关于APS在企业生产计划上的应用

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End.

        a. 比较复杂度与可变性太高。到了车间有一种层,再下一层怎么让 产线甚至机台了,即车间的生产控制部门获得上级派发来的生产要求完后 ,会结合在制品、资源与工单的具体要求,向上级单作出有好几个 反馈,即回复不是可按计划的要求完,双方讨价还价选择了有好几个 新的计划版本完后 ,车间生产控制部门就会制定有好几个 适合本车间的生产计划,再把该计划派发给生产调度部门进行生产。生产调度部门再会根据具体状况,按生产计划进行生产。无论是车间生产计划部门,还是调度部门,其他同学面临的需用某些涉及某些非常比较复杂的细节规则,你这个生产工单的工艺要求,投上放去车间哪个产线,你这个哪种甚至哪台机器进行生产,生产过程中需用注意的具体细节等。都需用生产计划部门有所考虑,当然到了调度部门有肯能之前 有某些更细节的实际状况及约束进行考虑,从而在生产过程中作出临时调整。

        总而言之,APS怎么让 通过某些数学算法,在计算机的强大运算能力支持下,找出某些肯能比人类排产老师傅更佳的生产调度计划。

        正如上端提到,现在制造业更多的关注于主生产计划,而具体明细的车间产线层面的生产计划、调度计划,还是居于放养式的居于。而主生产计划肯能有足够的关注,往往有更多的投入对其进行研究,怎么让 它面对的问题报告 报告 更宏观;综合来讲,相对车间层面的生产调度计划就没太多比较复杂的制约因素了。某些,目前市上各种APS产品和技术,主要还是针对车间、产线甚至机台的生产调度计划,希望在有一种层面的生产计划有某些开创性的成果。但真是其他同学都还能能想象,APS都还能能解决车间、产线层面的生产计划,那末面对制约因素少得多,或宽松得多的主生产计划,是完整卓卓有余的。某些,真是各大商家都把此人 的APS产品瞄准车间、产线层面的生产计划,真是肯能在主生产计划上端所需求,它也是都还能能对现有的主生产计划作出些非常大的改善的。肯能尽管主生产计划比较宏观,但还是由公司计划部门的人来制定的,那末就必然有一定的局限性。你这个上端提到的计划质量、缓冲期不是合理等等,APS在这方面都还能能作出很大的提升。当然,把APS应用于主生产计划,真是还是需用下面层面的车间、产线生产计划的支持的,毕竟在主生产计划中,对各种资源与时间的预判,需用由车间、产线层面的生产计划进行实现。而需用毫无根据地猜有好几个 资源可用量,或完成时间的。

        b. 车间生产计划被视作操作细节,被人为未达到战略层次,未得到足够的重视与认识。肯能作为公司级别的主生产计划,它是直接作为公司供应链的一环而居于的,有一种环节的目标达成率高低是需用下面各个更细层次生产计划的支持的。但作为公司层面,往往要求的是,假如公司的主生产计划保持在一定的达成率,那末就都还能能满足供应链其它环境的要求了。但事实上有一种达成率是需用有冗余的,也怎么让 主生产计划给制定车间生产计划的时间,肯能预计到一定的不可选择性居于,怎么让 往往会留下一定的缓冲期。但有一种缓冲期长短,不是合理,往往需用通过以往经验得出。而同样道理整个供应链对主生产计划也会留有缓冲期,那末都还能能想像,为了能满足要求,往往哪些缓冲期加起来就会很长,往往比实际执行制造生产的CT需用长。那末 就会造成极大的速率低下,及产能资源浪费。但怎么让 肯能越往明细的生产计划,不可控、不选择性越大。怎么让 ,公司通常都都还能能也能 够弃小保大。久而久之,其他同学的焦点都只关注在MPS的层面上了。

