APS的發展以及使用價值簡述

文章來源:APS研究
2021-06-16


第一節:APS的發展



從泰勒的科學管理論開始,先行者們在孜孜以求的探索科學的管理理論以及管理工具;在計算機成為企業日常管理的基本工具后,信息化系統成為改進工廠管理的一個重要的支柱。


在工廠計劃領域,開始了從MRP到MRPII再到ERP的演進過程。MRPII 指的是制造資源計劃,而制造資源包括了物料和生產資源兩大類。


現代用戶,都對ERP的生產計劃邏輯和能力提出了一定的質疑:質疑其無限產能邏輯下的計劃可執行性低的問題;質疑其計劃結果不滿足業務管理要求的問題;質疑其操作無法方便高效地人工調整問題等等。其實原因很顯而易見,在MRPII的發明年代是1980年代。在那個年代,無論是管理理論還是計算技術都無法支撐現代生產計劃所要求的邏輯、方法。所以,在MRPII年代,人們意識到了需要統籌考慮物料資源和生產資源,但是囿于管理理論不足以及計算機技術的不足,只能使用基于無限產能的算法(非約束的)給出一個參考的負荷狀態幫助客戶去識別問題。這樣的幫助顯然是有意義的,但是不能滿足實際的需求

1984年以色列物理學家、管理學大師 高德拉特博士創立的的約束理論TOC,逐漸被應用研究,于1990年代理論基本成熟。TOC 的基本定義是 瓶頸資源決定了系統產出,為了提升產出,需要去發現和改進瓶頸的制約因素。


迭代算法的逐步演進,又是其中一個重要的必要條件的逐漸成熟。迭代:是重復反饋過程的活動,其目的通常是為了逼近所需目標或結果。每一次對過程的重復稱為一次“迭代”,而每一次迭代得到的結果會作為下一次迭代的初始值。重復執行一系列運算步驟,從前面的量依次求出后面的量的過程。此過程的每一次結果,都是由對前一次所得結果施行相同的運算步驟得到的。例如利用迭代法*求某一數學問題的解。對計算機特定程序中需要反復執行的子程序*(一組指令),進行一次重復,即重復執行程序中的循環,直到滿足某條件為止,亦稱為迭代。


約束理論和迭代算法相結合,很快應用到生產計劃管理領域。


然而,由于在一個工廠中,可能存在幾百上千個未完成的訂單(工單),每個工單又有10道20道甚至更多工序,每道工序需要考慮2~3個生產資源,如果再加上考慮物料狀態,迭代計算需要天文數字的計算量(各種要素排列組合),當時的計算機計算能力以及算法都不支撐巨大計算量。所幸這個年代,正是計算機技術高速發展時代,算力按照摩爾定律指數型極速提高。


具備了管理理論、有了可用的算法,加上計算機算力持續發展到了一定會階段,于是在1990年代誕生了生產計劃的計算機軟件系統,被定義為APS(Advance Plan & schedule)。從此APS就成為了一個專用名詞。企業的生產計劃從此準備進入了APS的時代,主要是在美、歐、日等先進制造業國家首先應用并逐漸推廣。


中國大陸隨著制造業逐步發展也開始運用APS。2009年,APS中的領先品牌ASPROVA在中國大陸第一個非日資用戶思源電氣開始嘗試將APS應用于電力電抗器和消弧線圈的生產管理領域,這個案例中面對計算機的計算能力不足,只能放棄了部分約束條件的計算機系統計劃管控(從23個刪減到17個),即使如此,該案例取得了豐碩的成果,用戶取得了豐厚的回報,主要是計劃人員減少4人,庫存周轉提升60%,人均產量提升60%,及時交付率大幅度提高等,主要供應鏈運營指標大幅度優化。后來逐漸推廣到互感器子公司、氣體絕緣高壓開關子公司等,成為一個成功的先行者。


基于對各種生產計劃與排程的業務情形反復研究反復優化,同時伴隨著計算機算力、算法技術的進一步提高,APS發展到了新的時期。今天的APS,具備了更高的計算能力,還集成了MRP的功能,越來越多的行業、越來越多的客戶,尤其是在那些管理水平高的頭部企業,基于追求卓越和持續改善的企業文化以及深切的業務痛點,開始陸續實施APS,例如格力、海爾、富士康等知名企業,目前已經覆蓋了汽車、家電、化工、家居、機械、食品、印刷、電子類等各種行業。



