魚飼料の生産を計画する際,多くの農家は簡単な計算から始めます.飼料の量は1日何個必要ですか?この数値に基づいて,必要な機械容量を推定します.このアプローチは論理的です.しかし,実際は,物語の一部しか語っていません.
多くの実際のプロジェクトでは,クライアントが最初期待する容量とエンジニアチームが最終的に推奨する容量は同じではありません.この違いは通常,飼料の生産が実際に現場で行われる方法飼料の需要そのものより
飼料の生産は,ペレット工場をオンにして,それを継続的に動かせることだけではありません.典型的な生産サイクルには,以下も含まれます.
このステップは全て時間がかかります効果的な生産時間は 1 日あたりはしばしばはるかに短くなります初期計画で想定されたものよりも
労働力も過小評価されています.多くの農場で労働力が限られています.労働時間を延長すると,残業費がかかります.複数のシフトで作業する際には 人材費が大幅に増加します週末,休日,季節的な労働負荷は,生産のスケジュールに影響を与えます.
これらの制約のため,機器は日常的に理論上最大で動作するのはめったにない.純粋に数学的な容量計算が実際の運用条件に合致しない主な理由のひとつです.
実用的には,容量は平均的な需要を満たすだけでなく,バッファも提供します.少し高い容量は,短時間以内に飼料生産を完了できるようにします.予定が狭いときや 予期せぬ遅延が起きたとき プレッシャーを減らす農場での作業では,この柔軟性は,機械のサイズを最小限に抑えるよりも価値が高いことがしばしば証明されます.
顧客によって計算された"正しい容量"と,最終的に供給者が提案した容量が異なる理由です. どちらも合理的ですが,単に異なる視点に基づいています.
最も効果的な機器の選択は,通常,飼料の需要の計算は,日々の運用,労働力利用,生産リズムの理解と組み合わせられます.初期から全体像を把握することで,後の制約を回避し,長期的に見れば,よりスムーズで信頼性の高い飼料生産につながります.