        当然,目前在制造业上端临的最问题报告 报告 报告 还是车间、产线面层的生产调度计划,目前各个APS产品与技术,需用号称都还能能解决你这个问题报告 报告 ,需用冲着车间、产线有一种层面去的。某些目前见得最多的APS适用场面,还是在车间、产线甚至机台层面,针对已分配的工单,对各个车间、产线甚至机台,在已有的可用资源条件下,基于具体的业务制约因素,将生产任务适当分配到合理的生产单位(车间、产线甚至机台,工位),并根据计划中各任务的关后关联关系,选择每个生产任务的具体现在现在结束 与现在现在结束 时间。有一种也是APS的核心价值所在。肯能目前在车间调度工作中,对于资源的把控也许会相对准确某些,毕竟有条件的工厂,在自身产能匮乏,但订单要求有硬性规定的完后 ,都还能能通过引入外发加工来解决资源匮乏的问题报告 报告 。而生产时间的安排就没那末容易了。肯能这是有好几个 运算量非常大,考虑各种综合因素,考虑工序的前后关系,需用考虑工厂实现的班次等因素,综合起来的计算结果。人类是无法快速运算、毕竟种个方案的。那末 的话,APS系统就都还能能基于此人 内核所使用的各种最优解搜寻算法,基于各种约束;再利用计算的高速运算,快速地计算出各个方案的优劣,从而在短时间内对海量组合方案进行计算对比,从而往往能找出比人类更优的生产调度计划,甚至是对于生产任务的现在现在结束 现在现在结束 时间,甚至是精确到分钟的。怎么让 ,针对人类这方面的匮乏,通过大运算量,去生成的生产调度计划,是目前APS的主要应用场景。

        目前世界上可用的APS产品真是还是太多的,毕竟这是有好几个 数学上都还在不断探索的问题报告 报告 ,目前APS产品或技术,主要有偏重于MRP方面的,你这个英国FastRact, 还有某些是结合规划引擎与实际排程经验的产你这个日本的Asprova. 还有国内需用某些新秀产品,而哪些接触太多。另外还有有一种我太多 是产品,怎么让 基于某些规划引擎,结合企业自身的业务场景,自身以项目形式开发的APS系统。目前我所在的企业正是居于有一种APS发展状况。其他同学是基于Optaplanner + Drools作为规划与规则核心引擎,结合自身业务规则,将业务场景中的各类实体抽象,并将呼类繁多的业务规则抽象总结翻译为硬约束与软件约束。再通过应用多多线程 使用Optaplanner中的适当模式进行生产计划的自动生成。目前我接触过Asprova与Fastract(有一种怎么让 接触过其他同学的顾问题报告 报告 供的信息,不那末进行过项目实施).真是Asprova选择是相对比较心智心智性成熟 图片 的产品,真是它的技术肯能非常老旧,但基核心价值是引擎都还能能根据实际的排产经验作出运算优化。肯能真是此人 公司的业务相对比较比较复杂、奇葩,且此人 公司具有一定的技术开发实力,建议还是使用Optaplanner进行定制吧。但还是要注意,在作技术选型时,需用充分了解此人 业务上的状况,你这个排产规则,此人 业务跟各个引擎常用的模式有多大差异。那末 也能选择有好几个 真正适用的产品或技术。

上述需用此人 哪些年在APS上遇到各种坑后的总结,不一定对,欢迎其他同学拍砖。

        下面就来看看APS(Advance Planning and Scheduling - 高级计划与排程)技术,在生产制造业的某些应用.

谢谢。

        此人 有一种是有好几个 码农,肯能服务了共和国各项事业(好像是说得特别漂,那末律妙招段子看后了)大慨一半工作完后 了(按200岁退休的话),从一线的小码农,到现在成了老农,出产了不少或优或劣的各种码,几乎啥都做过。近几年慢慢沉淀到制造业信息化方面,主怎么让 APS在生产计划方面的应用,APS - Advance Planning and Scheduling. 高级计划与排程;真是也怎么让 做计划,只不过使用了某些优化算法,另计划的质量更高某些。从最现在现在结束 被调去做ERP数据适配APS项目实施,到现在此人 在为公司开发排产引擎(当然规划引擎用的是开源的,我可需用数学方面的专家)。从中也接触过不少排程产品,掉过不少坑,身上不是留下了点APS的战斗痕迹吧。下面先讲一下我在这方面的某些看法。等我有时间了,我再把有一种年来,为解决APS系统的引擎问题报告 报告 使用optaplanner规划引擎的某些小积累分享一下,但有一种时间嘛,还真的不容易挤呀,有一种年来基本上每天晚上9点200前没抛弃过办公室,11点后跟晚班工人并肩下班是常事(没错,我在有好几个 制造企业上班,对APS有好几个 天然的实战环境,这是公司给我的最大条件优势)。

        综上所述,目前其他同学所说的排产,或说生产计划,更多的还怎么让 等待图片在主生产计划有一种层次较高,较虚泛的范畴。而真真正正到了生产控制层次的,往往关注的是MES(生产执行系统)了,而计划肯能车间、产线层面的生产调度计划居于太多的难点,及某些方面技术上尚未心智心智性成熟 图片 ,令各大企业信息化产品对此较小涉及。其他同学也会留意到,无论多大、多出名的ERP系统,它关注的需用公司供应链层面的资源调配,而我太多 涉及具体生产环境,肯能具体到库存物流,或具体的订单执行层面的内容。而目前这方面通常引入APS作为支撑慢慢某些成功可用的方案在市场上推广了。

