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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：

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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以下是各行业类型的导入业绩比率表：

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永凯软件是行业前沿的供应链计划协同（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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APS车间管理软件生产流程建模目的

发表时间： 2012年10月10日　　　　　来源：永凯软件技术(上海)有限公司


APS车间管理软件生产流程建模目的

目标

　　最后还要指定一个优化目标。这些目标指导寻找一个好的、期望能接近最优的计划方案。在生产计划排程模块中选择优化目标时,我们看到主要有下面一些面向时间的目标:

　　Makespan,完成所有定单任务所需要的时间。使makespan最小是多机床任务排序问题中常见的优化目标;

　　Lateness,定单任务完成时间和它的到期时间之差。使所有定单的lateness总和最小,或使单个定单中最大的lateness最小,是常见的排程目标。

　　Flowtime,一个定单任务在生产系统中花费的时间。使所有定单的flowtime总和最小也是一个优化目标。

　　Setuptime,每个定单任务的生产准备时间。使所有定单的setuptime总和最小也可以作为一个优化目标。

　　另外,还有三个与成本相关的目标,分别是:使可变生产成本总和最小;使生产准备成本总和最小;和使惩罚成本总和最小。

　　尽管在排产这个计划层对成本的自由度影响很有限,但我们可以看到,对于不同加工路径的选择(例如,是安排标准定单或是紧急定单),也还是要以货币的术语来评估。如果需要对“软约束”建模(例如,为备货生产定单履行计划的交货时间),我们可以把惩罚成本包含在目标函数中。惩罚成本也称为缺货成本,它是当需求出现时没有足够的现货来满足需求所招致的成本。如果决策人员想要同时追求上面几个优化目标,使每个目标都达到最优,这样“理想”的解答通常是不存在的。那么,只好寻求一个妥协方案。一种方法是建立上面单个目标的加权和,这个组合目标函数可以象单目标函数一样对待,因此,可以应用同样的求解方法。

解的表达

　　表达一个模型的解也即详细的排产计划,有几种选择。它可以简单地表达为一个任务清单,上面列出了每个任务在分配给它的资源上的起始和完成时间。要把排产计划传送到其它模块中,这是最恰当的表达方式。决策人员通常更喜欢排产计划以甘特图表达,用甘特图可以在一定的时间间隔上平行地显示所有资源。人们既可以专注于一个指定顾客定单和它在相应生产阶段的排程,也可以把注意力集中在单个资源及其在时间上的排程。如果决策人员允许交互地改变排产计划,例如把一个运作交互地移到另一个资源,那么以平行方式显示所有资源的甘特图是最好的表达。下面我们再来看看更新一个现有排产计划的一些选择。

排产计划更新

　　生产计划排程假定所有数据是确定已知的,也即决______策状况是确定的。尽管这是一个理想的假设,但对一些时间段还是可以进行调整。为了处理不确定性(例如非计划的生产率变化或未预料的资源停工),软件工具允许监控人们假定发生在车间的变化,并生成一个更新了的期望的定单完成时间。这些变化是否大到需要重新优化排程将基于决策者的判断。在一个计划实际交付车间实施之前,可以通过提供大量的可选状况的生成和测试能力来帮助决策者的判断。这种方法也称为仿真,目前的APS软件工具都提供仿真手段。

　　在这里要提到的另一个特征是两步计划方法,也称为增量式计划。假定有一个新的定单到来。如果它落在生产计划排程的计划范围内,这个新顾客定单的活动可以插入到它所需资源上已排序好的定单中。在现行排产计划中寻找时间空隙,以便新定单的排程只须做微小的调整。如果能维持排产计划的可行性,那么就能导出新定单的一个计划交货期,并送回给顾客。由于上面这一基本排程可以通过不同的定单顺序来改进,所以重新优化经常会被考虑,以便通过新的排序来减少成本。

　　下面我们就来举例说明。假定有4 个定单需要在某个机床上排程,给出了定单交货时间,优化的目标是使顺序相关的生产准备时间总和最小。如果实际开始时间在100(时间单位),所有定单的加工时间相同(1个时间单位),顺序相关的准备时间是0,1/3,2/3 或1个时间单位(表2 给出了准备时间矩阵)。那么,最优的排程显然是ABCD。

　　在开始加工定单A之后,我们被要求检查是否能够接收一个交货时间为107 的新定单E。假定不允许因为一个新(紧急)定单而中断一个已经开始执行的定单,那么我们可以检查在完成定单A,B,C 或D之后,把工作E直接插入现行排程(如图5 所示)。由于在定单A和E这个子顺序之间存在一个正的准备时间,插在A之后会违反定单B的交货期,因此是不可行的。依理可以找到三个可行排程,其中可选方案c)具有最小的准备时间总和。因此,交货期为107的新定单E可以被接受(假定定单E值一个时间单位的附加生产准备时间)。当重新执行排程优化时,我们可以得到一个新的包括定单E的可行排产方案,它减少了1/3 的生产准备时间。

　　生成一个新的定单排程是费时的,并且通常会导致一些紧张(nervousness)。这些紧张是因为与先前的实际计划相比改变了定单开始的时间和生产的数量。紧张可能导致车间的额外工作,例如某些输入物料或许要更早交付,而这又要与供应商一起检查。为了减少紧张,通常可以把在一个资源上接下来的几个定单固定,也即它们的加工顺序是固定的而不作为重新优化的一部分。开始时间落在一个给定时间段(称为冻结范围)的所有定单都将被固定。

 

 

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