永凯APS系统

永凯APS生产管理与物料控制解决方案

全球领先的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:

永凯APS生产管理与物料控制解决方案行业实践饼状图

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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以下是各行业类型的导入业绩比率表:

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新闻详情

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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生产管理系统之统计商业预测方法

时间:2014年6月19日  来源:永凯软件技术(上海)有限公司

 


生产管理系统之统计商业预测方法

 

 


  从20世纪50年代起就研究出一些用于商业预测的预测方法,这些方法同时也用在计量经济方面(如失业率等)。如果在生产管理软件模块中应用这些方法我们就能够在几秒钟内为很多项目进行预测。因此,所有主要的APS提供者都将统计预测程序纳入他们的需求计划解题方法中。这些方法中的每一种方法都设法将一产品的历史信息纳入对未来数据的预测过程。目前存在两种不同的基本方法时间序列分析和“因果关系”模型。所谓的时间序列分析是假定需求按照特定的模式发生变化,因此,预测方法的任务是从所观测到的历史数据中估计出这一模式,然后通过使用前面估计出的模型来计算未来的预测。这些方法的优点在于它们只需要以往需求数据的观测值。时间序列分析中最常用的模型:
  水平模型(level model);趋势模型(trend model):在水平模型的公式中加入线性趋势项;
  季节模型(seasonal model):该模型假定每个时期(周期)重复一次固定模型。
  统计预测的第二种方法是因果分分馍型。它们假定需求过程由某些巳知的因素来决定,例如冰淇淋的销售量可能依赖于某一天的天气状况或温度,因此,温度就成为冰淇淋销售量所谓的引导指数(leading indicator)。如果针对所考虑的项目能够获得足够的销售量和温度的观测值,就能够估计出潜在的模型。
  因果分析模型中的参数估计需要需求的历史数据和一个或更多具有指数的时间序列,它对数据的要求比时间序列分析对数据的要求高。此外,实际经验表明,简单的时间序列模型通常比复杂的“因果关系”模型更能得出好的预测值。这些方法倾向于将随机波动(噪声)解释为“结构上”的问题,因此在模型中引进了系统误差。

 

 


 

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