随着电子制造行业的快速发展,企业之间的竞争越来越激烈。然而,很多企业却处于亚健康状态,高交期、高库存、高成本的“三高”现象十分普遍。随着客户需求提高和市场竞争加剧,多品种小批量、快速交付客户定制产品、柔性智能制造的精益生产成为企业稳固和拓展市场的核心竞争力。
现有企业资源计划(ERP)、供应链管理(SCM)等生产经营管理系统多数存在依托静态物料结构、缺乏资源能力约束、估算生产提前期所造成的生产计划不准确、不能实时响应生产现场变化等问题,已不能满足企业精益化、柔性化发展需求。而高级计划排程(APS)能够实时共享和更新数据,提高生产计划和管理的效率和准确性。同时,APS还能够预测和预警生产延误、物料短缺等问题,提前采取措施减少损失,并通过数据分析和管理更好地掌握生产计划的执行情况和优化方向。供应链优化是消除企业“三高”的良方。
1 APS综述
1.1 APS的定义及作用
APS是基于SCM和约束理论的先进计划与排产工具,包含了数学模型、优化及模拟技术,能够为复杂的生产和供应问题提供优化方案,解决生产调度和资源分配问题。APS能综合考虑企业资源能力、时间、产品、约束条件、逻辑关系等生产中的真实情况,通过专用算法模型进行实时和动态响应,保证了供应链计划和生产排产的精确性和有效性。
APS解决了企业计划不能实时反映物料需求和资源能力动态平衡的问题,最大限度利用了生产能力和减少了库存量,提高了市场反应速度,被广泛应用于工业生产领域。
1.2 APS与企业其他信息系统的关系
APS是一种基于数据和模型的计划排程系统,可以根据历史数据和预测来制订计划,从而实现更高效、更精确的计划排程。其与ERP、仓库管理系统(WMS)、制造执行系统(MES)、SCM等系统之间存在紧密的业务关系,如图1所示。
ERP是一个集成了财务、物流、生产等模块的综合性系统,包括物料需求计划(MRP)、制造资源计划(MRP域)、主生产计划(MPS)等子系统。ERP通过获取APS的订单输入数据,能够预测出物料的需求量和需求时间,从而为企业生产制订详细的计划。
WMS能够对仓库内的物料进行入库、出库、库存管理等操作。在APS中,MRP的输出数据会同时传递给WMS,用于控制和调度物料的入库、出库等操作。
MES可以监控和管理从生产计划到生产执行的全过程。在APS中,MES可以接收MRP的输出数据,并将其传递给ERP,以便进行物料采购和库存管理。
SCM能够管理整个供应链上的物流和信息流,包括从供应商到客户端的物料流和信息流。在APS中,SCM可以接收MRP的输出数据,并通过APS中的供应链计划模块,优化和调度物料的采购和配送等操作。
2 APS在电子制造型企业的应用分析
2.1 传统电子制造型企业中存在的问题
现如今电子制造型企业进入高质量发展的关键时期,发展的主要推动力由规模红利逐步转向 和数字化转型增值。电子制造型企业通过信息系统来规范业务发展,稳步向智慧型生产企业靠拢。如何制订合理可执行的计划排程,调配各方资源,快速响应市场需求,是电子制造型企业数字化转型都需要克服的难题,计划排程需整合的资源如图2所示。传统电子制造型企业存在以下5个方面的问题。
(1)工厂产能问题。现场机台、人员忙闲不均,产量难以提高,生产成本居高不下,无法准确预测未来机台产能负荷,无法均衡分配工厂产能。
(2)客户订单问题。企业无法满足随机插单的需求,生产计划无法适应市场需求的变化,计划调整困难,无法准确预测产品交期。
(3)物料库存问题。无法精确预测各生产环节原材料、零部件的备货需求。为满足生产需求,半成品、原材料的库存水平非常高。
(4)生产调度问题。无法快速、准确地判断未来工厂生产状况,无法有效平衡计划、生产、物流部门之间的供需矛盾。在排满计划的车间,调度指令牵一发而动全身,插单和工序调整都会导致后面一连串的计划调整。
(5)运营成本问题。无法精准评估产品的生产周期,计划人员过多且工作协调性差,效率低,库存较高,无法合理地调度现场人员、机台。
2.2 APS应用的关键路径分析
工厂运作的核心点是生产计划和排程。在生产计划和排程中,投放工序工单是确保提高客户服务水平、资源效率和产出的核心。APS是生产信息化的核心子系统,是实现数字化工厂、提高服务水平和效率产出的不二之选。企业在应用APS时需要充分考虑以下5个方面。
(1)约束条件。工厂是在一定预算约束下运行的,不是无限制的资源应用。应用APS需要充分考虑物料、产能、工序3个基本约束,并建立相互制约的关系。
