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汽车行业如何个性化定制转型?看APS系统在这家企业的运用

原创 解决方案 | 编辑:巴山老爹 | 2019-04-10 14:23:39| 阅读 0 有用 (0) 评论 (0) 收藏


概述: 传统汽车行业中往往采用的是按库存推动式生产,一旦市场产生变动就会造成大量的生产,给企业带来大批的资金压力,而另一方面采用按单生产的方式企业往往面临供应链,产能的诸多约束条件限制,稍有不慎就会带来产线停线的严重后果。

传统汽车行业中往往采用的是按库存推动式生产,一旦市场产生变动就会造成大量的生产,给企业带来大批的资金压力,而另一方面采用按单生产的方式企业往往面临供应链,产能的诸多约束条件限制,稍有不慎就会带来产线停线的严重后果。

威马汽车APS系统衔接销售端与制造端两大核心部门,与DMS、ERP、MES、BOM等系统紧密集成。项目以客户需求为导向,以消灭一切浪费,精益生产为核心,以建立一个对市场变化快速反应的生产经营管理体系为目标,实现了用户在电商平台下单,企业即可实现根据用户订单个性化定制需求,快速安排生产,实现了企业的多配置、低成本、高用户满意度的目标。

项目实施与应用情况详细介绍

APS系统利用大数据的3V特点,通过销售公司收集和提供的海量的销量预测数据,结合科学算法分析,合理配备零部件库存,接收销售公司下达的周计划,运用系统内置的排产算法,进行周计划的排产;接收经销商订单后,完全匹配、相似度替换周计划,或在线预配,真正意义上实现了三种订单交付策略的结合,同时达到了缩短交货周期、提供给力价格、支持个性化配置目的。

APS智能排产系统架构图概览

1)APS核心功能模块

威马APS项目是通过预测-生产计划-订单一体化的方案来应对客户端的订单配置多样性变化,以及市场订单波动异常时,有效保持生产平稳的解决方案。主要包括以下核心功能模块:

  • 周计划计算:系统接收到销售公司订单(周计划)后,在考虑日历班次限制、物料限制、工艺限制等限制条件的前提下,将周计划排在指定的计划周次内。
  • 预排产计算:系统接收到订单后,实时触发经销商订单预排产计算,系统先匹配周计划,如配置完全相同,则将周计划分配给该订单,如匹配失败,则在考虑日历班次限制、物料限制、工艺限制等限制条件的基础上,对订单相似度替换,将周计划配置替换成订单的配置,如替换失败,则系统进行在线预配,并实时反馈预排产下线日期及订单替换关系到销售端。
  • 生产计划模拟试算:用户可在系统中进行生产计划参数的设置,触发生产计划模拟试算,系统自动计算出参数调整对生产计划、物料计划和需求计划的影响。
  • 生产计划计算:系统每天定时触发经销商订单上线计划计算,根据产能、物料及工艺限制对订单需求进行排产,保证计划的可执行性,并且支持订单手工调整功能,手工调整后系统计算对供应链的影响。
  • 销售预测打散&滚动计划计算:系统接收到销售预测后,根据配置清单、配置优先级、产能限制将销售预测打散、组装后排到对应工作日,生成单车天度预测计划,并根据MES下发的在制订单过点情况和每天的订单上线计划进行预测计划的滚动更新。
  • 下线日期反馈:系统在接收新的订单进行预排产计算后,会实时反馈订单的计划下线日期,并且接收订单制造点位信息,监测订单状态,全程信息透明,提高客户服务水平。
  • 物料缺口及物料验证计算:系统支持根据每天的物料需求(在制订单和计划订单)以及接收的零件在途、在库及需求计算订单的物料缺口;并且支持对订单进行物料验证,根据每天可用库存验证订单最早可以排到哪个日期。
  • 超宕产计算:系统可以支持根据车间实际的生产情况,对锁定期外的订单进行生产计划重排,充分考虑车间实际生产中的超产和宕产情况,自动更新后续生产计划,使生产计划更贴合实际的生产。

2)主要科技创新内容

威马希望将主生产计划、物料需求计划、能力需求计划集成到一个模型中,整个项目的核心在于如何安排在综合考虑物料情况与产线情况的基础下安排预测计划的生产,如何快速匹配预测计划与实际排产计划,对于不能够匹配的订单如何安排生产这三块主要内容,大致思路如图3所示:

资源优化

由于其中涉及短期真实订单排产、中长期预测订单排产、中长期采购计划,三者关系如下:

业务背景

整个系统主要涉及五块核心模型,内容涵盖了可能出现的的业务场景,包括:预测计划在充足物料下的模型【M1】,预测计划在物料产能受限情况下的模型【M2】,电商订单不能够完全安排生产【M3】,电商订单能满足生产,其他类型订单无法满足生产【M4】,所有订单均可安排生产【M5】多种业务场景。

APS系统上线后,系统通过内部核心算法,使得C2M按单生产模式能够平稳推进,减少了大量的成品库存积压,也通过系统内部采购计划的制订推进了使得C2M预期中的高库存情况也未出现,极大程度上的为企业带来了可观的经济效益,也远远超过传统人工手工排产的效率与准确度。

本系统囊括计划编制的的6大主体分类50余项功能,系统通过与上下游系统的紧密结合,基本实现了无人工干预的自动化排产,自动化匹配,自动化编制采购计划的三个自动化功能,将业务员从执行者上升为决策者,统一化管理原本诸多信息孤岛中的数据,全局化的控制整个业务系统。

系统所用的算法模型,全面考虑了在C2M模式会产生的诸多业务场景,从预测计划做精做细开始,到匹配阶段会产生的不同问题,一一进行了深入的设计,使得整套系统在全面性与准确性上,拥有独一无二的优势,在攻关小组的不懈努力下,通过不断优化算法,将整个系统的响应周期不断提高做到单车匹配秒级,整版计划的编排分钟级,在汽车行业内达到了很高的水平,也得到了行业专家的肯定。

效益分析

总结来说APS高级智能排产系统相比其它同行业的类似系统比较优点如下:

1)改进生产管理:

节省人工制定生产计划和统计分析成本80%以上;

显著提高设备利用率以及生产效率;

快速定位生产瓶颈:通过产能、物料、工艺的验证,及时发现物料缺口,快速定位生产瓶颈。通过对易缺件的统计分析,找出最合理的应对措施,从而避免缺料情况的出现造成生产停滞;

2)改进采购管理:

通过销售预测打散,将预测计划准确的转化成需求计划来制定采购计划,合理的采购备料,降低库存成本。

由此分析可看出,APS系统在整个汽车行业中尤其是新能源汽车行业中从战略规划,实际实施,与成品效果均处于领军人物水平,通过更新管理模式,结合大数据技术,大幅降低企业运行成本,同时提升客户满意度,提升了企业的经济效益。具有先进性与可行性双重优秀基因,拥有广泛推广借鉴的意义。

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