ERP高级计划 Advanced Planning and Scheduling APS供应链优化引擎 编著: 蔡 颖
信息技术迫使你更有逻辑性地组织流程.毫无疑问,在制造业,在理论和体系方面发生了和20世纪20年代的产业革命相媲美的根本性的变化,不仅仅是生产计算机化和自动化,主要还是生产系统化.在过去,提高生产力的方法是专业化.而今,我们设计,分配制造流程,与其说是使制造系统最大化,不如说是使它们最优化.新的制造系统将柔性植入系统中. 当代管理学大师 彼得. 德鲁克 在现实生活中,决策者要完全了解和预见作出决策是不可能的,而决策者也存在知识和计算能力方面的局限性.决策者所面临的环境因素越来越复杂且急剧的变化.所以决策者需要在缺乏完全信息的情况下,进行决策. 用”满意”取代”最优”, “最优化”的概念只在纯数学和抽象的概念中存在,在现实生活中是不存在的.它在满足各种约束条件下,.”满意”的概念显然比”最优化”的概念更为合理,它可以极大的减少搜寻技术成本,计算成本,简化决策程序.因此,约束满意是绝大多数的决策者所遵循的标准. 现代管理学大师赫伯特.西蒙 诺贝尔经济学奖,美国心理学杰出贡献奖,计算机图灵奖获得者 . 创幻编辑室即将联合广东经济出版社编辑出版一批图书,弘扬创幻文化,打造创幻品牌。请各位高手多多支持。谢谢。凡有意者,请即刻联系创幻论坛编辑室版主。 联系人:罗振文/清风斜阳 群名:出版传播 群号:45160736 电话:020-87593210 手机:13719061809 Q Q:82052669 邮箱:acdvip@
序 “管理者们会发现,他们处在一个完全不舒服,充满混沌和复杂性理论,感觉很狼狈的世界.越来越多的人讨论的都是事实与认识之间的不协调;新的现实的特征就是不确定性和歧义丛生.” 摘自斯图尔特.克雷纳的 <<管理百年>> 如果说ERP系统是人类共同的奇迹,它对于商业和IT世界产生了巨大影响,那么,APS系统就是意味着商业运作运用与研究的复兴. 在ERP实施的如火如荼的今天,计划控制始终是我们要突破的难点,也是对ERP行业的巨大挑战,同时,计划排程优化无论是在制造业,还是IT业都是非常诱人的领域. 计划管理实际上就是计划,执行,控制的过程,在信息时代,我们要高效的利用计算机辅助我们计划管理人员进行有效计划控制.随着我们对生产计划管理理论的不断探索,也随着计算机技术高速发展,计划排程理论正朝着高级约束计划的方向发展.也正是计算机技术的突飞猛进的发展,使得许多高级计划技术得以在工业领域中实现. 本书的意图是探索从计算机辅助计划的历史,现在与未来,来论述计划管理的理论丛林中的各种主要计划理论的代表,也就是想从中探讨出计划的规律.也相应介绍国际上计划研究领域的发展方向. 实际上,在我实施或参与咨询过的近上百家的制造企业里,在实施MRP的同时,几乎都有高级约束计划的需求;他们有的正在实施精益生产-DFM需求流计划(看板计划的发展),有的企业正在学习TOC约束理论, 但不知如何用计算机来实现.大多数企业都对目前的计算机计划技术方面知之甚少.特别是对那么多种计划理论的出现,使得大多数人都很困惑.本书就是详细介绍各种计划技术,尤其是高级计划技术.想要提示一个重要的信息:就是面向客户的,敏捷的,同步的,具有约束的计划的运用已大势所趋. 确实,高级计划APS在我国还是一个新的概念和理论.就如同当初MRPII、ERP在我国实现推广一样.随着企业制造信息化的进一步深入,我们越来越意识到以MRPII为核心的ERP的局限,促使我们的ERP的从业者或已经使用MRPII/ERP的企业或爱好者,从事生产管理,计划管理及ERP软件开发的研究者或有志于进一步学习的学生等都渴望尽快掌握国外最先进的理论,可以跨越式发展,少走国外的弯路。随着计算机技术的发展,商务要求越来越复杂,供应链和商务智能的兴起,高级计划APS必须嵌入ERP平台。从各大ERP软件商迅速收购或开发高级计划APS系统来适应世界经济的发展,就说明高级计划APS的运用价值.如SAP公司的APO,ORACLE公司的APS,等等.专做供应链高级计划APS的许多公司已经进入我国.如I2公司,Manugistics公司等. 实际上,此类软件包在美国运用已经很多年了.现有二十多个软件商提供不同品牌的APS软件.虽然,不同软件有不同的算法和方法,它的基本原理和目标是一样的.
从我在<<IT经理世界>>杂志上首发的<<APS解决企业难题>>一文以来,得到很多有识之士的关注和支持,特别是IT经理世界的编辑朱琼女士对此文提出了许多宝贵意见.编辑张立红女士对此书提出宝贵意见. 企业资源管理中心和编辑李玉玲女士特别给我开辟个人专栏来对高级计划APS研究与介绍。并成为AMT资深会员。 美国FCS (Finite Capacity Scheduling)有限能力计划的作者之一Bill Kirchmier,美国研究APS的先驱,同时也是国际生产计划与排程协会The International Production Planning and Scheduling Association (IPPSA)的发起者,在业务上的指导,使我有幸成为专门研究APS的IPPSA会员。 感谢Fourth Shift Asia公司和 Oracle China公司的同事们及一起工作过的同事和我实施支持过100多个客户的帮助支持,从他们那里我学到了许多,并使我坚信,随着ERP的不断普及,对MRPII了解越来越深,对高级计划APS的需求会越来越大。这也促进我编写这本书。但愿我这本书或许会起到抛砖引玉的作用.为我国制造信息化起到促进作用 特别感谢刘伯钧老师,周玉清老师,Tim Ferery(SoftBrand亚太总裁),刘杰先生(SoftBrand美国),李贵权先生(原加拿大I2),梁建章先生(原Oracle 上海),吴松林先生(原富士通 南京). 当然要特别感谢罗振文先生(广东经济出版社),在他的鼓励下和安排下使此书得以出版.
前 言 IT正在改变制造的运作能力 蔡 颖 “要有勇气面对现实,勇敢的挑战基本假设” - 高德拉特(Eliyahu M. Goldratt) IT泡沫时代已经结束,人们的头脑已经清醒.对制造业来说,关键是提高生产力,是提高整体企业的生产力,而不是局部的效率.正如高德拉特的<<目标>>一书所描述的是基于目标的生产力.新技术和新理论改变了制造运作的能力.生物技术和纳米技术离我们太遥远了,IT的新技术层出不穷,如火如荼的IT热潮已经过去,利用IT技术提高生产力的时机已经到来. 把信息化看作是仅仅是数字设备和电脑或是联网,如果用这样的眼光来看待信息化那就太片面了.信息化给了我们: (1),内,外互联,有线,无线的互联,各种网络本身的集成深刻的影响了各种商业业务流程. (2),使业务变得更加智能化. (3),促进了新的理论,思想,创新.使得过去象牙塔里的理论得以实践. 现在,我们的每一位管理者都应该问一问,什么是生产力? 你企业的目标是什么? 基于目标的生产力才是有效的.如何提高最大的客户服务(有效产出).如何最小的库存投资(存货).如何降低工厂的作业成本(营运费用).诚然,我们在制造信息化中的制造规划和调度排程软件上作的不尽如意.比如我们实施制造信息化业务管理软件时所面对如下简单而有效的常识的问题却束手无策: 问题一:CTP能力可承诺客户要求交期是否可达成? 物料的可用量和瓶颈能力可以准确承诺客户订单的交期.对提高客户服务至关重要. 问题二:是否可接受插单?会对已接订单造成什么影响? 插单是不可避免的, 插单势必导致物料和能力再分配,需模拟分析影响原来订单的排程. 问题三:在满足交期情況下是否能力利用率也能达到成最优化? 在满足交期情況下,按一定的约束规则向后排程和向前排程,优化计划排程. 问题四:计划排程是考虑产能力约束优先还是物料约束优先? 在现有能力下,考虑物料约束.在现有物料下,考虑能力约束.也可以同时考虑多重资源的约束.
问题五:产能若负荷是否可以自动搜寻替代加工及替代工艺路线? 计划产品自动分配到生产线和自动选择工作中心.对调度人员帮助非常大. 问题六:客户、供应商的频繁变更,排程应如何快速回应? 在供应链的环境下,必须要实时考虑客户的变化和供应商的变化,实时分析预警. 问题七:当品种改变时,物料的约束模拟和动态分配和替换? 通常计划会因各种原因而改变,使品种的变化对物料的影响最小.能定义替换规则自动计划替换物料. 问题八:当品种排序时的模具调配时间的优化? 在精益生产环境下,品种的排程顺序可以考虑换品种调配时间最小. 实际上,在制造实践中,以上问题是不可回避的.从事生产第一线的生产管理者们都知道每天都被这些问题所困扰.那么,我们制造信息化如何应对呢? 在过去的几十年,人们一直在探索解决能力瓶颈约束和物料约束的问题,尝试各种先进的理论算法如优化算法如下: (1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等. (2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等. (3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择. (4),穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链. 以上优化的功能之所以在以前或以至于现在都较少的运用在计划系统的实践中的原因可能是: (1),生产系统从本性上不是僵硬的系统,而是有相当弹性的系统.要用非常准确的数据表示产能的定义是很难的事.而对于工作中心产能微小的变化,就会对原本的最优方案和相应的资源产生显著的影响,由于这个原因,我们就在计划系统中使用了某些假设方法的应用. (2),制造企业所面临的经营环境和生产条件也是多变的.这常常会导致产能的瓶颈也会发生较大的变化.因此,能力的瓶颈是不能完全事先被预测的.在如此不确定的环境下,生产计划安排,能力排程也不可能依据简单的,固定的模型就可以优化的. (3),生产计划和执行的各个环节都需要人的丰富经验.很多情况下,都可以在实际的人为干预和控制下得到解决.这种人工对能力和瓶颈的灵活处理,是信息系统所取代不了的. (4),过去,计划的优化功能没有普遍应用到制造系统中的另一个原因是,缺乏把面向能力瓶颈的优化解决方法同实际运用的ERP系统建立联系. (5),现场实时采集数据的能力.比如条形码的实施,和MES的建立.现场的瞬时多变的特点影响计划排程的真是性. 但是现在,在制造业的实践中,我们同时感觉到了需求的拉力与技术的推动力.就此而言,精确的计划与排程的兴起,在时机上已变得成熟.这是因为:计算机辅助功能已变得非常强大;现已开发出更好的优化算法;最后,制造企业已认识到提高生产力对信息化系统来说还大有潜力. 随着企业制造信息化逐步普及,ERP的实施运用已经渗透到计划领域,我们所面临的
巨大挑战是计划排程的更精确性,从长期的年度规划到短期的分钟排程.更动态的满足客户的交货,关键资源的优化部署,资源的有效利用,更加灵活的满足新的竞争挑战. 下面是从计划的角度概要阐述它们的概念和特征. 1,物料需求计划(Material Requirements Planning) 虽然MRP目前在企业很实用,解决大量计算的工作量.MRP根据平均提前期可以计算较精确的物料的计划,但是,它只能产生较粗的生产计划.主要原因是没有基于能力约束来排程. 2,能力需求计划(Capacity Requirements Planning) 对无限能力计划(Infinite Capacity Planning)来说,它只是反映工作中心的是否超负荷,需要人为的调整主计划. 对有限能力计划(Finite Capacity Planning)来说,使用了工作中心能力限制来平衡负荷,来自动前推或后推计划,这样,会导致车间计划与MRP计划冲突.往前推会影响客户交货,向后推,会影响采购交货. 3,车间排程 (Shop Scheduling) 在车间里的再排程,使用工序能力计划来前推或后推工序的操作时间,这样也会影响交货期,重要的是没有考虑工序的排队和等待时间,而排队和和等待时间是动态的.常常是, 许多计划员为了保险起见,我们把它固定的考虑在工序提前期里.最多也是给一个浮动时间,这样,就会导致任务的提前下达,在制品积压,有会影响提前期,排队时间又会增加,影响了排程的精确性.但是,计划员多用它来分析销售订单的可行性. 4,多工厂计划(Multi-Plant Planning) 实际上,很少使用它来同步工厂之间的物流,如果,单一工厂的计划都不太准确的话,用到多工厂就会更糟.它们之间通常用各自的主生产计划MPS和MRP来平衡. 分销需求计划(Distribution Requirements Planning)其实是多工厂计划的变化,它想平衡实际需求或预测需求和网络多地点的库存.在库存之间创立转移订单来补充库存.但是,它和MRP是较松散的配合.对MRP的影响的是市场真正的需求,还是由DRP产生的补充安全库存的需求. 5,供应链计划(Supply Chain Planning) 是平衡整个供应链的计划,考虑企业内外因素,如外部供应商的能力,销售需求点,替换的运输线路和方式,它评估和优化企业的所有资源.产品开发和生产地点,分销设施,建立可信的计划.它需要一个高级计划技术引擎支持. 6,企业计划(Enterprise Planning) 它同步的考虑关键的生产资源,物料需求,首先产生一个可行的计划,然后,通过企业的约束和目标来优化它.它是想取代ERP计划里的RRP,RCCP,MPS,DRP,MRP模式. 7,生产排程(Production Scheduling)
它考虑物料的可用性,详细的能力信息,换装时间最小和目前的工厂的订单优化工厂级的顺序,来满足客户需要日期,它考虑企业整个目标和约束优化,并提供反馈给企业计划定义工厂内部的需求日期与数量. 8,约束(Constraints) 约束是一组限制,规则和目标并控制物理的和财务的可能性来满足业务计划.限制可以包括物料的可用,机器能力的可用,最小化人力的可用.规则可以是客户订单的有先级,瓶颈,最小加工时间等.目标可以是安全库存水平,客户服务水平,销售收入.我们可以交替使用约束,在约束中可以改变计划顺序,可以特别分配加权或值,我们也可以定义是软约束还是硬约束. 9,约束理论(Theory of Constraints) 在计划中的约束不要跟TOC约束理论混淆,约束理论是高德拉特博士创立的,它是同步制造的哲学,按照市场需求,用一种系统的方法,达到快速的,平稳的生产物流,用三个简单的全局评价方法,产销量,库存,经营费用,在市场需求和生产约束下的生产达到企业的目标.它的核心思想是存在瓶颈工序或工作中心,最佳计划是基于瓶颈工序的计划. 基于TOC的计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料.它较适用较复杂的,多层的BOM的离散制造环境.但是,对于混合产品的装配线的优化顺序计划,还是启发算法或数学算法较有效. 10,计划可承诺(Available to Promise) 为了取得成功,必须对客户的需求作出最快的反应,并让他了解您的能力。快而准的订货保证是能留住现有客户和吸引新客户的关键. ATP已扩展到订货承诺的能力(Capacity To Promise),它使订货承诺更快,更准确,更灵活,也扩展到可赢利能力承诺(Profitable To Promise),它使销售人员在任何地点接受销售单时,可随时分析可赢利性. 现在可供订货量(ATP)可以细分为:成品ATP,能力CTP,系列产品ATP,零件,原材料ATP,渠道ATP,可发货能力承诺(Delivery To Promise),大多数公司都喜欢CTP的概念,因为它可以实时,连续的对新的客户订单承诺精确的日期和数量. 11,优化(Optimization) 是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程. 优化的主要算法有: (1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等. (2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等. (3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择. (4,)穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链. 12,物料约束和替代计划(Material Constrains and Substitution Planning) 静态物料约束规则(Static Material Constrains):利用可用量清单,最早开始的订单和被分配的物料,随着物料业务,订单日期的延迟,或变化,系统会自动调整或显示订单的变化.
动态物料约束规则(Dynamic Material Constrains):当计划建立时,动态分配物料,允许重新分配物料到另外的一个订单,它可以处理物料的有效期,变化的产出率,和减少在制品等实际问题 动态物料替换规则(Dynamic Substitution):用自定义的替换规则来更精确控制复杂物料替换计划. 13,看板计划(Dynamic Kanban Planning) 看板计划(DKP)是指看板的数量和每一个看板的大小.以满足需求变化的需要. 它可以达到生产与Takt 时间(客户需求速率)同步,物料的连续流动与平衡的运作,作单元式厂房布局,补充信号或看板,其重点是消除非增值活动.较适用于精益制造的企业. 14,建模(Modeling) 通过计算机计划软件对特别的制造环境的客户进行客户化的过程,如建立约束,规则,目标和不同算法的选择.建模是计算机计划的最重要方面之一,模型可以考虑资源约束,公司的目标,分销的限制,客户的优先和其它影响计划排程决策的因素.它还需要特别咨询专家来帮助企业建立模型,测试模型,培训等. 15,准备和顺序(Set ups and Sequencing) 准备包括换产品,换工装模具,换生产线时间等,计划排排程不仅要考虑零件与零件之间的准备时间关系,所消耗的成本,客户的需求来优化顺序.这比较适合于混合生产线的顺序计划,多品种的,小批量或一个流的生产计划. 16,信息技术(Technology) 实际上,很多应用都受到计算机技术的限制,现在,信息技术可以支持整个计划引擎,模型,数据库保留在常驻内存里,计算速度可以分钟,秒内来计划排程.可以支持一次完成计划与排程的计算.可以支持网络计算,提供不同的计划引擎针对不同的计划与排程问题.引擎之间可以独立,也可以交互传递.如ERP的MRP计划引擎和高级计划APS引擎的数据传递.也提供图形建模工具,采用图形界面和可拖拉的图形计划版以易于计划员使用. 17,实施(Implementation) 尽管计划排程的实施比较复杂,只要掌握系统的方法,也可以较顺利完成.这里列出几个步骤: (1),有软件供应商评估客户的需求.(2),决定和现存的计划环境的结合点.(3),对关键用户进行初次培训.(4),由咨询顾问帮助建立模型.(5),建立数据接口程序和可能的客户化程序.(6),准备数据.(7),根据实际计划环境培训.(8),切换上线. 对制造信息系统来说最重要的是对所有资源具有同步的,实时的,具有约束能力的,模拟能力,不论是物料,机器设备,人员,供应,客户需求,运输等影响计划因素.不论是长期的或短期的计划具有优化,对比,可执行性.采用基于内存的计算结构,.这种计算处理可以持续的进行计算.这就彻底改变了批处理的计算模式.可以并发考虑所有供应链约束. 当每一次改变出现时,信息系统就会同时检查能力约束, 原料约束,需求约束.运输约束,资金约束,这就保证了供
应链计划在任何时候都有效.也采用基因算法技术,来达到最优解。其ERP高级计划系统的主要概要特征是: (1),瓶颈资源和多重资源约束的处理. (2),不同的订单自动连接工序,从不同的订单排序,平行的负荷工序 (3),具有标准的派工规则:优先顺序,关键率等 (4),处理订单,生产或资源的特别规则 (5),让用户自定义建立规则 (6),处理动态物料约束控制 (7),处理供应链需求计划优化 (8),供应链分销配置计划优化 (9),供应链运输计划优化 (10),对整个供应链的进行CTP和ATP的查询. 几乎每一个管理者都认为更实时的,更精确的决策支持信息是非常重要的.制造信息化的ERP计划系统不仅是决策支持信息,而且,以成为每一个生产者的每天的执行系统.每一个制造商在他们的工业领域应该考虑用什么方法来迎接剧烈竞争的挑战.正如所有深刻变革一样,当前发生的变革也许是缓慢的,几乎感觉不到.但是,这种变化不仅仅是电脑化,也不仅仅是建立一种信息基础设施或业务管理软件.回顾工业革命的历史,IT革命是深刻的,不管你是否意识到.工业革命中,机器提供的是能源,是制造企业的有力的肌肉.而信息化的数字提供的是强健敏捷的神经系统. 蔡颖 于广州 2004年3月
目 录 第一篇 概论 第一章 APS的现状与案例 ERP市场新一轮角逐-嵌入高级计划APS APS现状 APS案例分析 第二章 APS与ERP 的关系 APS与ERP的不同 APS与ERP的关系 数据集成的方式 主需求计划 主生产计划 资源组与资源 第三章 APS与SCM的关系 传统的供应链计划 供应链的APS在能帮助企业达到供应链同步,优化 为了达到这些高级的计划能力, APS依赖一组核心的能力 现代供应链必须优化建立互动式的工程设计,生产规划,日程安排和分销,运输计划 第四章 APS的理论形成 生产计划的历史,现在与将来 什么是独立需求计划-经济订货点-ECQ? 什么是线性规划的生产计划-LP? 什么是计划评审技术/关键路径法的项目计划-PERT/CPM? 什么是非独立需求计划-MPS/MRP/CRP? 什么是有限能力计划-FCS? 基于订单任务(Job-based) 基于事件(Event-based) 基于资源(Resource-based) 什么是同步制造计划-TOC? 什么是看板计划JIT? 什么是需求流制造计划-DFM? 什么是高级计划与排程-APS? 基本模块构成 基本流程 基本原理
基于多层代理技术的高级计划 APS的形成历史 APS存在的优化算法 工业运用计划的一些说明 和MES的关系简述 和精益(Lean)的关系简述 第二篇 制造业的APS 第五章 APS的基本概念 APS是什么? 基于模拟仿真模式 基于TOC的模式 基于数学建模-基因算法 第六章 基于仿真模拟的APS系统 APS的资源管理 单一资源 无限资源 并发资源 共有资源 可调整共有资源 主要资源 次要资源 资源组 案例讨论 APS的物料的管理 静态物料约束 动态物料约束 从库存取出约束(Take from stock kit) 放入库存约束(Put to stock kit) APS的工艺路径管理 含有平行工序的工艺流程 含有拆卸工序的工艺流程 含有重叠的复杂的工艺流程 网络化的工艺流程 APS的算法
算法(Algorithmic)任务顺序计划 向前顺序计划 向后顺序计划 双向计划/瓶颈计划 模拟(Simulation)的顺序计划: 一次一个工序或操作(Operation at a Time) APS的规则管理 算法任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time) 工序选择规则( Operation Selection Rule) 资源选择规则( Resource Selection Rule) 相关选择规则 工序选择规则的分析 静态规则 动态规则 预先确定定单任务的参数 最小化任务延缓 最大设备能力 资源选择规则分析 在ERP的世界里实施制造企业的高级计划APS 在ERP系统上如何实现APS 资源和工艺路径信息 订单与排程信息 数据准备 资源 资源类型 资源清单 在实施APS时的处理方法 国外制造业APS软件介绍 第七章 基于TOC的APS系统 约束理论(TOC)介绍 同步化引擎时间计算 同步化引擎计划 同步化引擎排程 同步化计划物料 第八章 基于数学规划-基因算法的APS系统 运筹规划(Operation Research)介绍 基因算法概念
基因算法在计算机中的运用 基因算法在工业中的运用 描述和初始 选择和适当评估 交叉和变异 结论 第三篇 供应链的APS 第九章 供应链管理的历史,现状与未来 供应链的分散式阶段 供应链的集中式阶段 供应链的价值链阶段 电子供应链的形成 现代供应链管理的标准 SCOR供应链流程参考模型 供应链优化一般模型 第十章 供应链中的APS的基本概念 同步化并发性 分布性 层次性 整合性 复杂性 供应链APS的要素概念 实体 能力 资源 代理 订单 销售订单 采购订单 运输订单 指令 任务 订单计划 第十一章 供应链中的APS的资源管理 库存资源 供货资源 运输资源 资金资源
资源研究与分析 销售订单计划对资源与能力的影响: 采购计单计划 运输订单计划 第十二章 供应链中的APS的计划算法 数学规划方法 近似方法 仿真方法. 有限资源算法机制 资源约束设置 订单选择 订单计划参数设置 计算过程(计划生成模型) 硬资源约束 软资源约束. 第十三章 供应链APS的需求计划 需求预测的演变 需求管理的范围 需求预测的重要性 需求预测的特征 需求预测的实施 需求预测的算法 典型的有六种需求模式 APS的需求计划的预测管理主要采用12中定量的预测方法 如何判断预测: 自动评价 平均绝对偏差”(MAD)的运行情况标准的预测误差的计量方法 准确百分比”(POA)的运行情况标准预测误差的计量方法 预测为什么会失败 基于互联网的结构的需求计划 具有协同的需求计划 第十四章 供应链APS的分销与部署计划 计划与优化 假设分析 动态匹配供应与需求 供应商管理的库存 短期库存和分销优化 均匀部署 需求优先级
部署建议 网络图性透明化控制 预警监控 供应链网络配置计划决策 按驱动力划分 按设施的数量划分 按选择的离散程度划分 按数据的集成程度 按时间维度划分 配置规划的的历史 地租出价曲线 (Bid-Rent curves) 韦伯的工业分类 胡佛的递减运输费率 配置规划的单设施配置(Single Facility Location) 网络规划的多设施配置(Multifacility Location) 精确法(Exact Methods) 多重心法(Multiple Center-of-Gravity Approach) 混合-整数线性规划(Mixed-Integer Linear Programming) 模拟法(Simulation Methods) 启发法 供应链网络的动态仓库配置 零售 服务配置(Retail/Service Location) 加权清单(Weighted Checklist) 空间相互作用模型(Spatial-Interaction Model) 其他方法 网络规划 分析单位 产品分组 估计运输费率 自有运输 受雇运输 订单和货运结构 销售汇总 估计里程 设施成本 设施的生产能力 库存-吞吐量之间的关系 估计未来需求 其它因素和限制条件 通过APS的分析工具 仿真模型 启发式模型 最优模型 专家系统模型 决策支持系统
第十五章 供应链APS的运输计划 运输服务的选择 基本的成本权衡 考虑竞争因素 对选择方法的评价 路线选择 起讫点不同的单一问题 多起讫点问题 起讫点重合的问题 行车路线和时刻表的制定 合理路线和时刻表的制定原则 行车路线和时刻表的制定方法 扫描法(The Sweep Method) 节约法(The Savings Method) 运输路线的排序 行车路线和时刻表制定方法的应用 船舶航线和船期计划 集运 第十六章 供应链APS的ATP 基于互联网的协作性的订货承诺 全球化的订货承诺 多层供应链的有效性 可供货能力承诺(ATP) 可用生产能力承诺(CTP),可发货能力承诺(DTP)) 可赢利能力承诺(PTP: Profitable to Promise ) 第十七章 供应链APS的网络规划分析管理 网络设计 总体规划和分派 流程计划和主生产计划 交易规程 短期调度 战略规划的一般步骤 客户服务水平审计 组织研究 设定标杆 供应链网络结构设计 第四篇 总结
第十八章 APS的软件公司介绍 APS 具有的模块 需求计划模块 生产计划和排序模块 分销计划模块 运输计划模块 企业或供应链分析 ILOG公司-高级计划引擎介绍 I2 公司及其产品 Manugicitics公司与产品介绍 SAP公司的APO产品 Oracle APS 第十九章 APS的未来之路 高级计划算法 基因算法 约束规划(Constraint Programming) 基于多层代理技术的高级计划 APS的未来 附录一: 关于APS的FAQ. 附录二: APS企业调查问卷 附录三: APS的部分规则清单 附录四: 诠释制造信息化的一些基本原理 附录五: ERP时代的物料计划经理 附录六: 以ERP为中枢,融入约束/精益的哲学--企业管理的新境界 附录七: 试探ERP成功的标尺 附录八: 在ERP的运用中实现JIT生产 缩略语 参考文献
第一篇 概论 第一章 APS的现状与案例 当你在供应链信息的山峦穿梭时,你会发现采用APS的先进用户图形界面将使你穿梭自如.APS系统会将供应链的内部工作完全呈现在你的眼前,用户需求,供给,制造排程,事务,一切尽在掌握中. 现在APS系统以将网络结构的APS主要是基于多层代理技术与制造内部的APS主要是基于模拟仿真结合起来,使得网络导向结构的APS解决供应链制造同步化问题,模拟仿真APS的优化顺序器解决工厂的顺序冲突问题.这样,APS计划的编制与顺序的安排就可以提供给制造商解决全球的优先权和工厂本地的优化顺序问题.来满足制造业对客户响应越来越强烈的需求. APS系统针对不同计划时间段提供不同的计划方法: 计划详细程度 执行系统 发货排程 生产排程 运输计划 制造计划 分销计划 库存计划 计划/能力可用量 供应链计划 销售和运作计划 需求计划 供应链网络规划 战略规划 秒/分钟 小时/天 周/月 季度 年 时间区段 不同的APS方式的计划区间
ERP市场新一轮角逐-嵌入高级计划APS APS软件从ERP的盲点发展起来,众所周知,ERP是基于无限约束原理的企业资源计划,它不能实时的,基于约束优化的产生计划.这就驱动了APS软件市场的繁荣. 在过去的几年里,我们已看到APS和ERP供应商的合作,收购,合并和设计集成接口的新一轮的浪潮来满足市场的需求.随着Manugistics公司和i2公司的 成功,APS已成为不可替代.ERP供应商看到并且也决定抢滩APS市场 . APS软件市场被分为三层.第一层是价格在25万美元以上的软件,如I2技术公司的APS软件,Numetric,Bridgeware和Manugistics公司.他们的客户主要是大的多工厂,跨国集团.主要系统平台是中型机(IBM’s AS400) 和UNIX 客户服务器配置,然而,一些也开始支持微软技术平台. 第二层是在价格10万美元到25美元万之间的APS软件,客户也是多工厂,跨国集团的中型制造商.如ShivaSoft, Taylor Manufacturing, Berclain, Resonance , FYGIR and STG 公司.系统平台是UNIX 客户服务器和Windows 技术. 第三层是价格在5万美元左右的软件.系统平台是PC服务器,微软技术.如SM系统建模公司的Tempo产品,C-Way 系统的 Computer系统的的 制造系统. 为了响应激烈的竞争, Manugistics 和i2 扩展了他们的核心供应链计划和优化到集中在互联网的电子商务.例如 Manugistics公司正在用Java 和 动态的HTML 语言使整个应用程序套件Web化,并提供智能商务.虽然Internet 最终会改变制造商和供应商,客户做业务的方式,同时,工厂经理也必需解决现实的问题,寻找一个嵌入APS的ERP系统. APS 用户可以在Web上用Manugistics'的产品Networks协调销售预测和库存计划.电脑部门也可以容易布属Web应用. Manugistics用的是Extricity的技术(B to B 集成软件供应商)把APS集成在互联网上. 在Manugistics的五层APS集成上(1),应用到应用的联结(应用程序接口APIs,数据库到数据库,,扁平文件).(2),数据变构.(3),数据传输 .(4),业务过程集成(5),系统管理.这就可以用自动插件集成Manugistics 和 SAP R/3系统了. 虽然在ERP系统里嵌入APS是理想的方案,但也不是典型的方案.APS的主要集成方案已经以一些其它的方式加入到ERP系统里.同时,有的ERP供应商自己开发APS系统,如SAP就是自己发布APS产品叫APO.此产品可以运行在 Windows NT和Unix. 它包括XML接口. 它是和R/3系统分离的,可以与其它ERP系统集成. SAP是许多使用XML的ERP供应商或APS供应商之一. Manugistics, Thru-Put, . Edwards,和许多供应商也在Web和应用程序之间用它来建立开放的,灵活的界面.. Oracle 公司也进入了APS市场,建立自己的APS方案.它的技术是从ILOG公司得到的. Oracle APS 方案是建立优化层级计划基于库存,系统性能,机器能力,物料的可用性,具有图形界面,采取拖拉方式操作 ERP供应商 . Edwards 从特定功能最佳(best-of-breed)Numetrix公司买进技术.重写了它的OneWorld ERP 产品.用 C++ .强化它的基于组件架构的来提供业务对象和主业务功能.业务对象通过条件规则平稳化了实时业务事件的过程.
