующие. Если же менеджер и конструктор работают в разных программах (а значит, конструктор вынужден дублировать у себя в программе проект, принятый менеджером в салоне), то такой автоматизации нет.
Теперь перейдем непосредственно к раскрою. Почему программа оптимизации раскроя лучше, чем опытнейший пильщик? Дело в том, что оптимизация заключается в выборе наилучшего варианта из множества других. Стоит ли говорить, что компьютер этот выбор сделает гораздо быстрее, чем человек (каким бы гениальным и опытным он ни был)? Просто потому, что компьютер выполняет гораздо больше операций в секунду, чем человеческий мозг.
Можно возразить: «В теории, конечно, так. Но почему тогда на практике опытный пильщик иногда делает карты лучше (а иногда и быстрее), чем любая программа?»
Да, это действительно так.
Но в этой фразе ключевое слово «иногда». А дальше возникает эффект падения бутерброда с маслом на пол (т. е. всегда маслом вниз). Как показали многочисленные опыты, бутерброд падает маслом вниз с вероятностью ровно 50 %. Но именно этот случай запоминается. Если вернуться к раскрою, то там вероятность того, что человек сделает карту лучше, чем компьютер, существенно меньше. Но когда так происходит, это событие запоминается и преподносится как пример правильности данного утверждения.
И еще один момент. Практически все программы при создании карты раскроя ведут процесс оптимизации с самого начала. Пильщик же может знать, что при таком составе заказа основной вид карты будет такой-то и надо разместить нестандартные детали лишь в свободных местах. Наверное, это быстрее, чем делать карту с нуля. Возможно, что в каких-то случаях он и компьютер обгонит (который перелопачивает миллионы вариантов). Проблема в том, что совершенно не факт, что именно в этом варианте его «стандартная» карта будет оптимальной. Но в этом случае, как правило, говорят так: «В принципе, нас такой процент полезного выхода устраивает. Да, наверное, программа сделала бы карту на несколько процентов выгоднее, но нас это не сильно беспокоит. Сейчас нам важнее скорость».
Таким образом, мы выяснили, что в скорости работы и возможности перебрать множество вариантов, определив наилучший, опытный пильщик явно проигрывает компьютеру.