PMC數(shù)字化轉(zhuǎn)型-集成計劃與數(shù)字排程
發(fā)布時間：2021-1-12發(fā)布人:admin
PMC部門或供應(yīng)鏈組織經(jīng)理們常?？嘣V訂單總是延遲、供應(yīng)缺料、庫存積壓、工廠始終處于不穩(wěn)定狀態(tài)。但許多企業(yè)至今仍然使用Excel進行詳細的生產(chǎn)計劃編排。但是伴隨企業(yè)的成長或面對不斷變化的客戶需求導致生產(chǎn)和相關(guān)業(yè)務(wù)流程變得越來越復雜，尤其當滿足交貨時間變得越來越重要，制造企業(yè)苦手工或傳統(tǒng)的無約束計劃久矣，數(shù)字化計劃變革轉(zhuǎn)型已是大勢所趨。
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供應(yīng)鏈計劃優(yōu)化決策的數(shù)字化集成與工廠生產(chǎn)排程調(diào)度智能決策是我們PMC或SCM供應(yīng)鏈組織的面對兩大難題與機會：
1、如何更好的滿足客戶，提高整體鏈的效率與庫存的流動，實現(xiàn)端到端的柔性與韌性？
2、如何智能的排產(chǎn)調(diào)度，快速準時的交期履約，提高車間資源的利用率，柔性與快速響應(yīng)現(xiàn)場與訂單的變化？
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可欣慰的是，我們看到許多企業(yè)在過去不平凡的2020一年，仍奮力向更高的水平攀登。他們的大部分的需求個統(tǒng)一歸納如下：
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1、需求計劃管控與把三大訂單（合約訂單，預測訂單，銷售訂單）用產(chǎn)能對訂單進行交期評審，需求整合。
2、生產(chǎn)計劃根據(jù)需求計劃、產(chǎn)能瓶頸、庫存等自動優(yōu)化的輸出日生產(chǎn)計劃，實現(xiàn)均衡化生產(chǎn)。
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3，日計劃訂單拉動物料需求與配送計劃。
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4、根據(jù)日計劃優(yōu)化排出各機臺詳細作業(yè)順序。
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5，詳細排程輸出生產(chǎn)指令指導車間執(zhí)行生產(chǎn)，并實時根據(jù)實際進度調(diào)整排程計劃，形成反饋閉環(huán)。
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在實踐中，有的企業(yè)側(cè)重AP高級計劃，有的企業(yè)側(cè)重AS高級排產(chǎn)。這還是要根據(jù)行業(yè)特征，自身的能力，企業(yè)目前面臨的痛點等來選擇。
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APS智能優(yōu)化計劃與排產(chǎn)調(diào)度決策是工業(yè)4.0、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、智能供應(yīng)鏈的關(guān)鍵應(yīng)用。局部的改善和局部智能化并不能給企業(yè)帶來價值，整體的運籌優(yōu)化才可以最小化總體擁有成本并獲取最高的客戶服務(wù)水平。
當然，企業(yè)計劃模式的選擇是多樣化的，應(yīng)根據(jù)不同產(chǎn)品的制造策略和庫存策略來優(yōu)化平衡，但沒有集成需求計劃、生產(chǎn)計劃、采購計劃的一體化智能計劃與詳細的數(shù)字化靈活排程調(diào)度系統(tǒng)，是很難適應(yīng)這個快速變化的時代。
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很多企業(yè)以為按照JIT的滾動計劃N+1實現(xiàn)年、月、周、日滾動就可以拉動了。如果上游工序的生產(chǎn)周期，外加工、釆購期過長，靠提前二至三天的日順序計劃和看板是拉不動的。要么主動縮短周期、要么上游備庫存計劃，要么上游預先的計劃（周、日推動）結(jié)合下游的訂單排產(chǎn)及工序調(diào)度（小時、分鐘拉動），形成推拉結(jié)合的模式。
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再好的計劃到了戰(zhàn)場也會發(fā)生變化。APS系統(tǒng)應(yīng)是我們PMC或供應(yīng)鏈組織的最佳的輔助決策工具。做到計劃是可行的（受到約束）、可視的、實時的、可交互的、易使用的、可以模擬分析。通過實踐學習訓練計劃排程模型，形成人機協(xié)作的運籌模式，進而演化到高級智能的自主決策。
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APS應(yīng)該與MES或WMS集成，形成閉環(huán)的應(yīng)用，用實際數(shù)據(jù)反饋來修正重算與現(xiàn)場現(xiàn)實同步，進而指揮生產(chǎn)運作的全過程。
APS的模型算法要能在實際運作中改善，擴充特殊約束能力（平臺重構(gòu)），訓練模型優(yōu)化（機器學習）。
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APS就是要能處理品種的變化、數(shù)量的波動、產(chǎn)能負荷的損失、機動快速的響應(yīng)。能夠及時發(fā)現(xiàn)及糾正處理意外的波動，從而發(fā)現(xiàn)是物料問題還是產(chǎn)能問題，引起的交貨期延期與物料短缺等。
