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悠桦林APS,给企业生产装上“智慧大脑”

2020-12-10 09:00:41来源:红商网

文章导读
真是一团糟! 在工厂里或许会经常听到这样的对话: PMC部说:我计划排得好好的,但是项目部、甚至老板突然打个电话通知有紧急插单生产,真是要命! 生产部说:计划部频繁变更计划,打乱了我的生产节奏,车间员工叫苦连天。 项目部则理直气壮的说:我插单是因为客户要求,不然就会流失客户。 ...... 大多数的制造企业都会面临这样紧急插单甚至生产计划流于形式的不良状态。 在制造业领域,像这样的场景和问题,是中国传统工厂、离散制造业普...

  “真是一团糟!”

  在工厂里或许会经常听到这样的对话:

  PMC部说:“我计划排得好好的,但是项目部、甚至老板突然打个电话通知有紧急插单生产,真是要命!”

  生产部说:“计划部频繁变更计划,打乱了我的生产节奏,车间员工叫苦连天。”

  项目部则理直气壮的说:“我插单是因为客户要求,不然就会流失客户。”

  ......

  大多数的制造企业都会面临这样紧急插单甚至生产计划流于形式的不良状态。

  在制造业领域,像这样的场景和问题,是中国传统工厂、离散制造业普遍面临的情况。没有数字规划的生产计划与排程,这种挑战就变得司空见惯。

  博世华域排产的“智慧大脑”

  在制造行业,汽车制造素有现代工业明珠之称,属于典型的离散制造行业,对于一辆功能完美的汽车来说,必须拥有其优质的配件,小到每一根线束,大到它的乘用转向系统,每一个个关键零部件都考验着汽车制造企业的生产和排程能力,在工业4.0和智能制造的浪潮下,分工细化和全球化制造的压力对企业的生产线柔性提出了更高的要求,而传统型汽车及零部件制造厂商由于生产工艺复杂加之生产管理的短板就成了致命伤,紧急订单多、计划制定困难、无法快速响应市场变化与需求等等限制了汽车制造企业的发展之路。

  而这曾对于全球第一大汽车零部件供应商来说也不例外。

  作为中国乘用车转向系统业务规模最大、市场占有率最高、集开发制造为一体的世界500强公司,博世华域专门从事汽车转向系统及关键零部件的开发、生产、组装和销售,其客户分布覆盖十二个国家、二十五个地区,为了适应不断发展汽车制造行业的发展,博世华域有一个大展宏图的发展计划,不仅要把汽车转向产品做到极致,打造世界一流汽车转向系统产品,更要成为全球最为先进智能化的工厂,构建柔性化、准时化和数字化的智能工厂,不断持续引领市场。

  要想在汽车制造行业数字化转型中开疆扩土,高级生产计划与排程(APS)成为了这家国内汽车大佬战略调整的焦点,博世华域意识到APS能够提高生产运营效率和协同化管理全国生产基地,是帮助实现宏伟蓝图的必要途径,在众多高级计划与排程提供商中,博世华域希望能够找到一家长期合作的伙伴,既能提供智能高效排产解决方案,满足中长期到短期日计划自动排程排产需求,又能够理解中国本土汽车制造业务运作模式和个性化需求,帮助企业降低库存,提升交付及时率,经过多家考量,博世华域最终选择悠桦林一起携手在生产计划排程和供应链领域进行数字化探索和实践。

  悠桦林作为中国领先的企业级智能决策服务平台,是国内极个别掌握运筹优化智能决策技术的公司之一,团队汇集了在运筹优化、人工智能决策领域桌有建树的人才精英,核心算法成员拥有美国佐治亚理工运筹学背景,且均为博士,实施管理团队来自亚马逊、Intel、IBM等世界500强企业,精通企业运作、生产流程优化等丰富的实战经验,凭借着多年行业积淀和成熟的服务体系,悠桦林以运筹优化和人工智能决策为基础,其研发的高级生产计划与排程系统,继承了国外先进的运筹优化理念同时又切合中国本土企业实际需求,能够赋予企业全局优化生产决策能力,换言之,相比市场上其他同样提供APS解决方案的供应商,注入了运筹优化的高级生产计划与排程解决方案,能最大实现产能利用率,建立更高效的精益生产计划模型与之相适应的组织架构,最大化利用产能、减少库存,提高整个供应链计划的效率与优化计划的结果,真正从根本上为企业降本增效,提升企业核心竞争力。

  数据显示,悠桦林的高级计划与排程系统助力博世华域将花费数小时排产工作缩短到5分钟,降低了11%的单SKU备库存量,提升了15%的交付及时率。

  汽车零部件制造行业排产之困

  不破则不立,博世华域原来的排产方式主要为手工和基于EXCEL表格来定制生产计划,这对于一个高速成长的大规模企业来说,沿用过往人工排产方式在大量业务需求下日趋艰难。

  一、频繁的计划变更,生产决策拍脑袋

  受汽车市场需求不确定性的影响,汽车制造行业普遍存在着计划变化快、插单多等现象,生产变更引起的计划修改对企业来说是极为头疼的问题,更无法实现对每个工单精益生产上的时间与空间规划,而工厂生产调度业务逻辑极为复杂,需要极高的时效性,人面对种类繁多复杂多变的规则,很难滴水不漏的周全考虑到各种业务制约与要求,对于大量的规则和逻辑运算,更是难以做出高效的判断,其效率与准确度与机器相比更是天壤之别。这种场景下,依靠人经验做出的计划不确定性极高,生产计划质量极难保证,更不是最优的解决方案。

  二、手工排产,耗时长

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