Thru-Put 产品是基于约束理论技术(TOC)的APS 软件,发明者是 Eliyahu M. Goldratt,写的书名为The Haystack Syndrome: Sifting Information Out of the Data Ocean (North River Press, 1990). 今天,象许多ERP供应商一样,面向中小型企业的Fourth Shift 建立OEM形式得到富有经验的APS供应商Systems Modeling公司的Tempo APS 产品. Fourth Shift 集成Tempo 和 ERP 是数据库层次的集成.在Fourth Shift ERP菜单上定义与Tempode 接口,ERP的订单与工作中心直接进入Tempo数据库. PeopleSoft公司在1997年购并 Red Pepper 后,PeopleSoft 成为一个主要的供应链计划软件供应商,最新的产品是 Supply Chain Collaborator,它使企业可以实时地与供应商和客户交换计划数据,使多个企业作为一个整体进行动作。 Baan 公司购买了Berclain来提高它的核心功能-供应链计划. APS的集成方案依赖于工厂的制造类型,是离散制造还是流程制造,是国际的,还是国内的,地区的.在每一个制造类型里,特殊的业务,特殊的文化进一步影响APS的集成决策. 现在,我们所关心的是: • 第一, 怎样使数据同步在系统之间,计划与执行数据如何流动 • 第二, 计划系统如何快速反应频繁变化的需求? • 第三, 计划系统是否容易配置?.对远程用户和贸易伙伴可以协同吗? 总之,ERP需要APS的能力,所以ERP供应商采取四种的任何一种方法来满足APS需求和单一的APS供应商竞争. 1,在最短的时间内,建立APS模块,加强高级计划功能. 2,收购一个或多个APS供应商,与ERP软件集成或嵌入. 3, 与单一APS供应商建立长期的联合协议和与ERP软件产品集成 4,发展一个APS的市场联盟,共享开发,支持资源. APS现状 企业信息化的进程分为对信息的反映、分析、预测、决策四个层次。其中信息的反映和分析主要是面对过去的,其集大成的管理信息系统就是这几年兴起的ERP;预测、决策主要是面对未来的,以集成信息反映见长的ERP,事实上在西方已经悄悄地向信息决策转换了。 企业信息决策的核心部件-高级计划排程APS已被嵌入ERP这个平台,并在提高物流效率上起到了显著的作用。
供应链管理优化就是在未预料的事件发生后, 实时的供应链重计划,保证持续的优化的可行的计划,保证按事先定义的业务规则,对整个供应链系统进行重计划,并且使财务得到优化. 当今企业的供应链网络变得日益复杂和动态.企业的分销渠道也不断扩展;多层供应商 基地日渐扩展;企业越来越依赖委外(outsourced)制造及物流.管理异常事件不再是一种 偶发的要求,而己成为了司空见惯的事.某个供应商或甚至他的供应商发生的故障,都影响到企业履行对顾客的承诺的能力. 为了克服这些挑战, 你的企业必须有效地管理整个供应链网络 .你的企业目前是否能做到以下的事: • 实时的进行分销商 ,顾客 ,及供应商协同. • 查询企业的整个全球供应链,包括企业的供应商的供应商. • 根据物料和资源约束 ,优化企业的供需计划. • 迅速地鉴定异常事件及以最优的解决方案. 在过去的25年内,高级计划排程(APS)的市场开始繁荣起来。根据Advanced Manufacturing Research (AMR)报道,APS市场将在随后的几年以60%的速率增长。在1998年3月,Pittigilo Rabin Todd&McGrath公司通过一项调查,得出统计结果,企业实施完整的供应链APS后,可获得以下效益: 1,发货能力提高16%-18% 2,库存减少25%-60% 3,定单交货周期缩短30%-50% 4,预测准确性提高25%-80% 5, 总体生产率提高10%-16% 6, 供应链成本降低25%-50% 7,补给率提高20%-30% 8,产销量提高10%-20% 现在,大约有十几个APS供应商在这个发展的市场上寻找自己的位置.对于如何理解APS基本方案之间的区别、每一个方案的优势和弱势、以及在特殊的制造环境中哪一个方案运作的最好,尤其重要。 计划和排程的区别对于新的APS产品来讲已变的模糊不清,而且它的性能也在不断的提高。而且,如果制造商对客户需求的响应越来越强烈,计划和排程的区别将会彻底消失。幸运的是,新的APS系统正在向这个方向发展,并且离这个目标越来越近。目前,我们对于APS的关注受到对传统的计划MRP策略不认可的驱动。包括MRP逻辑、需求计划的能力长期以来较弱。第一代APS系统重点放在寻找更好的算法,但是它们都有一个共同的缺点是批处理方式.它实际上违背了工厂的动态性,实时性。这种批处理的运算也显示了MRP模式的严重不足,也阻止了APS系统反映真实的世界。更重要的是,它们不能满足快速响应客户新的需求。 APS是基于约束理论发展出来的新的高级计划.实际上,在我们每个人的生活都离不开约束, 我们经常用约束来指导推理与计划,作为每天的日常行为的重要一部分.例如:我可以
从下午5点到6点在那里,且受到天气.交通等约束.这就是典型的约束,我们可以用这些约束来计划安排我们的时间.当然,我们不能仅仅考虑一个约束,因为约束很少是独立的.所有约束之间都是相互关联的,所以约束问题是比较复杂的,这是我们不得不接受的事实. 目前,约束的研究,开发已经引起了世界各个领域的专家的高度注意,因为,它是最具有潜力解决现实中困难的问题.不仅仅具有很强的理论研究的潜力,而且,也广泛吸引商业的利益.特别是在对变异中建模优化与满意问题上.这正好符合企业管理和供应链管理的复杂性.所以,并不奇怪,它一直是被Association for Computing Machinery(ACM) 计算机协会所定义为作为计算机研究的战略方向之一.但是,至今约束规划(Constraint Programming) CP仍然是世界上了解最少的,运用较少的技术之一. 在人类努力的大多数领域里, 约束在不断增加.它们在物理世界形成互相依赖,但是,它们的数学概念却自然清晰.约束是在一些未知或变化里的简单的逻辑关系,在给定的领域里,每一个约束取一值.约束于是就限制了变化带来的可能的值,它反映了部分信息,是关注于所关心的变化.约束当然也可以是不协调的.约束的重要特点是它们的可以申明的方法及规则,如他们规定必须保持规则关系来加强此关系. 约束规划是基于约束的计算机系统的研究,约束规划的概念是详述问题的约束规则来解决问题.结果是找到让所有的约束都满意的方案.但是, 目前约束规划仍还在圣杯中追寻的计算机科学的最现代的方法之一. ERP高级计划APS的约束规划已经成功应用到许多不同商业领域,就和分析DNA结构一样是多样化的.在医院的时间表和工业领域上的排程应用上,实践证明它是能较好的解决现实的问题.因为,许多应用领域需要约束.分派问题也许是第一个工业应用约束解决的工具.典型例子是机场位置的分配,飞机必须停在可用的位置(巴黎Roissy 机场).出发大厅的柜台分配(香港国际机场).另外的例子港口船停泊的位置的分配(香港). 用甘特图来描述计划,有限约束的排程问题可能是最成功的商业应用领域.约束自然表达了现实的限制.基于约束的高级计划APS被用于基于事件的排程,如在塑料工业的生产计划(InSol)或军队和商业的飞机的制造计划(Dassault Aviation). 按需求制造的趋势使得高级计划APS的约束规划使用率大大增加.. 另外,较大的约束应用领域是供应链网络管理与配置.这些问题包括网络的优化配置计划,优化的运输计划,供应链的能力承诺等. 实际上,有许多领域已使用约束技术,近来应用包括计算机图形,自然语言处理(有效语句的建设),数据库系统(保证数据的一致),分子生物学(DNA的排序),商务运用,电子工程.电路的设计,运输问题等. 但是,在现实中,对约束规划广泛的运用存在一些局限和缺点,因为当前使用的工具也有一定的局限和没有涉及到的领域.其实,约束规划欲解决的问题大多是非常难的问题. 无论是从理论上,还是实际的观点来看.约束的定义能促使问题可追踪是非常重要的,然而,当大部分的方法都难解决的难题时,约束规划是否有效性仍然是不可预测的.何时,如何使用约束.但是,直觉可能还是决策的最重要的部分.就象管理大师德鲁克所说,很多决策就象尿憋不住一样,被迫做出来的.由约束系统的使用者陈述大部分的问题来稳定约束模型.实际上,在程序里或在数据里的较小的改变都能导致系统性能上戏剧上的变化.不幸的是,在稳定执行多样的数据的变化性能调整上,目前的技术水平还未较好掌握. 有时,盲目的快速搜寻,简单按时间顺序后排或前排可能比先进算法技术-约束繁殖更加有效.在许多约束模型里的特别问题就是要考虑成本优化.它是对改善起初的方案是非常困
难的.因为,可能一个小的改善就会花去很多时间.在”实时”的方案和”最好”的方案之间交替出现. 约束规划在一些观念上更加先进.可以动态增加约束.大部分情况下,约束规划系统产生的计划是可执行的.除了机器故障,延迟的计划.在最坏的情况下,新订单的接受.这是需要快速的重排计划或提高当前的方案来处理未预料的事件.通常,最优的计划方案和可以处理较少差异的,稳定的,次优化的方案之间交替. 当前的约束满意系统的缺点标志着未来研究发展方向,在它们之间,建模看上去是最重要方法之一.已经开始研究使用全局约束,把主要的约束开发到更有效的APS软件包.(如所有不同的约束).需要更有效的建模语言来表示约束问题.目前,大部分约束规划CP软件包要么是程序语言的延伸(CLP),要么是用程序语言库(ILOG Solver). 约束建模语言和可视建模语言被用来从可视图形产生约束规划(VisOpt VML) 从较低层次的观点,可视化的技术越来越流行,他们帮助定义系统的瓶颈.对可视化的控制研究也是约束规划的重要内容之一. 各种约束解决方法的交互研究是最具挑战的问题之一.混合算法结合各种约束技术是这个研究的结果.另外最令人吸引的研究领域就是解决协同和对应的集成理论.约束满意技术和传统的运筹OR(Operation Research)方法如整数规划也是是另外的挑战. 研究平行和并行的约束已作为提高效率的重要方法,在这些研究领域里,多层代理技术看上去最有前景. 能够证明APS的价值的商业运用案例 在众多公司运用供应链高级计划的时候,他们发现这些应用程序所能给自己带来的改进收益大大超过成本节约的措施所带来的收益,而且这些应用程序能够在加强整个供应链响应方面发挥更大作用.以及在以下几个方面证明其价值: 在网络设计与优化方面: -如 何 建 立 最 有 效 、最有利 的制 造 ,运 输 及 分 销 网 络 ? -是否 应该 扩 充或 缩小贸易网络的规模 ? 在 何处或何时扩充或缩小 ? -什么是成本最低的供应货源策略? 在计划与排程方面: -是否有能力同时优化多个地点的制造,分销及供应链网络所面对的各种约束? -是否拥有对整个制造设施的透明度和有效控 制? -是否可以提高现有资源的生产不同类型能力? -当某个生产线停顿时或工厂发生预料之外的事件时,企业是否可以当机立断 , 作出正确的决定? 在销售和运作计划方面: -是否能超前地预测未来的需求? -是否能迅速地调整存货和生产计划,以应付需求计划的改变? -企业供应链主要风险承担者是否能迅速地对新的需求计划达成共识 ? 在销售履行管理方面: -能否制定时段的存货计划以满足顾客的需求,同时减少存货和提高盈利 ? -是否在正确的地点保持正确的存货? -是否能对顾客服务的承诺,采取超前行动而根据产品的供应情况,提供替代 性产品或选择?
在协作性厂商管理存货(Collaboratvie Vendor Manged Inventory (VMI)与CPFR -客户曾否要求你的企业控制存货补充过程? -是在企业内进行共享预测,还是也把预测协同到主要顾客? -能否把VMI供应商库存要求包括在企业的预测里? -是否执行最好的作业策略和预测及补充方案,帮助企业把供应链建立成 一个真正的协同性贸易网络? 在智能监控方面: -是否把握对企业n-Tier 层次供应链的透明度? -是否因为信息的延误和变形而面对跟踪订单 ,运输,以及贸易网络的 供求计划同步化的因难? -你的企业是能迅速地监控和解决企业的计划和伙伴计划之间的差异? 在维修服务与配件管理方面: -是否需有效地管理维修服务及配件业务? -是否需要确保以最优方式分配配件、可消耗材料、维修资源等,以应付 各种己计划或无计划的活动. 在物流管理方面: -是否能以实时方式知道每一次配货、订单的状况呢? -是否能以实时把握对资产或驾驶员的地点,上货及交货时间表、在运货物等 资料? -是能同时考虑, 优化到整个机构的运货需求,以及管理, 优化往来国际地 点的多阶段运货? -是否能为运入和运出的货物安排在途的上货及交货时间表? 在管理赢利订单方面: -是否能在顾客能接受的时间内作出回应? -无论客户通过什么销售方式:直销,电话销售、互联网,联络贵公司,顾客是否 可以得到准确的答案? -是否会在这宗交易中赚钱? 在赢利需求管理方面: -客户服务是否因为经常缺货而受损? -是否面对供过于求的问题? -是否难于预测顾客的需求? 总之, 对全球的企业来说,有两种情况是司空见惯的。第一就是需求超越生产能力,造成供不应求或生产能力瓶颈。第二种现象是:供过于求,导致成本上涨、宝贵的生产力闲置。赢利需求管理利用价格和产品的可供性,使供求达到最优平衡。企业固有的目标 是从需求中赚取最高的利润,不过企业为了达到不同的目标,如提高对市场的渗透度或占 有率而制定价格。 让我们来看几个案例:
高级计划系统-生产计划如何快速调整?销售预测物料需求销售预测采购订单信息反馈采购计划供客物料信息生产计划应JIT交货计划(上海)生产计划用户实际销售订单交货计划信息反馈(惠阳)户生产计划1、每天2000多张定单进入商(北京)联想,系统可快速完成生产计划的制定.2、可根据生产计划提供准车间管理确的供应商送料计划. 图片来源于 (联想的实施信息化,提高竞争力 PPT- 高级副总裁 乔松) 案例一: 联想集团作为领先的PC制造商,其高层领导已经认识到供应链必须降低成本和加强客户满意,减少制造周期和控制库存.尽管他们已经取得了巨大成功,但是联想公司仍然看到差距,需要通过APS为核心的供应链SCM软件来提高效率和客户满意.运用的结果是公司提高了预测准确度,减少交货周期,提供准时交货. 当时,联想集团的主要业务需求是(1),提高预测准确度和决策支持.(2),通过供应链快速响应市场变化.(3),加强计划,协同,执行情况 运用供应链APS的方案是实施CTO( configure-to-order)按订单配置模块;集成APS和优化需求,供应,执行和协同业务流程;在线协同60个供应商. 运用的结果是:减少交货周期从15天降到天,提高预测准确度从 50% 到 86%;减少积压库存从 2% 到 % “这是非常不平凡的11个月。”8月21日,在北京举行的“百强企业供应链管理(SCM)研讨会”上,联想高级副总裁乔松在宣布其供应链管理改造过程的紧张和艰难时,不无感慨地说。但对于SCM的成功实施,一向以稳健著称的乔松也用上了“欢欣鼓舞”这样煽动味十足的词。 对国内企业而言,SCM无疑是一座难以逾越的高山,但它魔法式的作用却难以抗拒——SCM带来的成本节约包括减少25-66%的库存、提高生产能力利用率10-20%、预测准确度提高25-80%、交付性能提高16-28%、总供应链运作成本降低25-50%等许多方面;而根据知名专业咨询公司埃森哲的调查,由于基础设施不完善、政府在政策方面的限制以及专业人才的缺乏,国内企业在供应链方面的成本比国外企业高出30-50%。对于联想等开始研究怎样“从毛巾中拧水”的国内企业,从SCM中获取更多竞争优势的机会显然更大。事实上,尽管困难重重,前两个阶段进展得还是相当顺利。真正的挑战是测试,在整个供应链上众多而充满不确定因素的各个节点上,如何保证预测的精准。事实上,现实的复杂程度远远大于联想的预期。联想SCM工程最初设定时间是8个月,也因此不得不延长为11个月。“SCM系统像部队的参谋部,当各种信息和情报传入时,参谋部马上决策进行指挥部署,也就是说信息经过SCM系统的APS复杂运算,很快地给出一个行动计划。”它的精准程度将直接决定战斗的胜负。
SCM的模式是把多个参数输入系统,再进行一套十分复杂的运筹逻辑的运算,以给出一套精准的计划,达到“快、准、省”的目的。但联想的数据量太复杂庞大,遍布海内外的300多家供应商,全国各地的3000多家代理商,分布北京、上海、广州等的仓库和工厂,以及每年几百万台的销量,每天有上千万的零部件,他们在复杂网络中流动,如何保证每个节点的流动是准确的并且成本最节省,是一个相当复杂的过程。IT行业的整个特点是变化快,厂商必须库存要小、供货要快,才能取得竞争优势。所以,测试必须模拟各种可能,必须考虑到各种各样的业务情景。比如,某供应商缺货,需要把定单转到另外一个供应商,这变化和不确定性,需要通过系统按一定的规则进行运算,给出未来的行动计划。同时也考验系统的稳定性。 最要命的是,SCM主要是一个计划、预测,它的准不准、好不好,并不是通过测试就能明确解决,它也没有一个绝对的标准。所以需要不断地改进、调整、完善和优化,不断反复;同时需要和手工比较,分析哪些手工更可取,哪些系统更科学等等,一点不能含糊。这使工程期无形中延长了。 现在,通过SCM系统,联想和供应商已经能及时交流,供应商通过协同网站,可以了解联想公布的每天(最多10周)的计划和定单,然后供应商组织最近、最省的方式,按时送到联想生产线上,并把他们到货的信息等通过网站反馈给联想。目前已经有40家,占70%左右的供应商和联想纳入这种系统。同时,联想的库存也从94年的36天,减少到现在的20天左右;并在代理商的层面,实现了按配置生产。尽管这和DELL只有一周的库存、直接面向个人消费者下单的模式,还有漫长的距离。 --(摘录:ERP世界网) 案例二:惠尔普Whirlpool 作为世界领先的家用电器制造商和经销商.已经强烈意识到作为电器制造商必须强化他们的需求管理系统,为了满足精确的需求如替换旧电器的需求和新电器需求. 在多年的实践中,公司高层认识到需要一个能强有力的,能处理多种客户约束的,实时的需求和生产计划系统.当时,惠尔普公司的业务需求是:(1)自动集成需求计划系统(2)需求计划能管理客户及其他的变化的约束;(3)降低库存,减少经营成本 运用供应链的APS解决方案是提高可视化管理企业;执行基于约束计划;跟踪产品的交货. 他们实施运行效果是:降低了库存 50%;增加客户服务 10%;减少费用超过 1500百万美金. 全球后勤总监说. “只有APS系统可以根据客户和其他的各种约束来实时处理需求与计划.” 案例三: MEI (Mars Electronics)是生产点现金机等设备的美国公司.在Winnersh工厂实施了APS六个月后, 减低了库存50万美金. 巨大的提高客户响应和订单承诺,100%的交货表现,从生产计划,销售,定价的每一个方面都可以得到“如果-怎样”的模拟决策支持. MEI 希望可以延续使用现有的ERP系统,希望生产管理可以关心可预计的将来.MEI 在 Winnersh 有四个生产车间,每个车间都有经理和计划员.1,四个SMD机器的PCB生产车间.2,公用鉴别器自动的装配线.3,校准单元.4,总装. 在1997,大部分的业务都是有ERP系统来处理财务,销售订单处理,工程和生产.后来用MPS/MRP来实现预测,采购订单,生产订单, 发放物料,库存控制等. MEI全球渠道经理和项目经理说:我们已经做了BPR来削减成本,也集中了生产计划.我们取得较好的表现,是非常
有效的.但是,计划需要数个小时,也需要经常的人为调整.我们想要一个紧密的集成我们的生产管理流程,以保证较高质量的,可信赖的,强有力的交货表现,较大缩短提前期,更准确,及时的交货的系统.这时,MEI选择了APS的网络生产计划排程. 他们的高级计划员说:APS展示了所有问题,没有地方隐藏.APS系统将显示所有延迟的订单和约束他们的是什么.是否是市场,工厂,或工厂的哪一部门引起的约束. 规则是事先设置后,以致所有问题可以快速的解决.当然还有考虑成本的判断. MEI在1997年12月买了APS系统,1998年1月开始试点实施,经历了培训,测试,等.1998年10月完成.大约9个多月.项目经理说:现在,订单承诺集成了客户,呼叫中心,本身的生产计划排程,和联结到ERP系统. 他们实施APS的经验教训是: 流程没有文档化.没有较好的了解APS是什么,和他的复杂性.在工艺路径结构上,他们化了三个月时间详细的整理出来.因为以前,除了SMD工序,没有其它的工序资料.在上线阵痛后,我们有位管理自动控制的经理说: 就这样做. 他是坚持按此计划执行的人.他们的项目经理说:你需要加强你的性格.来驱动系统工作.他们观察到,在切换后,对成功实施APS系统来说仍然还有关键完善的方面.你需要较好的理解APS原理,对计划的相信,可靠的精益生产方法和流程,MRP数据的精确性. 他们的项目经理说: 库存准确不是真正问题,但是采购订单经常变化,许多业务是基于采购订单的真实性.如果,工具或机器故障,就要推迟订单,取消承诺.但是用了APS,我们可以了解到生产计划为什么会改变?,为何没有物料?. 现在,如果工具故障,规则是只有等修好了工具才采取行动.不仅如此,APS通过可视板进行订单的承诺,用连续的CTP(能力可承诺量)决策,基于真实的物料,能力约束就象他们的项目经理所说的:响应是非常快的.之前,我们预测,MRP需要几个小时,生产需要六周的提前期.而现在,仅仅几秒种,就可以得到实时的生产计划和生产压缩到两周的提前期. 事实上, 工厂已全面运用APS系统管理所有物料的分配,生产计划.他们后勤总监说:我们如没有订单承诺,计划排程器,业务是不可想象的.这就意味着我们能在几秒钟承诺订单,大部分交货是及时的,计划考虑了物料的供应和能力.APS系统给我们一个可视化的平台,告诉我们错在哪里.虽然,我们不能控制的是供应商的问题,但是,我们可以看到提前期的变化.他们的项目经理说:重排计划以前需一天时间,总是要滞后一天.现在,只需几分钟. 它成本较低,实施较快.它提高了客户服务,降低了成本,减少了库存,改善了资产利用率.现在APS已完全的在我们控制之中. 案例四: 长城国际是全球极少数有能力接到订单后24小时即可出货的生产企业。长城国际是如何做到这一点的? 长城国际信息产品(深圳)有限公司(IIPC)成立于1994年2月23日,是由IBM与中国微机生产企业长城计算机集团(深圳)有限公司合资设立的,现已成为IBM全球PC产品系列最完整的一家生产厂。 “在2000年10月前,长城国际并没有一个功能强大的、整合的系统为生产和管理提供支持。”它的咨询总监黄永文介绍说,“当时用的是MRP系统,由于其功能有限,数据在各个小系统中不共享、不一致,并且运行时间长,跟不上生产发展的需要。” 为了进一步推动公司业务的发展,保持企业的竞争力,2000年10月,长城国际成功完成了整合的SAP ERP系统。之后,在2001年4月和8月,增加了重要的供应链管理系统(SCM)—APS(供应链高级计划系统),提高了与供应商的协作以及计划和调度的能力。 长城国际的供应链总监彭鼎泰先生介绍说,长城国际可以通过供应链管理系统对供应商的产品质量进行控制,把所有的产品标准、坏品率、生产周期、交货日期等通过APS系统传递给供应商,并通过每天的生产数据获知供应商的生产状况;同时长城国际还通过这套系统,了解供应商方面出现的问题,及时参与到供应商生产调整中,而依靠传统方式要获得这样的资料并做出及时反应是非常困难的。
对长城国际来讲,供应链管理系统可以在接到客户生产订单之后就确定该订单能否按时完成,在无法按时完成的情况下,系统还能够自动产生相应的处理方案,使长城国际表现出灵活的市场从容性。此外,利用APS供应链管理系统与ERP的数据良好集成,长城国际可以从出货状况中对产品质量、物料、资金等进行逆向追溯,为质量和成本控制及决策提供可靠的数据来源。 自从长城国际拥有了一套完善的供应链管理系统之后,对于市场的反应速度不断提高,并可以保证生产计划的按时、保质完成,目前长城国际接受客户订单与制造商、供应商的联系时间比以前一周半大大缩短。 在PC产业中,只有改变才能生存。黄永文介绍说,“自从第一台PC进入市场的20年来,我们一直在改变。SCM系统已经使用一段时间了,但是现在应把注意力集中到满足客户不断提高的要求上来,科技为我们要实现的这个变化提供了可能。我们的企业在过去的几年中已经有了很大的变化,正式的实施SCM系统是我们的另一个主要变化。正是由于我们持续的变化,我们才能立足于竞争的市场。客户有自己的选择,我们的业务流程也需要不断地改善以满足客户不断提高的要求。” 任何企业都必须有能力来衡量它的脉点,给企业做个“体检”,衡量SCM的效益。彭鼎泰介绍说,“我们衡量SCM的效益,主要是看我们的供应商是否能够准时交货,订单完成情况,产品运输情况,以及把产品交付到客户手中的情况。总的来说,我们主要的衡量标准是满足客户长期的要求,而这个我们将会从吸引更多客户和保持现有客户的情况上看出。” 黄永文告诉记者,成功运行APS系统后,长城国际的业务流程和管理有了很大的改善和变化,具体表现在以下几方面:每天的生产计划由手工的电子文档提升到APS产生生产计划建议;每天的需求变化分析以前没有支持,而现在用APS的假设分析;每周的需求变化分析过去是在周会上作决定,现在由APS支持每周的需求变化分析;13周的预测和供应承诺,由过去的手工的电子文档转变成SAP中为APS做的供应需求界面;周五为MRP录入需求会自动从供应需求界面中复制;过去是在ERP中下单,再作物料检查来得到缺料报告,现在APS中有现成的缺料报告;13周的供应承诺由APS按物料的供应来得到…… 数字可能更好的理解SCM系统为长城国际带来的巨大收益:生产量比2000年增长了80%,出口业务增长200%,而到达周期缩短了3倍。 ---摘录ERP世界网 案例五: 在1990年中期, 有一个小的PC制造商叫戴尔计算机公司做出一个决策,用互联网直销模式,消除中间的销售渠道.按照客户要求配置,定价,销售.这本身就是一个创新,但是,更重要的是公司已经证明加强供应链优化管理是长期业务发展的关键.今天,公司每天的大部分收入来自互联网.同时,80%以上的供应商已经实现电子集成,效果是缩短提前期和提高服务. 但是,既是是世界级的公司,戴尔也正在用供应链计划APS整合优化全球供应链和需求计划.公司不得不用整体的供应链的优化来准备将来的发展. 作为世界第一的计算机公司,戴尔计算机公司已经布置了客户服务,销售,分销标准,但是,她已认识到一个扩展的供应链可以积极的保证巨大的发展,选用基于APS核心的SCM方案,已经减低了成本,增加了人员的效率,减少产品推向市场的时间. 戴尔的业务需求是:(1)用整体优化的供应链来为未来的发展做准备.(2)以最小化的库存快速交货.(3)从供应链中消除浪费 供应链APS的主要解决方案是:为每一个订单配置BOM物料清单;用增加装配线来代替工厂仓库;计划与供应商的实时通讯 他们运用的效果是:在3年内的投资回报率为 500% ;减少库存时间从13小时到 7小;减少书面化的 90%
第二章 APS与ERP 的关系 在我们成功的使用ERP时,我们就会发现还有很多事要作, 这并不是说APS比ERP更重要,而是因为ERP是基于无限物料,无限能力的理论,是通过缺料分析,能力分析,由人进行调整决定采取行动。 APS是基于约束理论的,通过事先定义的约束规则,有计算机自动采取行动。 试想一个企业的MRP/CRP计划都不准确, (这意味库存不准, BOM不准,工艺工时不准,计划不合理等)。如果使用基于约束的APS ,会造成意向不到的困难。因为,所有的约束都不准,反而约束了企业所需的灵活性。所以APS对企业管理的基础数据,企业的整体素质要求更高。这就说明企业管理计算机化的渐进性,不能在学会走路之前就想跑。 APS与ERP的不同 ERP是依赖于MRPII/DRP,主要基于无限能力原理的.APS是依赖于约束优化理论,除此之外,它们在计划上也有许多关键的不同: APS与ERP的关键不同点 规 则 ERP APS 计划物料和能力 顺序 同时 计划的时间段 分段 连续 组织一体的计划 按功能计划 集成计划 计划的传向 单向 双向 分配供应给客户 不能 可以 可以承诺量(ATP) 静态 动态 约束的类型 只有软约束 软约束和硬约束 制造提前期 固定 灵活 模拟能力 低 高 计划的可视性 本地点 本地点和多地点和全局 重计划的速度 慢 快 评估机会成本 不能 可以 上图已经总结了APS和核心是MRPII/DRP的ERP系统的不同,需要强调的是: 计划的时段性:APS在无缝环境下支持供应链活动的任何时段如小时,天,周,月.而传统ERP系统一般作不到. 组织一体的计划: 强调一个事实,MRPII/DRP计划是以功能为中心的计划过程,因为,它是对供应链产生计划是功能顺序的方法.如先运行DRP的批处理,然后运行MPS计划处理,最后运行MRP等等.还有跨组织的计划顺序问题.而APS可以处理合并供应链计划过程为一个全局的计划过程的一个集成的计划方法.