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關(guān)于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準確也可以逐步的改善，可以對關(guān)鍵產(chǎn)能工時進行管理，也可先放寬計劃排程的顆粒度，由粗到細的數(shù)據(jù)應(yīng)用?？梢酝ㄟ^工業(yè)工程的學習曲線與人工智能的機器學習來人工調(diào)整改善和自訓練學習改善。
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APS的實施難度不能小視，行業(yè)特性較為顯著，對應(yīng)用場景熟悉、工藝熟悉、能搞清楚優(yōu)化目標，約束條件、邊界條件等。在計劃邏輯上是先考慮產(chǎn)能后平衡物料？還是先安排物料后優(yōu)化產(chǎn)能？在產(chǎn)能平衡上，是分析瓶頸再優(yōu)化限制？還是只允許有限產(chǎn)能加載優(yōu)化？
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實施過程中不能貪大求全，以改善與變革導航的思維，實踐中迭代，完善數(shù)據(jù)、完善流程、完善系統(tǒng)、完善組織及人的知識。企業(yè)必須有供應(yīng)鏈計劃與生產(chǎn)排程的變革組織與戰(zhàn)略、運營、執(zhí)行層的業(yè)務(wù)與信息技術(shù)IT、工業(yè)工程IE（精益生產(chǎn)）、工業(yè)控制OT等組合的專業(yè)團隊使企業(yè)轉(zhuǎn)型數(shù)字化計劃排程，實現(xiàn)實時觀察現(xiàn)場、動態(tài)洞察未來。
隨著組織的分權(quán)、去中心化趨勢，集團的集中計劃模式因應(yīng)對快速復雜多變環(huán)境和激勵自主化，故即需要可以集中協(xié)同，也可以分布式自主靈活的計劃應(yīng)變。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)、云計算、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)，尤其是產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云邊端的分布式協(xié)同技術(shù)，使得供應(yīng)鏈數(shù)字協(xié)同平臺可以針對不同客戶需求及客戶心理分析來細分供應(yīng)鏈應(yīng)對供應(yīng)鏈多層次、多維度的復雜動態(tài)的供需匹配并可以與實際快速磨合進化，達到供應(yīng)鏈的柔性及韌性。
如果有一個高效計劃排程系統(tǒng)，具有現(xiàn)代控制技術(shù)算法，應(yīng)對變化的動態(tài)的平衡，可以可視化交互調(diào)整進度圖，可以實時場景模擬，就可以控制交貨期，物料可以準確供料，可視化監(jiān)控整個工廠的運作狀態(tài)，PMC就可以從容應(yīng)對以下七個方面的頑疾。
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一、客戶服務(wù)滿意問題
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1、喪失市場份額，收入和利潤
2、無法充分交付產(chǎn)品
3、無法快速的生產(chǎn)所需的產(chǎn)品
4、無法快速的反饋客戶
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從接單到交貨的周期中超過80%的時間是非增值活動，加上許多緊急的訂單活動，使得大部分企業(yè)的客戶服務(wù)水平較低，無法做交期承諾。
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APS同步優(yōu)化所有在供應(yīng)鏈與制造過程中的計劃到排程的活動，徹底的縮短生產(chǎn)周期和消除浪費。
?二、多工廠同步，供應(yīng)鏈加速問題
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1、無法做跨地點的計劃
2、存在工廠間的溝通、同步、成本與生產(chǎn)周期的問題
3、多工廠之間存在庫存與生產(chǎn)的無可視性問題
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實際上，許多緊急物料已存在在其他工廠中，某工廠超負荷生產(chǎn)但其他的工廠仍有余力生產(chǎn)。工廠間必須連續(xù)性計劃和累積的重計劃，時間為幾天或幾周。工廠之間存在時間和庫存的緩沖。
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APS是供應(yīng)鏈計劃引擎.?它可以處理多工廠的需求供應(yīng)關(guān)系?？梢蕴幚砜绻S物料的分配、物料和能力的計劃。
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三、交付績效,?滿足率問題
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因為差的交付績效而喪失客戶?，F(xiàn)在的客戶更加在意交期而非價格，由于事前不知道調(diào)整導致必須緊急生產(chǎn)。因無限能力計劃而過多承諾導致無法交付。預測與生產(chǎn)脫節(jié)。
