随着市场供需模式的改变,需求在互联网时代逐渐变得碎片化和脆弱化。如何利用数字化技术与传统工业协同,提高交付的敏捷性和可靠性,变成了企业竞争力提升的必然选择。然而,在产品大规模定制化需求时代,企业如何对人力资源、机器和产能资源、物料供应、工艺进行有效调度、防呆纠偏,一直是一个难题。
过去,企业以ERP手动计划排程,在生产工单管理上做生产计划建议,欠缺对资源调度的全链动态管理。在只依靠ERP下,很多企业都出现了工单齐套讯息不清晰,人工追欠料,过度依赖人员素质,计划和物流、信息流传递的效率低、延时和不准确的状况。以至于无法满足客户交付需求的风险、资源浪费的风险和潜在呆滞库存的风险日渐提高,直接影响了企业的竞争力。围绕实现数智化营运的战略目标,企业在现有ERP的基础上连接APS(Advanced Planning and Scheduling,高阶生产计划与排产系统),以助于缩短订单生产周期、提高工作效率、降低库存成本,这已然成为行业内的一个趋势。本文基于UDP APS排产系统的应用实践,为其他工业企业在数字化转型中,如何成功规划实施APS,提供一套科学合理的规划方法,为企业实现智能制造提供有益的模板。
UDP APS排产系统基本原理
APS是在工业生产中广泛使用的自动生产计划排程系统。它的目的在于帮助企业串联销售需求和工单安排,提高生产和运营的效率,提升资源利用和协助降本。APS系统包括需求计划、生产排程、资源分配和监督调整四部分:
1.根据市场需求和预测,制定产品的需求计划,以确定生产的产品种类、数量和交货日期。
2.在生产排程建模中,需要根据需求计划,按约束条件进行生产排程,以确定每个产品生产的开始时间和结束时间,并确保生产和交货时间的准确性。
3.根据排程进行4M1E资源分配,包括人力资源、机器和产能资源、物料供应、工艺等,以确保资源的充分利用和效益优化。
4.监控和调整。根据实际情况,进行生产排程的动态监控和修正,及时处理生产中的问题,保证生产进度和产品质量的达成。
总体而言,APS是基于需求计划和资源分配,通过优化生产排程来提高生产效率和产品质量,从而实现企业的整体经济效益。
UDP APS排产系统规划实施
APS的规划实施在很多企业看来只是一个数字化软件项目。正是因为这种误解,导致项目的实施条件不足,而引起实施成功验收的比率偏低。工厂交付以主生产计划为中 心,而APS正是整个计划体系的核心灵魂和指挥系统。由于APS与其他职能板块牵扯互动甚多,所以APS的规划实施其实是一个由上至下的供应链体系和流程规划改善过程,也是先精益后自动化的过程。
整体供应链智能制造体系规划
项目一开始就需要规划企业整体的智能制造蓝图。包括产品全生命周期的管理、产品整体质量管理、供需全链的协同管理以及其他连接项目。在全链协同下,其次是规划供应链智能制造体系。在实施APS前需要做顶层规划,即前方连结CRM和 ERP,后方连结SRM。利用智能制造技术和信息技术,实现供应链中各个环节的协同、智能、有效运作,动态择取现场数据以保证持续纠偏。在供应链体系外和其他智能制造系统数据互通、互动,有效协作,管理企业资源。
APS业务流程规划
1. APS底层数据的采集和整理
在前期,因历史原因收集相关底层数据相当困难。数据缺口较大,工艺数据比较粗犷,而且各组数据之间还缺乏连结性,例如,产品和产线没有关联,个别产品在设备上的产能数据缺失;人力资源和产线没有关联,人力资源数据缺失并和实际排产的能力数据差异较大。
在APS系统搭建过程中,需要收集和整理与生产计划和排产相关的底层数据,包括需求数据(销售订单号、销售订单数量、要求交付日期)、订单与工单的关联数据、产品数据(包括规格、产品标准化)、制造工程数据(包括标准工时、工艺路线)、设备数据(包括产能高值、设备状态)、产品与产线的关联数据、人力资源数据等。
2. 业务流程梳理
