बेड़े प्रबंधन: अंतर-क्षमता की क्षमता और अनुकूलन

पूरे लेख में मैं "80\20" वितरण कानून का उल्लेख करूंगा।
यह सामान्य वितरण और उसके डेरिवेटिव से जुड़ा एक मोटा विभाजन है।
इसे अक्सर लघुगणकीय वक्र या f(x) = 1-1/x के रूप में चित्रित किया जाता है।

एक अति से दूसरी अति तक

अक्सर, बेड़े प्रबंधन बहस को इनके बीच विभाजित किया जाता है:

• समर्पित बेड़े का एक सेट, सस्ता, कम जटिल और कम जोखिम भरा
• और एक एकल, बहु-भूमिका वाला बेड़ा, जो छोटे बेड़े की अनुमति देता है

समर्पित, सस्ते बेड़े?

आवश्यक रूप से नहीं :

यदि उपकरण प्रति यूनिट कम महंगे हैं, या बेड़े प्राप्त करते समय भी, इन उपकरणों का गुणन प्रत्यक्ष परिचालन लागत का गुणन उत्पन्न करता है: उड़ान चालक दल की संख्या, रखरखाव लागत, आदि।
दुर्भाग्य से, थोड़ी सी (इकाई लागत) का बहुत अधिक (मात्रा), बहुत कुछ देता है (बेड़े की संचालन क्षमता की लागत).

इसके विपरीत, सर्वव्यापी बेड़ा (एकल बहुउद्देश्यीय बेड़ा):

इस अवलोकन के आधार पर, एकल, सर्वव्यापी बेड़े के समाधान पर अक्सर विचार किया जाता है...
एक अधिक जटिल प्रणाली की कीमत पर (प्राप्त करना और बनाए रखना अधिक महंगा है), बेड़े को काफी कम करना संभव है (कभी-कभी 1/3 तक) और इसलिए प्रत्यक्ष लागत कई गुना बढ़ जाती है।
हालांकि, थोड़ा (मात्रा) बहुत (इकाई लागत), भी बहुत कुछ देता है (बेड़े संचालन की लागत).

स्थान और समय के मुद्दों को नजरअंदाज करते हुए अक्सर खराब गणना, आकार की आवश्यकता होती है, फिर असंभव सर्वव्यापकता का एक निश्चित उपहार होना आवश्यक है.
इस समस्या को अक्सर कुछ अतिरिक्त प्रतियों के अतिरिक्त आदेश द्वारा पूर्वव्यापी रूप से हल किया जाता है।

मैं इन सभी पहलुओं पर चर्चा नहीं करूंगा जिन्हें मुझे पहले ही अन्य लेखों में संबोधित करने और चर्चा करने का अवसर मिला है।

आर्थिक बिंदु:

इन दो चरम सीमाओं के बीच, एक अधिक सूक्ष्म समझौता होता है, जिसे आर्थिक बिंदु या आर्थिक मात्रा कहा जाता है।

आइए याद रखें आवश्यकता:

• परिचालन आवश्यकताओं को पूरा करें
• पूरा होने पर सर्वोत्तम लागत पर (यानी अधिग्रहण + संचालन, उड़ान चालक दल के प्रबंधन सहित सभी लागत शामिल)

पूरा होने पर लागत का एक त्वरित अनुस्मारक:
अक्सर, एनालिटिक्स को डिवाइस प्रबंधन तक सीमित कर दिया जाता है। हालाँकि, जरूरत विमान के बेड़े को हासिल करने और प्रबंधित करने की नहीं है, बल्कि मिशन की जरूरतों को पूरा करने की है।
बेशक इसमें उपकरण शामिल हैं, लेकिन केवल इतना ही नहीं: आइए बस केबिन क्रू के बारे में बात करें।

किसी सिस्टम (यानी तत्वों का एक सेट) की अंतरिक्ष और समय में आयामित आवश्यकता को पूरा करने की क्षमता को हम कहते हैं क्षमता.