(2)产品建模。产品生产需要综合考虑工厂日历、工艺、物料、生产机台等各类型要素,构建产品过程模型是快速、准确仿真工厂实例的最好办法,也是耗时最短、精度最高的办法。
(3)计划排程。计划和排程是两个目标不同的管理动作,也是互相影响的管理过程。排程的规则、工单处理、资源处理、缓冲设置均会对计划和调度产生影响。便捷地呈现操作和排产结果,是实现科学的计划和调度,提高生产效率和客户满意度的有效方式。
(4)优化规则。工厂运行是物料、工序和资源协同的过程,所以只有完美结合物料、工序与资源,促进物料流动,才是优化的本质。而且可以根据工厂运行的最终目标,即在迁就客户服务水平的前提下优化资源利用和产出效率。可以通过便捷地设置和调整标准化项目的权重、优化项目组合来实现优化和持续改善。
(5)集成和计算引擎。智能制造系统是一个集成化系统,需要将APS与ERP、MES等其他信息系统集成。与ERP和MES不同,APS仅有确定工序工单投放这一功能,因此,需要考虑集成其他信息系统。同时,因为运算的数量巨大,运算速度对可使用性的影响较大,需要重点考虑提升其运算速度。
2.3 APS的应用价值
对于电子制造型企业来说,APS是提升整体生产管理水平和质量水平的重要手段,其可以帮助企业自动化和智能化制订生产计划,在提高生产效率和库存周转率的同时,降低生产成本,提升产品质量。APS具体应用价值包括以下6点。
(1)支持工厂制订中长期运营计划,解决标准作业程序(SOP)中的两大难点,包括在供应能力评估中结合物料供应评估产能,以及制订相对准确的销售要货计划。
(2)能够合理分配多工厂以及外协工厂的工作,APS以各工厂可能的交付时间对比为依据,向管理层提供向各工厂分配订单的建议方案。
(3)快速响应客户需求,快速准确地承诺交期,积极应对紧急插单、订单变更等问题,有助于销售获取订单,提升对客户询单、客户进度管控的反应速度。
(4)提升交付及时率。具体包括以下3点:①基于复杂的计算进行统筹安排,通过科学分配使资源(人、机、料)及时到位,直接提升计划过程的效率。②优化生产计划,使其上下贯通,减少停工待料、停工待机(模)等情况。③提高快速计划的能力,减少紧急变更、异常应对时的效率损失。
(5)减少库存。完美协同物料与制造计划到工序级,准确预见库存水平,帮助用户更好地控制库存。
(6)缩短制造周期。通过优化销售订单和工单的合并与分割、工艺工序之间的连接方式、多机与单机选择等,缩短制造周期。
3 APS发展与优化
在传统控制论指导下,优化集中算法能够有效优化制造流程,但是随着电子制造型企业的制造需求日益复杂,尤其是多品种、小批量、短交期、个性化定制生产模式的到来,这种中央集中处理变得更为复杂,也极不稳定。为了应对这种挑战,可以考虑采用以下5种方法来进一步优化APS算法模型。
(1)引入人工智能和机器学习技术。APS高级优化算法可以与人工智能和机器学习技术结合,通过学习历史数据和实时数据,自动调整生产计划和排程,提高生产效率和质量。
(2)考虑分布式处理和边缘计算。将中央集中处理分解成多个分布式处理节点,能够提高数据传输和处理速度,从而进一步提高系统性能。同时,边缘计算可以减少数据传输延迟和网络带宽消耗,提高系统的实时性和稳定性。
(3)考虑制造流程的动态性和灵活性。制造流程是一个动态和灵活的过程,需要考虑各种变化和不确定性因素。因此,在优化APS高级优化算法时,需要考虑制造流程的动态性和灵活性,以便系统能够适应不同的制造需求和变化。
(4)引入容错机制。在制造过程中,可能会出现一些约束条件、随机因素、因果关系不明显的情况,引入容错机制可以有效地处理这些不确定因素,提高系统的稳定性和可靠性。
(5)引入自适应算法。自适应算法可以自动调整优化策略和参数,以适应不同的制造环境和需求,提高APS高级优化算法的适应性和灵活性。
APS在电子制造型企业向着智能化、自动化和实时性快速发展,需要不断优化和改进APS高级优化算法来应对复杂的市场需求和生产环境,以提供更加高效、精准的计划和排程。
4 结语
本文对APS与其他信息系统的关联进行了阐述,分析了电子制造型企业应用APS的迫切性和关键路径,强调了APS在提升企业核心竞争力方面的必要性和重要性。虽然现有研究已经取得了一定成果,但是仍存在不足之处,需要进一步探索和完善。未来,随着技术不断进步和应用不断深化,APS将在生产计划和管理中发挥越来越重要的作用,给企业带来更大的价值和效益。