分配供应给客户:APS提供互相匹配的能力,对一部分的供应计划规定给客户或销售渠道,为了避免从其他需求产生拆分现象.这是主供应计划的关键功能.而MRPII/DRP做不到. 可以承诺量(ATP): 是实时提供交货日期能力.在大部分ERP系统都可以处理实时承诺.但是,它是只依赖于以前存在的供应计划.而APS可以对整个供应链分析动态的交货日期. 制造提前期: 传统的MRPII/DRP的计划逻辑是预订固定的或固定涵数的提前期.对整个供应链的效果上产生很大的负面结果.相反,APS的计划制造提前期逻辑是考虑存在的硬约束下的供应链活动,进行连续动态的计算. 模拟能力:因为MRPII/DRP的长时间的计算环境提供非常有限的评估不同的结果的能力.而APS由于是基于内存的计算,其计算速度非常快,可以在任何时间执行模拟. 值得重要注意的是APS提供的高级计划逻辑是嵌入ERP系统的,而不是取代ERP系统.APS只是局限在计划决策领域.它需要一个闭环的集成系统如ERP系统.APS需要从ERP系统拿出所需的计划数据,来执行计划优化活动.一旦在APS产生的计划,就输入到ERP系统去执行.如采购订单,生产订单,分销补货单. APS系统 决策支持 数据 决策 ERP系统 存在的系统
与ERP的关系 请先看图示: 外部数据源(预测,销售等 实际需求 需求计划 订单录入 (APS) (ERP) 预测 供应链计划 主生产计划 约束计划 (APS) (ERP) MRP 制 造 计 划 计划订单 (ERP) (APS) 制造订单 生产排程 车间控制 任务活动 (APS) (ERP) 库存 采购 物料清单 (ERP) (ERP)(ERP) 摘自APS/ERP Integration:The World Is Flat (by CHERYL GERBER)
户APS与ERP的集成有二种系统数据的集成的方式: 分离数据的模式 此种模式是典型的集成方式。从ERP数据库里实时提取数据,导入到APS的数据库,进行快速的优化计算,形成多个优化方案,有交互是人机界面,给计划员进行决策,在导回ERP系统里,进行业务处理.问题是数据在多个数据库之间交换.给实施者带来一定的困难.但是,它的好处是可以配置灵活,可以选择不同APS软件,和不同的数据仓库进行集成. 共用数据模式 此种模式是较先进的方式。这就需要ERP厂商把APS技术嵌入ERP系统里.这已经是大势所趋.改变基于无限约束理论的MRP技术,用基于约束理论的APS技术来有效规划企业的资源. 主需求计划 主需求计划包括汇总预测,供应链计划,销售定单的承诺。APS通过市场约束, 供应链物料瓶颈约束及工厂能力约束及历史数据的算法,使预测与供应链计划更精确,更实际。在销售定单的承诺上,利用ERP的计划可承诺量 ATP(Available to Promise) ,集成APS的能力可承诺量CTP(Capable to Promise)及可交货能力CTD(Capable to Deliver), 可赢利能力承诺(PTP: Profitable to Promise ).使销售定单更精确,更真实,更能满足客户需要。 主生产计划
ERP的MPS 是一工厂的核心计划,需反复模拟平衡的计划,这平衡包括对需求计划的平衡,对工厂粗略能力RCCP的平衡,对存货的平衡。而这些平衡在ERP里均是分析后,手工介入。APS 通过优化过的需求计划,自定义的资源组或瓶颈资源的约束,采购可供应的约束,现有库存的配套约束自动产生满足你的目标计划。而此复杂的平衡模拟由APS的基于约束的高级算法,基于内存的快速计算所代替。 资源组与资源 在ERP里定义资源组,同样在APS利用资源组,它包括一个或多个资源,一般来说它包括同样类型的资源。 此外,一个资源可能存在多个资源组。 但是在APS里可以对资源进行进一步细分为: (1)单一资源。(2) 无限资源。(3)并发资源。(4)共享资源。 (5)可调整共享资源 在APS在排产过程中,通过计划版处理哪个资源,怎样处理。考虑资源的可用性和有效性的结合,APS可以对不同的生产环境,设置不同的资源类型. 单一资源: 是使用最多的资源类型,如一台机器,一个人,一台设备,一个夹具,一 个固定装置及任何可以用一种能力约束的资源。 无限资源: 是指无限能力的资源。如外加工厂,烘干设备等等。 并发资源: 是指在同样时间作同样的活动, 所有活动一定是同步化,它们必需有同样的开始与结束时间。如干燥炉,它是用立方米来衡量能力。只要工件的体积不超过干燥炉的体积,它同时加工多个工件。一旦装进与开始干燥炉,你必需在加工其他零件之前完成。 你也可以规定某工序用来同时加工。 共享资源与可调整共享资源:是一个共享资源,任何任务,工序都可以使用共享资源的任何一个。如人数,工时资源,固定设备,场地空间 .工作中心与工序 在ERP里设置工作中心及工序。 APS通过工作中心及工序的进一步的定义顺序约束。 它一般是生产的一部分或是工作的工艺流程。决定那一个工序执行。ERP系统有些简单的或是列出按定单的工序清单。在第二个工序开始之前,第一个工序必须完成。等等。ERP系统也允许在工艺流程中有平行或并发工序。这些系统的类型经常是装配, 拆卸工序。APS解决最困难的顺序约束-网络化的工艺流程。 APS还能提供几个特点决定怎样计划准备时间与维护时间拆卸时间。允许多重时间,能处理平行或顺序的方式。提供对连续工序操作之间的时间的控制。允许重叠工序的时间处理。 工厂日历与轮班 在APS里,可以定义任何资源的班次,预防性维护,停工期。你也能用单一资源,无限资源,并发资源和效率一起定义,当你改变效率时,你可以用这些资源计划排程,加速,延缓这些工序。
、作业排程计划 APS有二种计划方法:有限计划和基于模拟的排程计划。 有限能力计划: FCS有限能力计划已发展十多年, 在动态复杂的车间管理中,建立一计算机模拟原型,设定工作中心的能力是有限的,计划的安排按照优先级的规则进行排产.当工作中心负荷已满,就根据你定义的规则如基于订单任务(Job-based) , 基于事件(Event-based) , 基于资源(Resource-based) 来自动,优化的安排可行的生产计划 向前顺序计划: 一个用于定单的规则是可以按优先值排序任务,并且分配到每一个任务。每一个规则代表不同的策略和计划的重点。如,与完成日期相关的规则是集中于减少延迟定单的数量,而基于优先级的规则着重于尽快完成最重要的任务。基本上,一个向前顺序计划固定了开始时间,决定结束时间(这也许会违反完成日期). 向后顺序计划: 后排顺序计划的优势总是产生一个不会延迟的计划,然而,计划也许有不可行的开始时间,然而, 一个向后的顺序计划固定结束时间,决定开始时间。 虽然,理想的有效性计划是没有延迟定单,确实吸引人。后排顺序计划有一些特别的限制。甚至,在许多的情况下,会产生可行的方案。后排计划把所有的任务都放到计划板上,以至于它们当满足完成日期,尽可能的迟。这就意味着系统没有时间缓冲,由于任何中断出现(机器故障,物料延迟,等等)将会建立延迟任务。再加上,由于延迟使用能力和等待最后时刻开始每一个任务,我们放弃了机会来考虑增加来迟的,需要增加的计划的任务。 所以,许多计划宁愿用向前顺序计划。 双向计划或瓶颈计划: 在此,我们选择任务顺序和计划工序中的一个工序,用向前计划此工序的前一个工序,用后排计划此工序的后一个工序。这在瓶颈工序或利用率高的资源是有用的。我们要把一个工序分配给瓶颈资源,然后计算此资源的上游和下游工序。 瓶颈算法顺序计划的优势是可以最小化所有任务的周期。 总之,APS的有限计划是一简单和快速的把一套任务计算在可视计划板上。此作业计划完全是由规定任务的定单和资源之间的规则所决定的。其规则主要包括瓶颈,完成日期,,先到先服务, 升序定单属性值,优先级,加工时间,下达日期,相反优先级,闲散时间,用户定义规则。 基于模拟的顺序计划
它 提供一个既简单,又吸引人的,可以选择的算法计划.任何计划的产生都能由基于模拟顺序器产生。基于模拟顺序计划是考虑计算工序而不是整个任务或订单。基于模拟顺序计划是一个出色的控制工序计算到计划板上的方法。用模拟顺序计划产生计划主要是增加operation-at-a-time的灵活性。在模拟顺序计划里,有二种可供选择的工序计划的规则类型:工序选择规则或资源选择规则。 (1)如果一资源可用,有几个工序需要此资源,工序选择规则决定那一工序计划 (2)如果一工序可用,它能被多个资源计划,资源选择规则用于决定哪个资源。 (3)如果多种工序和多种资源可用,工序规则用于选择工序,资源规则用于选择资源。 库存与物料清单 库存约束是用库存物料约束计划。这个设置是在ERP的BOM建立和指定每一个库位材料所需的数量和哪个工序所需的数量。APS是结合ERP的详细物料清单,工艺流程进行计算的。 库位象一个有相似类型材料的桶或柜。在APS中,你能在工艺流程中的任何工序完成的地点增加一个库位。对每一个库存物料,你必须决定基于数量库存补充,或工序批量。这个决策是根据库存管理策略.物料按配套库存数stock-kit的需要量来约束计划的,或取消计划。一个配套库存也许是一个库存物料或库存物料的倍数。当工序需要一个配套库存数,这个工序只有等到满足配套库存数才能计划。 在典型的ERP的MRP环境下, 所有低层物料在工艺流程中有一个库位,基于工序批量。于是,MRP系统在面向定单环境的物料的计划中只强调产品的展开,低层的净计划和提前期的计算。而APS能用低层物料的供货量保证高层物料计划. 通俗地说,就是现有的材料能做多少计划和什么产品的计划. 但是,需要强调的是APS不对业务进行管理如货物的接收,原料的消耗,发货,开发票,文档管理,财务,生产定单下达,采购定单下达,客户定单的接收等操作业务. ERP处理数据的维护如物料主文件维护,BOM维护,工艺路径维护,货源和设备的维护,能力表及供应商,客户,资源的优先级的维护. 总之, APS的优势在于能对复杂的制造环境提供比MPS/MRP/CRP更好的计划,利用最先进的计算机技术-基于内存计划,一般计划时间在几分钟内。利用甘特图计划板-可视排程。要求很高的数据精度。依赖ERP系统-需要大量的ERP系统的数据,需要ERP的采购计划,库存控制,成本控制。
第三章 APS与SCM的关系 为什么从原材料到产成品的转变需要数天或数月时间,而制造时间仅仅是几分钟,几个小时?为什么零售商的库存一般在10周左右, 而制造商具有每周的制造能力? 为什么经营者总是评价生产的价值,而不是满足客户的需求?为什么总是觉得需求不准确?需求与供应总是不匹配?答案是简单的: 供应链不同步,且没有优化. 供应链简单的定义就是在生产,运输,分销,交付商品和服务给予客户的过程中,所必需的物流,资金流,信息流的组合. 那么什么是供应链计划呢? 供应链计划就是通过优化的管理,以最合理的成本,将符合质量要求的物品及服务,在最适当的时刻,以达到最大的效益. 供应链管理就是以满足客户需求为目标,针对从生产地到消费地间所有货物商品,服务及信息的储存与流动,进行规划,执行及控制等作业的工作流程. 供应链的流程就是研发设计,需求预测,销售订单确认,采购,产销平衡,生产排程,交货运输.销售订单处理,售后服务. 供应链管理必须优化,APS作为ERP的高级计划是SCM的核心,它能代替ERP的预测计划,DRP,MPS,MRP,CRP和生产计划. 我们都知道SCOR(Supply-Chain Operations Reference-model) 是第一个标准的供应链流程参考模型,是供应链的诊断工具,涵盖所有行业。SCOR使企业间能够准确交流供应链问题,客观评测其性能,确定性能改进的目标。 供应链运作参考模型(SCOR)流程参考模型通常包括一整套流程定义、测量指标和比较基准,以帮助企业开发流程改进的策略。SCOR并不是第一个流程参考模型,但却是第一个标准的供应链参考模型。SCOR模型主要由四个部分组成:供应链管理流程的一般定义、对应于这些流程的性能指标基准、供应链“最佳实施”的描述以及选择供应链软件产品的信息。 SCOR模型按流程定义可分为三个层次,每一层都可用于分析企业供应链的运作。在第三层以下还可以有第四、五、六等更详细的属于各企业所特有的流程描述层次,这些层次中的流程定义不包括在SCOR模型中. SCOR模型的第一层描述了五个基本流程:计划(Plan),采购(Source),生产(Make),发运(Deliver)和退货(Return)。它定义了供应链运作参考模型的范围和内容,并确定了企业竞争性能目标的基础。它有两大技术支柱:集成(Integration)和协同(Coordination)。而供应链的协同功能则以3项技术为基础:1)现代的信息和通讯技
术;2)过程标定(基准)——以行业最佳实践企业的运行效果为基准模板,实施供应链改造的后来者向这个模板看齐;3)高级计划与排程技术(Advanced Planning and Scheduling,APS)。APS能够统一协调企业间的长、中、近期的计划,是SCM的核心。 APS的核心基于长期证明的数学算法或解决方案。但APS所采用的并不是单一的技术,具体应用的算法(诸如线性规划、整数混合规划、推理、约束理论以及模拟等等)视需要解决问题的类型而定。APS从ERP系统下载数据到专用服务器上做常驻内存的处理,实现计划的反复运算或对可选方案进行评估,直至得到可行的或基本上可获利的计划或进度表。 资料来源:Supply Chain Council 供应链管理软件核心引擎APS是按照过程进行供应链组织间的计划、安排进度表和供应链计划的执行与控制,着重于整个供应链和供应网络的优化以及贯穿于整个供应链计划的实现。其软件提供的套件,因包括了从定单输入到产品交付等并行于制造业务流程的全部业务过程,其中包括预测、供应链和生产计划、需求和分销管理、运输计划以及各种形式的业务智能。 传统的供应链管理 供应链计划其含义是对所有的组织进行计划,用DRP计划分销渠道,支持集中式和分布式计划,其计划扩展到客户与供应商;DRP是计划分销中心或客户,可以定义执行单一的,多个的组织计划,可以反查供应链;BOD(Bill of Distribution)支持多种设置,包括企业的内部和外部,定义各货源的优先和有效日期; 必须定义供应链网络,货源规划,把物料分配给分销清单(BOD),对供应链进行顺序的计划(未优化).
传统的供应链计划有三种计算模式:垂直,水平及综合 垂直模式 分销中心 分销中心 分销中心 多组织DRP 供应商 子装配厂 子装配厂 供应商 供应商 此模式设置较复杂,是跨组织的计算DRP分销资源计划,但速度较慢. 水平模式 分销中心 分销中心 多组织DRP 分销中心 单一组织MPS 供应商 子装配厂 子装配厂 MRP 供应商 供应商 此种模式设置较简单,也是现在较多运用的模式,但计算模式是顺序,不同步. ( DRP MPS MRP) 综合模式 分销中心 分销中心 分销中心 多组织DRP MPS 供应商 子装配厂 子装配厂 供应商 供应商 此模式也是常用的,核心组织用内部的MPS/MRP,而外部多组织用DRP,设置简单,计算灵活.
总之, 传统的供应链的计划运用的ERP的DRP,MPS,MRP的算法.它的特点是基于无限约束理论,批处理的顺序计算方式.随着,供应链越来越复杂,传输的数据的优化和同步化是供应链网络建立和执行的关键.如果,这些条件得不到满足,现有系统将永远无法获得企业自己所希望的竞争优势. 传统的供应链制造商批发分销商供应商零售商客户信息流物流 在过去,市场需求稳定,很少有季节性的变化,客户订单的变化和加急,产品均是批量生产少有变动,并不需要快速反应,交货提前期较长,足以应付自如.市场竞争缓和,准时,短的提前期,客户服务水平并不太重要,成本压力轻,不需要寻求以更低的库存水平来达到更高的服务水平,产能和物料供应无限大.这就导致传统的计划方法:如假定提前期固定,假设各种能力约束无限,缺乏智能化的优化计算,无法达到最小的提前期和最小在制品和最大的有效产出,数据管理业务处理以顺序方式,批处理方式,对各类变化反映速度较慢,无法实时的快速调整原来的计划,缺少决策支持,无法快速的模拟和反映问题. 互联网时代的供应链 而现在,全球企业均遇到同样的挑战,全球化的市场与竞争,专业化分工全球的优化配置的趋势,市场趋向大规模的定制,产品生命周期缩短,需要有竞争性的提前期,知识资本化,研发协同化,也就是说要求客户在产生需求时,能顺利购买到满足需求数量的产品,而且在客户愿意支出的价格下并同时具有利润.简单的说:掌握确实状况,正确快速反应,创造共同价值. 幸运的是供应链的核心的高级计划APS就是在能帮助企业达到供应链管理同步化,优化的高级算法. ,最大化满足客户和消费者需求
在最低成本下,满足客户需求和客户服务.减少不确定的供应与需求.用APS通过供应链的具体物理设置如供应链地点-工厂,分销中心,外加工厂,客户,供应商及物料清单(Bill of Materials),工艺路径(Bill of Routings), 分销路径(Bill of Distribution),以及提前期(Lead Time),和每一个供应链经营或资源的成本.通过能力约束,供应约束,运输约束等等.还包括非物理约束如客户或优先区域(自动分配有限的供货), 安全库存,批量.结合供应链中所有的需求如销售预测,客户定单和补充定单和.供应链中所有的供货渠道.包括原材料库存, 半成品, 成品库存,确认分销订单,确认的生产定单和确认的采购定单.同时使用这些信息,APS比较需求信息和存在的约束,当三个要素未满足时,立刻产生警告信息.通过供应链,例如几十个工厂, 几十个分销中心,和几百个销售渠道实时平衡优化需求,供应和各种约束.这意味着一旦有未意料的变化,改变了需求,供应,及约束,APS就能立刻看到它的影响. APS可以实时,智能的再同步所有需求,供应及供应链约束,可以帮助决策者重新计划,自动解决问题.当然,它考虑了所有约束规则.这两者关键的能力-实时报警和实时基于约束的重计划-可以使公司达到”零等待”状态.这就是供应链优化管理所面临的挑战. 提高与客户的沟通,减少供需缓冲,减少供应链内部的操作.最大化满足客户和消费者需求. 未来基于互联网的供应链供应商批发分销商零售商制造商SupplierCustomersExchangesLogisticsCustomer ExchangesExchanges虚拟制造商合同制造商后勤提供商信息流物流 , 通过整个供应链进行成本和服务的优化. 用APS建立有效的模式,它是有效的客户响应(ECR),使制造商和零售商之间的协作,为消费者提供更好的价值服务.
,在供应链里,减少非增值的活动. 在实施APS之前,进行BPR,用JIT的管理思想消除浪费,减少准备时间,文档资料和行政管理.实现供应链精益化. , 需求信息和服务需求应该是以最小的变形, 传递给上游并共享. 利用APS通过计划时区持久的平衡需求,供应,约束,同时看到发生的供应链问题.由于实时,双方向的重计划能力,计划员有能力执行各种模拟以满足优化计划.这些模拟提供实时响应.如我的安全库存水平应是多少? 这是最低成本计划吗?我使用的资源已经优化了吗?这个计划满足我的客户服务水平了吗?我以经最大化利润了吗?我可以承诺什么? 在供应链里的每一个阶段,把最终用户的需求(实际)传递回去.因此,一旦实际需求的变化,所有地点都知道,并实时产生适当的行动. , 同步化供需是对服务和成本的一个重要目标. 有几个因素影响这种匹配: (1)大批量.(2)生产上维持高效率,而不是满足客户需求.(3)缺少同步,使得库存水平高和变化频繁的库存水平.实现供应链流水化,减少批量,优化布局. , 可靠的,灵活的经营是同步化的关键 可靠,灵活的运作应该主要集中于生产, 分销.销售.市场的角色是揭开需求.运用APS的丰富功能,强化企业经营管理. , 与供应商形成战略联盟,从战术采购向战略采购转移 大部分经营引起生产的失败,除了内部的不稳定性,就是供应的不稳定性.应鼓励供应商去寻求减少供应链总成本的方法,和供应商共享利益. , 供应链的能力必须战略的管理 必须直接控制关键能力来达到需求到供应的震动减弱.要考虑库存存放地点,运输的路径.一但产品需求发生变化,用APS可以并发考虑所有供应链约束. 当每一次改变出现时,APS就会同时检查能力约束, 原料约束,需求约束.这就保证了供应链计划在任何时候都有效就能实时优化供应地点,或分销地,运输路线,避免库存超储,工厂的供应的震动过大. , 新产品的开发和新产品的推出也取决于供应链的性能. 新产品的引进必须与需求,能力计划,供应能力集成,使供应链有效的传递,使产品周期缩短整个高级供应链的布属必须从研究开发PDM或PLM集成,形成产品商务协同CPC. 为了达到这些高级的计划能力, APS依赖一组核心的能力 , 它的计算的速度 基于内存的计算结构,比MRPII/DRP的计算速度快300倍.这种计算处理可以持续的进行计算.这就彻底的改变了MRPII/DRP的批处理的计算模式. , 可以同步考虑所有供应链的约束.