बुनियादी बातों

अपनी आवश्यकता को सही ढंग से परिभाषित करें

मैं बेड़े के आकार अनुकूलन की गणना पर वापस नहीं जा रहा हूं, जिसकी चर्चा मैंने लेख में की है। बेड़े की क्षमता की गणना करें« 
इस लेख का उद्देश्य समर्पित बेड़े के एक सेट और एकल, सर्वव्यापी बेड़े के बीच उचित वितरण को संबोधित करना है।

क्षमता के बारे में बात करने का मतलब कौशल और क्षमताओं के आयाम के बारे में बात करना है।
तो साधनों का एक समूह आवश्यकताओं के एक समूह की प्रतिक्रिया प्रदान करता है।

ये जरूरतें क्या हैं?
किसी संसाधन की आवश्यकता हर बार तब होती है जब उसे किसी उपयोग के लिए "सौंपा" जाता है:

• किसी मिशन के लिए रोजगार (चाहे वह कुछ भी हो)
• लेकिन "अनुरोध पर उपलब्ध" (उदाहरण: एसएआर)
• रखरखाव के लिए डाउनटाइम को भूले बिना (ऑनलाइन या आवधिक)
• और सबसे ऊपर, अविश्वसनीयता के जोखिम का स्तर जिसे हम अपेक्षित विशिष्टताओं के संबंध में ध्यान में रखना चुनते हैं (और जिसे अक्सर भुला दिया जाता है, जिससे क्षमता में व्यवधान होता है)।

इसके परिणामस्वरूप आवश्यकता की संभावना उत्पन्न होती है:

इस संभाव्यता से आवश्यकता की दर का अनुमान लगाया जाता है, अर्थात आवंटन:

सीधे शब्दों में कहें तो, आइए 200 विमानों के बेड़े के इस ग्राफ के संबंध में परिकल्पना लें।
तकनीकी रूप से, ये पहले चरण थोड़े अधिक जटिल हैं, विशेषकर जोखिम विचार पहलू के कारण। मैं आपको ये चरण बताऊंगा, हालांकि वे भाग लेते हैं, लेकिन विषय का मूल नहीं हैं.

इन पहलुओं पर अधिक जानकारी के लिए, मैं आपको पुस्तक पढ़ने के लिए आमंत्रित करता हूं मौरिस पिलेट द्वारा "6 सिग्मा: इसे कैसे लागू करें"।.

ध्यान दें कि इस अभिन्न का अभिन्न अंग विभिन्न खतरों को अवशोषित करने के लिए लचीलेपन की दर को कम करना संभव बनाता है जैसे:

• विफलता (अर्थात उपकरण की अनुमानित विश्वसनीयता से अप्रत्याशित विचलन)।
• आवश्यकता का एक निश्चित विकास।
• मध्य-जीवन रेट्रोफिट्स और/या प्रमुख निरीक्षणों का प्रबंधन, जिसके परिणामस्वरूप एक विशिष्ट अवधि में आवश्यकता में वृद्धि होती है।

बेड़े के आकार की तुलना में, यह लचीलापन दर "लचीलेपन की गहराई" यानी एक उत्कृष्ट राशि देगी।

अंतरसंचालनीयता अनुकूलन:

उदाहरण के लिए, मैं 2 आवश्यकताओं पर विचार करूंगा:

• इसके लिए 140 से 200 विमानों के बेड़े की आवश्यकता होती है
• अन्य 60 से 100 डिवाइस तक

(मैं सभी इरादों और उद्देश्यों के लिए निर्दिष्ट करता हूं कि इन मूल्यों को अभ्यास से पहले यादृच्छिक रूप से चुना गया था)

सबसे पहले, आइए इसे याद रखें यह अनुकूलन केवल उस चीज़ से संबंधित है जो सामान्य, विनिमेय है, और किसी भी मामले में समर्पित उपकरण नहीं है जिसे अपनी सभी आवश्यकताओं के अनुसार आयाम दिया जाना चाहिए.

