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永凯APS生产管理与物料控制解决方案

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解决方案

作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。

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以下为永凯APS生产管理与物料控制解决方案行业实践饼状图:

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导入业绩

永凯多年以来坚持不懈,为不同行业提供专业的精益生产管理与物料控制解决方案。 有着丰富的成功导入业绩,截止2016年6月, 永凯APS已被1112 家制造工厂成功导入。 请看下面各行业类型的导入业绩比率表。

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永凯软件是行业领先的供应链计划协同(SCP)和生产计划与排程(APS)管理系统的美资供应商,涵盖需求计划、产销协同和生产计划排程。助力实现生产、供给、销售协同,准时交货、降低库存、提升利润,已在一千多家工厂及众多世界500强企业中成功应用。


生产计划管理知识

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高级计划的模拟排程功能与限制理论的产能排程

发表时间: 2012年8月15日     来源:永凯软件技术(上海)有限公司


高级生产计划的模拟排程功能与限制理论的产能排程

1. 有规则基础的模拟排程 (Rule Based Simulation)

  模拟技术的使用也早在20年前开始。以当时的电脑计算速度而言,模拟技术僅能提供一些规划性決策的参考結果,例如就模拟结果所得资料的分析來进行产能平衡测試或者设备机台扩充的方案选择、工厂布置等等应用。及时性的決策应用,例如紧急插单、等等结合现场生产资讯的取得与消化,是在晚期十年內才有的发展。但是如其名称「模拟」所限,模拟技术一直无法突破的是将管理控制纳入系統。例如在任何一个决策时间点,下料的顺序決定之后,就已经決定了一个必然的模拟结果。若此结果不为管理者所能接受,在同样的管控参数之下,势必只有进出口行不同的下料排序模拟。这是因為对该決策时间点之后的所有管控条件都已经被设定,系统只是依原先设定的规则(Rule Base)进行模拟。若預期希望能够将某些参数,例如交期或者数量做变更之后,則模拟仍然需要回到原先下料的排序上,不断进行试误。这种做法实际上显着的缺点是让使用者无法累积其工作上的经验,來发挥以人制作決策的优势。我们可以肯定的确认,如将未來的信息参数,例如已知的交期,充分使用到现在开始的所有决策时间点,是模拟所无法克服的障碍,也是所有APS 系統所必须关注的结构性设计问题。

2. 限制理论的产能排程

  限制理论也是近些年来普遍被应用的观念之一。就排程而言,限制理论算是一种制定排序的方法,其做法略说如下:先进定所谷制作排程的时间区段(下一週、明后起天、下一班次?Time Bucket),就各工作站预定进行的工作內容加以分析,辨认选定一个于此时段的瓶颈产能资源。就此瓶颈产能资进行相关制令的加工作业排序分析,考虑边际产值(ThruPut 最大值理论、设置时间节约、生产排序限制等等)。決定各製令于此瓶颈工作站之排序后、就各制令於此制程加工作业的先处依序于其制程进行前后向排程规则。

  这种做法的两个显著缺点是:一、实现Shop Flow状況反应显著拉长距离,丧失互动的灵活机制。二、使用此法显然是相信排程是因为瓶颈而制作,而忽略瓶颈是因排程而产生。以下所述两种狀況发生时,限制理论將无法符合所需,其一当有一个以上的资源显示出必须被考量同为瓶颈之时,其二是当瓶颈现象有随时间而移转变动时。

  事际上,当生产制程的瓶颈稳定以及整体产能使用不及时,如瓶颈理论所标示仍然属于replanning的工具而非衔接现场生产资讯的rescheduling系统。所以在使用反应上,此类做法仍然无法满足动态的生产环境。也就是MES回馈的数据无所助益于系統的连作直到重新制作新的生产计划这止。而新计划在场又状況的衔续性将无法维持。

3. 綜合以上两种或多种的方法

  许多APS产品结合上述的一个以上方法,例如最普遍的是将时间框排序结合模拟。此种结合是以时间框配合庆用的数学规划或演算法则制定排程決策,此部分提供了各制令作业在各资源工作站的最佳排程,然后藉由模拟将各加工作业的前后順序限制建立合理的关系。以上两种方法的结合看似解決了两者的缺失:时间框应用数学规划弥补了各制令加工作业相互之间于未来产能分配及交其达成等不可管控的弱点,而模所作业则是弥补了时间框无法达成的各制令加工作业先后顺序的限制。但是无论如何结合上述方法,因着『結合』这个做法的错误导致各方法原有的缺失无法減少更产生了其他的缺失说明如下。模拟主要是将各个加工作业的先后限制滿足,因此就演算法则所产生的资源分配及排序,进行加工作业先后的排程。这个做法首先勢必将破坏原先的最佳解状态,为了达成合理排程而付出的代价是牺牲产能同时也将影响到交期的达成。显然这时的模拟仍然因此对交期及数量的变更不夠敏感,试误现象仍然重现于每一次的模拟进行。尤有甚者是結合了兩种以上的方法后,系統设计的复杂度大幅提高,使用者被要求在理论上的素质涵养也将勢必需要提升,而在工作经验上的累积则显得无所发挥著力之处。

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