        无论是车间的生产计划部门还是生产调度部门,需用解决的逻辑细节需用很比较复杂繁多的。而作为人类面对种类繁多,比较复杂且多变的规则,各种业务制约与各种要求,是无法滴水坚持问题导向地顾及的。更多的是通过经验积累给出某些大慨的,基于估量的安排。某些,车间各级部门给出的有一种计划其不选择性是非常高的,甚至某些状况下,在经验老道的生产计划人员及调度人员排出来的生产计划,肯能有足够多的完后 去推敲,即使是按目前的生产状况不变,到最后也是不可行,肯能说计划的质量要求(你这个对成本、交期、产能利用率等要求)是非常低的。但往往在制定出来的初始阶段基本上是那末能推断出来的,更不须计划推动了一段时间后,随着过程中的各种条件变更居于,越往后就越每种那末 的初充了。某些,也能最大程度上做出有好几个 好的计划,是非常困难的,更多的是以经验生成有好几个 初始计划,在生产过程中根据实际跳出的状况,及在初始阶段未能考虑的问题报告 报告 慢慢明确,再持续地作出调整。某些给别人的印象怎么让 ,车间的生产计划毫无章法,质量太差,甚至有公司高层认为,车间根本无计划可言。但这是人思维的局限性,而对远超过其解决能力问题报告 报告 时,必然会出来的状况。怎么让 车间层面的生产计划会面临有好几个 严重的比较复杂度与可变性太高的问题报告 报告 。

        上端说了,APS怎么让 有一种高级计划与排程技术,那末为哪些叫做高级呢?我的理解是,它是相对于以往的MPS的,它除了满足某些生产制造过程中关于工艺、交期等等的硬性要求,需用在满足这此硬性要求的基础上,根据既定的某些设定、或称策略进行不断优化,从而得出最接近策略目标的计划方案。那末 说肯能比较虚,下面举个例子说明一下。有好几个 主生产计划派发到车间,当前正居于工厂的和产旺季,那末生产策略通常会被派发为"保证交期"(肯能谈季的完后 ,肯能资源相对充足,交期的保证不再是难事,策略往往会是"降低成本"。),那末车间生产计划部门收到计划,细分为各车间、产线甚至机台的计生计划时,就会把生产计划的策略大体上区分为有一种,有一种是保证硬性的要求不违反,你这个产品质量要求、生产安全要求等。在此基础上,就会设法安排哪些生产订,令其都还能能减慢完成生产,从而都还能能保证产品所在订单的交期,又都还能能为上端更多的生产单尽早腾出资源,目标怎么让 提高速率。对于前面的质量、安全的要求,是某些硬性的定性要求;而对于第二种速率的要求,是有一种软性的定量要求。对于定性的要求,那末就会有好坏,或说能达到多好的程度评价。在人的深度1上来讲,经验越充足,他排出来的计划速率越高,越符合有一种软性要求。有一种怎么让 APS的威力所在的,当然其他同学关注人工智能中的深度1学习的信息,肯能会发现,有一种有某些人工智能的味道,真是是的,但目前还那末听说过这方面的研究。APS技术目前使用的还需用人工智能,怎么让 基于有限资源、固定条件约束下的最优方案分搜寻技术。它的原理就如上端的例子,会把其他同学对计划的要求划会为硬性约束与软性约束。通过寻优算法(禁忌搜索、遗传算法、模拟退火等)在浩瀚的组合方案中,在有限的时间内,找出的方案,需用在满足硬性要求的前提下,最大程度上满足软性要求的方案。寻找哪些方案的某些原理、算法,就涉及某些数学上的概念,你这个NC问题报告 报告 ,NPC问题报告 报告 等,在此就不再熬述了。肯能有肯能我另写某些相关的文章讲解一下。

        关于制造业排产的系统,目前其他同学关注得更多的是MPS(主生产计划系统)的排期,即是公司甚至整个集团层面,根据产品的产工艺参数,结合订单的数量与交期要求,生成以生产订单为基本单位的生产计划,通常称作主生产计划(Master Planning).所谓的排期,或称排计划,更多的是对哪些生产工单进行编排。你这个根据哪些工单的工艺要求分配到不同的生产单位(分厂、车间或承包商),并根据各个工序的生产时间需求,定出有好几个 要求的完成日期,而有一种日期真是是有水份的(下面会有解释)。但哪些工单去到具体的生产单位后(特别是公司此人 的车间作为生产单位时),其具体的生产计划就较少涉及了。原困有二.