चरम 1:2 समर्पित बेड़े

• सभी बेड़े = 300 (200 + 100)
• औसत रोज़गार = 250 ((140+200)/2 + (60+100)/2)

ध्यान दें कि आपके पास औसतन 50 "निष्क्रिय" उपकरण हैं, या आपके बेड़े का 17% या, जैसा कि कुछ लोग गणना करते हैं: 20% (औसत_निष्क्रिय / औसत_रोज़गार = 50/250)।

एक्सट्रीम 2: 1 सामान्य बहुउद्देशीय बेड़ा

सबसे पहले तो यह याद रखना चाहिए कि दोनों बेड़े की समानता परिवर्तनशीलता की दो श्रेणियों का औसत नहीं है !
तो, यह 50 ( [(100-60) + (200-140)]/2) नहीं है।
इस प्रकार की त्रुटि (हम जितना सोचते हैं उससे अधिक बार की जाती है) क्षमता में व्यवधान पैदा करती है।

यह त्रुटि अक्सर औसत पर तर्क करने पर ही होती है:

• एक तरफ 170 की औसत आवश्यकता (140 + (200-140)/2)
• और दूसरे पर 80 (60 + (100-60)/2)
• ...इस तरह आप 250 तक पहुंच जाते हैं, जिससे अनिवार्य रूप से क्षमता में व्यवधान आएगा

2 बेड़े के वर्तमान मामले में, समानता नियम काफी सरल है:
सामुदायिकता सबसे अधिक प्रतिबंधात्मक परिवर्तनशीलता होगी, और इसलिए सबसे कमजोर होगी:
200-140 60 =
100-60 40 =
इसलिए समुदाय 40 होगा.

इस दूसरी गणना की सीमाएँ:

यह सैद्धांतिक गणना इस तथ्य से जुड़ी कई खामियों से ग्रस्त है कि किसी भी समय बेड़े समेकन की क्षमता विश्लेषण पर ध्यान नहीं दिया जाता है:

• पहला दोष: साझा आवश्यकता चरम पर है :

पिछली गणना एकतरफ़ा परिकल्पना पर विचार करती है कि जब एक बेड़ा पूर्ण उपयोग में होता है, तो दूसरा न्यूनतम उपयोग में होता है।
दोनों बेड़े की जरूरतों के बीच संरेखण की डिग्री के आधार पर, इससे क्षमता में व्यवधान हो सकता है।

होने की औसत संभावना कम से कम 1 डिवाइस का टूटना 15% है...
7% के पास कम से कम 5…
(निम्नलिखित दोष प्रभावों को छोड़कर)

« 15%!? ये स्वीकार्य है "...
… आवश्यक रूप से नहीं :
15% में कम से कम 1 डिवाइस की कमी है। कमी की गहराई के आधार पर वजन देना उचित होगा (उदाहरण के लिए, 5 उपकरणों के साथ, हमारी संभावना 7% है... या 0.35 की कमी है)।
न्यूनतम गणना करते हुए, कमी की डिग्री लगभग 5 डिवाइस होनी चाहिए। यह कहने के बराबर है कि आपके पास होगा 5 डिवाइस स्थायी रूप से गायब हैं. कुछ गतिविधियों को स्थगित करने की आवश्यकता होगी।

• दूसरा दोष: पुनः आबंटन. यह शून्य शुल्क नहीं है.

प्रत्येक पुन: असाइनमेंट के लिए उपकरण पर विभिन्न भारों की आवश्यकता हो सकती है, जैसे कि इसे पहुंचाना, उपकरण की स्थापना या हटाना, या यहां तक ​​कि डिवाइस को उसके नए असाइनमेंट के रंगों में फिर से रंगना।
समीकरण में इस भार को ध्यान में रखा जाना चाहिए।

• तीसरा दोष: सदैव पूलिंग के पुन: आवंटन को उसके चरमोत्कर्ष पर पहुँचाया गया.