当每一次改变出现时,APS就会同时检查能力约束, 原料约束,需求约束.运输约束,资金约束,而不象MRPII/DRP每一次计划只考虑一种类型的软约束.这就保证了供应链计划在任何时候都有效. , 基于约束的计划-硬约束和软约束 硬约束: 不太灵活 –如每天三班运行的机器.或从一个供应商分配的物料. 软约束: 较灵活-如一台加班的机器 可以增加能力.或一非关键客户的交货能力. APS用此独特的核心的计划逻辑: 当软约束不行时,实行硬约束来执行优化. , APS可以同时传播信息影响到供应链的上游和下游. 计划员如想要延迟一个生产定单,那么就会影响到下游的活动如最终产品的可得到和最后交给客户.也会影响到上游的活动,如其他生产定单的可能的推迟, 原料的库存水平和将来的采购需求 , 在交互的计划环境中实行解决问题和供应链优化算法. 因此,它有能力产生反映所有约束的有效计划.而且,有能力产生最大利润的计划. •优化所有供应链的活动同步化, 顺序计划采购分销制造计划预测计划计划同步化, 并发计划供应链优化采购分销需求制造计划计划计划计划 现代供应链必须优化建立互动式的工程设计,生产规划,日程安排和分销,运输计划而同步和优化必须使用APS为核心的技术
某大型消费品企业在全国拥有近50家销售分公司。2000年开始引入某国际主流管理软件公司的ERP系统,并得到成功实施。同时,该企业成立了总部物流管理部门,集中管理所有的仓储和运输运作。该企业在对外宣传中,ERP是物流系统的核心,并以此为基础实现了按订单生产的零库存。 但是,这家企业从生产到最终零售的供应链周期与竞争对手相比并没有明显的优势。原因在于总部是根据销售分公司的订单进行生产,对于销售分公司来说,考虑到10天以上的前置时间和销售波动,需要建立相当的安全库存,且这种库存难以与其它分公司相互调拨。因此,对于很多销售分公司,3个月以上库龄的库存超过15%;同时,对于市场而言,这家公司的反应速度并没有优势,在物流总成本和库存总水平上,这家公司也没有明显优势,只是库存的分布与其它公司不同则已。 其实,上述企业并非是孤立的案例,一个明显的事实是:一些已经实施主流ERP软件的领先企业的物流总成本及库存水平依然远远高于国际同行.其实ERP只控制了总部库存 从产品的分销的角度看,ERP系统为这个企业提供了规范的订单流程、仓储运输运作流程和相应的数据,以此为基础,实现了稳定的物流运作。 但是,无论是消费类电子还是日用消费品,严格地按订单生产是不可能的,即便是戴尔的直销模式也需要8天时间的库存量,因为消费者乃至零售店不可能容忍等待一个包括完整生产和物流过程的交货周期。因而,以预测为基础,考虑各种约束条件的计划和调度的功能必不可少,包括库存计划、进货计划、运输计划等。然而,由于缺乏供应链计划调度的基本系统,相当部分企业的ERP实际上仅仅实施到总部的厂门口,通过把分公司当作纯粹的客户来看待,实行“按订单生产”,实际上是把所有的预测和计划问题推到分公司层面解决,而分公司的计划调度则基本上是处于一个原始的、完全人工的状态。这样做当然解决了总部的库存问题,但是分销网络的库存却得不到良好控制。所以,在ERP基础上必须重新规划与优化供应链.既然ERP不能彻底解决库存问题的病因,在于以预测及计划为特点的供应链调度系统的缺乏,那解决之道就在于重新规划供应链模式,引入以预测和计划为核心的供应链调度系统APS。 在许多案例中,某些公司的库存水平要比同一行业领域中领先的企业高出3~4倍。我们当然会问:是什么原因造成了高库存?在现有的基础上应该如何解决这个问题? 造成高库存量的成因很多。有几个重要的因素 : (1).对需求的了解甚少 - 能够真正了解自己产品需求的公司寥寥无几。高层管理者经常把预算数字当作了需求量。要改进以前的做法无非又是一个罗列数字的过程,对于了解真正的需求无补。 即便那些所谓已经改进的措施也是极少注意到预测中的聚合水平。比如以一个月为周期,对某产品进行的全国范围的销售预测结果,对于每周做生产计划的工厂来说几乎是形同虚设。同样,这种掺杂了很多人为因素的所谓预测准确率,又怎能反映出公司真实的预测能力呢? 问题的产生应该归于落后的预测手段。预测本身是一个计算与数据精加工的过程,需要有效的运用信息学和先进的算法技术来处理。手工预测是很难得到理想的预测结果的,除非是对那些很小的、产品单一的公司。
(2).静态库存控制手段- 大多数公司的做法是采取一套在某段时间内看似有效的规则。这些规则在一种特定的环境中也许有用,但并没有考虑到市场、生产和供应商三者总是在变化的特性。举例说,某个公司需要在其所有的库存场地储备所有的产品90天。显然该公司的库存周转率为1,而且随着时间的流逝情况会越来越差。而在工业领域中的那些领先企业的库存周转率却是4到5.库存量的控制方法应立足于提高生产组织在产品需求方面的预测能力,以及供应商及时供货的能力。此外,这些方法应该随着事务性质的改变而逐渐完善。 (3),忽视货运网络的作用 -通过配送中心或者货栈的货运网实施库存管理一直是被人们忽视的领域。大多数公司未能区分一条货运网与个别场地(仓库、货栈、配送中心等)之间的库存控制策略要有所不同。补货和订货策略之间的交互关系极大地增加了库存的复杂性,随着时间的流逝就会导致巨大的库存量。 例如,一个要为两个仓库补货的仓库会面临两种极不相同的库存需求。作为供货仓库,其库存需求在很大程度上取决于在它和受它支持的两家仓库之间的订货/补货关系。忽视了对这种货源/订货关系的了解和控制,就会导致仓库和厂家的库存量超负荷。 (4),产品组合的管理- 企业选择大规模生产或者停止生产某些产品时,无论短时期还是长时期都对库存有直接的影响。同时对产品组合的管理手段会影响企业所提供的产品数量。产品部件的通用性会影响企业必须生产和采购的原料数量和元件数量。这些都是显而易见的,企业也在力图缩小这种影响。然而,人们疏于了解的一个事实恰恰是原料和元件的需求量越多,安全库存的要求也就越高,从而导致了更多的库存。售后服务只会增加备件的库存。这并不是说企业不应引入新产品。只是因为它承受不了过高的库存。无论如何,凡是考虑某一产品的引进、继续生产和停产的同时,也应该考虑到库存增长所带来的成本问题(以及供应链相关的其它成本)。 (5), 生产计划-物料需求计划(MRP)是制造业协调需求和供应的首选方法。虽然MRP计算方便和易于掌握,但它却是庞大原材料库存的重要成因之一,工厂成品库存量的增长就足以证明。MRP没有充分考虑到一个企业在生产能力方面会受到诸多因素的制约。同样MRP也没有认识到预测市场的可变性,因此MRP并不能作为解决过量库存问题的理想解决方案。 一个企业在制定生产计划时,应该考虑到预测、安全库存需求、资源和管理目标(比如:利润、成本以及/或者客户服务水平)等诸多方面的制约因素,这样才能达到供货与需求的同步运行。 上述的原因更加凸现出为什么如此多的企业会有这样高的库存量。这当然不是高库存形成的全部原因,但是足以使我们认识到,这些都是非常基本和非常重要的原因。了解这些原因只是战胜过量库存的第一步,接下来显然就是该怎样处理库存的问题。 (1).建立一个全面的供应链主计划。供应链问题极为复杂而且相互作用。在错综复杂的现实当中针对某一点的解决方案是无法从根本上解决问题的。 (2).审慎地利用信息技术。利用信息技术的重点应该放在解决方案的品质上,看它如何帮助企业更好的成长,而并不是简单看它是否与现行的业务流程相匹配,能否将现有业务流程自动化等。 (3).更好的利用关键绩效指标(KPI)。 使用绩效指标作为控制和促进管理行为变革的手段来帮助公司业务保持持续稳步的增长。
供应链之所以是企业的热门话题,正是因为当前的竞争已从企业与企业的单个竞争提升到供应链与供应链的竞争.如企业接受一订单的背后,实际上涉及到许多内,外部组织密切协作的浩大工程.但是,遗憾的是一个链上的组织间经常存在壁垒,无法有效沟通,甚至信息无法实时传递,所以,也就是说无法及时响应市场需求 变化.因此,企业不仅要必须重视内部的运作效率,还要整合上,下游的企业的供应链系统,借以供应链的整体作战能力,来赢得客户,取得竞争优势.运用APS系统来优化与协同供应链的运作,来有效管理流程,整合资源能力与库存,进而降低成本,提高效率. 现实中,企业在供应链的管理中也遭遇到不断的冲击与挑战,供应链领域的管理哲学也就不断的演变与更新.早期的供应链管理,强调的是企业借以整合上游供应商,物流体系和下游的分销商,进而确保产品能以最恰当的生产方式,最适当的地点,适当的时间,与合理的配送,来满足客户需求.假如企业能够实际落实供应链的管理思想,它就能为企业创造出有效控制与管理流程,整合资源能力及库存管理,提高市场的响应速度.及时交货与提高效率. 但是,由于产品的生命周期大幅缩短,客户对服务质量与速度的要求也更为严格.再加上商业全球化,企业虚拟整合和企业的环境的变化等形成的经营挑战,现企业所承受的生存压力越来越大.所以,许多企业不断积极延伸供应链范围,更力求向最终客户的需求靠拢,以提高供应链体系的运作绩效,落实以客户作为驱动的供应链运作的核心的思想.这就形成价值链VCM(Value Chain Management )的管理新思想. 价值链管理思想就是要企业协同供应商,从产品设计开始一直到把产品交付到最终客户的完整流程.它包括协同产品开发,寻找货源,采购,生产制造,分销,运输,销售,售后服务等各个环节的作业,这些流程通常也代表不同的专门的产业,必须依靠不同的企业形成联盟来共同完成.而企业价值链管理VCM的核心思想就是要将供应链的运作模式,由专注与企业内部的静态系统,传统供应链的协同(未优化)系统,改造成以客户为中心的动态的优化系统. APS供应链系统就是要利用价值链的管理思想,协助企业适应市场的变动性与复杂性,使企业可以配合业务流程制定的业务方法,能够使价值链成为一套更有效的协同作业模式,使价值链中的各个企业能在它包括协同产品开发,寻找货源,采购,生产制造,分销,运输,销售,售后服务等流程中密切互动,运用有效的工具来监控市场的变动性与复杂性,进而决定正确的行动方向,然后能迅速采取行动,实现对客户的承诺,并以适当的价格,适当的时间向客户交付适当的产品.事实上,就因为APS能使价值链管理真正的将规划,决策以及实际行动的复杂过程予以计算机化的能力.因此,已被视为破除”长鞭效应”(既是企业无法有效的沟通,甚至信息无法实时传递,而未能及时响应市场变化的普遍现象)的有效武器.
•从MTS转变MTO,ATO 人力资源CTO 客户关系管理•APS支持整个SCM财务E–ATP/CTP高级计划排程A–产品配置物料管理–后台与ERP集成I仓储管理制造国际贸易后勤后勤 图片来源:AMR Research.
第四章 APS的理论的形成 计划的历史,现在与将来 从二次大战以后,我们在生产管理上的生产计划上开发了很多类型的生产计划系统,最早的是用EOQ经济订货点系统,2-Bin双箱系统,LP线性规划系统.后来在美国,由于物料资源较为丰富,在生产管理上,管理者主要集中考虑人工的效率,所以产生了基于无限约束的MRP物料需求计划.同时在资源比较匮乏的日本,研究开发出了JIT看板拉式系统,主要集中考虑减少物料的浪费.同时,在以色列,主要研究关键资源的能力效率,所以产生了TOC约束理论,以提高瓶颈资源的效率来整体提高企业效率. 在一些项目管理时间较长的制造环境下如(造船),美国海军设计出了PERT计划评审技术/CPM关键路径法.随着管理的需要,MRP系统与财务的结合就产生MRPII制造资源计划系统来优化企业制造资源.现在管理资源的领域已扩展到工程,人力资源,供应商,分销的ERP企业资源计划系统以整合规划企业资源. 不幸的是,以上的系统都没有较好的解决企业效率的基本问题-能力约束.FCS有限能力计划系统利用并扩展TOC的原理,全面进行多重资源约束的优化计划.但是,仅仅能力约束还是不够的,还要考虑物料的约束,需求的约束,供应商资源约束,运输资源的约束,分销资源的约束,财务资金的约束,即产生了APS高级计划排程系统. 同时把JIT和TOC的优势结合在一起,又产生了DFM需求流制造系统.现在,企业的竞争就是供应链的竞争,整合企业上游下游的供应链,使之形成供应链联盟,就需要用到SCM供应链协作管理. ERP MRPII MRP APS SCM EOQ DFM JIT PERT/CPM LP TOC FCS 2-Bin 1980 2000 计划演变示意图(来源于FCS 作者Gerhard Plenert, Bill Kirchmier)
什么是独立需求计划-经济订货点-EOQ? 独立需求是外部对企业最终产品的需求和特殊的物料的需求,而非独立需求指的是企业内部对组成复杂产品的各种零件的需求。大部分行业中,这两种需求同时存在。举例来说,制造业的独立需求通常是指产成品、修理用配件以及运作所需物料;非独立需求是生产最终产品所需的各种零部件与原料。在消费品的批发和零售中,大部分需求是独立的,因为这些产品是最终产品,零售商和批发商不需要再对其进行装配。在定量订货模型和定期订货模型中,服务水平的影响体现在安全库存和再订购点的确定上。在计算机时代的早期,大多数计划库存管理系统均采用此两种系统的管理方法。如百货商店和汽车配件商店等非制造性企业现在也是采用此简单的办法来实现对库存的补货计划控制。 定量订货系统 定量订货系统要求规定一个特定的点,当库存水平到达这一点时就应当进行订购并且订购一定的量.订购点往往是一个既定的数。当可供货量(包括目前库存量和已订购量)到达订货点时,就应进行一定的批量的订购。库存水平可定义为目前库存量加上已订购量减去延期交货量。 以下这些假设与现实可能有些不符,但它们为我们提供了一个研究的起点,并使问题简单化。 ·产品需求是固定的,且在整个时期内保持一致。 ·提前期(从订购到收到货物的时间)是固定的。 ·单位产品的价格是固定的。 ·存储成本以平均库存为计算依据。 ·订购或生产准备成本固定。 ·所有对产品的需求都能满足(不允许延期交货)。 Q R 0 如图 定量订货模型 建立库存模型时,首先应在利息变量与效益变量指标之间建立函数关系。本例中,我们关心的是成本,下面是有关的等式。 年总成本=年采购成本+年订购成本+年存储成本 即: TC=DC+ (D/Q) S+(Q/2)H 式中 TC-年总成本; D-需求量(每年); C-单位产品成本;
Q-订购批量(最佳批量称为经济订购批量即Q S-生产准备成本或订购成本; R-再订购点; L-提前期; H-单位产品的年均存储成本(通常,存储成本以单价的百分率表示,例如,H=iC式中i是存储成本的百分率)。 在等式右边,DC指产品年采购成本,(D/Q)S指年订购成本(订购次数D/Q乘以每次订购成本S),(Q/2)H是年存储成本(平均库存Q/2乘以单位存储成本H)。 在模型建立过程中,第二步是确定订购批量Q 以使总成本最小。我们将总成本对Q求导数,并设其等于零。具体计算过程如下: TC=DC+(D/Q) S+(Q/2)H d TC -DS H =0 + + =0 dQ QQ 2 最优订货批量 : Q= √ 2DS/H 因为该模型假定需求和提前期固定,且没有安全库存,则再订购点R为: R=dL 式中 d--日平均需求量(常数); L--用天表示的提前期(常数)。 因为该模型假定需求和提前期固定,且没有安全库存,则再订购点R为: R=dL 式中 d-日平均需求量(常数); L-用天表示的提前期(常数)。 定期订货系统 在定期订货系统中,库存只在特定的时间进行盘点,例如每周一次或每月一次。当供应商走访顾客并与其签订合同或某些顾客为了节约运输费用而将他们的订单合在一起的情况下,必须定期进行库存盘点和订购。另外一些公司实行定期订货系统是为了促进库存盘点。例如,销售商每两周打 来一次电话,则员工就明白所有销售商的产品都应进行盘点了。在定期订货系统中,不同时期的订购量不尽相同,订购量的大小主要取决于各个时期的使用率。它一般比定量订货系统要求更高的安全库存。定量订货系统是对库存连续盘点,一旦库存水平到达再订购点,立即进行订购。相反地,标准定期订货模型是仅在盘点期进行库存盘点。它有可能在刚订完货时由于大批量的需求而使库存降至零,这种情况只有在下一个盘点期才被发现。而新的订货需要一段时间才能到达。这样,有可能在整个盘点期和提前期会发生缺货。所以安全库存应当保证在盘点期和提前期内不发生缺货。
既定服务水平下的定期订货模型 在定期订货系统中,在盘点期(T)进行再订购,同时安全库存必须为: 订购 订购 订购 T T T 如图 定期订货模型 盘点期为T,固定提前期为L的定期订货系统。 实际上,得到订购成本、生产准备成本、存储成本以及短缺损失的数据非常困难,有时甚至不可能。假设条件有时不切实际.所以, 所有库存订货点系统都要做以下两个工作:1,是对每种库存物资进行适当的控制;2,是确保库存记录准确可靠.所以,在实际中,我们常用三类库存系统1,任意补充系统.2,单箱系统.3,双箱系统 任意补充系统(Optional Replenishment System) 任意补充系统强制系统以某一固定频率(例如每周一次)对库存进行盘点,当库存水平下降到某一数量以下时订购一个补充量。该系统适用定期订货模型。例如,可以根据需求、订购成本和短缺损失计算出最高库存水平M;因为发放每一个订单都需要花费一定的时间和资金,所以可以求出最小订购批量Q;每当盘点库存时,就用M减去现有库存量I,令(M-I)等于q。如果q大于或等于Q,则订购q;否则在下一次库存盘点之前不订购。用数学语言表示如下: q=M-I 如果q >= Q,则订购;否则不订购。 双箱系统(Two-Bin System) 在双箱系统中,物资从一箱获得,另一箱的库存数量刚好等于再订购点的库存量。该系统采用的是定量订货模型。在该系统中,一旦第二箱的库存被拿到每一箱,则意味着
要发放订单了。实际上,两箱可能搁在一块儿,二者之间只要有东西隔开就行。双箱系统操作的关键是将库存分为两部分,在一部分没有用完之前另一部分保持不动。 单箱系统(One-Bin System) 单箱系统对库存进行周期性补充,以固定的时间间隔(例如一周)将库存补充到预定的最高水平。单箱系统与任意补充系统不同,任意补充系统的库存使用量超过某一最小数量时才进行下一次订购,而单箱系统则是期期订购、期期补充。单箱系统采用的也是定期订货模型。 需要指出的是降低库存需要库存管理的专门知识,而不只是简单的选择模型录入数据进行计算的问题.首先,模型有时不适用;其次,有关数据可能错误,或者是根据不正确的数据得出的结果。通常认为订购量的确定是一个交易问题,也就是说,是对存储成本和生产准备成本的平衡问题。当今许多企业的一个重要目标是减少库存,但是要注意的是这些方法的目标都是成本极小化,而企业的目标是满足客户需求,赢得利润.因此,在考虑使库存成本的降低的同时,要有助于企业目标的实现。通常说来,正确地减少库存能够降低成本、改进质量、提高绩效并增加利润。 什么是线性规划的生产计划-LP? 线性规划是通过系统的迭代程序去解联立线性方程的一系列方法的名称。以前,线性规划恐怕已成为在制造业中的最广为人知的与最独特的一种运筹学算法。 线性规划可以应用于具有下列一般特征的问题: (1),有可定义的目标(诸如利润、成本与在一定时间期内最大的生产量) (2),有许多可用的替代解。例如,可以不同成本在一个生产单元上运行或在另一生产单元上运行;或可以不同制造成本与运输成本从不同制造厂获得补充的仓库补货订货。 (3),资源是有限的。例如,成本最低的设施其能力不足以生产全部所需产品. (4),重要的成本与绩效变量之间的关系是线性(一次)代数方程式表达。 若成本与变量间关系为线性的,且需求被认为是已经确定的,可以用线性规(LP)编制生产计划。对于一般情况,可以用单纯形法。 我们对线性规划与数学技术的进行观察,当成本与变量关系是线性的,或可被近似分割为线性部分时,采用线性规划是可行的。考察工业中应用的复杂生产计划技术发现,只有线性规划的应用范围最宽。许多工作可用微软的Excel实现。对于软件来说,根本问题在于管理者对一般模型的态度。如果公司把建模作为解决问题的方式。它们可能会尝试更复杂的模型;并主要应用计算机作详细计划。在这些企业中,我们期望在其制定生产计划时,尝试用试算法制订备选计划。线性规划曾被应用于若干生产问题,主要是在流程工厂的计划,精炼厂、化学品、 油漆与玻璃厂、最近还有柔性机器中心的日程计划。目前这种算法实际上在制造厂里用途有限,更简单与更有效的算法使得这些复杂的数学方法成为不切实际的。 什么是计划评审技术/关键路径法的项目计划-PERT/CPM? 计划评审技术(Program evaluation and review technique, PERT)和关键路线法(critical path method, CPM)是两种最著名的关键路线计划技术。它们都产生于19世纪
50年代。PERT是美国海军特别计划委员会(the . Navy Special Projects Office)于1958年制订北极星导弹研制计划时,作为一种计划与管理技术而最先使用并由此发展起来的。CPM则是由雷明顿-兰德公司(Remington-Rand)的.克里(. Kelly)和杜邦公司的.沃尔克(. Walker)在1957年提出的,当时是为了帮助一个化工厂制定停机期间的维护计划而采用的。 关键路线技术CPM指的是一套用于计划和控制项目实施的图形技术。在任何给定的项目中,要考虑的三个因素都是工期、成本和资源可用性。关键路线技术已经发展到既可以单个处理,也可以综合处理各因素的阶段。 关键路线技术用网络图形描述出一项工程的全貌,并提示要将注意力集中在关键路线上,因为它决定了项目的完成时间。为了使关键路线技术最大限度地发挥作用,应用该技术的项目必须具有如下特点: 1)工作或任务可以明确定义。它们的完成标志着项目的结束。 2)工作或任务互相独立。即可分别开始、结束和实施。 3)工作或任务有一定的顺序。它们必须按顺序依次完成。 建筑业,飞机制造业以及船业一般都符合上述要求,因此在这些行业中关键路线技术得到了广泛应用。在前面我们也曾经提到,项目管理和关键路线技术的应用在那些迅速变化的行业里正变得更加普及。 PERT和CPM都强调时间参数的确定,必须通过分析作为项目计划和控制基础的任务网络,来发现所需时间最长的工作路线。两者都使用节点和箭线表示。初期的PERT和CPM最基本的区别在于:PERT对完成活动所需时间采用三点时间估计-乐观时间、悲观时间和最可能时间,而CPM只使用最可能估计时间。由于这一差别,PERT最初主要用于研究与开发项目,因为此类项目的主要特点是不确定性;而CPM则用于例行性的或已有先例的工程活动计划。但是随着时间的推移,PERT和CPM这两个特点都已变得不明显。这主要是因为CPM的使用者也开始使用三点时间估计,而PERT的使用者也经常用节点表示活动。用节点表示活动在逻辑上比用箭线更加容易理解。三点时间估计可用于估计在规定时间完成任务的概率。因此,我们用节点表示活动,至于活动时间是用单点时间估计还是用三点时间估计,则取决于要实现的目标。而我们所说的PERT和CPM则指的是同一件事,尽管CPM较之PERT可能使用得更多。 从某种意义上讲,这两种技术的发展都应归功于它们的先驱-甘特图的广泛应用。对小项目,用甘特图可以直观地将各种活动和时间联系起来,但对于超过25或30个活动组成的项目,其可视性就变得极差,而且操作起来也十分困难。另外,甘特图也不能提供确定关键路线的直接方法。不过,尽管存在着理论上的缺陷,甘特图仍然具有很大的实用价值。 不过,在使用项目网络图和CPM或PERT时需要作出一些假定。当使用三点时间估计时,对于操作人员来说,最为困难的地方就是对统计学理论的理解。对活动时间的分布、三点时间估计、活动方差以及使用正态分布评价项目完成的概率等,都是产生误解的根源,会导致操作人员对计划的执行产生不信任和抵触情绪。因此,管理上必须确保负责监督和控制活动运作的人员懂得统计学。 项目应用关键路线法的高昂成本有时也会成为被批评的对象。然而,应用PERT或CPM的成本很少超过项目总成本的2%。即使加入了工作分解图和其他各种报告后,其
应用成本将大幅提高,但也很少会超过总成本的5%。因此,这些新增加的成本通常远远低于计划改进和项目时间缩短节约的成本。 什么是相关需求计划-MPS/MRP? 1965年建议在制造业中区分两种类型的需求。他用独立需求来描述对于与一家公司的库存中其它物品的需求无关的成品或组件需求。这种独立需求的特征是客户对成品、半成品或服务件的订货。他用相关需求来描述直接由生产一父物品或其它伴随物品的日程计划所确定的物品的任何需求。相关需求的典型是原料、采购的或自制的零件或成份以及自制的子装配件、附件与附属品。 Orlicky建议将这种区分作为确定选用什么订货技法的一条准则。 独立需求必须被预测,传统的或分时段的订货点技法是这种可用的技法。相关需求是可以计算,物料需求计划是可行的技法。这只是一般准则或原理. 制造作业中所有的大量物料需求是由要生产某种含有这些物料的物品的决定所引起的。产品的组件或成份,而且在它们所进入的物品被生产之前是不需要的。 这类物料的首次采购及其不断的补充,通常最好通过应用下列逻辑分析来处理: (1),我们何时要去制造多少这种具体产品? (2),需要哪些组件(或成份)? (3),这些物品已在手头的有多少? (4),此外已经订了货的有多少,它们将在何时到达? (5),何时需要更多些,而且需要多少? (6),这些物品应何时订货? 这就是MRP的基本逻辑。它对订货生产、客户定制的产品,定期成批制造的小量或大量产品,对流程工业以及对重复性大量生产都是同样适用的。 主需求计划MDS或销售运作计划SOP 来源于预测或销售订单,主要适合于最终产品或用于销售的半成品等.SOP主要是连接销售计划与生产,并充分集成销售信息系统与主生产计划。你可以使用灵活的计划层次,SOP提供各种预测工具,预测可以基于系统中的任何时间序列数据。你可以用SOP进行任何资源的集成的粗能力计划(包括物料).你可以将SOP的结果用于管理报告及执行层控制。 预测及销售与运作计划(SOP)是你的后勤管理和公司计划部门不可缺少的工具。从你的销售期望值和运作预算开始,你用它们为你公司的运作层编制现实和协调一致的计划。SOP的输出信息决定为了支持你的销售计划,你公司需要提供的生产、工程、及财务资源的数量。年度计划及定期修订的目标计划都要根据准确的销售预测及有效的运作计划。通过SOP你可以主动地把来自各种来源的信息集成到一套计划中。然后你可以均衡你的供应链管理,调整服务水准并优化你的经营业绩。销售与运作计划还有助于促进你公司计划人员之间的交流与合作。
在SOP执行并调整你的预测,将它们从一个高层的角度分解到产品层。可在任何汇集的计划层级——与生产或销售有关的层级等级进行预测。系统可以自动地分解你的预测。你建立相应的生产率并定义所需的库存及供应天数。对工作中心组或瓶颈工作中心进行粗能力计划(RCCP)来平衡你的能力利用。你还可以核实其它资源的需求。 最后,你从你的生产率生成独立需求并将它们转送到主生产计划(MPS)或物料需求计划(MRP)。 SOP允许你能很方便地在一张计划表上更新和对比销售预测和生产率。计划表以时段为列栏目,时段长可定义为周、月、会计期、或天,行栏目表示关键数据如销售预测、生产率、库存水准、供应天数及目标库存量等。SOP计划表不仅包括了销售和生产信息,还可以包括采购需求、发货、库存水准、未结订单及库存周转次数等信息。这将使实际的经营状况更加透明,并能提供可行性核查及市场决策,从而改进你的计划工作质量。计划期可以延伸到过去和将来。你可以非常灵活地跟踪过去的计划数据,市场需求预期,进行“如果怎样—将会怎样”的模拟等。你甚至可以把各种事件的效果(如促销和特殊交易)也包括进去。 主生产计划MPS 主要是对公司利润有重大影响或消耗关键资源的成品或原辅料,才被标记为主计划物料,计划时需要额外的控制与支持,需要单独的计划运行,需要计划时界来保护计划的稳定性. MPS为企业管理者提供一个控制把手,来有效的控制计划: 1,一种可以授权与控制并支持客户服务、获利能力与资本投资,劳动力水平,库存投资与现金流的手段。 2,一种可以协调市场营销、销售、工程设计、制造与财务活动,来进行统一计划与提高团队协作的机制。 3,一种可以调和市场营销及销售方面的需求与制造能力的方法。 4,一种可以度量每一团队在执行共同计划中的绩效的手段。 的计划 主要是计划相关需求,从最高的需求通过多层的BOM(物料清单)计算而得。如零部件,半成品,原材料,辅料.制造作业中使用的大量物料的需求是由要生产某种含有这些物料的物品的决定所引起的。 MRP通常是通过下列逻辑分析来处理的: 1,我们何时要去制造多少这种具体产品? 2,需要哪些组件(或成份)? 3,这些物品已在手头的有多少? 4,此外已经订了货的有多少,它们将在何时到达? 5,何时需要更多些,而且需要多少? 6,这些物品应何时订货? 这就是MRP的基本逻辑。它对订货生产、客户定制的产品如船舶、建筑物或专用机器,对定期成批制造的小量或大量产品,对流程工业以及对重复性大量生产都是同样适用的。MRP逻辑适用于包含多种子件(成份)的一切类型的产品与过程。MRP逻辑应用到
这些不同的加工方法,要求采用不同的方法并使用不同的数据格式。然而,对所有这些加工方法,都要求有健全的物料计划与有效的计划控制: 1,必须作出一个有效的主计划,它说明要制造什么,需制多少,对每一产品何时需要各种物品。这个主计划叫做主生产计划(Master Production Schedule,简称MPS)。这些计划数字驱动MRP。如果MPS所要求的产出超过了生产设施(工厂与供应商)的能力,则所有的有关计划都是无效与不现实的。 2,准确的物料清单,它详细说明产品的组成结构,它是现代计划工作的框架,它说明当产品将被制造或被采购时产品的父物品与子件物品的关系。 3,关于现有库存的准确信息,包括一个唯一的零件号、存货数量以及为制订 计划所不可缺少的用来完整地描述该物品所需的数据。 4,关于为了获得每一物品的增量而已发放的订单的准确信息,它包括外购的 或自制的,它必须包括订货量与应交货日期。MRP并不需要制造该物品各道工序加工数据与所需的时间。 5,需要有采购或制造成批物料或特定物料批的可靠的提前期。 6,必须有足够的物流去满足通过总的过程中涉及的每一设施(包括供应商的一切要求。 能力需求计划 能力计划主要用在销售与运作计划、主生产计划、车间控制等。它包括 粗能力计划,详细能力计划。 能力需求计划(CRP)和作业进度对每一个制造业都是基本的和关键的功能。管理失误或忽视能力会对世界级的制造业带来灾难。你必须对小而多变的生产批量用最少的缓冲时间实现可靠的作业计划。少量对瓶颈工序管理不当或集成不善的制造过程往往会造成大量的问题。这里,CRP帮助你实现透明的、改进瓶颈管理以符合客户的进度要求。 ,粗能力计划 在销售与运作计划(SOP)中你将你公司的经营计划转换为需求计划。RCCP粗能力计划帮助你初步检查你的需求计划是否与关键的可用资源协调一致。粗能力计划的对象通常不是产品,而是产品组或产品系列。计划工作中心层建立能力负荷,计划工作中心的可用能力是从所属各个工作中心累计得出的数值。在RCCP阶段你通常不在生产/工作中心层建立能力负荷。 其能力需求计划可通过把所有产品的MPS转换成为工作中心所需的标准小时数而建立起来。把MPS中产品件数转换成各个工作中心里工作的标准小时数这一简单算法涉及资源清单的使用 细能力计划: 对能力需求作非常详细的计算。要求是: 1,所有已发放与已计划订单的有效到期日期。 2,及时更新的工艺路线与加工信息。 3,准确的生产调整与加工时间标准。 4,处理所有作业的一个安排日程计划的程序。
5,把工作分派到各个时间期间的一个加载计算程序。 6,各工作中心的标准排队容差。 7,计划外事件引起的负荷的估计。 典型的详细能力计划报告: 1,有相当数量脱期工作 2,最近将来的总负荷量,大多来自已发放订单 3, 在不同期间负荷有波动 4,已发放订单在未来的趋势。 这样的一份负荷报告仅当其假设及它所根据的数据为有效时才是工厂情况的良好报告。除非精通加工负荷与安排日程计划的算法,否则很容易错误理解这些数据。即使在某些工作中心这样的能力波动是可能的,它们处理也是很困难的,原因如下: 1,正式计划并不包括它将必须去处理的所有负荷。 2,某些负荷必须保留在工作中心以提供计划中的标准排队,等待,运输。 除了正式计划所计算的详细负荷之外,能力需求还有其它来源: 1,现行MPS中未包括的新产品。 2,在危机时替代工艺路线与加工的使用。 3,报废品的补货与返工作业。 4,由于任何理由而需要的额外加工。 5额外物料需求所造成的记录误差。 从停产的产品、加工方法的改变与改善、新设备与过剩库存等原因引起的负荷减少,可部份地补偿负荷的增加。这些补偿只能靠估计以确定要比正式计划数净增或净减多少。只要持有在制品(排队)是为吸收工作中心上负荷波动所必要,确定该工作中心的能力需求时就必须把这些计划中的排队从总负荷中扣除。由于明显的理由,成功的公司总是不断地努力去减少这些波动并削减在制品。能力必须足以支持MPS并能处理额外的计划外需求。 什么是有限能力计划-FCS? FCS有限能力计划已发展十多年, 在动态复杂的车间管理中,建立一计算机模拟原型,设定工作中心的能力是有限的,计划的安排按照优先级的规则进行排产.当工作中心负荷已满,就根据你定义的规则如基于订单任务(Job-based) , 基于事件(Event-based) , 基于资源(Resource-based) 来自动,优化的安排可行的生产计划 它的基本算法是: 基于订单任务(Job-based) 是基于订单的优先级决定下一个订单的加工,可以自动识别订单的优先级和手工定义优先级,在计算机自动的根据规则的优选级排出生产计划后,还可以手工介入,修改优先级进行重排.以满足复杂的现实的需要.
