智能生产作业的车间生产排程排产-永凯软件技术（上海）有限公司

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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：

汽配行业解决方案

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。

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机械行业解决方案

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。

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注塑行业解决方案

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。

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家电行业解决方案

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。

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电子行业解决方案

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。

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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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轮胎行业

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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。

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智能生产作业的车间生产排程排产

时间：2013年3月28日来源：永凯软件技术（上海）有限公司

智能生产作业的车间生产排程排产

　　作业车间采用分层的方法为研究报告调度问题。更具体的，一个低级别的，最初用于一般车间作业调度问题调度。接着，在更高层次，更多慎思层被添加到提供更好的优化，一次已经发现，有一个合理的水平，反应内核的作业车间调度质量的结果，灵活性，速度和可扩展性。
这样的反应的调度方法，属于三大类：
　　1、调度的进化算法，如遗传算法，启发式规则
　　2、调度和/或调度，或专门的算法进行调度，
　　3、移动的日程表，调整它。
　　遗传算法已被广泛应用的调度，例如，经常有合理的成功。启发式规则也被应用于广泛的调度，不同程度的成功。专门的算法存在（和时间表表示促进这些算法），如反应重新安排，至少承诺调度，和其他人。
　　上述任何将是适用的，但是，作者的愿望是生产排程所谓的“智能系统”，这意味着一个可以从环境中学习的东西，然后将其应用到未来的行动。一个专门的算法可能适合实现这个目标，但需要一个深入的了解车间作业调度开发这样的算法，这是本研究的重点，而是申请全能和代理系统的车间调度的原则（和控制）问题。这可能是一个很好的地方，应用遗传规划发展的算法，可以进行有效的作业车间调度，但这种潜在的法被认为超出本研究的范围。一个简单的遗传算法不会履行的智能系统的目标，这样的解决方案是脆性和会只适用于一个国家的系统在一个特定的时间，绝对不学习任何东西，以备将来使用系统的总体。　
　　另一方面，系统的广义启发式规则可能学习少量的环境，即规则是最合适的情况下使用。此外，提到“随机调度”或“蒙地卡罗各种启发式规则之间进行选择的方法“，他说，”一个明智的选择偏置概率，它似乎运作良好，显着优于确定应用程序的优先级规则“的调度。启示录发式规划把调度连续反应性全能和代理系统的理想选择。并已应用于调度队列选择决策全能制造系统（虽然不提前安排）。或许启发式规则也可以被施加到日程安排，如果发射不同程度分配优先级，操作的同时，工作，资源等，然后可以用于调度。每个规则的重量据悉，从环境会是，这也可能随着时间的推移代表环境的变化状态。首先讨论，这似乎是一个有趣的方法途径反应车间作业调度问题。

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