आपके पास जितना कम लचीलापन होगा, उतना ही अधिक आप पुनः आवंटन करने के लिए मजबूर होंगे। जबकि लचीलेपन की गहराई आपको "पूर्व-स्थित" रिज़र्व प्रदान करेगी, विपरीत छोर तक, जहां, 2 समर्पित बेड़े के साथ, आपके पास बनाने के लिए कोई पुनः आवंटन नहीं है।

तीसरा दोष जो स्वाभाविक रूप से हमें अधिक उदार समाधान की ओर ले जाता है:

पूलिंग गहराई

जैसा कि क्षमता गणना पर लेख में बताया गया है, पूलिंग से जुड़ी 3 धारणाएँ हैं:

• साझा बेड़ा
• समर्पित बेड़ा
• और साझा बेड़े का पूर्वसर्ग

जैसा कि हमने देखा है, पूर्ण पूलिंग आवश्यक रूप से बुद्धिमानी नहीं है (जब तक हमारे पास पुनर्आवंटन कारकों पर लचीलापन नहीं है, जिससे इन पुनर्आवंटनों को नियंत्रित किया जा सके)।

80\20:
अधिकतम संभव पूलिंग के 20% से नीचे (यानी हमारे उदाहरण में 8), हम मान सकते हैं कि पूल करना दिलचस्प नहीं है: लाभ, यदि कोई है, तो बहुत कम होगा।
80% (यानी 32) से परे, हम उचित रूप से मान सकते हैं कि क्षमता में व्यवधान होगा।

व्याख्यात्मक विवरण में जाए बिना, खुद को अधिकतम पूलिंग के 80% पर रखने से आउटेज का जोखिम 45% कम हो जाता है (यानी कम से कम 8 डिवाइस की क्षमता आउटेज का औसत जोखिम 1% से अधिक)।

आर्थिक बिंदु: लागत अनुकूलन :
मैंने आपसे परिचय में इकोनॉमिक पॉइंट की धारणा के बारे में बात की थी।
आप कारकों को ध्यान में रखकर लागत के संदर्भ में इष्टतम पूलिंग का मूल्यांकन कर सकते हैं:

• प्रत्येक साझा डिवाइस के लिए, 1 कम डिवाइस का ऑर्डर दिया गया है (ध्यान दें: संस्करणों की लागत आवश्यक रूप से समान नहीं है)
• जिसका पुनर्आवंटन की लागत (संवहन, स्थापना/हटाना, आदि) द्वारा विरोध किया जाता है।
• किसी अवधि में पुन:आवंटन की औसत संभावना के आधार पर भारित, हार्डवेयर जीवनकाल की अवधियों की संख्या से गुणा किया जाता है

लेकिन आइए समानता के वास्तविक मुद्दे पर ध्यान दें:

असममित पूलिंग

आरंभ करने के लिए, आइए एक टोटेम को समाप्त करें:
नहीं, एकल, एकल, सामान्य विनिमेय बेड़े का होना बिल्कुल आवश्यक नहीं है इसके लाभों का आनंद लेने के लिए।

यदि आपने निर्देशों का सही ढंग से पालन किया है, तो आप समझ गए होंगे कि दोनों तरफ एक बेड़ा बेस है जिसे विनिमेय बनाने की आवश्यकता नहीं है।
यदि पूर्ण विनिमेयता वांछनीय है, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि यह बेड़े प्रबंधन में समीकरण को सरल बनाता है।

लेकिन वह एक है विशेष मामला जहां असममित पूलिंग अधिक लाभप्रद है :

