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。
选择生产排产软件,就是选择未来竞争力
发布时间:2025年03月14日 来源:永凯软件
在传统制造业中,车间主任的笔记本上写满密密麻麻的生产计划,但面对突发订单、设备故障或供应链波动时,人工排产的局限性暴露无遗:
数据黑洞:80%的排产决策依赖经验,关键数据分散在Excel表格和纸质单据中
效率瓶颈:调整一次复杂排程需8小时以上,导致设备空转、订单延误
成本陷阱:因排产不合理导致的库存积压占企业流动资金的30%-50%
生产排产软件的本质,是通过算法将设备、物料、人力等要素转化为数字模型,构建实时响应的“数字指挥中枢”,让企业从“盲人摸象”进化到“全局透视”。
技术原理:基于运筹学和机器学习,模拟百万级生产变量(如设备状态、订单优先级、物料库存)的相互作用
实际应用:某家电企业部署后,紧急插单响应时间从12小时缩短至18分钟,设备综合效率(OEE)提升22%
技术架构:通过5G+IoT实时采集设备数据,构建与物理车间1:1映射的虚拟模型
核心价值:在虚拟环境中预演不同排产方案,某汽车厂借此将新车型导入周期压缩40%
算法突破:融合遗传算法、蒙特卡洛模拟等40+种智能算法,自动生成N套备选方案
典型案例:某半导体企业利用该技术,晶圆生产周期波动从±15天降至±2天
某医疗器械企业实现1000+产品型号混线生产,换型时间从45分钟降至7分钟
通过AI预测订单波动,旺季产能弹性扩展300%
某新能源电池厂与217家供应商系统直连,物料齐套率从58%提升至96%
突发性断供风险预警提前期从3天延长至21天
建立工序级质量数据图谱,某精密制造企业缺陷溯源效率提升80%
通过参数优化算法,关键工艺不良率下降至0.12‰(行业平均1.5‰)
某化工厂通过能耗优化排程,单位产品综合能耗降低19%
智能排产系统每年减少无效物流运输2600车次,降碳172吨
第四代系统能自动学习历史排产数据,某装备制造企业系统上线半年后,排程准确率自主提升23%
某服装产业集群通过区块链排程网络,实现53家企业产能共享,闲置设备利用率从32%提升至89%
实验显示,量子算法求解10亿级变量排程问题的速度是经典算法的1万倍
数据筑基:清洗5年历史生产数据,建立128个关键数据标签
场景突破:优先解决换型损耗最大、订单波动最强的产线痛点
组织进化:培养既懂生产工艺又擅数据分析的“数字排程师”
生态融合:通过API打通ERP/MES/SCM系统,构建产业级调度平
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