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。
永凯APS汽车零部件行业解决方案, 广泛借鉴了国内外汽车零部件企业信息化的成功经验和国际先进汽车零部件行业解决方案的特点, 充分考虑中国汽车零部件企业所面临的现实环境以及诸多个性化需求, 帮助中国汽车零部件企业实现优化生产管理流程,提高对客户需求的快速响应能力, 降低生产营运成本和提高工作效率,提高企业发展的核心竞争力等目标, 为提高中国汽车零部件企业的核心竞争力做出贡献。
机械制造行业由于其工艺复杂的生产特点,工艺及在制品管理困难。 单纯的靠手工排程,难以满足现代企业快速发展的需要。 永凯APS积累了丰富的机械制造行业经验和众多机械行业客户的实践, 基于供应链管理和约束理论,通过平衡有限生产能力和物料需求, 帮助机械制造企业建立精准、详尽的生产与物料计划, 为企业不断提升管理水平,增强企业核心竞争力提供整体解决方案。
永凯APS注塑行业解决方案,通过注塑行业用户的生产管理模式, 基于行业性以及生产和排程功能,在研究和探索形成以注塑行业的关键应用和难点为重点, 突出注塑行业的个性化应用,帮助注塑行业实现以销定产、快速响应市场需求。 运用灵活敏捷的计划体系,将市场需求快速地分解成可以执行的采购、生产和委外加工计划, 缩短了产品交货周期,减少注塑企业的订单交期压力, 从而全面提升企业运营效率,帮助注塑企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
永凯APS家电行业解决方案在众多客户广泛实践的基础上积累了丰富的行业经验, 提炼出了一套符合家电行业特点的一体化的信息化全面解决方案。 该方案专门针对家电行业的管理重点和难点,深入分析家电行业的应用需求, 充分发挥永凯APS先进生产管控技术平台和强大业务功能的优点,强调生产计划与执行过程优化, 本着“快速配置、快速实施、快速应用、快速见效”的原则, 有效解决家电行业的困惑与难题,是家电企业实施生产信息化的最佳选择。
在充分考虑到电子行业企业生产管理特色及模式之后, 永凯APS电子行业解决方案以先进生产管理理念为核心, 以灵活多变的强大功能为依托,通过库存管理、优化排程、 现场控制帮助电子行业合理控制企业物流。销售计划、 生产计划和采购计划有效集成,有机结合了电子业企业的现状, 对电子电器行业企业有很好的适应性。永凯APS通过精益生产, 缩短了生产周期,提高了生产效率,降低了库存成本,加快了市场响应速度, 减少了电子企业的订单交期压力,从而全面提高了企业服务水平和竞争力, 帮助电子企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
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。
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。
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。
FMS有效解决车间排程问题
发表时间: 2012年11月28日 来源:永凯软件技术(上海)有限公司
FMS柔性制造系统(Flexible Manufacture System):是一组数控机床和其他自动化的工艺设备,由计算机信息控制系统和物料自动储运系统有机结合的整体。柔性制造系统由加工,物流,信息流三个子系统组成,在加工自动化的基础上实现物料流和信息流的自动化。
文中讨论了决策规则解决FMS车间排程问题的方法与规则库的具体实现,分析了各种规则与性能指标的关系,对如何合理地选用规则提出了建议;为了提高规则排程的质量,文通过分析拖期时间与两个作业排程决策间的关系,提出了一种比较复杂的规则,并在以拖期时间最小的目标下,与LST、LPT、LDD、LWR、LSWR、LSOR等规则作了实验比较。随着计算机运算速度的飞速提高,人们希望寻找新的近似排程方法,它以合理的额外计算时间为代价,换得比单纯启发式规则所得到的排程更好的排程。在这方面比较有代表性的有移动瓶颈方法(Bottle neck Procedure),用来解决以最小化Makespan为目标的Job Shop排程问题,它通过不断地对移动的瓶颈设备进行单机排程,来获取更好的次优解。
总的说来,启发式规则直观、简单、易于实现。但是近十年的研究表明并不存在一个全局最优的排程规则,它们的有效性依赖于对特殊性能需求的标准及生产条件。它是局部优化方法,难以得到全局优化结果,并且不能对得到的结果进行次优性的定量评估。顾客需求的个性化及要求企业响应市场的敏捷性,往往在生产加工过程中加入了更多的不确定性及复杂性约束,寻找排程最优算法本身是一个NP完全问题,这些使得基于规则的排程思想已不能适合敏捷化制造的要求。
(3) 系统仿真的方法
基于仿真的方法不单纯追求系统的数学模型,侧重对系统中运行的逻辑关系的描述,能够对生产排程方案进行比较评价,分析系统的动态性能,并选择系统的动态结构参数。由于制造系统的复杂性,很难用一个精确的解析模型来进行描述和分析。而通过运行仿真模型来收集数据,则能对实际系统进行性能、状态等方面的分析,从而,能对系统采用合适的控制排程方法。仿真方法最早被用来作为测试排程启发式规则及分派规则的工具。后来,人们发现,通过将简单的优先权规则进行组合,或用一个简单的优先权规则将一些启发式规则进行组合,这样的排程优于单独的优先权规则。
于是,仿真方法逐渐发展为一种人机交互的柔性仿真工具,并用来进行车间排程。这样,就能通过仿真而动态地展现Job Shop车间的状态,分析在不同的排程方法下的系统性能,并运用知识和经验去选择合适的排程方法(规则),从而改善排程性能。
研究人员在文中总结了一部分规则,并将它们按形式分为了三类:简单规则、复合规则、启发式规则;并例举了常见的20条规则,并针对一个实际的FMS,分析了这些规则对系统性能(如作业的平均等待时间、设备的平均利用率、作业总加工时间等)的影响;文将多种规则组合起来实现车间排程;
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