如: 工作中心WC A 有两个资源 工作中心WC B 有一个资源 订单MO-1 最高优先级.订单MO-2 次优先级 WC A 资源1 MO-1 资源2 MO-2 WC B 资源 MO-1MO-2 空闲 基于事件(Event-based) 是基于高利用率的方法.如: WC A 资源1 MO-1 资源2 MO-2 WC B 资源 MO-2MO-1 基于资源(Resource-based) 基于资源的约束,来优化计划. 后排计划 前排计划 工序1 工序2 工序3 工序4 工序5 工序6 瓶径工序 对你定义的约束资源建模进行大量的模拟,来实现实际的详细计划.对所有资源可以模拟不同的批量(策略约束)来分析库存或完成日期的影响. 什么是同步制造计划-TOC?
基于TOC的计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料.如BN(Bottleneck)/CCR(critical constraining resources) 资源正在控制资源,它们就控制所有物流.对关键资源建模进行大量的模拟,对非关键资源的额外能力的计划是不重要的.瓶颈和次瓶颈资源CCR是用鼓来控制所有物流,所有,这些需要物料的资源建模来实现实际的详细计划.可以模拟不同的批量(策略约束)来分析库存或完成日期的影响.非瓶颈,非CCR非资源可以不同的选择如有限资源或无限资源能力.在TOC系统还有许多不同的方法对资源和物料进行模拟. 鼓、缓冲器与绳子(DBR)的逻辑: 每个生产系统都需要一些控制点来控制系统中的产品流动。如果系统中存在瓶颈,那么瓶颈就是最好的控制点。控制点被称为鼓,这是因为它决定了系统的其余部分(或者是它所能影响的部分)发挥作用的节奏。瓶颈是实际生产能力不能满足需求的资源,用瓶颈作为控制点的一个原因是确保其上游作业不过量生产,可以预防瓶颈不能处理的过量的在制品而出现的库存。 如果系统没有瓶颈,那么设置鼓的最佳位置莫过于次瓶颈资源(CCR)。次瓶颈资源是那些运行时间接近其生产能力,如果作业计划安排得当的话,还有适当剩余能力的资源。 如果一个系统既没有瓶颈,也不存在CCR,那么控制点的位置可以任意选择。当然,一般来讲,最好的位置是物流分叉点,即该处资源的产出流向好几个下游作业。 处理好瓶颈问题具有决定性的作用,如主要集中于确保瓶颈总有工作可做。图示为一个从A到E的线性流程。假设工作中心C是一个瓶颈,这意味着C的上下游的生产能力都比C的生产能力大。如果我们不对这个线性流程加以控制, 那么加工中心C的前面必然出现大量的库存,而其他地方基本上没有库存。当然,也没有多少成品库存,因为(由瓶颈的定义可知)生产的所有产品都能被市场所接纳。 鼓 瓶颈 WC A B CDE 绳子 库存缓冲 一个瓶颈的线性流程 有两件与瓶颈有关的事情要做: 1)在瓶颈前面设置缓冲库存确保瓶颈连续工作,这是因为瓶颈的产出决定了系统的产出。
2)将C的已加工信息传递给上游作业A,以便A按需生产,这样才能避免库存的增加。这种信息的传递被称为绳子。它可以是正式的(如作业计划),也可以是非正式的(如日常讨论)。 瓶颈作业前的缓冲库存是一种时间缓冲。我们希望的是加工中心C总有工作要做,至于何种产品正被加工并不重要。 也许有人会问,时间缓冲要多大呢?答案是时间缓冲能够确保瓶颈连续工作就行。至于具体的确定办法,我们可以测出每种作业的变化,也可以估计。从理论上讲,缓冲的大小可以利用过去的作业数据进行统计计算来获得,也可以通过模拟来获得。不论采用何种办法,不要过于计较精度。 缓冲大小最终还要靠经验来决定。如果鼓不是瓶颈,而是CCR(这样它有少量的空闲时间),我们可以设置两个缓冲库存-一个设置在CCR的前面,另一个则是成品缓冲库存如图。成品库保证能够满足市场需求,而CCR前面的时间缓冲则保护了系统的产销率。在这种情况下,市场不能买走我们所能生产的所有产品,因此,我们希望只要市场决定购买我们的产品,我们就能确保有产品可以供应。 鼓 次瓶颈资源 瓶颈 WC 市场 ABCDE 绳子 库存缓冲 绳子 成品库存缓冲 一个带有次瓶颈资源的线性流程 在这种情况下,我们需要两根绳子:一根绳子把信息从成品缓冲库存传到鼓点,以便鼓点增加或减少其产出;另一根绳子则把信息从鼓点传到原材料发放点,指明需要多少原材料。 不仅在可以瓶颈的前面设置了库存,而且还可以在非瓶颈资源的后面也设置了库存。这样做是为了确保产品离开瓶颈之后的流动速度不会减下来。 什么是看板计划JIT? 传统的确定看板卡的数量是建立看板控制系统需要确定所需的看板卡(或容器)的数量。对于两看板系统,我们要确定搬运看板的生产看板的套数。看板卡代表了装载用户与供应商间来回流动的物料的容器数,每个容器代表供应商最小生产批量。因此容器数量直接控制着系统中在制品的库存数。 精确地估计生产一个容器的零件所需的生产提前期是确定容器数量的关键因素。提前期是零件加工时间、生产过程中的准备时间及将原料运送到用户手中所需的运输时间的函
数。所需看板的数量应该能覆盖提前期内的期望需求数加上作为安全库存的额外数量。看板卡套数的计算公式如下: k=(提前期内的期望需求量+安全库存量)/(容器容量)=DL(1+S)/C 式中 k- 看板卡套数; D-段时期所需产品的平均数量(单位时间); L-补充订货的提前期(用与需求匹配的单位表示); S-安全库存量,用提前期内需求量的一个百分比表示 C-容器容量。 由此可见,看板系统并不能实现零库存;只是它能控制一次投入工序中的物料数-通过控制每种零件的容器数的方法来实现。看板系统可以方便地进行调整以适应系统当前的运行方式,因为卡片的套数可以十分容易地增加或从系统中移走。如果工人发现他们不能准时完成零件的加工,则可以增加一个新的物料容器,也就是加入一个新的看板卡。如果发现存在多余的收集物料的容器,则可民很容易地拿走卡片,因此就减少了占用的库存数。 什么是需求流制造计划-DFM? DFM是结合JIT和TOC的原理, 强调一个流的流水线制造,DFM是物料补充动态看板计划,可视看板、自动看板和看板回路。复杂的,高级的需求管理,需求按预测、生产速度或用量分类,实际需求在动态看板流程中得出实际需求。多工厂管理,为多工厂环境提供物料补充能力。车间作业看板公告牌,车间作业采用看板公告牌进行管理、执行和传达工作单元排产计划。可以用TOC的原理(能力利用率),显示工作单元能力和负荷信息,并自动识别瓶颈资源进行同步排产.管理物料短缺,突出显示物料短缺情况及其影响,显示对某一工作单元有影响的所有工作单元排产计划。可以根据用户自定义规则为工作单元排列优先次序。 在供应链管理上,DFM可以生产排产、现有物料和生产能力为基础确定可承诺量。基于因特网的看板公告牌,直接向供应商传达物料补充信息。自动生成采购订单根据动态看板信号生成订单。与供应商联盟,用以增强供应商绩效的多种交流方式 需求拉动始终面临着一个挑战——用于管理库存量的看板数量绝大多数是静态 的。定期更改和优化看板数量,以适应忽高忽低的库存量,是一件棘手的事。在 多品种、低产量环境中,仅SKU 数量这一项就会使许多零件的看板数量优化变得 不可行。动态看板计划,确保在多品种或定制生产环境中维持最佳库存量。也就是说,即使已在人工环境中实施了需求拉动运作,采用动态看板计划后仍可实现库存效率的几何级提高。可以在多品种产品环境中可实施最佳运作,从而可脱离传统的MRP 推式计划。 动态看板计划(Dynamic Kanban Plans):是指看板的数量和每一个看板的大小.以满足需求变化的需要. 它可以达到生产与Takt 时间(客户需求速率)同步,物料的连续流动与平衡的运作,作单元式厂房布局,补充信号或看板,其重点是消除非增值活动.
动态看板计划可以下列几种方式运行: 1,看板大小(Kanban Size): 是每一个看板的物料的数量,如容器的大小.批量. 2,看板卡(Kanban Cards): 是补充信号,每一个看板容器都有一看板卡. 3,可视看板:在可视看板环境下,看板补充基于实际的视觉信号。这种信号可通过 数据收集系统以人工或电子形式发送。例如,在一个双料箱可视系统中,员工若 看到其中一个料箱变空,则把这个空料箱视为补充信号。当补充活动被记录后, DKP动态看板计划 将立即给出正确补充量信号。 4, 自动看板:自动看板环境不采用视觉信号。看板量和补充触发器。当SKU 的数量不稳定或需求变化频率过高导致难以应用可视看板时,自动 看板则为首选。当供应链上任何一个环节发生库存事件,需要作生产或补充响应 时,将根据既定的生产和补充规则采取相应措施。 5, 看板回路:是一种根据某种物料的容器数量来决定生产进度和库存量 的方法。通过管理回路中的容器数量改善运作环境。当需求上升 时,发出增加容器的要求;反之, 则要求减少回路中的容器。 动态看板计划的公式: (使用率x 提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 动态的看板数= 看板尺寸(容器容量) 触发数(动态订货点)=使用率x 第一次提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 看板数(动态订货点)= 使用率x 第二次提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 什么是高级计划与排程-APS? 有些称高级计划系统(Advanced Planning System),而有些叫高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling).定义不是最重要的.最重要的是对所有资源具有同步的,实时的,具有约束能力的,模拟能力,不论是物料,机器设备,人员,供应,客户需求,运输等影响计划因素.不论是长期的或短期的计划具有优化,对比,可执行性.其将要采用基于内存的计算结构,.这种计算处理可以持续的进行计算.这就彻底改变了批处理的计算模式.可以并发考虑所有供应链约束. 当每一次改变出现时,APS就会同时检查能力约束, 原料约束,需求约束.运输约束,资金约束,这就保证了供应链计划在任何时候都有效.也将采用基因算法技术,它是一种搜索技术,它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合,它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是进化就是选择了最优种类。基因算法将应用在APS上,以获得“最优”的解决方案。 APS应包括如下内容: 1,基于订单任务(Job-based)订单优先级计划 2, 基于事件(Event-based)资源利用率最大化计划 3, 基于资源(Resource-based,TOC)瓶颈约束计划 4, 基于物料约束的可行的计划
5, 基于历史,现在,未来的需求计划 6, 基于供应资源优化的分销配置计划 7, 基于运输资源优化运输计划 8, 基因算法计划 基本模块构成: 一般APS软件都由5个主要的模块组成:需求计划、生产计划和排序、分销计划、运输计划,和企业或供应链分析等。 1需求计划模块:用统计工具、因果要素和层次分析等手段进行更为精确的预测。用包括Internet和协同引擎(collaboration engines)在内的通讯技术帮助生成企业间的最新和实时的协作预测。 2生产计划和排序模块:分析企业内部和供应商生产设施的物料和能力的约束,编制满足物料和能力约束的生产进度计划,并且还可以按照给定条件进行优化。各软件供应商根据不同的生产环境应用不同的算法和技术,提供各有特色的软件 。 3分销计划模块:帮助管理分销中心并保证产品可订货、可盈利、能力可用。分销计划帮助企业分析原始信息。然后企业能够确定如何优化分销成本或者根据生产能力和成本提高客户服务水平。 4运输计划模块:帮助确定将产品送达客户的最好途径。运输计划模型的时标是短期的和战术的。运输计划模块对交付进行成组并充分利用运输能力。 5企业或供应链分析:一般是一个整个企业或供应链的图图示模型,帮助企业从战略功能上对工厂和销售中心进行调整。有可能对贯穿整个供应链的一个或多个产品进行分析,注意和发掘到问题的症结。 基本流程: 第一步要对现实情况分析进行抽象;第二步建立模型:选择参数模型定义常量.还是,变量;定义计算法则:建立是数学模型还是统计模型.进行工业工程的作业研究.定义特定的约束规则,模型建立好后,第三步就需要计算机处理:这时要考虑计算机运算能力;计算机储存能力;及应用程序的连接能力;第四步进行交互的决策,行动 基本原理: APS综合四个方面: 1, 供应链的实际状况如企业实体的运筹配置(工厂,分销中心);企业的 物料结构BOM;生产工艺路径;分销路径和提前期;成本(生产,分销,库存等) 2, 市场需求信息如销售预测;客户订单;补货订单 3, 原料供应信息如现有库存;在途量;在制量;调拨量 4, 流动资金可用量信息如预计收款量;预计付款量.
APS利用约束条件与商业规则1, 产能约束2,原料供应约束3,运输的约束4, 客户或区域的优先顺序5, 安全库存,批量等.6,资金的约束 通过APS引擎1,在市场需求,约束条件,原料供应,生产能力无法同步平衡时及时警告问 题的原因2,计划人员交互调控3, 手动或自动的,实时重新计算保持供应链的同步平衡. 达到优化的,可行的计划与排程1, 生产计划2,采购计划3,配销计划 , 基于多层代理技术的高级计划 人工智能的技术AI已经用于智能制造二十多年了. 然而,在新的领域分布式人工智能(DAI)的多层代理的近来发展已经带来新的趋势.于是,在过去的十年,研究者已经把代理技术集成到制造企业和供应链管理,制造计划,排程和执行控制,物料的处理,和库存管理以及开发新的生产类型系统如整子制造系统.(Holonic manufacturing systems). (1),企业集成和供应链管理 企业集成是组织每一个单位将可以存取相关的信息.将理解怎样行动影响组织的其它部分因此,有能力选择可替换的,优化的组织的目标.制造企业的供应链是一个世界网络包括供应商,工厂,仓库,分销中心和零售.通过网络购买原材料,加工,交给客户.提高供应链管理是增强企业竞争地位和赢利的关键战略.结果是企业正在转向更开放的结构,即在供应链网络里集成供应商,客户和伙伴.基于代理的技术提供这一自然的方法来设计实施这些环境. (2) 制造计划,排程和控制 计划是选择和排序的活动的过程.如他们达到一或多个目标和满足一套约束.排程是在可替换的计划之间选择,分配资源和时间的一组活动.这些分配必需遵守一套规则或约束.来反映现实的关系即在共享资源的在活动和能力限制之间.这分配还影响最佳的排程,用各种条件如成本,延迟或产销量.总之,排程是一优化过程.在平行和顺序活动之间分配有限资源. 制造排程是一困难的问题.特别的在开放的,动态的环境下发生.排程问题已经用很多方法研究:启发算法,约束繁殖技术,约束满意,模拟磨练,禁止搜寻,基因算法,神经网络等.代理技术近来已经被用来解决这类问题. (3)整子制造系统(Holonic Manufacturing Systems ,HMS) 整子系统的基本构件是整子(Holon).Holon是从希腊语借过来的,人们用Holon表示系统的最小组成个体,整子系统就是由很多不同种类的整子构成.它的最本质特征是: 1,自治性,每个整子可以对其自身的操作行为作出规划,可以对意外事件(如制造资源变化,制造订单的产品需要变化等)作出反应,并且其行为可控. 2,合作性,每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为,也可以对其它整子提出的操作申请提供服务. 3,智能性,整子具有推理,判断等智力,这也是它具有自治性和合作性的内在原因.整子的上述特点表明,它与智能代理的概念相似.由于整子的全能性,也有翻译为全能系统. 4,敏捷性,具有自组织能力,可快速,可靠的组建新系统. 5,柔性,对于快速变化的市场,变化的制造要求有很强的适应性工程 总之, 计划控制的最终目的达到敏捷制造.以充分利用计算机技术,实现快速响应客户的复杂的需求,并且达到客户利益最大化,供应链的成本最小化, 价值链管理思想就是要企业协同供应商,从产品设计开始一直到把产品交付到最终客户的完整流程.它包括协同产品开发,寻找货源,采购,生产制造,分销,运输,销售,售后服务等各个环节的作业,这些流程通常也代表不同的专门的产业,必须依靠不同的企业形成联盟来共同完成.而企业价值链管理VCM的
核心思想就是要将供应链的运作模式,由专注与企业内部的静态系统,传统供应链的协同(未优化)系统,改造成以客户为中心的动态的优化系统. APS的形成历史 概要 APS系统最初起源于制造商对于更好的时间安排和优化计划工具的需求。制造商几乎都需要更实时的,更灵活的模拟生产计划系统.然而,在第一个APS系统发布以后,商务运行的模式开始发生了变化。所有制造商都意识到快速,积极响应客户需求的重要性。所以,最初APS系统的设计是用约束和列队模式的简单理论来解决瓶颈问题,工序顺序问题,然而,现在,却发生了改变。新的APS系统则能较好的处理交易业务级的优化顺序和及时修正反馈,以及物料与绩效需求的问题。同时也能在供应链的多地点之间提供精确的,实时的承诺计划。从20世纪40年代以来,用数学方法进行精确计算来安排生产计划,就一直是一个传统的研究课题。线性规划作为管理科学的基础,在管理理论的教科书中比比皆是。数十年来,学院派的学者对这个课题的研究乐此不疲。但是现实世界太复杂,理论与实际存在较大的距离,即便使用大型计算机,也未取得可行的应用。随着MRP方法的诞生,生产计划管理领域就形成了两种方法或两种计划思想的发展道路,存在着并行的两种编制生产计划哲理:MRP法和数学解析方法。在20世纪80年代中期,改进的MRP,缩短了计划运行时间,开发了一种快速MRP的模拟技术。这种方法将复杂的生产作业模拟在独立计算机上,部分采用以常驻内存方式进行批处理运算,脱离了当时占业务计算支配地位的主机,使制造企业完成生产计划排程只用几小时而不是当时所公认的20多个小时。虽然当时的尝试并没有考虑计划的约束条件,但它已经成为一种新的计划与排程方法的开端。著名的OPT发明人以色列的科学家高德拉特(Eli Goldratt)对 APS的发展有显著的功绩。优化生产技术(OPT)本身就是一种根据能力的瓶颈实行计划的哲理,后来他又继续发展成为约束理论TOC(Theory of Constraints),开始在离散制造业的优化排序中应用,出现了第一批的APS系统公司和基于常驻内存运行的交互式的APS产品。1984年AT&T推出的 Karmarkar’s 算法 ,成为线性规划突破性进展,之后几乎被所有现代LP解决方案所采用。其后,新的APS计划与排程系统开发商,他们其中许多人具有数学或运筹学高级学位,花费多年的心血,将线性规划等优化方法适用化,实用化.在新一代计算机技术的支持下,创造出几乎能在瞬间生成的优化计划程序,使理论化的数学解析计划方法达到了实用程度。这些新的软件包被称为APS引擎(Advanced Planning and Scheduling engines)。在MRP—ERP的鼎盛时期,先进的计划解决方案—APS引擎的成熟,使生产计划方法的交替不可避免的发生了。因此,ERP也出现了继续完善和功能扩充以及改变ERP的功能和性质这两种发展趋势。 基于约束的高级计划和排程技术的是真正供应链优化的重要引擎,她给错综复杂的供应链丛林中的企业以敏捷的身躯,来快速反应与适应激烈竞争切变化多端的市场.实际上有多种需求导致APS的产生,其原因如下:
(1),业务系统是基于事物处理的,APS更多的是在业务层以上的分析,这些系统的结构限制了计划和排程的能力,如MRP,CRP等等.直到现在,对许多使用业务系统的人们来说高级计划APS还都是新的内容. (2),APS的内部开发已经完成.技术已走向成熟,出现很多的供应商和产品的现象. (3),许多咨询公司还没有涉足此领域,直到较好的产品和供应商出现. (4),人们对APS的定义来源于较广的工业领域,APS在不同的时间,不同的运用点渗透到不同的工业领域.当公司有能力管理自己的数据与业务时,实时,优化就显得更加的重要.流程行业最先使用APS技术,离散行业较后才使用. (5),许多用相似的方案的供应商已经很积极的声明自己是APS供应商. (6),对APS技术的贡献有APICS,人工智能,计算机科学,决策支持系统,工业工程,物流,管理科学,运筹学,和生产运作管理,每一个领域都有自己的术语,此外,也导致了混乱.(甚至”计划”与”排程”都没有标准的意义),这也造就了创造新工具的机会. APS已经从企业内部持续改善的优化工具到满足公司间协作的供应链新技术的进化.这个论题是John Layden,在他的<<排程逻辑的进化>>的文章描述的,让我们继续这个进化,看看有谁在此领域活跃了近二十多年. 计算机出现之前的APS 在计算机之前,一些关键的概念已经形成了.一个是甘特图,它让人们看到可视的计划并可以交互的更新.这个简朴的概念一直延续到今天,我们用有颜色的橡皮带,块,钉子和粉笔在墙上,纸作标识.用数学建模的方式来解决计划问题的想法出现在至少在1940年.美国和前苏联让人们手工应用这一新的优化技术,它叫线性规划,运用它来解决与战争有关的后勤问题. 1950-1960初,计算机已出现 APS的进化已经和计算机的进步紧密相连了,在1950末或1960年初,许多大公司开始租赁计算机计算和购得大型计算机.计算机被用于研究计划问题的一部分,如优化几个关键的物料和能力的平衡,基于产品的需求与能力约束.或者找出批量产品的最低成本的配方.他们一般都使用线性规划的算法.其数学模型就象现在的小型的电子表应用程序(40-60个方程式和60-100个决策变量).在此其间,有两个公司首先提供对计划的优化工具,他们是在1957成立的Bonner and Moore公司和1962年成立的Haverly Systems 公司.优化的处理可以避免混乱,优化技术的严格实施是一个较好的解决方案或方法,保证找到对问题的”最好”的答案且智能的知道何时发生,多长时间发生. 今天,我们使用优化技术常常是用于一个较简单的寻找提高的方法或方案且不能保证找到最好的方案.简单的寻找提高的技术叫启发式算法.它们经常用于时间的限制或容限.(在10分钟,找到最好的答案).当这些优化的技术用于交替的变化,容易出现混乱.线性规划较适合严格的优化约束和识别约束,经常是对一个问题用于经济上如成本和收入的约束来决定”最好”的方案.
1960中期-1970初 计算机应用程序的进步 随着计算机的进步,人们有能力可以考虑更复杂的计划问题.先进的技术的工具可以考虑整个制造工厂和设置在最小化成本的运作且最大化利润.一些公司结合计算机程序对生产设备来优化他们的产品配方.人们也开始研究分销问题.如公司EXXON开发程序来集成库存,采购,制造,分销管理. 从1960初的几百个决策变量到1970的几千个变量,到1970年的后期的上万个变量.线性规划的这种技术也扩展到解决更困难的问题.如生产能力的决定,生产品种和生产线的选择和对分销中心的选址等.这些应用最早是出现在流程行业的计划层.许多大的化工公司如Amoco, Chevron, Exxon, Marathon和Shell都积极采购主机系统的计算机,部署到他们的制造工厂里,这些公司还采取了数据采集与集成数据的方法.由于业务的需求推动,优化技术较好的满足他们的许多流程和分销网络的特点.许多公司自己在大型机环境下开发自己的工具.开发线性规划的程序.也可以从几个供应商购买到.如IBM的MPS(后称MPSX),有些公司却使用现成的程序开发语言如Assembler, Cobol, FORTRAN,和PL/1是常用的开发语言.这些程序是以批处理的模式运行.EXXON甚至出版了关于一本关于他们计划系统的书. 计算机已成为解决排程问题的工具,模拟也被用于制造和分销设施的设计.模拟工具还开发成计算程序, 按照能力和物料的消耗, 顺序活动, 计算批量可以得到排程的结果.可以对特别的排程问题进行开发的,且这些程序界面可以为用户交互使用. 基于排程工具的模拟开始出现在1970年.Pritsker是一较早的供应商,另外一早期的产品是IBM的CPPS.主要是些化工公司,在1970年就积极使用了计划工具.其他行业也在积极使用计划和排程程序. 1980年初,轮胎制造商Kelly Springfield ,Philip Morris 已经使用了APS计划和排程程序.造纸公司如St Regis,和国际造纸也实施和运用了APS工具. 1980年-商业媒体发现了APS 约束理论的发明者高特拉德(1983年9月5日财富杂志人物)领导的创新产出公司(Creative Output),他们的产品OPT, 以批处理的模式,应用一系列的消除瓶颈的算法,这是一个非常积极的销售型组织,它获得了许多离散制造业的客户.创新公司在和M&M/Mars公司的法律争端之后,从市场很快的退出. 而高特拉德扩展了TOC(约束理论)的哲学,他本人却以出版和制造导师为职业.当时,和创新公司的同类I2公司仍然活跃在APS领域.财富杂志的文章提到Numetrix决策科学公司,以后又分拆为Numetrix公司和Chesapeake决策科学公司,这两个早期的APS供应商具有交互的产品和提供基于内寸分析技术. 在APS文章经常出现学术论坛和使用APS方案的期间,产品介绍开始出现在”商业周刊”,”Chicago Tribune”,”New York Times”,”Wall Street journal”, “Washington post”.媒体关注的中心是在1984年,由年轻的AT&T的研究者名为Narendra Karmarkar 开发的算法.这个新技术解决了线性规划的问题,是被AT&T作为”真正的突破”和”设计解决了以前未解决的问题”来推销.AT&T把这个算法绑定他们的计算机,价格近9百万美元. 1980,我们也看到了个人计算机和电子表格的引进.电子表是双刃剑,在积极的方面,他们引进了人们交互的使用预测,计划和排程.在很多公司使用的大型机时,用户使用简单近似存在的工具.不幸的是,当大型机系统出问题时,子系统也就不可能选择和验证详细的数据.许多化工公司积极开发计划排程系统,从1970年到1980年的后期,重视数据的质量和工具的精确性.
