排"优"解难——智能排产APS系统
助力定制化生产新模式
数字制造
客户需求
痛点
大规模定制化车型配置众多,月度订单变更多,生产制约因素复杂,三者相互影响导致排产准确率降低,从而可能导致工时浪费、等待浪费或库存浪费。同时,排产本身效率低,无法及时响应供应、销售的变化。
构建智能排产APS系统,通过数据建模,把核心三块业务通过数据模型,全面打通,实现预测、订单、排产、供货计划自动计算。
通过打通订单、排产、零件到物料的业务与数据流,实现数据高度集成的全过程数据化计算,减少手工作业偏差,实现快速响应,提高排产结果准确率,挖掘产能潜力。
解决方案
达到效果
Image/
方案介绍
建立产销实绩与预测模型,统计颜色、选装等,分析变化点,减少无谓变化,控制变化幅度。
建立生产限制模型,在满足限制模型的基准下自动排程排序,实现最优序列自动计算,提高技术速度与精度。
对订单变更和库存齐套性建模,自动识别变化点,自动调整取货计划,降低手工识别周期,提高供应链效率,减少库存或呆滞。
Image/
在大规模定制化生产新模式下,产品更新迭代快,产品型号众多。
生产过程制约因素复杂,排产需要权衡各方利弊,尽量做到品种均衡,效率、成本、人性化、交期统一考虑,某一环节的误差都可能造成浪费。
计划调整频繁,导致供应链难相应,库存和呆滞增加。
各环节都有对应信息化系统,系统之间数据交互,必须通过手工作业整理、确认,效率低,变更触发响应不及时;数据整理及上传到系统需要最少4天时间,若订单发生变更,供应链无法及时响应,导致物料供应与计划需求不匹配,造成物料呆滞和缺件。
应用场景
给用户带来的价值
智能排产APS系统为生产管理部门提供快速排产响应能力,提高排产准确率,挖掘产能潜力。经验证,该系统的排序算法效果优于手工作业结果,可视化好,能满足复杂约束。采用后,可以挖掘产能潜力,不加班就能增产。
CopyRight © 2016- 葡萄新京·(中国)官方网站 版权所有    
Image/ Image/
了解大圣
企业动态
人才招聘
葡萄新京·(中国)官方网站
Image/
Image/
葡萄新京·(中国)官方网站