मैंने साझाकरण के पहलू को संबोधित किया, कभी-कभी समानता की धारणा को उजागर किया। लेकिन यह समानता क्या है?
यदि पहले चरम में, किसी समानता की आवश्यकता नहीं है, तो दो बेड़े अलग-अलग हैं, इसलिए एक ही बेड़े की पूलिंग पर अध्याय पूर्ण समानता मानते हैं।
कहने का तात्पर्य यह है कि दोनों बेड़े के सभी विमान (इसलिए 2 से 260 विमान, 300 अनुशंसित) बेड़े ए या बेड़े बी की जरूरतों को पूरा कर सकते हैं।

आरोही समुदाय

कंप्यूटिंग में व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला बैकवर्ड कम्पैटिबिलिटी वह सिद्धांत है जिसके अनुसार एक नया संस्करण एक या अधिक पिछले संस्करणों की कार्यप्रणाली सुनिश्चित करता है.

आधार संस्करण ए के विकास के मामले में, जिसमें से अन्य इस संस्करण से विचलन के विकास से आते हैं, इस प्रकार की अनुकूलता पूरी तरह से लागू होती है।
ainsi, एचएपी से प्राप्त टाइगर एचएडी, सभी एचएडी और एचएपी मिशनों को पूरा करने में सक्षम है; जबकि HAP केवल अपने HAP मिशन को ही अंजाम दे सकता है।

आरोही समानता के इस प्रकार के मामले में, आधारों का सही अनुमान लगाकर, पूरे बेड़े में समानता रखना आवश्यक नहीं है।
इस प्रकार, टाइगर के मामले में, उसके मिशन की 2/3 आवश्यकताएँ HAP प्रकार की हैं। यह जानते हुए भी कि तैनाती आम तौर पर ट्रिपलेट्स में की जाती है और एक एचएडी कभी भी एचएपी के बिना किसी मिशन पर नहीं जाता है, 1/3 उपकरणों को बिना किसी जोखिम के एचएपी संस्करण में रखा जा सकता था।

व्यावहारिक उदाहरण

आइए 2 (100 से 60) और 100 (200 से 160) की अपनी 200 जरूरतों पर वापस लौटें:
गणना को परिष्कृत किया जा सकता है, यदि हम जानते हैं कि क्षमता आकार का सही ढंग से अनुमान कैसे लगाया जाए, यदि मापा न जाए तो।
यदि हम मानते हैं कि प्रत्येक बेड़ा वास्तव में उप-बेड़े (विभिन्न आधार, ओपेक्स तैनाती, रखरखाव के तहत बेड़ा, आदि) में विभाजित है, तो यह अभ्यास जल्दी ही जटिल हो सकता है।
(यहां फिर से, मैं आपको अधिक जानकारी के लिए ऊपर उद्धृत लेख देखने के लिए आमंत्रित करता हूं)

डिफ़ॉल्ट रूप से, मैं 80\20 विभाजन पर रहूंगा:

इसलिए विचार करने योग्य परिकल्पनाएँ हैं:

• समर्पित बेड़े के प्रबंधन में एक निश्चित लचीलापन बनाए रखने के लिए:
  • 20% परिवर्तनशीलता को समर्पित बेड़े से संबंधित माना जाएगा
    (वास्तव में, इन पहले 95 प्रतिशत के लिए रोजगार की 20% संभावना है)
  • वास्तव में, परिवर्तनशीलता का ओवरलैप (इसलिए बेड़े के आकार का अनुकूलन) इनमें से अधिकतम 80% पर किया जाएगा।
• पुनर्नियुक्तियों के प्रबंधन में लचीलापन लाने के लिए:
  • ओवरलैप को पूल करने योग्य बेड़े के अधिकतम 80% का प्रतिनिधित्व करना चाहिए। आदर्श रूप से: 80% ^ नंबर_एक्सिस_रियललोकेशन।
    (इस प्रकार, यदि आप स्थानीय आवंटन [आधार, ओपेक्स...] को ध्यान में रखना चाहते हैं, तो आपके पास दूसरी धुरी है और इसलिए 2%^80 = 2%)
• अंत में, पुनर्आवंटन को मॉडरेट करने के लिए:
  • ओवरलैप को साझा बेड़े के अधिकतम 80% का ही प्रतिनिधित्व करना चाहिए।