APS底层数据搭建整理后,就需要对计划部门的实际业务流程,即从销售订单录入开始,到物料需求计划、生产能力计划和生产执行反馈的所有业务过程,做相关的流程梳理。并且对比APS系统建议的标准流程和实际操作流程的差异,厘定APS相关业务流程及其对应的约束条件。
一是需求和供应计划:根据客户需求、订单和市场趋势,制定相关主生产计划,包括接受订单、确认订单、订单排期等。
二是长期产能计划:包括物料计划和生产能力计划。根据主生产计划和产品物料清单(Bill of Materials),可以关联触发形成ERP中的物料计划(包括原材料采购、库存管理、物料配送等)。然后,再根据主生产计划和设备能力,可以制定包括人力资源调度、设备调度、维护保养、设备改造等在内的生产能力计划。
三是生产计划和执行:根据主生产计划、物料计划和生产能力计划,执行生产。包括生产任务分配、生产进度跟踪、生产过程控制等。
四是动态作业调度:根据生产执行情况,设备状态和现场异常升级管理,进行生产作业调度,包括设备调度、作业分配、作业优化等。
五是生产报告分析:对生产过程中的数据进行分析,制定决策方案,包括生产计划的调整以及纠偏预防、持续改善。
规划APS软件的功能板块
1、资源管理板块,这里的资源管理包含生产组织管理、线体工序配置、人员信息管理、考勤班次管理、工厂工作日历、设备管理、模具管理、设备排班设置、排班明细表等等,以确保生产相关资源数据和参数设定可以在APS内得到有效管理。
2、排程建模板块,它包括产品档案管理、平台产品配置、产品专线配置等。通过产品的工艺路线设置、标准产能定额、模具关联配置、产能缺失分析、排产前置期及到货提前期设置、安全库存设置(如需要)、齐套算法配置、预警规则设置等,可以确保相关排产数据设置有效。通过不同参数和不同业务约束条件,可以服务排产引擎完成模拟排产,协助排产决策。
3、算法应用管理板块,算法应用主要按遗传基因算法模型和启发式算法模型,基于约束理论的有限产能算法和多个约束规则,进行计划序列运算,以确保排产能按多约束规则有序匹配。
4、计划管理板块,它为相关不同计划和需求,提供约束条件的数据来源。
5、生产排程板块,主要负责相关动态排产的执行和配套资讯的分析。
6、物料拉动管理,以全链连结拉动进料,当然这里会牵涉采购策略和相关交易规则,需要另外处理。
7、分析&预警管理,它连接流程中的纠偏预防,形成PDCA的闭环管理。
APS上线的成功要件
1.APS 的土壤。智能制造体系、企业文化规划及数据成熟度,是APS成功的关键基础。智能制造体系是APS的核心,它包括IoT、各智能制造板块、大数据分析、MoM(制造运营管理系统)决策平台等。先进的智能制造体系中,各板块边界和连接清晰。同时,APS系统需要对大量的生产数据进行分析,以便发现潜在问题,提高生产效率和质量。通过运用数据挖掘、机器学习等技术,APS可以实现生产过程的智能优化。
2.APS 的种子。APS的选型和建模。包括相关软件、模型选择与现实业务流程的匹配,是APS成功发展的关键。成功的APS需要整合各种生产设备、信息系统和管理系统,以实现端到端的自动化控制。这就要求在APS的选型、系统建模阶段,考虑各个部分的互操作性,以便在实施过程中能够充分发挥各个组件的优势。并且随着技术的不断发展和市场需求的变化,APS需要持续改进以保持竞争力。这包括编码技术研发、管理方法改进、人才培养等多个方面。特别是在业务流程匹配上,由于市场需求和生产条件的不断变化,成功的APS需要具备灵活的生产调度能力,以实现快速响应和生产优化。这包括实时监控生产过程、动态调整生产计划、优化资源配置等。
3.APS的养分。既懂现场执行又懂业务流程和系统设置逻辑的人才,以及管理层对内部阻力的支持,是成功的催化剂。尽管自动化技术在APS中发挥着重要作用,但人仍然是不可或缺的一环。成功的APS需要实现人机协同,即使得人类能够与自动化系统有效地协作,共同完成生产任务。同样管理层的支持不可或缺,包括在资源上以及在流程上的支持。
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