在1980年中期,许多大的化工公司认识到可用改善制造流程来阻止下降的利润.就开始检查他们供应链的活动.BASF,DOW, Du Pont和Rohm和Haas都开始积极使用计划和排程的工具.他们使用自己开发的产品和工具或自己修改过的APS产品.目的是想要管理真正的整个供应链而不是某一局部的方案如制造或分销. 许多MRPII的供应商,为了满足市场需求也进入流程行业.有些公司却延迟开发APS工具或使用APS工具,而他们决定用MRP,CRP来满足他们计划和排程的需要.但是,在1990年初,许多大的化工公司已经选择了APS的供应商.许多大的航空公司也实施了复杂的计划和排程系统,美国航空集团也为其它航空公司建立这些高级计划排程系统. 1980年后期,我们也看到了人工智能,专家系统的出现,许多公司把人工智能运用到计划排版程系统.投资者和客户期望的难题就此解决.Du Pont和IBM积极结合人工智能AI和存在的技术开发程序.IBM也开发了一个派工系统,Du Pont在他的来自Chesapeake决策科学公司的MIMI优化,模拟启发的产品里加入了专家系统.专家系统用它的数据验证,启发式的协作,方案解释的能力,为计划排程的制定起到有效的作用.实时的专家系统产品如G2在此时也出现了.人工智能AI世界同时也对APS的技术作出了贡献如基于规划的约束和基因算法.对人工智能AI的期待已经设置了极高的水平上了,用人工智能AI完全达到期望的要求,可能令人失望.不幸的是,有些人仍然认为是失败,许多人工智能AI的开发者感到他们的技术仅仅应用于纯技术时髦.于是, 在1960年到1970年,用许多时间和努力去重新开发一些功能,寻找其他的工具. 1980年后期,也出现了图形用户界面,有些供应商试图结合个人计算机来增加它的图形运用能力, 图形用户界面成为标准的预测,计划,排程工具的一部分.这个技术的革命巨大的影响了APS的市场化. 1990年-APS市场繁荣和产品增值 在1990年初,消费品公司(CPG)开始联系APS系统.虽然也有一些早期采用者,在此市场阶段,这个行业作为一个整体应用APS技术是很慢的.造纸业也是如此.一些已经有能力实施相对简单的制造排程的公司发现他们需要更复杂的系统,可以处理包括SKU数量,分销网络的地点的选择.许多公司也发现相似的问题,就是他们的预测能力,尤其是在SKU的数量的管理上, 简单的预测工具却阻碍了预测的准确性,他们需要集成供应链的多地点的详细的需求,来为了运作决策. 1990年初,SQL的引进,允许APS工具和关系型数据库更动态的互动.计算机能力的增强和成本的降低,导致新的方案的出现.同时也发现问题的复杂性,所以,基因算法出现了.它们立刻形成多重的方案以结合现存方案的最好的特征来创立新的方案.人们开始使用反复模拟,想要建立更好的方案,但是,随着开发的工具处理百万的决策变量,对计算机和应用程序是一大挑战. 1990年,APS的供应商已经繁殖到更广的工业领域,如I2,Fastman已经进入电子装配,金属品制造等离散制造领域,I2的市场导向品牌和销售战略,戏剧性的提高APS的空间,而这以前APS都是一直技术导向的市场.由于I2,Manugistics,等的市场的影响,引起了大咨询公司的注意,他们开始分配资源给这些产品作服务.但是,APS对大的咨询公司而言有两个挑战,一个是它需要较深的应用专家,而不是集中在IT的应用上.二是固定的,标准项目实施方法对APS项目不太有效,该领域的专家仍然需要决定如何更有效的实施APS.
1990年中期,许多供应商转向微软技术的视窗环境下的用户界面,C/S结构或整个转向Window NT 环境,除了提供更直观的用户界面,报告能力而且使APS应用程序的环境转向低成本的, 性能戏剧性的提高的计算机.1990年中期,也看到了APS运用到部分的半导体公司,这些公司在改变产品技术方面有着极大的进取心.使产品具有极短的生命周期,这就对提高基于知识需求的APS来说是一大挑战,特别是在计划和排程层次上.和流程行业同时使用APS技术的公司有Harris半导体公司,IBM公司,Intel公司,Texas 仪器公司,用APS技术解决自己业务的复杂问题. 最后,在1990年的中期,APS还吸引了大多数ERP供应商的注意,随着APS市场的快速成长.产生了ERP供应商的新一轮的收购APS公司和自己内部开发APS. 许多专家认为APS必须嵌入ERP系统. APS产品的功能特征的演变有以下四个阶段: 第一阶段的功能特征:人机交互可视化排产,简单的有限资源计算. 1,向前,向后和双向的订单的加载计算. 2,可以定义简单加载规则如按完成日期排序和设定优先级) 3,工序间的人机交互拖拉,编辑,批量分割 4,根据资源和时间对单独工序加锁/解锁 5,可以按工序的最早开始日期或订单的最早完成日期计算. 6,可以人机交互的替换,增加工序,交互处理故障,计划维修. 7,可以处理单一的加工工序,平行工序,可以对工序的单一资源进行约束 8,根据物料,时间,批量的生产率来排生产计划 10,可以对有限资源和无限资源或单个班次或假日来计划排程 11,可以在工作中心里自动选择资源,用户也可以定义资源 12,可以显示图形,文本,报表,可以订单跟踪,甘特图,等待表. 第二阶段的功能特征:基于各种资源约束优化计算 1,用户可以定制,配置数据,菜单,报表. 2,可以按工序和计划增加约束使用率. 3,具有换装时间距阵的排序,可以选择最小化换装时间. 4,具有计算批量,计算运输批量和自动重复和自动停止订单的功能 5,具有CTP(能力可用量)的查询 6,可以自动连接其它软件. 第三阶段的功能特征:基于多重资源约束优化和建模 1,具有每个工序的多重约束 2,基于当前工序的子工序的约束 3,可以使用优先资源选择规则 4.最大工序跨度和间隔,也可以延迟到下一个工序 5,可以计算在每个加工过程的顺序和平行批量 6,可以对装配线的建模和子装配线建模.
第四阶段的功能特征: 多重资源约束,物料的动态约束,需求计划,分销网络配置计划,运输计划,全局CTP,ATP. APS高级计划系统必须提供以下特征: 提供强大的模拟功能。 能够处理复杂的、多级别的BOM运算。 支持硬性的或软性的联系。 支持硬性的或软性的约束条件。 支持复杂的工艺路线运算。 支持工厂级别的现货可承诺交货数量运算(ATP)和计划可承诺交货数量 运算(CTP)。 支持多种生产情景的模拟分析。 能够设定计划资源瓶颈。 能够合理分派生产任务单、降低生产等待时间、提高瓶颈资源的利用率。 通常包含了行业运用的业务实际,从而保证和加快高级计划系统的实施。 具有同ERP系统间的联系,保证物料信息数据的更新。 具体功能体现: 1,从MRP处自动物料分配(静态物料约束控制). 2,可以从不同的订单自动连接工序,可以从不同的订单排序,平行的负荷工序 3,具有标准的派工规则:优先顺序,关键率 4,可以处理订单,生产或资源的特别规则 5,可以让用户自定义建立规则 6,可以处理动态物料约束控制 7,可以处理供应链需求计划优化 8,可以供应链分销配置计划优化 9,可以供应链运输计划优化 10,可以对整个供应链的进行CTP和ATP的查询. APS的理论形成 众所周知,ERP的计划管理的模型仍然是MRPII,其编制计划的方法仍然采用MRP和MPS计算物料的需求、发布补充计划定单等。这是60年代出现的最朴素逻辑、在计算机帮助下按产品BOM和工艺流程逐级推算,得到了在一般平稳生产条件下可以应用的生产计划方法,流行了近40年。但是MRP方法存在着以下的弱点: 1,MRP算法假定提前期是已知的固定值; 2,系统要求固定的工艺路线; 3,仅仅根据交付周期或日期来安排生产的优先次序; 4所有工作都是在假定无限能力的前提下进行; 5,重复计划过程要花费相当多的时间。而相关计划的更改十分困难。 另外,MRP极为贫乏的决策支持能力令制造企业的上层管理人员甚为不满。30多年来MRP的这些缺陷虽然不断有些技巧性的改进、虽然ERP系统在做生产计划时考虑了能力资
源的约束,但仍旧是一种串行过程的校验处理,始终没有实质性的改变,所以,在ERP项目实施中,在使用ERP软件的企业里常会遇到以下问题: 销售经理经常会有如下的提问:“在我们接到销售定单时,能否知道工厂的能力够不够? 接单时能否受到能力的限制?” “在我们接到销售定单时,能否知道工厂的材料够不够? 接单时能否受到限制,能否知道现有材料能制造多少个产成品?” 物料经理会问:“现有库存能做多少套产品?” 工厂经理及车间主任会问:“因为瓶颈工序在不断变化,我们如何知道瓶颈在那里?”。“能否自动分配工序派工? 自动调配人力,设备能力?” 计划经理: “在插入急单时,能否自动根据目标重排计划,一些定单自动延迟,一些定单自动提前?”。“能否对采购延迟,生产的延迟, 设备的故障, 人员的效率等意外快速响应,及自动进行模拟,调整?” 这些问题好象是制造性企业的一些基本问题。但是,在传统ERP引进实施的今天,都没有很好彻底的解决以上问题。实际上,回答这些问题是很复杂的。它需要很多动态,模糊,以及一些动态规划及运筹学的概念,在ERP给我们解决了企业管理流程化,信息集成化,决策科学化的同时,我们要让APS帮助解决更复杂的问题,让供应链,制造过程智能化。来代替人的更为复杂,动态,模糊的决策。不仅是分析,而是自动的行动。 同时,我们都知道,在实施ERP的MPS/MRP计划时,首先要考虑其产品的加工周期,这常常有两种设定方法,一是把提前期作为一常数,当然预先考虑的是平均批量的平均提前期.二是把提前期作为动态的数,随批量的变化而变化. 第一种方法的好处是对采购的提前期的影响较少,采购有顺序的先到给先需的生产定单.生产投料,在制品积压较少,但是,对生产定单的工期来说,就需要依赖能力计划CRP的分析进行大量的调整. MO-1: 100 MO-2 : 1000 MO-1 投料 MO-2 投料 PO-1下达 PO-2下达 第二种方法的好处是提前期在随批量的变化而变化.导致先投料的单,后产出.引起在制品堆压在车间. 对半成品来说,由于某一半成品的周期的变化,会导致其他半成品的等待或滞后.对采购计划的影响也非常大.经常发生后下达的采购单的物料,反而先到..
MO-1: 100 MO-2 : 1000 MO-1 投料 MO-2 投料 PO-1下达 PO-2下达 实际上这两种方法都没有解决提前期的根本问题,均没考虑多品种同时生产,生产理论界迄今为止也没有更好的阐述.这就导致ERP在计划和生产的实施运用中难度最大.这就给实施者带来很大困惑.为什么MRP的结果总是和实际不吻合或提前期不准?事先作的计划总是要修改.甚至有的管理书上说追求提前期的准确是无意义的.它本身就是一个经验值,或是一个统计值.那么,对我们实际生产管理者来说因如何应对呢? 先请看生产提前期是如何构成的: 工序1 工序2 准备 加工 加工后等待 运输 加工前等待 准备 加工 零件1 零件1 零件2 零件2 零件3 零件3 每个工序分解成5个部分: 1, 加工后等待. 2, 运输. 3, 加工前等待. 4, 准备. 5, 加工. 实际上,许多生产专家如Tully 很早就得出如下结果: 等待时间占整个生产周期的比例为90%-95% 1,加工前等待时间75% 2, 运输时间 9% 3,检查时间7% 4, 加工故障时间3%
5,而加工时间只占6% 这就给我们显示了缩短生产周期的真正的焦点.我们应尽力缩短加工前后等待时间,运输时间,换装时间. 我们知道制造企业总是存在相互矛盾的目标.销售希望有较短的交货期和准时发货;生产部门希望有一定的批量生产,以提高生产率;财务部门,物料部门都希望有最低的原材料,半成品,成品.现在,快速准时的交货的目标以改变了这些目标的权重,更加强调交货期,产销率,低库存.由于企业实际的管理的难点是难以控制定单延迟,在制品与库存积压,对实际生产控制缺乏理解,出现所谓”车间经验”. 对此,美国生产计划专家 作过辛辣的描述并列出6个车间”神化”,对我们现在制造业实施ERP的生产方面有重要的警示: (1),要想使一个车间的生产力提高,就要多给它下达一些任务. 遗憾的是,给一个超负荷的车间下达更多的任务,会使在正确的时刻完成任务更加困难. (2), 为了使重要的任务按时完成,必须尽可能早地开始处理这个任务. 如下达更多的任务一样,这也会使车间内的在制品库存增加,从而使特定任务按时完成更加困难. (3),如果计划生产周期不够长的话,就将它延长. 不可能通过修改计划数据的方法消除计划与实际生产周期之间的差距.重要的是要提高生产能力,消除超量的任务延迟. (4),如果不能为装配按时提供零件的话,就将提供零件的时间提前. 这样肯定会造成更多的紧急任务,从而使处理任务的灵活性减小,使更多的任务与真正的紧急任务形成竞争,并且影响数据的正确性. (5), 如果由同一台机床加工的几种零件都不够的话,就将这些零件的加工批量分得更小. 这样看起来情况会有好转,但如果涉及的是一个真正的瓶颈能力的问题的话,这样的做法将引起许多更严重的问题. (6),如果几个紧急任务被很好的完成了,那么再多几个可能完成得更好. 这种方法企图解决糟糕的计划和控制造成的问题,但是一旦开始能力竞争时,这种加快方法马上就失败了. 忽视目标与实际能力之间的相互关系会导致生产控制中错误的恶性循环: 任务不能按时完成 加大计划生产周期 任务被提前投放 工作中心上的负荷增加 生产周期更长,更不稳定 工作中心上的任务排队变长
摘自: 面向负荷的生产控制(德国:Hans-Peter Wiendahl) 如果在MRP计划期间加大任务周期,根据MRP的倒退计划方法,订单会过早地进入车间,则势必等待时间加长,在制品数量增加.其结果延迟订单不仅没有好转反而变坏.只能通过加急定单和特别的行动才能将最重要的任务按时完成.那么,普通的定单则需要更长的时间,企业往往采取的措施是进一步加长生产周期. 从以上分析发现,生产周期牵涉到库存,在制品,能力,延迟任务.我们在ERP里设定的生产周期对生产周期所作的假设太简单了. 实际上,提前期是与批量,在制品,能力负荷等有着密切的,复杂的关系.这也是许多生产理论出现的原因.我们可以结合利用高级计划APS和JIT的实施运用来解决以下问题: (1),缩短等待,排队,运输时间 通过减小批量,优化生产布局,实现一个流的生产,实现生产周期最小,库存最小. (2), 稳定生产周期-生产节拍均衡 我们可以用APS的工厂计划的策略来平衡实际不稳定的数量,优化下达的定单的批量.来使生产提前期近似平稳. (3),工序重叠-并行操作减少总的加工时间 利用APS的动态优化提前期,进行平行移动的加工. 工序1 工序 2 工序 3 (4),工序分解-交叉作业缩短加工时间 利用APS的有限能力的自动调度. 工序 1 MO-1 工序 2 工序 3 (5), 基于规则的优化生产和基于瓶颈和非瓶颈的计划技术 使用APS高级计划排产技术,通过选用适合自身的规则来优化生产周期.自动解决,工序重叠, 工序分解-用TOC的约束理论技术来优化瓶颈和非瓶颈的生产周期. 简化APS复杂的计划 那么, APS所能解决什么问题呢?
它可以通过生产的工艺路径,定单,能力等复杂情况自动的生成一个优化的,符合实际的详细的生产计划。 它能检查,评估计划的表现.如果需要可及时调整约束条件,产生动态的目标计划。正如我们所知,企业的资源是有限的,而每一个企业的资源的配置,瓶颈,使用都不一样。所以APS通过设置各种不同的资源约束,来计划你的目标。它能提供全面计划资源约束及限制。这些资源类型的不同功能可以提供设置各种生产环境的模型。生产管理中最为头痛的是车间的调度,甘特作业排程,因为瓶颈工序是动态的,能力在变化,可知/未可知的设备维护。所以APS通过甘特图性化,设置各种不同的工序约束,来计划你的作业排程。提供一个对所有生产类型和工序约束的结合,自动的,可视化的作业计划。 物料管理中往往要回答通过现有库存,来做多少计划。既ERP/MRP能通过成品的BOM来作材料计划,那么能否从BOM最底层材料倒算成品计划。 APS通过库存约束,结合详细的物料清单,工艺流程。按配套库存数的需要量和约束来计划,能保证在计划中低层物料的可供货量。如果你的生产环境是JIT或流水线制造,那么,换装时间,设备资源的效率将是约束你的整个生产效率。 APS能允许对当前相关工序与最后工序的设置换装准备时间。 对连续工序的重叠工序的时间处理。来优化你的企业效率。 APS可以在供应链上对库存资源,资金资源,供货资源,运输资源进行同步优化,并且,使你的整体供应链得到优化提高 APS存在的优化算法 APS高级计划系统在描述其内容时,会采用以下方式:“人们在从几个月到甚至几年的时间轴上建立约束模型,从而考虑物料和能力方面的问题,设定生产的优先等级。高级计划系统运行在独立的服务器上,并常驻内存进运算。运算使用的也是特殊开发的运算程序,这样可以考虑在当时状态下的物料、能力和其他的约束条件,产生相应的生产计划。运算的速度既要满足计划的灵活多样性,也要能够让用户模拟计划时的实际情况,计算出可能交付的时间。高级计划系统的最初运用是在一个企业的范围内进行计划的运算和优化,但它也被扩展到供应链的计划,这包括供应商、分销商和出货点的需求。不同的软件供应商选用不同的优化算法搭建自己的高级计划系统软件,这对其自身也是挑战。比方说,高级计划不是简单的某一项技术:优化的算法有很多种,需要根据解决不同的问题来决定采用哪种算法引擎。供应链上的现实问题是相当复杂的。即使是今天,如果不运用一定的归并运算,性能再高的计算机也是没法设定相应的运算模型,计算相应的计划结果的。另外,如何把不同的系统数据整合在一套高级计划系统识别的环境下,这也是面临的一项艰巨的任务。” 在高级计划系统中除了包含传统的优化算法方法,比如:线性运算和复合整数运算,还包含了许多种启发式算法。要比较各种启发式算法的孰优孰劣是一件非常难的事,它们难分高下。启发式算法的参数设置不同,其相应的运算性能也会大大的不一样。即使有人对各种启发式算法作过认真比较,在实际的运用中还是不能单纯依据比较的优良结果选择计划的启发式算法。这应该考虑许多方面的内容,综合平衡以下的多方因素来定:计划结果的质量高低需求、不同算法的准确性(以解决不同类别问题时,该算法运算结果同优化算法结果的差距来衡量)、做该运算要付出的努力。总而言之,运算结果的优良是要仔细检查的。
高级计划系统包含的某些算法是把几种存在的算法合并在一起形成新的综合性运算;比方说,解决约束问题的算法可以归类为以下几个方面: 系统搜索法:先运算再测试法;反向跟踪法 一致性计算法:节点一致性计算法;弧形一致性计算法;路径一致性计算法;约束路径一致性计算法 约束传播算法:后向算法-后向跳跃算法;后向检查算法;后向标记算法 前向算法-前向检查算法;局部前查算法 随机算法和推导算法:爬山法;最小冲突算法;随机算法;Tabu搜寻算法;连接算法 然而,如果是求约束条件下的最优解,推荐的算法通常是非常有名的分枝定界算法(Branch&Bound)。 CP约束规划也是解决复合条件问题的方法。约束规划的起源是对编程语言的研究,而并非是对企业运作的研究。它的目的是尽量减少编制求解复合条件问题算法程序的工作量。一个约束条件软件包包含了最基本的一些算法,由此形成约束系统里推导最佳解的基础。基于许多约束条件不断推导最优解的算法是一种基本 的程序编程中的软件包。它运用最基本的运算方法实现非决定性的推导算法。这种类型的算法除了包括线性方程求解算法、区向推导、布尔整合算法,还包含近期发明的边界探测法。基于这种算法产生了计划排程的应用程序。约束规划的一项缺陷是缺乏对模型创建的支持。优化算法语言的开发人员在开发的过程中,确实曾经试图把约束规划的强项同代数的建模运算功能整合在一起。通过比较,人们可以发现约束规划同整数编程算法间的紧密联系。 最近几年来,约束规划已经引起许多不同领域的学者的重视,现在,约束规划具有完整的理论基础,应用于解决复杂问题,提供广泛的商业用途,特别是在异质性最优化问题(HeterogenousOptimization)和满意问题(Satisfaction Problems)的应用。约束规划目前仍是处于深入研究和开发的科技领域之一. 约束(Constraints)是用来代表几个未知数或变数之间的一种逻辑关系,每一个变数具有一组可能的值域(Domain),该约束将会规范这些变数值的可能组合. 例如:正方形S內含一个圆形C;-某一英文字W的长度有10个字母;X小于Y;三角形內为180度;仓库内的温度必须控制在0~5°C;某某在周三下午2:00之后可以出席演讲会. 约束可以使用这些方式來表示:(1),使用数学或逻辑形式;(2),使用表列形式 Constraints Programming 约束规划是以约束为基础的计算系统,它的构想是针对问题所描述的约束或需求,寻求满足所有约束的解决方法,来解决问题. 约束规划问题包括:1,一组变数,每一变数有一组数值,既值域(domain);一组约束式.约束规划的解(Solution)是满足所有约束式的一组完整的变数值.约束规划问题可以使用一种超图形(Hypergraph)表示例如: 变数x1,x2,…,x6的值域为[0,1] C1:x1+x2+x6=1 C2:x1-x3+x4=1 C3:x4+x5-x6>1 C4:x2+x5-x6=0 图示:
C1 C4 X1 X2 X3 X4 X5 X6 C2 C3 约束规划的形成是由(1),人工智能(Artificial Intelligence)的影像标示问题(Scene Labelling, Waltz 1975)(2),互动图形(Interactive Graphics)的画板(Sketchpad, Sutherland 1963 )和题库(ThingLab, Boring 1981).(3),逻辑规划(Logic Programming) ,统一(unification)约束解题(constraint solving)(Gallairo1985,Jaffar& Lassez1987).(4),运作研究和离散数学的NP-hard优化组合问题. 约束规划的求解技术可分为: 1,约束满意问题(Constraint Satisfaction Problems) 2,约束最优化问题(Constraint Optimization Problems) 3,超约束问题(Over-Constrained Problems) 4,约束解题(Constraint Solving) 约束满意问题 约束满意问题可定义为:一组变数,X={x1,x2,x3,x4}.每一变数都有一组有限集合,称为值域.变数的值不是必然是整数值或实数值.一组约束式来规范变数的值ixi 约束满意问题的解是根据每一变数的值域指派一个数值,同时可以满足所有的约束条件.1,只要一个解,不偏好那一个.2,一个最优或满意的解.基于目标涵数值. 约束满意问题的解可以由系统化搜寻各种可能的变数值而产生,搜寻方法可分为二大类型:部分数值指派法(Partial Value Assignment);穷举数值指派法. (Explore Complete Assignment) 系统化搜寻:(1).有系统地探索所有可能的指派数值空间, 所谓系统化即指每一种评估将有机会出现.(2).系统化搜寻的优点在于完整性,即如果问题有解,则必可搜到;其缺点是可能会花费相当多的时间寻找答案. (3).系统化搜寻可分成二大类: (a)完整探索指派法(Explore Complete Assignment),包括产生测试法(Generate and Test,GT)。 (b)延伸部份指派法(Extending Partial Assignment)包括后退追踪法(Backtracking,BT),后退跳跃法(Backjumping,BJ),后退标示法(Backmarking,BM)等. (4).产生测试法(GT)的构想是首先随机产生完整的变数标示值,接着测试这些标示值是否满足约束式,如果是满足,则显示已经找到的一个答案;否则继续产生其它的标示值.
(a)产生测试法(GT)是相当沒有效率,因为其产生器不具任何学习性,因此造成许多不一致情形 (b)改善的产生测试法(GT)的方法有二,其一是使产生器具有学习评估功能,通常利用随机演算法來改善;其二是产生器和测试器合并为一,能立即判断变数标示值是否可行,例如后退追踪法(BT) (5).后退追踪法(BT)是从一组部份解,基于重复挑选其他变数的值逐渐延伸成一組完整的解,而這些变数值的标示方式是和目前部份解的值一致的。换言之,后退追踪法是依一定顺序來标示变数值,当某一约束式的变数群都有标示,则立即检查该约束式的合理性。如果一组部份解违反其中的约束式,后退追踪法将会針对最后标示的变数挑选其他可能的标示值,因此可以消除不可行的变数值域空间。 (6).后退追踪法(BT)至少有三个缺点: (a)痛击(thrashing),有重复犯错的机会 (b)累赘作业(redundant work) (c)未及时发现冲突现象(late detection of the conflict) 解決前二个缺点的方法有后退跳跃法(Backjumping)及后退标示法(Backmarking), 而第三个缺点可以用一致性技术(Consistency Techniques)加以改善。 一致性技術(Consistency Techniques): 一致性技术(CT)是由变数值域中将不一致的数值逐一移除,直到答案出现,基本上是属于确定性搜寻法(deterministic search),应用一致性技术时,通常将约束规划问题表示为约束网络图形(constraint network graph),其中节点代表变数,连线代表为约束式。最单纯的一致性技术应该属于节点一致性(node consistency,NC),主要方法是将变数值域中与单一约束式(unary constraints)数值除移.应用最广泛的一致性技术应属于弧线一致性(arc consistency,AC),其方法是变数值域中与二元约束式(binary constraint)不一致的数值移除。弧线一致性技术相关的演算法包括AC-1,AC-2,AC-3,AC-4,AC-5,AC-6及AC-7,其主要作法是不断地修正弧线直到一致性状态成立或是某值域成为空集合。其中最常用到的应为AC-3及AC-4,AC-3演算法只針对先前修正过的相关弧线重新考虑修正;而AC-4需要基于用资料结构来查核配对变数值的一致性.尚有一种路径一致性(path consistency,PC)技术,针对配对变数(X,Y)的数值,在顺着X和Y之间的路径中,检查是否存在一数值能满足其所有二元约束式. 约束传播(Constraint Propagation) 技术 约束传播技术主要是应用回朔方式(Look Back schema),对于已经启动过的变数进行一致性查核。其中后退追踪(BT)是属于此项技术最简单的一种,此外尚有后退跳跃(BJ),后退检核(Back Checking,BC),后退标示(BM)等。 所有回朔方式都有一个缺点,即无法及早诊断出冲突(late detection of the conflict)。因此又提出提前检查(Look Ahead schema)的策略來避免产生以后的冲突。提前检查的策略包含向前检查(Forward Checking,FC),部份提前检查(Partial Look Ahead,PLA),完整提前检查(Full Look Ahead)等。
随机和启发式演算法(Stochastic and Heuristic Algorithm) 最近几年來,贪婪局部搜寻策略(greedy local search)已经成为相当普遍的方法,這些演算法逐次地针对所有变数修正其不一致的指派值,以达到更完整的解,另一方面,为避免陷入局部最小值(local minimum),采用不同的启发式方法随机搜寻功能。 爬坡法(Hill-climbing)是最普遍的一种局部搜寻方法,一开始先随机地产生一組变数标示值,接著在每一迭代步骤中,修正某一变数的值以滿足更多的约束式。如果已经产生一组严格局部最小值,则该演算法再度重新随机地产生另一组初始解进行搜寻,直到全域最小值(global minimum)找到为止。 .最小冲突法(min-conflicts,MC)随机地挑选任何冲突的变数,再选择一個数值使不滿足的约束式为最少。 禁忌搜寻(Tabusearch,TS)是根据一种禁忌清单的想法,选择保留过去搜寻的经验及记忆,以避免重复循环地搜寻作业,及陷入局部最小值 约束最优化问题(Constraint Optimization) 约束最优化问题包含一组标准约束滿意問題及一个最优化目标函数,将所有的解标示成一个函数数值.分支界限法(Brand and Bound,B&B)是约束最优化问题中最广为使用的技术,以寻找最优解. 超约束问题(Over-ConstraintedProblems) 当问题的约束是相当繁多时,有可能无法产生滿足所有约束式的解,此种系统称为超约束(Over-Constrainted),处理超约束系統的方法有部分约束滿意(ParticalConstraint Satisfaction)及约束层级法(Constraint Hierarchies)。部分约束滿意法是设法从部分变数中找出一组滿足部分约束式的数值,逐次寻找出最好的一组解。 约束层级法将约束式区分为软性、強性、或偏好的约束式,构成一种约束式的层级,接著从最強的层级开始处理约束式,直到最弱层级。 约束规划应用领域(Applications) 分子生物学(Molecular Biology),如去氧核糖核酸(DNA)及蛋白质(Protein)结构预测及排序;电脑绘图(Computer graphics);自然语言处理理Natural language processing);数据库系統(Database Systems);企业运用(Business applications) 电机工程(Electrical Engineering);排程问题(Scheduling problems);网路管理及配置(Network Management and Configuration) 局限及困境(Limitations) 许多约束规划所解決的问题都属于NP-hard组合优化难题,因此如何判断出问题是否可以解決是相当关键性。此外,求解之速度也是必须要考虑的。约束模式的稳定性是一般
约束规划使用者最共同的问题,亦即当规划程序或数据稍作更动,往往会引起演算效率极大的差异.如何选用适合的约束滿意技术來解決特定问题也是另一个重要的内容.目前尚无法支持在线的约束求解(online constraint solving)功能 未來趋势(Trend) 如何建立约束规划模式(modeling)仍然扮演相当重要的角色;目前大部份的约束规划套裝软件都是以程序語言编写或是程序庫(libraries)所组织,如ILOG SOLVER.约束模式语言如能以可视化技术(Visualization Techniques)來了解搜寻过程,将可协助找出系统的瓶颈;这种以可视化來掌握搜寻的技术將是未來的一种选择.鸡尾酒演算法(hybrid algorithm)综合各种解決技术,将会是未來研究的内容。结合传统作业研究技术,如整数规划、组合最优化技术,将是另一个研究的挑战。 利用多层代理人技术(multi-agent technology)以平行及同步约束求解法将可改善其求解速率。 今天,人们已经把优化算法应用到了供应链管理的软件之中。或许,有人会问,这样做是否一定比把优化算法当作独立运行的软件要好?要回答这个问题可以考虑以下的几个方面: 1.同传统的公司内的计划相比,供应链的计划无论是在考虑的组织机构范 围还是在算法上都复杂了许多。 2.现在,人们可以在供应链管理系统中用图形界面操作优化算法模型。计 划员可以较少考虑如何形成代数计算模型,也不需要具备矩阵方程的细 节知识以及掌握计划编程语言和求解方法。人们可以通过设置处罚成本 来设置计划中的约束条件。比如:可以设置较高的外部采购成本模拟发 包生产的能力。 3.用户都不期望单独开发执行系统同优化计划系统间的接口。ERP系统同 APS系统间概念层和物理层的连接大大地方便了用户操作业务数据和整 合后的计划数据。ERP的供应商因此可以提供有价值的系统集成服务。 这有助于人们接受优化算法和优化模型。 4.由于计算机硬件性能的不断提升,今天,人们已经可以把大容量的数据 常驻在内存里进行计算。这项技术可以极大地缩短系统读取硬盘的时 间,因此在过去几年,该技术减少了系统运算高度复杂问题时的时间消耗。当然,如果碰到系统崩溃重新启动,这也会造成数据的不一致性问题。 5.管理层在选择软件时常常倾向于基于启发式算法但具有图形界面的软 件,而不愿选择能优化解决问题但没有图形界面的软件。图形界面和近 来不断推广使用的基于网页的图形界面的使用,使得运算过程和最终解 可用图形来展示。图形界面的功能使得供应链系统在各级管理层都能被 较好地接受。 从理论上讲,APS系统采用的算法质量是在决策选择哪一套系统进行实施时最重要的考虑因素。人们应该在相当清楚该APS系统的优化计划引擎的功能后,才决定是否投资该APS系统。然而,APS系统包含的算法描述得不甚清楚。人们对各种算法冠以奇异
的名字,常常适用科学的概念和名称。不同的公司都在提供算法。“一个让人们感到混淆不清的现象是,这些多样的算法总是被冠以深奥的名字。大体上讲,系统的供应商在开发软件时都是为他们的优化计划引擎配以相应的算法。不管这种算法是其自身开发的、从其他供应商处购买的还是开放公用的。这就使得在选择优化计划软件时,优化计划引擎作为考虑要素还只是处于第二位的”。另一方面,人们从实施的经验中也认识到算法是评估APS系统最重要的要素。与1993年的结果相反,用户在评价软件功能时,把优化算法的结果作为了最为重要的属性。 工业运用计划的一些说明 随着企业制造信息化逐步渗透到计划领域,我们所面临的巨大挑战是计划排程的更精确性,从长期的年度规划到短期的分钟排程.更动态的满足客户的交货,关键资源的优化部署,资源的有效利用,更加灵活的满足新的竞争挑战. (1),物料需求计划(Material Requirements Planning) 虽然MRP目前在企业很实用,解决大量计算的工作量.MRP根据平均提前期可以计算较精确的物料的计划,但是,它只能产生较粗的生产计划.主要原因是没有基于能力约束来排程. (2),能力需求计划(Capacity Requirements Planning) 对无限能力计划(Infinite Capacity Planning)来说,它只是反映工作中心的是否超负荷,需要人为的调整主计划. 对有限能力计划(Finite Capacity Planning)来说,使用了工作中心能力限制来平衡负荷,来自动前推或后推计划,这样,会导致车间计划与MRP计划冲突.往前推会影响客户交货,向后推,会影响采购交货. (3),车间排程 (Shop Scheduling) 在车间里的再排程,使用工序能力计划来前推或后推工序的操作时间,这样也会影响交货期,重要的是没有考虑工序的排队和等待时间,而排队和和等待时间是动态的.常常是, 许多计划员为了保险起见,我们把它固定的考虑在工序提前期里.最多也是给一个浮动时间,这样,就会导致任务的提前下达,在制品积压,有会影响提前期,排队时间又会增加,影响了排程的精确性.但是,计划员多用它来分析销售订单的可行性. (4),多工厂计划(Multi-Plant Planning) 实际上,很少使用它来同步工厂之间的物流,如果,单一工厂的计划都不太准确的话,用到多工厂就会更糟.它们之间通常用各自的主生产计划MPS和MRP来平衡. 分销需求计划(Distribution Requirements Planning)其实是多工厂计划的变化,它想平衡实际需求或预测需求和网络多地点的库存.在库存之间创立转移订单来补充库存.但是,它和MRP是较松散的配合.对MRP的影响的是市场真正的需求,还是由DRP产生的补充安全库存的需求.