第二節:APS 帶給工廠的價值


APS 一定會成為工廠的普遍使用的常規武器,因為APS帶來的價值(從宏觀到微觀,從訂單到交付端到端閉環)是工廠運營者所迫切需要的。


1,支持工廠制定中長期運營計劃,解決S&OP過程中的兩大難點之一(供應能力評估中的產能評估并結合物料供應;另一大難點是相對準確的銷售要貨計劃);


2,支持多工廠以及外協工廠的工作合理分配;APS以各工廠的可能的交付時間對比為依據,向管理層建議訂單向各工廠的分配方案;


3,快速響應客戶需求,快速準確地承諾交期,積極應對緊急插單、訂單變更等問題,有助于銷售獲取訂單,提升對客戶詢單、客戶進度管控的反應速度;


4,提升交付及時率;基于復雜的計算、統籌的安排,使得資源(人機料)及時到位、科學分配;


5,提升效率:除了直接提升計劃過程的效率,由于生產計劃更優化、完全可行、上下貫通,人機料法測同步考慮,減少停工待料、停工待機(模);又由于快速計劃的能力,減少緊急變更、異常應對時的效率損失;


6,減少庫存:完美地物料與制造計劃協同到工序級,準確地預見庫存水平,幫助用戶更好地控制庫存;


7,縮短制造周期:通過優化銷售訂單、工單的合并與分割、工藝工序之間的連接方式、多機與單機選擇等,縮短制造周期;


8,支撐計劃人員、工藝人員know how在系統中固化,轉化為公司組織資產;

工廠數字化管理必不可少的一環,與ERP、MES、WMS等相連相通,有助于發揮協同效應,同時又使得工廠管理更透明,數據更完整充分。



第三節 APS 解決工廠問題及解決方式


1. APS解決的最核心問題之一是解決了生產計劃的可執行性:考慮約束條件的生產計劃,約束條件包括物料約束、產能約束(機、模具、工裝等)、人的約束、工藝要求的約束等;


2. APS解決的次核心的問題是解決了生產計劃的優化問題:在考慮約束滿足生產必要條件下,綜合考慮及時交付率最高、生產量最大、設備利用率最高、資源投入最均衡、庫存最合理等問題;進度(及時率)、成本、周期綜合考慮的問題等,追求多目標最優。


基于此,隨即解決了以下工廠業務中的常見問題如下:


3. 產銷宏觀協同問題,即產能與要貨計劃匹配與平衡問題;在沒有APS幫助時,因為多產品共線時很難準確描述工廠的產能,無法準確地推演多版本業務計劃和要貨計劃所需要的產能,導致產能計劃和主生產計劃編制的科學性不足。


4. 產銷微觀協同問題(以單個訂單從獲取訂單到交付的全過程為例):在APS幫助下,可以快速準確地完成以下業務活動



① 從銷售接單詢期答復到合同評審時的生產交期承諾;

② 緊急插單快速模擬交期;

③ 生產異常導致交付的交期重估等;

④ 訂單履行過程中的客戶計劃變更以及進度查詢的訴求滿足等;

⑤ 入庫計劃與發貨計劃的銜接等。




5. 多客戶多訂單資源分配的問題:在APS幫助下,客戶可以自由地方便地按照1個或多個管理目標去優化分配方案,例如供應不足時按客戶優先級分配;按訂單優先級分配等;


6. 多工廠(同類)任務分配問題,外協廠商任務分配問題;


7. 生產計劃與物料計劃協同問題;


8. 生產計劃縱向協同的問題:由于計劃執行是環環相扣,所以希望計劃能夠協同編制,依次到工廠計劃、車間計劃、班組計劃、工作單元計劃、工序計劃(機、人),相互之間是緊密連接的;


9. 生產計劃時間顆粒度的問題:在APS之前,巨大的計算量和各要素的經常變化使得時間顆粒度不能細化,而管理精細化卻要求顆粒度要細小,在APS幫助下,這個沖突就被圓滿地解決了;


