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

咨询:400-076-7600

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软件在小批量定制化生产中的“破局之道”

发布时间:2025年02月26日  来源:永凯软件


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在制造业向智能化、个性化转型的背景下,小批量定制化生产逐渐成为主流模式。然而,这种模式也带来了订单碎片化、工艺复杂度高、资源调度难等挑战。传统生产计划方法难以应对动态需求与有限产能的平衡,而APS(高级计划与排程)软件通过智能化算法与数据驱动决策,正成为破解这一困局的关键工具。以下从挑战、技术路径、行业实践及实施策略四个维度,探讨APS如何助力企业实现小批量定制化生产的高效管理。


一、小批量定制化生产的核心挑战

订单驱动的动态需求

客户需求多样化导致订单频繁变更,交货周期短,传统计划系统难以快速响应。


资源利用率低

小批量生产常伴随频繁换模、换线,设备闲置率高,人力与物料分配难以优化。


质量与成本的双重压力

定制化产品需严格遵循质量标准,但小批量生产易导致原材料浪费和库存积压,推高成本。


多约束条件下的排产复杂度

需兼顾设备能力、工艺顺序、物料齐套性等多重约束,人工排产易出错且效率低。


二、APS的破局技术路径

1. 智能排产算法:动态优化资源配置

APS通过遗传算法、约束理论等数学模型,实时计算最优生产计划。例如:


优先级规则与插单处理:紧急订单可自动插入现有排程,动态调整后续任务优先级。


多工厂协同:根据各工厂产能、物流成本,自动分配订单以实现全局最优。


物料齐套性校验:结合MRP(物料需求计划)实时验证物料库存,避免因缺料导致生产中断。


2. 实时监控与敏捷响应

APS集成MES、ERP等系统,通过可视化看板实时追踪生产进度。例如:


设备状态预警:监测设备故障或利用率异常,触发自动重排计划。


动态甘特图:以颜色标识任务进度(如绿色正常、红色延迟),支持手动拖动调整排程。


3. 数据驱动的预测与决策

需求预测:基于历史订单与市场趋势,预测未来需求并提前规划产能。


瓶颈分析:识别生产流程中的瓶颈环节(如某工序产能不足),提供优化建议。


成本模拟:评估不同排产方案对成本的影响(如换模次数、库存水平),选择经济性最优路径。


三、行业实践与效益提升

1. 医疗器械行业:精准排产保障质量与交期

同心雁S-ERP的APS模块通过集成质量管理功能,实现从原材料到成品的全链条追溯。例如,某企业引入APS后,紧急订单响应速度提升40%,质量检测效率提高30%。


2. 汽车零部件制造:多品种混线生产优化

安达发APS通过优化模具切换顺序,将换模时间减少50%,设备利用率提升至85%以上。


3. 电子行业:供应链协同与库存控制

简道云APS通过动态调整采购计划,降低原材料库存20%,同时减少缺料风险。


四、实施APS的关键策略

明确业务需求与系统选型

根据生产模式(离散型/流程型)选择支持灵活配置的APS产品,如简道云、安达发等国产软件在定制化场景中表现突出。


夯实数据基础

确保BOM(物料清单)、工艺路线、设备能力等主数据准确,并与ERP、MES系统深度集成。


分阶段推进与持续优化

初期聚焦车间级排产,逐步扩展至供应链协同;定期复盘排产效果,迭代优化算法规则27。


组织变革与人才培养

管理层需推动跨部门协作,并通过培训提升员工对APS的操作能力与数据分析意识26。


五、未来展望

随着工业互联网与AI技术的融合,APS将进一步向智能化、自适应方向发展。例如:


数字孪生技术:通过虚拟工厂模拟生产场景,预判潜在问题并优化排产方案。


AI驱动的预测性维护:结合设备传感器数据,预测故障并自动调整排程10。


在小批量定制化生产的赛道上,APS不仅是效率工具,更是企业实现“柔性制造”与“降本增效”的战略级解决方案。通过技术赋能与管理创新,企业可打破传统生产模式的桎梏,在竞争激烈的市场中占据先机。


 标签: 生产排程



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