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APS的CTP可以準確的承諾交期，優(yōu)化作業(yè)可以生成最有效率的計劃排程，保證所有訂單均可準時交付，所有資源的優(yōu)化與同步。
四、過多庫存問題
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1、過多的原材料，在制品，成品庫存
2、低于水平的庫存周轉(zhuǎn)率
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很多工廠都具有較低的庫存周轉(zhuǎn)率，在收料區(qū)、車間或倉庫到處可見庫存，等待其它材料以生產(chǎn)，在制品WIP在等待生產(chǎn)資源。
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APS利用共識一致的需求計劃與多頻的滾動校正可以動態(tài)降低庫存目標水平，同步計劃資源與活動計劃可以減少物料與在制品適量與及時供料。
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五、趕工、快速運輸?shù)葐栴}
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因計劃不好導致延遲，成品或采購的物料必須用較貴的運輸方式交運，導致增加不必要的運輸成本。為求及時送達，經(jīng)常使用昂貴的運輸方法。
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APS有限能力的ATP和CTP可避免超能力的承諾，短的生產(chǎn)周期和高產(chǎn)出率將降低訂單推遲的機率。
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六、準備、調(diào)整時間浪費、瓶頸問題
1、需長時間的設(shè)置(setup)準備或換線時間
2、無效率的排產(chǎn)順序?qū)е庐a(chǎn)出減少
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因花太多的設(shè)置準備時間導致生產(chǎn)推遲，需很多的時間計算決定生產(chǎn)順序，只有有經(jīng)驗的人才能做到。
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APS利用設(shè)置矩陣和檢驗各種不同組合找出最佳的順序與設(shè)置時間。
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七、浪費與廢棄
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庫存過多是由于：
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1、預測準確率過低、交期不合理
2、無效率的生產(chǎn)順序
3、具時效性物料因儲存太久而變質(zhì)
4、因新產(chǎn)品推出而導致目前或已訂購的物料無法使用
APS的排序?qū)⒔档驮O(shè)置的報廢，將計算何時使用導入新產(chǎn)品成本效益最高。高效的計劃可處理活動間時效性問題，減少報廢與過時物料。
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總之，我們必須系統(tǒng)的考慮問題，出現(xiàn)這七大頑疾的原因?qū)γ總€企業(yè)來說可能是不一樣的。但是，一個集成閉環(huán)的計劃排程指揮系統(tǒng)對每一個企業(yè)都至關(guān)重要。計劃排程不準導致交貨不準、引發(fā)客戶抱怨，庫存積壓、資金占用，現(xiàn)金流斷裂，影響企業(yè)生死存亡。
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幸運的是APS逐漸開始走向?qū)嵺`，從中小型企業(yè)的車間可視化排程，到中型企業(yè)的高效敏捷的計劃到大型企業(yè)的供應(yīng)鏈優(yōu)化計劃，均可以幫助企業(yè)轉(zhuǎn)型數(shù)字化、智能化并贏得競爭力。
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制造企業(yè)應(yīng)該主動（proactive）掌控未來，整體供應(yīng)鏈端到端的協(xié)同(collaborate)，現(xiàn)場的快速響應(yīng)（reactive）執(zhí)行。所以，一個是否高效的計劃體系和是否先進的數(shù)字化工具已嚴重影響了企業(yè)的生存和發(fā)展，我們應(yīng)該立即對企業(yè)的計劃體系從組織、流程、績效、數(shù)字化應(yīng)用進行系統(tǒng)的改善優(yōu)化。
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制造計劃排程數(shù)字化轉(zhuǎn)型參考解決方案：
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1、銷售預測和需求計劃
2、整合多工廠集中式或分布式計劃
3、訂單承諾計劃與接單與插單模擬
4、庫存計劃與運輸計劃、配送排程
5、供應(yīng)商協(xié)同計劃與JIT/JIS供貨排程
6、約束物料計劃同步能力計劃
7、智能車間作業(yè)調(diào)度與排產(chǎn)
8、多種可視化甘特圖和人機交互、模擬分析
9、實時動態(tài)滾動重排
10、應(yīng)用規(guī)則或運籌優(yōu)化與人工智能算法
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