10. 計劃與執行的動態地有效互動問題,計劃電子化傳遞到車間工序,工序按照實際進展報工;計劃再依據報工進行調整,實現了雙方互動;

基于數據進行計劃決策的問題,APS運行以后,有歷史數據、有現時狀態數據,包括及時率、設備利用率、庫存、成本等數據,尤其是也可以依據計劃預計未來的數據,強力地支撐運營決策。


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第四節:APS 解決問題的方式

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1, 建立生產標準和產能的轉化,使軟件系統具備基于產品規格的產能的基礎數據


①產能計算是采用各機臺、模具與產品規格之間轉換表達式

②調機、換模、換料、換色時間等;建立規格轉換矩陣

③人員技能表達式,適用于特殊基于人員的產能

④結合出勤日歷、班次計劃、設備維修保養計劃等





 2, 滿足約束條件的計劃排產,基于有限產能



①支持復雜工藝分流合流;

②工序動態時間約束表達式,改變了ERP簡單的線性模式

③設備/模具/人員技能約束

④工序流轉時間MAX/MIN,補全了一些特殊工序的工藝約束






3,提高訂單交付率/縮短平均制造L/T



①大數據量超高速排產響應計劃變更,絕大部分工廠排產在5分鐘之內

②工序流轉優化縮短L/T

③動態分割優化工作縮短L/T

④人機互動計劃調整,多種圖表可視化管理

⑤具有MRP功能,可以合理計算物料需求數量和時點,同時又可以將全部或部分物料設置為生產開工的約束條件




 4,靈活配置計劃方案,合理優化計劃



①瓶頸優化提高產能

通常排產時先找到瓶頸資源,在瓶頸資源排產確定后,前道工序以瓶頸資源開始時間為基準倒排,防止前道堆積;后道工序在瓶頸工序后正排,以使工序連接緊密。


②分派規則/多機臺資源評估

分派規則包括CCC最低訂單優先度、交期先后、附加值高低、相同模具連續、相同材料連續、相同顏色連續等使用規則;客戶還可自定義規則。

多機臺資源評估是讓系統考慮是開一臺機器還是多臺機器來滿足訂單。


③最優化邏輯,體現管理意圖

包括及時交付率最高、產量最大、外協加工最少化、制造時間最少化、負荷均衡化、等待時間最小化等邏輯,可以多邏輯按用戶自定義順序滿足;用戶也可以增加優化邏輯。

另外,將訂單分為急單(正向排程,盡可能早生產)、正常訂單(逆向排程,盡可能JIT,扣準交期完工)、補充訂單(平衡生產用,空了就生產)


④計劃KPI分析,多方案比較,尋找最優;

計劃本身沒有完美的方案,系統支持各種條件下的排產,對每一個排產方案評估其關鍵KPI(及時率、效率、產生量、均衡化、周轉周期等,可用戶定制)并提供對比表,方便計劃人員快速發現最優方案,仍然不滿意的話,可以直接在計劃界面上進行局部修訂計劃


⑤根據計劃,預見未來,支撐決策

根據排產計劃,結合銷售計劃、采購計劃等,可以預計庫存變動、交付及時率等關鍵運營指標,支撐業務決策。



第五節:APS能帶來的績效收益


績效收益取決于以下因素:

1. 用戶公司規模大,有助于收益絕對值的擴大;

2. 用戶原來運營水平越低,越有改善空間;但是運營水平低,往往是組織的變革愿望、改進能力不足,又制約了績效取得;

3. APS軟件水平高,包括算法優秀、內化的標準邏輯和模型的豐富性和實用性、功能完整性、計算速度、易用性等,大量案例積累有助于軟件公司優化其產品;

4. APS實施方案的合理性,取決于實施顧問的業務顧問和IT技術顧問的能力與態度,也取決于用戶方主要人員的態度、能力等;

5. APS上線初期數據的準確性、完整性以及后期日常經營中的數據準確性、完整性、及時性;

6. APS上線后持續改進與優化。

本文引用自公眾號:供應鏈道場 作者李忠華 VUV武漢總經理



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