आरोही सामुदायिक क्षमता वाले बेड़े के आधार पर, हम प्राप्त करते हैं:

ध्यान दें कि दोनों ही मामलों में दोनों बेड़े की कुल संख्या 2 है:
आवश्यकता ए का 200 + बी की न्यूनतम आवश्यकता का 60 + बी की परिवर्तनशीलता के पहले 8% का 40 (0.2 x 20)।

इसी तरह, आधार आवंटन (और संबंधित प्रीपोज़िशनिंग) में वितरण मुख्य रूप से दोनों बेड़े के रोजगार स्तर की संभावना पर, उनके ओवरलैप किए गए हिस्से पर निर्भर करता है, न कि साझा बेड़े की सीमा पर:

चाहिए	89	88	87	86
संभावना	9%	12% तक	15% तक	18% तक
बी चाहिए	186	187	188	189
संभावना	16% तक	14% तक	12% तक	10% तक

निष्कर्ष

असममित म्युचुअलाइजेशन, आरोही समुदाय का लाभ उठाते हुए, इनके बीच सर्वोत्तम समझौते की अनुमति देता है:

• बेड़े का आकार अनुकूलित करें
• सबसे महंगे संस्करण के साथ यह सब उपलब्ध कराए बिना
• जबकि, काफी हद तक एकल बेड़े के समान लाभ से लाभ हो रहा है

मात्रात्मक बजटीय मूल्यांकन के अभाव में, मैं इसे हर किसी पर अपनी राय बनाने के लिए छोड़ता हूं।
हालाँकि, यहाँ मेरा निष्कर्ष और सिफारिश है:

• यदि समुद्री बेड़ा 200 [#°1] का है, तो समर्पित बेड़ा रखना दिलचस्प नहीं है। हमें पूलिंग की ओर बढ़ना चाहिए (पूर्ण [250 पर] या असममित)
• यदि नौसेना का बेड़ा 100 [#°2] का है (जिसकी संभावना अधिक है), तो सबसे अच्छा परिदृश्य असममित पूलिंग है
• किसी भी स्थिति में, यहाँ एकल बेड़े को एकत्रित करने की अनुशंसा नहीं की जाती है:
  • 260 में से कम से कम 15 डिवाइस की क्षमता में कमी होने का 1% जोखिम माना जाता है, यानी लगभग 5 डिवाइस की औसत कमी
  • 268 वाला एक मिश्रित समाधान है: पूलिंग के लिए असममित समाधानों की तुलना में अधिक महंगा है जो बेहतर नहीं है।

यह असममित पूलिंग तभी संभव है जब:

• ये है आरोही समुदाय क्षमताओं में [उदाहरण: HAD = (HAP + x)]
• पुनर्नियुक्ति है लागत और समय सीमा के संदर्भ में व्यवहार्य
• की एक उच्च डिग्री है डिज़ाइन में समानता (एमसीओ प्रक्रिया और स्पेयर पार्ट्स के लिए) ताकि सह-अस्तित्व के परिणामस्वरूप एकल बहु-भूमिका वाले बेड़े की तुलना में लागत का दोहराव न हो।
• अंत में, हालांकि उच्च परिवर्तनशीलता वाले बेड़े पर यह संभव है, फिर भी यह समाधान एकल बेड़े की तुलना में कम दिलचस्प हो सकता है।

(नोट: मैंने जानबूझकर स्टॉक प्रबंधन के इस पहलू से परहेज किया है, क्योंकि इसमें विभिन्न रणनीतियां शामिल हो सकती हैं, हालांकि इस तरह के अध्ययन के मामले में उन्हें ध्यान में रखा जाना चाहिए, लेकिन इससे यहां समझ जटिल हो जाएगी।)

© जूलियन मायेर.