(5),供应链计划(Supply Chain Planning) 是平衡整个供应链的计划,考虑企业内外因素,如外部供应商的能力,销售需求点,替换的运输线路和方式,它评估和优化企业的所有资源.产品开发和生产地点,分销设施,建立可信的计划.它需要一个高级计划技术引擎支持. (6),企业计划(Enterprise Planning) 它同步的考虑关键的生产资源,物料需求,首先产生一个可行的计划,然后,通过企业的约束和目标来优化它.它是想取代ERP计划里的RRP,RCCP,MPS,DRP,MRP模式. (7),生产排程(Production Scheduling) 它考虑物料的可用性,详细的能力信息,换装时间最小和目前的工厂的订单优化工厂级的顺序,来满足客户需要日期,它考虑企业整个目标和约束优化,并提供反馈给企业计划定义工厂内部的需求日期与数量. (8),约束(Constraints) 约束是一组限制,规则和目标并控制物理的和财务的可能性来满足业务计划.限制可以包括物料的可用,机器能力的可用,最小化人力的可用.规则可以是客户订单的有先级,瓶颈,最小加工时间等.目标可以是安全库存水平,客户服务水平,销售收入.我们可以交替使用约束,在约束中可以改变计划顺序,可以特别分配加权或值,我们也可以定义是软约束还是硬约束. (9),约束理论(Theory of Constraints) 在计划中的约束不要跟TOC约束理论混淆,约束理论是高德拉特博士创立的,它是同步制造的哲学,按照市场需求,用一种系统的方法,达到快速的,平稳的生产物流,用三个简单的全局评价方法,产销量,库存,经营费用,在市场需求和生产约束下的生产达到企业的目标.它的核心思想是存在瓶颈工序或工作中心,最佳计划是基于瓶颈工序的计划. 基于TOC的计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料.它较适用较复杂的,多层的BOM的离散制造环境.但是,对于混合产品的装配线的优化顺序计划,还是启发算法或数学算法较有效. (10),计划可承诺(Available to Promise) 为了取得成功,必须对客户的需求作出最快的反应,并让他了解您的能力。快而准的订货保证是能留住现有客户和吸引新客户的关键. ATP已扩展到订货承诺的能力(Capacity To Promise),它使订货承诺更快,更准确,更灵活,也扩展到可赢利能力承诺(Profitable To Promise),它使销售人员在任何地点接受销售单时,可随时分析可赢利性. 现在可供订货量(ATP)可以细分为:成品ATP,能力CTP,系列产品ATP,零件,原材料ATP,渠道ATP,可发货能力承诺(Delivery To Promise),大多数公司都喜欢CTP的概念,因为它可以实时,连续的对新的客户订单承诺精确的日期和数量. (11),优化(Optimization) 是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程.
优化的主要算法有: (1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等. (2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等. (3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择. (4,)穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链. (12),物料约束和替代计划(Material Constrains and Substitution Planning) 静态物料约束规则(Static Material Constrains):利用可用量清单,最早开始的订单和被分配的物料,随着物料业务,订单日期的延迟,或变化,系统会自动调整或显示订单的变化. 动态物料约束规则(Dynamic Material Constrains):当计划建立时,动态分配物料,允许重新分配物料到另外的一个订单,它可以处理物料的有效期,变化的产出率,和减少在制品等实际问题 动态物料替换规则(Dynamic Substitution):用自定义的替换规则来更精确控制复杂物料替换计划. (13),看板计划(Dynamic Kanban Planning) 看板计划(DKP)是指看板的数量和每一个看板的大小.以满足需求变化的需要. 它可以达到生产与Takt 时间(客户需求速率)同步,物料的连续流动与平衡的运作,作单元式厂房布局,补充信号或看板,其重点是消除非增值活动.较适用于精益制造的企业. (14),建模(Modeling) 通过计算机计划软件对特别的制造环境的客户进行客户化的过程,如建立约束,规则,目标和不同算法的选择.建模是计算机计划的最重要方面之一,模型可以考虑资源约束,公司的目标,分销的限制,客户的优先和其它影响计划排程决策的因素.它还需要特别咨询专家来帮助企业建立模型,测试模型,培训等. (15),准备和顺序(Set ups and Sequencing) 准备包括换产品,换工装模具,换生产线时间等,计划排排程不仅要考虑零件与零件之间的准备时间关系,所消耗的成本,客户的需求来优化顺序.这比较适合于混合生产线的顺序计划,多品种的,小批量或一个流的生产计划. (16),信息技术(Technology) 实际上,很多应用都受到计算机技术的限制,现在,信息技术一可以支持整个计划引擎,模型,数据库保留在常驻内存里,计算速度可以一分钟,秒内来计划排程.可以支持一次完成计划与排程的计算.可以支持网络计算,提供不同的计划引擎针对不同的计划与排程问题.引擎之间可以独立,也可以交互传递.如ERP的MRP计划引擎和高级计划APS引擎的数据传递.也提供图形建模工具,采用图形界面和可拖拉的图形计划版以易于计划员使用. (17),实施(Implementation) 尽管计划排程的实施比较复杂,只要掌握系统的方法,也可以较顺利完成.这里列出几个步骤: (1),有软件供应商评估客户的需求.(2),决定和现存的计划环境的结合点.(3),对关键用户
进行初次培训.(4),由咨询顾问帮助建立模型.(5),建立数据接口程序和可能的客户化程序.(6),准备数据.(7),根据实际计划环境培训.(8),上线. 几乎每一个管理者都认为更实时的,更精确的决策支持信息是非常重要的.制造信息化的计划系统不仅是决策支持信息,而且,以成为每一个生产者的每天的执行系统.每一个制造商在他们的工业领域应该考虑用什么方法来迎接剧烈竞争的挑战. APS和MES制造执行系统的关系简介 MES(Manufacturing Execution System) 制造执行系统辅助生产管理人员收集现场资料和控制现场制造流程,用计算机计算控制生产流程,并下载生产排程,上传生产结果以后,MES便将企业,工厂地或流程控制系统之间的鸿沟实时连接起来. APS是提供复杂的决策支持系统, 其主要用意在基于计算机的快速运算,提供优化可行的生产活动建议.这些建议要考虑ERP的需求及有关的主数据,实际的约束,和现场MES的生产订单的资源状态的变化.来决定现场生产冲突的解决和未来生产的模拟. 当工厂的生产规模大到一定的时候,通常生产管理也越复杂,为了提升生产效率,往往自动化是第一步的,资料和数据的收集反馈是第二步. 若一较短时间内做决策,每日的生产活动决策,一批订单决定交货期的决策,甚至为每一个生产订单选择机台和调动人员.生产管理人员每天所面临的生产和下达订单的状况的变化快速而不可预测,为了提高决策计划精确和实时性,APS确实是不可或缺的决策计划工具.但是,它需要MES提供实时的数据支持,在ERP 系統的架构下,MES 可以通过APS 的联系计划指令和ERP的企业所需的核心业务如订单,供应商,物料管理,生产管理,设备保养和品质控制整合在一起,提供实时化,优化的,跨公司的信息交换.可以随产品,订单交货期的变动弹性调整参数等能力,有效协助企业管理库存,降低采购成本,提高准时交货能力. 生产订单/派工清单 机器1 MES 机器2 APS 工作和资源 机器3 变化状态和数据
APS和精益(Lean)生产的关系简介 LP精益生产:包括JIT(Kanban),GT成组技术(Cell manufacturing),TQM全面质量管理.它是在流水生产方式的基础上发展起来的,通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革,使生产系统能很快适应用户需求不断变化,实施以用户为导向、以人为中心、以精简为手段、采用Team Work工作方式和并行设计、实行准时化生产技术(JIT)、提倡否定传统的逆向思维方式、充分利用信息技术等为内容的生产方式,最终达到包括产品开发、生产、日常管理、协作配套、供销等各方面最好的结果. 从计划的角度来看,企业的约束瓶颈过多,带来多重约束的计划排程过于复杂,我们可以利用TOC约束理论找出主约束瓶颈,对主约束瓶颈优先排程(鼓),其余的次瓶颈必须服从安排计划.这也带来的许多计划的不准确. 实际上,解决根本问题的是工业工程IE,通过工厂的布局,一个流的生产线的优化设计,通过不同工序节拍的偶合,消除潜在的瓶颈和浪费, 设计出优化的精益制造系统来支持灵活对应市场数量的变化;灵活对应品种的变化;迅速的销售情况的信息反馈;适应变化的生产线布局;适应变化的作业方法;适应变化的物流系统;适应变化的管理体系,这就需要灵活的敏捷的APS系统的支持,尤其是在订单的快速反应上,计划的高度精确的CTP能力可承诺. 品种多样化和小批量的一个流的生产是精益制造的精髓,APS可以提供平准化均衡即要考虑总量的均衡和品种的均衡同时也要考虑换装时间的约束.APS可以提供给精益系统的优化的品种顺序计划.
如图示意: 装配线 APS优化顺序品种计划 看板 看板 零件超市 缓冲 条形码. 看板 优先规则: APS 10 个子装配线 看板 缓冲 ERP倒冲处理 看板 原材料 MRP计算长提前期物料 . ERP的 PO 接收:APS的物料约束 在途 : 供应商 SCM的APS运输计划 供应商 说明: 品种顺序计划需基于换装时间矩阵最小规则. 半成品计划基于10台机器的能力和负荷和物料约束.
第一篇 制造业的APS 第五章 APS的基本概念 什么是制造业的APS? 它考虑物料的可用性,详细的能力信息,换装时间最小和目前的工厂的订单优化工厂级的顺序,来满足客户需要日期,它考虑企业整个目标和约束优化,并提供反馈给企业计划定义工厂内部的需求日期与数量. 高级计划排程系统是一个计划排程软件包,它能高效的帮助制造企业控制生产计划。它能产生现在与将来的,通过各种规则及需求约束,自动产生,可视的详细计划。生产计划能对延迟定单进行控制及行动。管理控制能力及各种约束。其约束包括资源工时,物料,加工顺序及自定义约束条件。它能管理整个资源。更重要的是它能快速响应意外变化的结果。它考虑所有生产过程中因素,包括班次,工时,工具,材料的可用性,可知/未可知的设备维护,当前负荷,能力。总之,它能产生更精确,更实际的计划。 你可以根据你公司目标建立一个资源能力与生产设备能力模型。一旦你完成模型的设置,你就可以选择通过高级算法或模拟计划规则,自动的调配资源,达到优化计划排程的目标。它可以通过生产的工艺路径,定单,能力,物料的可用性等复杂情况自动的生成一个优化的,符合实际的详细的生产计划。 它能检查,评估计划的表现。如果需要可及时调整约束条件,产生动态的目标计划。 APS是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程.优化的主要算法有: (1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等. (2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等. (3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择. (4,)穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链. 通过计算机计划软件对特别的制造环境的客户进行客户化的过程,如建立约束,规则,目标和不同算法的选择.建模是计算机计划的最重要方面之一,模型可以考虑资源约束,公司的目标,分销的限制,客户的优先和其它影响计划排程决策的因素.它还需要特别咨询专家来帮助企业建立模型,测试模型,培训等.
基于模拟仿真模式 早期的APS系统的开发满足了制造商的需求,这是基于仿真系统的,其最终发展成为1980后期的FCS有限能力计划系统。仿真的APS系统非常关注制造工厂中的单个工作中心以及如何实现工作中心任务的最佳排程,以满足特定的需要。仿真系统往往是以一些不同的队列理论为运行基础。优先级的设置基于(1), 基于订单任务(Job-based) (2), 基于事件(Event-based)3, 基于资源(Resource-based)的要求,扩展到全厂范围的计划排程。 对资金紧张的工厂,闲置机器和设备是严重浪费,它们应开始使用仿真的APS系统。需要保证设备全负荷连续运转的制造商,开始将注意力集中在工作中心时序上。本地的工作中心的效率开始优先于全球优先级的设定。 仿真系统获得了极大的应用。例如,一个油漆站可能需要从浅色方案到深色方案的作业,以减少清扫和重置工作站的次数。又如,工厂可能要求所有的红色涂刷工作在星期二完成,以缩短设置或清扫的时间。仿真系统,采用可配置的标准,向制造商提供工具,使他们控制工作中心的优先级和效率。 仿真系统的主要缺点是它假设了制造商有队列而且没有队列系统就不能发挥其功效。因为仿真的APS系统的运行规则只能在一个本地工作中心应用,所以这个系统做出的全球决策可能不十分理想。所有仿真系统以批处理模式运作,对于客户需求及工厂状况等条件变化具有有限的调整能力。 基于TOC的模式和扩展 在计划中的约束不要跟TOC约束理论混淆,约束理论是高德拉特博士创立的,它是同步制造的哲学,按照市场需求,用一种系统的方法,达到快速的,平稳的生产物流,用三个简单的全局评价方法,产销量,库存,经营费用,在市场需求和生产约束下的生产达到企业的目标.它的核心思想是存在瓶颈工序或工作中心,最佳计划是基于瓶颈工序的计划. 基于TOC的计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料.它较适用较复杂的,多层的BOM的离散制造环境.但是,对于混合产品的装配线的优化顺序计划,还是启发算法或数学算法较有效. 基于数学建模-基因算法 数学建模技术的流行是因为它们可以达到理想的结果。这通常意味着,在客户订单的全球同步需求和本地工作中心排序效率的需求之间的平衡。数学建模包括神经网络、基因运算、线性规划、进化运作(ECOP)、渐进迭代和人工智能。 “最优化”对于制造商来讲非常有诱惑力,而且这些方法已经在很多不同的行业进行过尝试。但是,最优化失败的风险往往比它所带来的利益更大。连续加工的制造商已经应用一些显著成功的技术。既然在工厂内连续加工制造功能处于一个稳定的环境,数学建模就可以成功的进行和优化一定的程序。例如,许多加工制造商必须处理加工生产可变性问
题。管理者可能发现设备运行的快,生产的产品少,但也缩短了交付时间。数学建模可以帮助加工制造商找到生产率和交付时间的平衡。数学建模系统最主要的优势是实现了工厂的最佳性能。但是数学建模并不能在那些频繁进行订单设置或时序变化的公司得到顺利应用,因为这些加工制造商没有达到最优化的条件或稳定的时序策略。 基因算法(Genetic Algorithm, GA)是一种基于自然群体遗传演化机制的高效探索算法,它是美国学者Holland于1975年首先提出来的。 它摒弃了传统的搜索方式,模拟自然界生物进化过程,采用人工进化的方式对目标空间进行随机化搜索。它将问题域中的可能解看作是群体的一个个体或染色体,并将每一个体编码成符号串形式,模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程,对群体反复进行基于遗传学的操作(遗传,交叉和变异),根据预定的目标适应度函数对每个个体进行评价,依据适者生存,优胜劣汰的进化规则,不断得到更优的群体,同时以全局并行搜索方式来搜索优化群体中的最优个体,求得满足要求的最优解。 Holland创建的基因算法是一种概率搜索算法,它是利用某种编码技术作用于称为染色体的数串,其基本思想是模拟由这些组成的进化过程。其算法通过有组织地然而是随机地信息交换重新组合那些适应性好的串,在每一代中,利用上一代串结构中适应好的位和段来生成一个新的串的群体;作为额外增添,偶尔也要在串结构中尝试用新的位和段来替代原来的部分。 基因算法是一类随机化算法,但是它不是简单的随机走动,它可以有效地利用已经有的信息处理来搜索那些有希望改善解质量的串,类似于自然进化,遗传算法通过作用于染色体上的基因,寻找好的染色体来求解问题。与自然界相似,遗传算法对待求解问题本身一无所知,它所需要的仅是对算法所产生的每个染色体进行评价,并基于适应度值来造反染色体,使适用性好的染色体比适应性差的染色体有更多的繁殖机会。
第六章 基于仿真模拟的APS系统 APS的资源管理 我们知道制造资源是厂房,生产线,加工设备,检测设备,人员等等. 在APS里,按资源的属性分为五种: (1), 单一资源.(2), 无限资源.(3), 并发资源.(4), 共有资源.(5), 可调整共有资源 这些资源类型的不同功能可以提供设置各种生产环境的模型: .1单一资源: 是使用最多的资源类型,如一台机器,一个人,一台设备,一个夹具,一个固定装置及任何可以用一种能力约束的资源. 无限资源: 是指无限能力的资源.如外加工厂,烘干设备, 并发资源: 是指在同样时间作同样的活动, 所有活动一定是同步化,它们必需有同样的开始与结束时间.如干燥炉,它是用立方米来衡量能力.只要工件的体积不超过干燥炉的体积,它同时加工多个工件.一旦装进与开始干燥炉,你必需在加工其他零件之前完成.
共有资源: 是一个共享资源,任何任务,工序都可以使用共享资源的任何一个.如工时资源,固定设备,场地空间.虽然这些资源不能作为主要资源.共用资源主要针对整个工序范围.共有资源,可调整共有资源的不同是跨度资源被允许的方式不同.当一个工序的时间跨过一个处于下班状态的资源或资源效率减少时,我们称跨度,共有资源不允许跨度. 共有资源就是典型的被用于每天24小时都可用来模具加工,夹具,和固定装置. 可调整共有资源: 可调整的共有资源不仅允许跨度,而且还允许劳力数量根据工序的节拍.于是它是最多用于模具资源的.工序的节拍及效率是基于当前的可用的工人数. 主要资源 为了考虑计划资源的有效性上,APS里按资源的重要性可以分为主要资源与次要资源.任何工序都可以是主要资源与次要资源, 一个工序的主要资源也可能是另一工序的次要资源. 主要资源可以包括单一资源, 无限资源,并发资源.不包括共有资源. 在计划每一个工序时,必须在整个工序范围有一个单一的主要资源(单一资源,无限资源,或者并发资源).工序可以被分为三个工步:准备, 加工,拆卸. 次要资源 主要是共有资源,可调整共有资源,但也可以是单一资源, 无限资源,并发资源.次要资源也可以定义为工序或工步,对于次要资源的定义也可以不限制数量,但是,次要资源过多,会导致计划排程过于复杂. 资源组 包括一个或多个资源,一般来说它包括同样类型的资源.然而,如果每一资源组只有一个资源,那么,可以起同样的名字. 此外, 一个资源可能存在多个资源组. 实际的案例运用如下: 制鞋 资源组: 资源 组成员 外加工WC[R] outside 无限资源 裁机 (按尺码分) 单一资源 WC[R]Small-size WC[R]Lline1 SS WC[R]Lline2 SS WC[R]Mid-size WC[R]Lline3 MS,LS WC[R]Lline4 MS WC[R]Large-size WC[R]Lline3 LS,MS
WC[R]Lline5 LS 裁刀 WC[R]Small-tool WC[R]Tool1 SS WC[R]Tool2 SS WC[R]Mid-tool WC[R]Tool3 MS WC[R]Large-tool WC[R]Tool4 LS 针车(细分到组) WC[R]Group1 WC[R]1 G1,G2 WC[R]2 G1 WC[R]Group2 WC[R]3 G2 WC[R]1 G1,G2 WC[R]Group3 WC[R]2 G3,G1 WC[R]5 G3 准备工时WC[S]Group1 WC[S]G1 SG1 WC[S]Group2 WC[S]G2 SG2 WC[S]Group3 WC[S]G3 SG3 建立准备工时矩阵-基于鞋的尺码,颜色,款式 单位:小时 尺码 小 中 大 特大 小 0 2 3 中 2 0 3 3 大 3 0 3 特大 3 3 3 0 成品鞋加工 考虑加工线的分组及须考虑楦头资源的约束(略) 成品鞋(小码,白色,男款) 成品鞋(大码,红色,女款) 40 WC[R]加工Line1 40 WC[R]加工Line3 40 WC[R] 楦头-Small 40 WC[R] 楦头-Large
30 WC[R]针车Group1 30 WC[R]针车Group3 30 WC[S]Group1 30 WC[S]Group3 20 WC[R] 裁剪-Small-size 20 WC[R] 裁剪-Large-size 20 WC[R] 裁刀-Small-tool 20 WC[R] 裁刀-Large-tool 10 WC[R]外加工 10 WC[R]外加工 原材料 原材料 机动车辆 资源组 资源 组成员 大机器WC[R]LM WC[R]机器1 LM WC[R]机器2 LM 小机器WC[R]SM WC[R]机器3 SM WC[R]机器4 SM 大房间WC[R]RL WC[R]Room A RL WC[R]Room B RL 小房间 WC[R]RS WC[R]Room C RS WC[R]Room D RS 次要资源: 房间, 操作者, 机器准备时间 产品1(小) 产品(大) 10 WC[R]SM 10 WC[R]LM 10 WC[R]RS 10 WC[R]RL 10 WC[S]准备 10 WC[S] 准备 10 WC[R] 操作者1x 10 WC[R]操作者2x 零件1 零件 2 热处理 (1) 资源组 资源 组成员 烘炉Oven A 并发资源 WC[R]Oven-type A WC[R]Oven1 Oven A WC[R]Oven2 Oven A WC[R]Oven3 Oven A (2) 基于物料属性设定并发资源 -物料属性和温度/时间周期
-重量和体积 -烘炉有限负荷是:重量和体积 (3)其他问题 -客户提供材料, 客户定单驱动生产MTO方式 -工装夹具. -班次类型: 24小时/天, 7天/周 零件1(小) 零件2) 物类: 100 物类: 100 时间周期:441 时间周期:441 重量: 重量: 体积: 体积: 30 WC[R]清洁 30 WC[R]清洁 20 WC[R]Oven A 20 WC[R]Oven A 10 WC[R]去油污 10 WC[R]去油污 未处理零件1 未处理零件 2 轴加工 (1),主要资源与替换资源 -替换工序标识和时间限制 -加工顺序和替换工序的有效日期 -替换工序的不同运转率 (2),资源组的准备工时矩阵 定义每个资源组的准备工时 (3), 其他问题 -资源组的操作时间和工时报告 -工序批量(生产订单的数量分解) 轴 主要资源 第一替换资源 第二替换资源 60 WC[R] 精磨 50 WC[R]淬火电镀 40 WC[S]外圆磨1 WC[R]外圆磨2 30 WC[R] 精车1 WC[R]精车2 WC[R]精车3
20 WC[R]粗车1 WC[R] 加工中心 10 WC[R]下料 钢材 金属线 单元制造 (1),挤压生产线单元(能处理13种不同型号) (2),A 类生产线单元 (3), B类生产线单元 资源组 资源 组成员 WC[R] 生产线P1 WC[R] 生产线P1 P1 铝锭 (1) 资源组 资源 组成员 12”铝压机WC[R]AL12 WC[R]Press1 AL12 8”铝压机WC[R]AL8 WC[R]Press2 AL8,AL5 WC[R]Press19 AL8 5”铝压机WC[R]AL5 WC[R]Press20 AL5 WC[R]Press2 AL5,AL8 铸型机WC[R]MoldM100 WC[R]M100-1 M100 WC[R]M100-2 M100 操作者15x WC[R]AL-Operators12 可调整共享资源 (2),资源组的准备工时矩阵 定义每个资源组的准备工时 (3)共享资源 上午7:00 3个人 下午3:00
10:00 已分配1人 如有需二人,6小时的任务,如上午8:00开始,可以排计划到下午2:00. 但是,如果上午11:00开始,到下午3:00只有4小时.它不会计划到第二天. (4) 可调整共有资源 上午7:00 3个人 下午3:00 2个人 下午11:00 上午10:00 下午 9:00 已分配1人 如2人,6小时的任务,如果下午1:00开始到3:00.正好有2人,100%的效率. 从3:00到9:00只有1人,效率50%.9:00到10:00有2人,效率100%.所以共耗9小时. 如下午4:00开始, 这时候只有一个劳力从3:00PM到9:00PM,所以,工序的计划从9:00PM开始,在9:00PM有二个劳力.从9:00PM到11:00PM,工序以100%的效率进行二个小时.从11:00PM到第二天的7:00AM,没有劳力,零效率.从7:00AM到11:00AM的四个小时,第二天工序以二个劳力,100%的效率进行. APS对物料约束的管理 基于物料约束(Material Constrain)是当生产计划想要计划一个需要某物料的工序时,它将仅仅计划库存水平足以满足当时或以后的工序.如果在计划时区不能满足条件,物料约束计划将首先查看是否有未分配的定单,产生库存需求.如果它找到这样的定单,它将首先计划定单,然后计划工序的库存需要.如定单产生库存需求另外的未有的库存,物料约束计划将象以前一样寻找定单来计划.这个过程将重复许多次.如果有不够,就需要库存补充. 静态物料约束规则(SMC) 先对每一个物料从ERP系统导入建立可用量清单,最早开始的订单和被分配的物料,随着物料业务,订单日期的延迟,或变化,系统会自动调整或显示订单的变化. 工序A MO-1 工序MO-2B 采购 PO-1 工序 C MO-3
MO-3只有在MO-1,MO-2,PO-1完成后,才能开工. 工序A MO-1 工序MO-2B 采购 PO-1 工序 C MO-3 因为MO-1的延迟,自动调整MO-3的开工日期 动态物料约束规则(DMC) 当计划建立时,动态分配物料,允许重新分配物料到另外的一个订单,它可以处理物料的有效期,变化的产出率,和减少在制品等实际问题. 工序A MO-1 工序B MO-2MO-2-1 采购 PO-1 工序 C MO-3 MO-2-2 MO-3 只有在MO-1,MO-2,PO-1完成后,才能开工. 工序A MO-1 工序B MO-2 MO-2-1
采购 PO-1 MO-2-2 MO-3 工序 C 而MO-1延迟,导致调整MO-3只能用MO-2-1,PO-1,MO-1的物料,而原来的MO-2-2的物料可以重新分配到MO-2,PO-1的完成后就可以开工. APS的库存物料约束是典型的用于面向库存生产或采购材料的,产生约束计划.APS结合详细的BOM物料清单和 BOR工艺清单,指定每一个库位材料所需的数量和哪个工序所需数量,当然,库存约束也能用于模具,铸造,或特别的材料的处理设备. 你可以认为约束库位就象一个有相似类型材料的桶或柜.在APS,你能在工艺流程中的任何工序的完成地点增加一个约束库位.尽管是面向库存生产环境(MTS),你能在工艺流程的完成的最后的工序处增加约束库位.也可以基于采购物料的到达点设置约束库位.不仅面向订单生产的环境(MTO)或采购物料,可以使用库存约束,也能补充任何库存物料. 对每一个库存物料,你必须决定补充的方法,是基于数量或工序批量.这个决定是根据库存水平策略. 常常是基于工序的批量.注意如果工序批量没有规定,这个数量就缺省于基于订单数量了. 物料是按配套库存数STOCK-KIT的需要量来满足约束计划.一个配套库存也许是一个库存物料,同样也有可能是库存物料的倍数,几个不同库存物料,或几个不同库存物料的倍数.当工序需要一个配套库存数,这个工序只有等到满足配套库存数时,才能排计划. 对每一个配套库存数,你必须还要决定每批物料号或基于工序的批量.作为库存,这个决定是基于配套库存水平的.于是整个配套库存一定是基于每批或批数. 在典型的ERP的MRP环境, 所有低层物料都有一工艺流程与一个库位,基于工序批数.需要这些库存的高层物料只有在定义过的库位里有配套库存才能计划.配套库存是基于工序批量.于是,MRP系统在MTO物料的计划中重视的是产品的展开,低层的净计划,和提前期偏置.APS确保的是在计划中低层物料的可用量. 当APS想要计划一个需要某物料的工序时,它将仅仅计划库存水平足以满足当时或以后的工序.如果在计划时区不能满足条件,APS将首先查看是否有未分配的定单,产生库存需求.如果它找到这样的定单,它将首先计划定单,然后计划工序的库存需要.如定单产生库存需求另外的未有的库存,APS将象以前一样寻找定单来计划.这个过程将重复许多次.如果有不够,就需要库存补充. 从库存取出约束(Take from stock kit) 定义在一工序需要的子项. 在我们做计划时,考虑子项物料从库存的可用量的约束来排计划. 放入库存约束(Put to stock kit) 定义从工序的父项产出结果.在我们做计划时,考虑产出的约束,必须考虑库位所能容纳的约束.
