制造寻求解决生产排程与物料管理问题-永凯软件技术（上海）有限公司

生产计划管理知识

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制造寻求解决生产排程与物料管理问题

　　中国作为世界生产大国，无论是国内销售产品还是国外的出口产品，都属于世界名列前茅。同时中国企业物料也是在世界较为出名的混乱，物料的混乱导致众多时间浪费在停工待料之上，造成了严重的经济浪费，然而，制造业一直在寻求解决生产排程的有效途径。
　　生产制造业一直是受各个国家支持的重点领域之一，并且影响一个国家的的经济与民生。经济自18世纪以来，作为经济的主要驱动力增长，制造就是作为基础，并有助于其他行业的产品范围从重型机械到高科技家庭电子产品。在过去的几个世纪中，制造业的显着贡献，以现代文明和创建的势头，是用来驱动当今的经济环境。
　　尽管在20世纪的各种革命性的变革，勇于创新，制造业的进步作出了贡献，我们仍然面临着新的挑战努力赢得全球竞争中取得更大的成功。今天，由于市场的竞争激烈，企业如雨后春笋般的向外冒，客户的选择与要求不但增加，制造商需要一个充满活力的市场竞争中不断变化的要求，响应时间短市场和生产的灵活性。在21世纪，制造业正逐步转移到分布式环境，增加活力。为了赢得一个竞争，在本地或全球范围内，客户的满意是优先处理。这导致大规模定制和更复杂的制造工艺，车间沿制造业供应链的每一个层次。在同一时间，外包已经结下了多层次的供应商结构与众多中小型企业参与，其中小批量、多种品、短交期产品居多。此外，不可预知的工作延迟，插入紧急订单，模具治具人员的短缺，缺少的工具，甚至等问题机器故障是具有挑战性的制造企业，并添加高车间波动的不确定性。工程师们经常发现自己在一个要求的自适应规划和调度能力在处理情况分布式制造环境中的日常经营中。定位的不确定性问题，在制造业，在过去几年中，研究努力把重点放在提高灵活性，动态性，适应性，灵活性和生产率的制造，特别是在分布式环境中。各个基于Web的AI（人工智能）为基础的工具已经开发处理过程中的规划，计划，并将其纳入的问题。许多研究项目一直致力于提高吞吐量和流程效率，针对制造业的不确定性。由于最近的进步在AI网络技术，传感，监测和控制，制造研究发展到一个新的水平，在的自适应决策和麻烦拍摄，为了为解决这些问题随着当今的制造业中遇到的全球化和外包，虽然已经研究和开发工作。

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