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dynabook深度解读APS局限性与解决方案
2025/9/19 13:29:20 来源:财讯网 【字体:大 中 小】【收藏本页】【打印】【关闭】
核心提示:APS,即高级计划与排程系统,是现代制造业数字化转型的核心技术工具,旨在通过智能化算法与数据驱动能力,解决生产运营中的资源优化、计划排程与供应链协同难题,实现 “高效生产、精准交付、成本可控” 的核心目标。APS,即高级计划与排程系统,是现代制造业数字化转型的核心技术工具,旨在通过智能化算法与数据驱动能力,解决生产运营中的资源优化、计划排程与供应链协同难题,实现 “高效生产、精准交付、成本可控” 的核心目标。在实际生产运营中,企业常面临多客户、多订单的差异化需求。在此背景下,如何基于车间有限的生产加工能力,制定科学合理的生产计划与排程方案,成为所有生产型企业共同面临的核心挑战。一、APS的局限性
当前APS成为许多提供生产解决方案企业推广的重点,大家在宣传其诸多优势力的同时,却对其局限性避而不谈,从而对很多生产企业造成误导,盲目配套APS系统,不仅耗费大量资金,而生产优化也没有达到预期效果。下面我们谈谈APS系统普遍存在的局限性。
1.模型构建存在缺陷:APS通常依靠Excel构建生产计划调度数学模型,但制造业的生产运营管理极为复杂,若表格过于复杂,企业难以正确填写,模型便失去作用,而简化后的表格又会致使模型粗糙。
2.难以处理混合流水车间协同:APS较难对混合流水车间的协同生产加以实施,它难以处理好局部与整体优化的关系,对各个车间工单的安排过于理想化,一旦将各车间计划连贯起来,如果其中某一车间生产变动,往往牵一发,动全身。这种状况的出现在理论上是可以解决的,但是在实际生产中,生产一旦开始,人员的调配、机械的运转、材料的供应、工序的衔接、方法的适用性等等,都是有一定的矢量惯性的,非必要的极端条件,并不因一个车间的生产变动,而改变其它所的车间的计划和现有工作的实施,这是不现实的。由于宏观计划在实施阶段常受实时性要求与动态干扰因素影响,那么,大多数的APS在微观的生产计划和调度问题研究具有显著工程价值。
3.对数据质量要求高:APS的算法优化对数据质量有着高度依赖,可许多制造企业存在数据孤岛现象,MES、WMS、ERP等系统各自独立运作,数据之间的整合和协调存在一定难度,同时数据更新也存在滞后问题,导致APS难以获取到准确、及时、完整的数据来支撑运算。
4.动态适应性欠佳:APS所依赖的运筹学算法在静态假设条件下有着不错的表现,但订单频繁变更、设备异常停机、物料供应异常等动态干扰因素时,难以做到及时且有效的应对,往往会产生 “蝴蝶效应”,难以快速输出新的合理排程 。同时,主流APS系统的参数调整通常需要较长时间,无法适应国内快速变化的供应链环境 。
二、dynabook 破解APS的局限性的方案
dynabook通过四十年的笔记本电脑生产和对全球众多企业APS服务经验,研发了一系列针对以上困局的技能和方案即-dynaconnect APS。
1.针对模型构建存在缺陷,dynaconnect APS智能排程算法均衡产能,优化生产资源分配,减少换模换线和空闲浪费,提高稼动率与交付率,减少库存周转积压,大幅降低排产人工。
正排算法:设备人员紧前生产,充分利用产能,常用于处理紧急订单或者交货期答复。倒排算法:设备人员紧后生产,最小化库存,优化现金流,常用于提高合同齐套率以及JIT生产。负载均衡:保持各生产线资源均衡化连续生产,减少人工排产造成的资源不连续和空闲浪费。生产线换线换模频率优化,基于相同产品属性,支持共模合并生产排产。根据产线/设备属性(最大产能,成本等),结合产品属性适配产线。设置工序前置缓冲间隔期,即可对每道工序指定日期开始排程,实现分段排产,使每个工序在指定的时间段内资源和产能得到充分利用(如共模合并生产,减少换模换线),使企业掌握各个工段的产能与需求情况,促进识别瓶颈工序,从而有针对性地调配资源 (人力/设备等), 缓解瓶颈工序的产能压力, 同步减少上下游工序的库存积压和等待时间。
2.针对难以处理混合流水车间协同方面,dynaconnect APS通过对于无约束混合流水车间调度问题(HFSP)的求解方法大量研究,提出了结合遗传算法与分支限界法的混合算法,以解决中大规模HFSP问题,并对考虑序列相关准备时间的分布式柔性作业车间调度问题提出了一种改进遗传算法,采用负荷均衡的种群初始化和多重局部扰 动策略,有效提升了调度解的质量和算法性能。
3.针对数据质量要求高的问题,dynaconnect APS通过构建APS与ERP、MES的一体化集成流程(如订单转化、 评料运算、动态排程),实现了从销售订单到车间执行的闭环管理,减少信息孤岛。特别聚焦混合流水车间作为关键资源约束的优化模型,通过自动化学习和智能排程提高可行性与资源利用率,减少对高质量数的过度依赖。
4.针对动态适应性欠佳的问题,dynaconnect APS考虑序列相关准备时间的分布式混合零空闲置换流水车间调度问题,提出了一种多目标 灰狼优化算法,通过改进初始化、离散化更新机制和多邻域局部搜索策略,提升了解 的多样性和质量。针对含有自动导引车(AGV)与机器协同作业建立了低碳HFSP调度模型(HFSP-MA-RE),提出了基于提前调度的AGV与机器联合调度策略,并采用基于正向灰靶模型的多目标觅食优化算法,有效提升了调度方案的性能。
依40年笔记本电脑研发制造的深厚积淀,以及对全球前沿排程理念的持续探索,dynabook 始终致力于智能生产排程系统的迭代优化。我们有充分信心,当dynaconnect APS与搭载Intel® Core™ Ultra 移动式处理器(第二代)的 dynabook 系列笔记本电脑强强结合,将为您构建更高效、更精准的生产排程解决方案 —— 不仅能流畅应对复杂生产场景下的动态调度需求,更能以强大的运算性能与稳定的设备支撑,让每一次排程决策都精准落地,助力生产效率与交付可靠性双重提升。
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