APS根据产品结构的相关性来分配物料的约束,查询约束可以按物料编码报告物料约束.也可以按订单号报告物料约束.工具约束:工具子项反映关键工具作为资源,也可以作为约束物料,如你可以定义工具产生约束,如工具维修,故障. APS的工艺路径管理 加工顺序是生产的工艺流程.决定在那一个工序执行.许多系统有些简单的,只是列出按定单的工序清单.在第二个工序开始之前,第一个工序必须完成.等等.还有其它系统允许在工艺流程中有平行或并发的工序.在这些系统里,处理的类型经常是装配, 拆卸工序.最困难的加工顺序是在系统里建立一个网络化的工艺流程.这些工艺流程的类型是经常在工序维护中出现的. APS提供一个对所有加工类型和加工顺序约束的结合及完整的支持,加工顺序约束是通过工序顺序号码的设计来执行的.其格式为: XX 是标准的工序顺序号,是一个根工序号. YY是一个能增加后缀号,由小数点分开. 你能增加许多后缀号来精确反映工序.APS用规则决定工序顺序: 1,如果工序顺序号只包括根工序号XX. 所有工序都低于根工序号,忽略后缀,必须在工序之前.相反,所有高于根工序号, 且忽略所有后缀,一定是在工序之后.注意有可能有多个同样根工序号,有或没有后缀. 2, 如果工序号包括一个根工序号和一个或多个后缀,那么: --所有低于根工序号的工序和同样后缀,一定是在先工序. --所有低于根工序号的工序和后缀数小的工序一定在前.只要保持后缀匹配. --所有低于根工序号的工序和同样后缀数的工序,除增加后缀,一定在前 --相反定义,一定在后. 含有平行工序的工艺流程 10 20 30 10 20 如果,你没有装配或拆卸工序,你只能用根工序号.你还可以用一个根工序号描述一个装配或拆卸工艺.此案例是两个平行工序10,它能独立的操作,但是,它们必须在20工序开始之前完成. 含有拆卸工序的工艺流程
30 50 此例是用设置号来允许独立执行一系列的工序,这就是典型的工艺.含有装配,拆卸的特点.如前两个工序用1后缀的可以独立于前两个用2后缀的工序.你可以用任何后缀来处理如在拆卸工序用后缀5. 含有重叠的复杂的工艺流程 50 此例显示一复杂的物料清单,并反映灵活的,复杂的工艺结构. 网络化的工艺流程 10 40
此例显示一非传统的网络工艺结构.项目管理和维修环境经常用此环境. APS的算法 APS的高级算法是基于规则,约束自动的调配资源,优化计划,来达到你需的计划目标. APS有两种计划排产方法. 1, 基于基于订单任务(Job-based)订单优先级计划-算法任务顺序计划: 一次一个定单或任务.2, ,基于事件(Event-based)资源利用率最大化计划-模拟顺序计划: 一次一个工序或操作. 算法(Algorithmic)任务顺序计划: 一次一个定单或任务(Job at a Time). 算法顺序器选择一个定单,然后把每一个定单的每一个工序放在计划排程板.它重复这个过程,直到所有的定单,所有的工序已经加载. 满足约束的条件下第一次加载到可用时间间隔的每一个工序及特别的资源. 在一个Job at a Time 顺序器, 这些计划被计划板上的选择的定单控制.因此,计划的质量关键是用于加载的定单的规则. 案例一: 生产定单: MO-1 MO-2 MO-3 产品: A B C 工序 20 WC[R]2 20 WC[R]1 20 WC[R]2 4小时 2小时 4小时 工序 10 WC[R]1 10 WC[R]2 10 WC[R]1 3小时 5小时 3小时 第一次加载生产定单MO-1: WC[R]1 A MO-1 WC[R]2 A MO-1 开始日期 5小时 10小时 15小时
第二次加载生产定单MO-2: WC[R]1 A B MO-2 WC[R]2 A B MO-2 开始日期 5小时 10小时 15小时 第三次加载生产定单MO-3: WC[R]1 A C MO-3 B WC[R]2 A B C MO-3 开始日期 5小时 10小时 15小时 算法任务顺序计划包括: 向前顺序计划 用于定单的规则是可以按优先值排序的任务,且已分配的每一个任务.其它可能的排序条件是提前完成就提前下达.和最小化闲散时间.从数学的角度说并不是所有的规则都是优化的.每一个规则代表不同的策略和计划的重点.如,完成日期相关的规则集中于减少延迟定单的数量,而基于优先级的规则努力尽快完成最重要的. 在一些应用中,一个特定的工序能用于二个或多个资源.如, 一个钻孔工序也许用到二个钻床的任一个.在此案中, 算法顺序器的计划是首先决定任务的顺序,然后,由规则决定在加载过程中分配给特定工序用那一个资源. 向后顺序计划 虽然一个算法顺序器是由第一个工序开始和通过最后工序加载每一个定单任务向前计划.它也能用同样的顺序设计,相反的流程.在此案中,顺序器由最后的工序开始计划到它的完成日期.那么,它在最后工序开始时间继续由前一工序加载到完成.这个过程是连续的后排计划,直到第一个工序被加载.在这一点上,算法顺序器会选择新的定单任务加载和重复整个过程,
案例二: WC[R]1 C A B WC[R]2 C B A 完成日期 5小时 10小时 15小时 向后顺序计划的算法顺序器优势是总是产生一个不会延迟的计划,然而,计划的开始时间也许不可行,基本上,一个向前JOB-AT-A-TIME 顺序器固定了开始时间,决定结束时间,这也许会违反完成日期.然而, 一个向后JOB-AT-A-TIME顺序器固定结束时间,决定开始时间.虽然,理想的计划是没有延迟定单,这确实吸引人.但是后排计划需要一些特别的限制,甚至,在许多的情况下,会产生可行的方案.后排计划把所有的任务都放到计划板上,以至于它们当满足完成日期,尽可能的迟.这就意味着系统没有时间缓冲,由于任何中断出现(机器故障,物料延迟,等等)将会产生延迟定单任务.再加上,由于延迟使用能力.等待最后时刻开始每一个任务的因素,我们就可能放弃了一些机会来考虑需要增加的计划任务. 双向计划/瓶颈计划 我们选择任务顺序和计划工序的中的一个工序用向前计划此工序的前一个工序,用后排计划此工序的后一个工序.这对瓶颈工序或利用率高的资源是非常有用的.我们要把一个工序分配给瓶颈资源,然后加载此资源的上游和下游工序. 瓶颈算法顺序器的优势是可以最小化所有任务的周期,使得所有的计划的能力,节拍受到瓶颈计划的约束. 案例三: 后排计划 前排计划 工序1 工序2 工序3 工序4 工序5 工序6 瓶径工序 总之,算法顺序器是一简单和快速的把一套任务加载在计划板上的方法.计划完全是由规定任务的定单和资源之间的规则所决定的
模拟(Simulation)的顺序计划: 一次一个工序或操作 (Operation at a Time) 是一个模拟顺序器,它能产生算法顺序器所不能产生的许多计划.模拟顺序器选择和一次一个工序加载独立的工序而不是整个任务.它是一个出色的控制工序加载到计划板上的方法.用模拟顺序器产生计划主要是增加工序计划的灵活性. 案例四: 第一次加载第10工序: 产品A,B WC[R]1 A MO-1 WC[R]2 B MO-2 开始日期 5小时 10小时 15小时 第二次加载第10工序:产品C WC[R]1 A C MO-3 WC[R]2 B 开始日期 5小时 10小时 15小时 第三次加载第20工序:产品A WC[R]1 A C WC[R]2 B A MO-1 开始日期 5小时 10小时 15小时
第四次加载第20工序:产品B WC[R]1 A C B MO-2 WC[R]2 B A 开始日期 5小时 10小时 15小时 第五次加载第20工序:产品C WC[R]1 A C B WC[R]2 B A C MO-3 开始日期 5小时 10小时 15小时 从以上案例可以看出用模拟顺序方法生产周期明显缩短.它们的区别是算法顺序器是按定单任务加载,模拟顺序器是按独立工序加载而不是整个定单任务.模拟顺序器是一个出色的控制工序加载到计划板上的方法.用模拟顺序器产生计划主要是增加operation-at-a-time灵活性 总之,模拟顺序器是在单一时间,模拟产生计划,通过向前移动从一事件时间到下一个事件.模拟顺序器是在当前时间开始及加载所有现在所有能开始的工序.注意这些工序不是单一的任务.一旦所有工序被加载,就能在此时间开始.例如,在计划板一但资源改变为空闲,就加载第一个需完成的任何工序.因此,模拟顺序器企图在此新的事件时间上加载另外的工序,模拟顺序器持续这一方法.模拟顺序器只能采用向前排计划.它仅仅向前移动所有工序. 算法顺序器是连续地向后或向前移动,它为每一个定单任务加载所有工序.它在当前时间开始,为第一个定单任务向前加载所有工序.然后,回到当前时间为第二个定单任务再次向前移动加载所有工序.它用此方法持续地向前和向后移动,直到所有任务全部加载到计划板上.因此,算法顺序器是通过时间固定一个定单和任务.一旦定单上的所有工序被加载,就可以加载下一个定单任务.
APS的约束规则管理 APS的实施的关键是基于规则,约束自动的调配资源,优化计划,来达到你所需的计划目标.你的主要目标是一个满足所有任务规定的完成日期吗? 还是你重点是提高设备利用率,减少非生产时间(准备时间和设备维护时间).确定基本计划的目标是选择合适的规则的先决条件.一旦决定你的目标,你就可以选择规则来完成目标. 算法任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板.它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性.以下是标准算法任务或订单选择规则的详细介绍: (1), 瓶颈: 基于次要任务选择规则的排列.向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单.重点是瓶颈资源的工序的.双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务.能用任何可得到的规则计划剩余任务. (2), 完成日期: 基于最早完成日期. (3), 先到先服务: 按照先到定单,先安排生产 (4), 升序定单属性值: 按规定的定单升序的值排列.定单的属性可以是数值,字母. (5), 优先级: 按照最小数值优先.如果你用此规则,优先级字段必须在定单上定义. (6), 加工时间: 按照最小定单的加工时间优先 (7),下达日期: 按照最早开始日期优先 (8),相反优先级:按照最大数值优先.如果你用此规则,优先级字段必须在定单上定义 I,闲散时间: 按照最小闲散时间优先. 基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time): 实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用.有二个基本的规则:(1)工序选择规则OSR. (2), 资源选择规则RSR.以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍: 针对不同产品和资源,必须选择不同的规则,在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时,主要考虑的是什么是一个好的计划标准.?.一旦确定你的目标,你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标.一般来说,先选择工序选择规则,然后选择合适的资源选择规则.在一些情况下,有关的资源选择规则被工序选择规则所决定. 工序选择规则( Operation Selection Rule) 在APS至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源,采用OSR.此规则决定那一个工序被加载.这就是决定计划结果质量好坏的关键因素.独立的工序选择规则详细介绍如下: (1),最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期) (2),最高优先级第一:选择最高优先级(最低值)的工序 (3),最低优先级第一: 选择最低优先级(最高值)的工序
(4),最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序 (5),最低定单属性字段: 选择最低(最小)定单属性字段的工序 (6),动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序 (7),动态最低定单属性字段: 选择动态最低(最小)定单属性字段的工序 (8), 排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序 (9),关键率:选择最小关键率的工序. 关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间) (10),实际关键率:选择最小实际关键率的工序 实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间 (11),最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序 (12),最长等待时间:选择最长等待时间的工序 (13),最短等待时间: 选择最短等待时间的工序 (14),最大过程时间:选择最大过程时间的工序 (15),最小过程时间: 选择最小过程时间的工序 (16),最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序. 定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间 工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数 (17),最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序 (18),最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序. 资源选择规则 Resource Selection Rule RSR选择工序加载到资源组内的哪一资源. (1),最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源 (2),最早开始时间: 选择将要最先开始工序的资源 (3),最迟结束时间: 选择将要最迟完成工序的资源 (4),与前工序一样: 选择被用于前一工序的资源 (5),非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源 相关选择规则: 如果选择一工序选择规则,就自动的选择相应的资源选择规则. (1),系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序.当没有最高值的工序,顺序将相反,选择最低的工序. (2),系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序 (3),系列升顺序: 选择同样或下一个最高系列值的工序 (4),最小准备系列: 选择最小准备时间及最近的系列值的工序. (5),最小准备时间: 选择最小准备或换装时间的工序 (6),定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序.且 只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序. 当没有最高值的 工序,顺序将相反,选择最低的工序. (7),定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序.且
只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序. (8),定时区的系列升顺序: 选择同样或下一个最高系列值工序.且 只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序. (9),定时区的最小准备系列: 选择最小准备时间及最近的系列值的工序. 且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序. (10),定时区的最小准备时间: 选择最小准备或换装时间的工序,且 只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序. 工序选择规则的分析 标准的工序选择规则是已在APS定义好的.使用者可以简单选择其一规则.在APS里有二十多个标准规则.不同的规则对应不同的目标.这些规则可以进一步分成静态与动态的规则. 静态规则: 为所有在排队中的订单,所有等待的工序提供一简单的索引机制.这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估.用于工序选择规则的参数是固定的.例如规则是最早完成日期规则,完成日期在顺序排程中从未改变.在排队中的第一个工序被分配到一等待资源.因为规则总是选择第一个等待工序,此规则执行的非常快. 动态规则: 每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查.因此,我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择.这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果.例如,最小工序空闲规则,因为工序的空闲值随时在改变.因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序,它比静态规则要慢一些. 为有助于分析规则,我们对规则进行分类.分成四个主要类别来对应四个不同的计划目标.它们是1,预先确定任务的参数. 2,最小化任务缓慢.3,最小化任务流程时间.4,最大化设备利用率.我们将讨论每一个核心目标和相应的工序及资源规则以支持这些目标.规则的分类目的是帮助你为达到你的核心目标而缩小你的规则的选择.对某一类的规则选择是基于你的计划问题.每一个类别的规则都混合一些静态和动态的规则. 预先确定定单任务的参数: 是基于预先定义定单任务的优先级来选择下一个工序或用户规定的属性字段(如成本).一般来说,每一个规则由特性的最高,最低的值被调用.这类包括最高优先级,最低优先级,最高定单特性字段,最低定单特性字段,动态最高定单特性字段,动态最低定单特性字段,计划档案定单,最长等待时间,最短等待时间,和最大过程时间. 最高优先级和最低优先级是分别用最高或最低优先级选择工序的静态规则. 最高定单特性字段,最低定单特性字段是和优先级规则相似的静态规则,除了基于用户定义属性的选择.例如. 最高定单特性字段规则用一个属性字段定义,如由成本的最高值来选择任务.因为这是一个静态规则,它假设当定单任务正在等待处理时成本是不变的. 动态最高定单特性字段,动态最低定单特性字段规则是动态的.虽然这些规则执行较慢,它们也适应当定单任务正在等待时属性字段可以改变的情况.
计划档案定单规则是一静态规则,是基于已进入数据库的定单来选择定单.这个规则和先到先服务规则相似. 最长等待时间,最短等待时间规则是一动态规则,它是基于定单任务被等待计划的时间来选择工序. 最大过程时间规则是用最大过程时间来选择工序.预先确定任务的参数规则一般用于定单任务的特性的情况.(如优先级或成本), 不考虑任务完成日期或设备利用率.因为这些规则忽略完成日期,它们典型更适应面向库存生产(MTS)环境,而不是面向定单生产环境(MTO). 最小化任务延缓: 在许多面向定单生产环境(MTO),计划目标是保证每一个定单任务按期完成. 最小化任务延缓的规则是建立一最小化延缓任务的计划.这类规则包括最早完成日期,最小化运行闲散时间,最小化定单闲散时间,关键率,和实际关键率.这些规则的最简单的是最早完成日期.这是一静态规则.虽然这个规则执行的非常快.这一类所有的规则是基于空闲时间计算的动态规则.空闲时间是完成日期和最早完成时间的差异. 最小定单闲散时间规则选择一个父项任务的工序,父项任务有最小的闲散时间.如它没被选择,这个定单任务大多可能是延迟的. 最小运行闲散时间规则是基于每一个工序的平均闲散时间(定单任务计算的闲散时间/剩余工序数量)而不是任务的剩余闲散时间.这个基于闲散时间的规则形成的基本想法是每一个剩余工序有一固有的风险, 根据它延迟的可能性,每一个工序的最小闲散时间的定单任务是最关键的.因此,如果我们在同样的闲散时间中选择定单任务,我们会选择最大剩余工序数量的定单任务,因次,根据每个工序最小闲散时间的规则来选择处理风险最大的定单任务. 基于闲散时间规则的最后的差异是关键率.这个规则选择父项任务有最大关键率的工序.关键率是剩余工作时间/(剩余工作时间+闲散时间).注意只要闲散时间是正的数,分母大于它,关键率就小于1.就此,任务还没有延迟.如果关键率大于1,闲散时间是负数,任务就不能按期完成.关键率规则与最小工序闲散时间规则相似.相同的是,它们都是用闲散时间来计算的.不同的是它的剩余工作已完成.它的基本的前提是剩余闲散时间本身在决定最关键定单任务时并不重要,即相关的剩余工作已完成.如我们有许多剩余工作,那么,我们需要较大的闲散时间来保证我们的定单任务不能延迟. 最小化任务过程时间:在一些环境,关键问题是计划设备的效率来最小化定单任务的平均时间. 在最小化任务过程时间规则里忽略任务完成日期而集中于减少定单任务的时间.这类规则包括最小化流程时间,最少剩余工序,最小工作剩余.这类规则是基于过程时间最短的概念,减少所有定单任务的平均任务过程时间. 案例一: 有二个定单任务A,B. 在单一的机器上加工处理.让我们假设任务A需要4小时,B需要量10小时.如我们加工A,B,任务A立即开始及4小时完成,产生4小时的过程时间.任务B开始等待4小时,加工10小时产生14小时.两个定单一共用了18小时,所以平均过程时间是9小时. 加工4 小时 A
等待4小时 加工10小时 B 如我们把加工顺序倒过来,B的过程时间是10,和A的过程时间是14, .两个定单一共用了24小时,所以平均过程时间是12小时. 加工10 小时 B 等待10小时 加工4小时 A 虽然,这是一个非常简单的例子.如果有许多机器和许多不同的定单任务的应用就较复杂.不管怎样,这类规则都是用同样的概念-最短处理任务的时间,仅仅不同的它是怎样决定最短任务.最小化处理时间规则是静态规则,用最短工序时间选择工序.最小化工作剩余规则是动态规则,它是基于父项任务的最小剩余工作选择工序.剩余工作是对所有任务的剩余工序的合计时间.最小化过程时间规则检查单一工序的加工时间,而最小化工作剩余规则检查所有的剩余工序的加工时间.最少剩余工序规则和最小剩余工作规则相似,除了这个规则是基于剩余工序数量而不是过程时间的合计. 最大设备能力: 在一些面向库存生产的环境(MTS)中,关键的问题是设备效率.即最大化整个设备的生产能力.在最大化设备能力规则里忽略任务的完成日期而集中于设备的能力效率来产生计划.这类规则包括最小准备时间,系列顺序升UP, 系列顺序降DOWN, 系列顺序周期,和用系列的最少准备.另外,每一规则都与时间相连.所有这类规则都集中于减少转变成本,最大化的设备能力.这个转变成本能在一顺序相关的准备时间中设置.我们正努力消除设备的任何没有必要的非生产时间. 如果我们为整个工序的排序, 在连续的工序之间,要考虑顺序相关的准备时间及转变成本,此时,我们就能用系列规则 案例二: 在混合油漆中,我们在定义好的顺序中一般要逐渐从淡色移动到深色 .如从深色移动到淡色时,就有整个清洗混合的油箱的准备时间即转变成本.在一些情况下,我们有事先规定好的顺序.例如,我们也许要处理颜色顺序A,B,C,,D,E的定单,这就称为系列顺序.如果我们刚要加工颜色A,我们会首先寻找有颜色A的其它定单.如没有,我们会寻找颜色B的定单,依此顺序,等等.系列规则提供这个能力.这些规则允许我们规定一个系列值.(如油漆颜色,温度,等等).每一个定单/工序及动态建立系列,或自动的增加,减少,或使系列值上下循环. 在增加系列的情况下,系列升顺序规则选择一系列值并大于或等于被选择工序的系列值的工序.如,如果我们建立一零件尺寸的增加系列值,规则选择同样或下一个最大尺寸的工序.如等待工序没有同样或大的值,规则就开始一个新的系列顺序. 系列降顺序规则也是类似的.
案例三: 生产化工纤维材料时,根据产品的型号和厚度对品种进行分类, 对品种的最优排产, 如取最小值= { 3m/, 6m/,….}来决定在哪个订单的加工顺序及哪个资源最经济. 系列顺序循环规则在增加顺序和减少顺序前后交替.如系列增加,它将继续增加,直到没有一样或较大的系列值定单剩余的定单.当这种情况出现,规则会转为减少系列值并开始选择有一样或较小系列值的定单.当所有这样的定单耗尽,它就回到增加系列的策略.这个规则以此方式继续,在增加和减少系列值之间重复循环. 案例四: 在热处理时,温度是间隔的增加到最高,然后降低. 最小准备系列规则结合最小准备时间规则和系列顺序循环规则.最小准备时间和最靠近的系列值的工序被选择. 定时的规则仅仅考虑任务完成日期正好落入规定的时区的工序.时区必须定义在数据库里.如,你要跟踪颜色的系列,但是,你仅想考虑在下一周的完成的定单任务.这个规则既要最小化颜色的改变.又要不能延迟定单任务. 资源选择规则分析 虽然工序选择规则在决定生产计划方面起着重要作用.资源选择规则在加工处理中也能起重要作用.尤其在最小准备时间和系列工序选择规则上,资源选择规则是由工序选择规则自动决定的.(如选择最小准备时间工序规则,最小准备时间资源选择规则被自动选择).然而,在选择所有的剩余工序选择规则时,你必须在资源选择规则中选择其一. 最早结束时间是缺省的资源选择规则.它选择将完成的第一个的工序.基本策略是尽快完成工序.因此,此规则与工序选择规则的最小化过程时间相似. 最早开始时间规则选择将开始第一个工序的资源.这些规则集中减少资源闲散时间. 最迟结束时间规则选择将选择最后完成工序的资源.如果资源不包括在有效资源组,缺省最早结束时间规则. 非瓶颈的最早结束时间规则将首先完成工序的非瓶颈资源.非瓶颈最早开始时间规则将首先开始工序的非瓶颈资源. 在ERP的世界里实施制造企业的高级计划APS 在ERP系统上如何实现APS 实施生产计划与控制系统APS是相当复杂的.首先要有良好的计划: 1,软件计划.2, 硬件计划.3,实施测试计划.4,培训计划.5,转换计划.要有良好的MRP与APS的理论知识,改变现状的决心及数据的准确性.
APS的主要功能是基于资源,工艺流程,物料约束,进行生产计划排程.要与ERP软件进行集成.对ERP里的生产订单和任务,及相应的生产活动,进行优化排程,产生生产订单和派工单,然后,导回到ERP系统里. 战略计划 销售 预测 工厂之间的SCM计划 工程设计 财务 物料清单 资源清单 APS工艺流程 MRP APS 跟踪,更新 成本 采购计划 长期生产计划 生产排程 ERP与APS集成示意图(来源于FCS 作者Gerhard Plenert, Bill Kirchmier) 资源和工艺路径信息 按照APS逻辑对每一个物料定义工艺信息,在物料组文件里,明确定义资源组和特别的资源如机器. 明确定义每一个工序的人工资源和班组的大小.工序号必须和资源子项一致,并且和物料联系在一起.外加工工序也要设置.次要资源也需要定义.考虑替换资源.准备时间.要设置准备时间距阵.在ERP里的虚项下面的资源子项需要重新设置工艺流程和工序号. 订单与排程信息 APS计划提供几种方法处理生产订单和计划信息.如: 计算订单开始与结束时间: 可以根据批量,负荷,物料约束和计划规则自动计算开始日期和结束日期.这就取代了静态提前期为动态提前期. 机器分配: 对特别的机器要分配给一个工序,按机器的实际运行时间自动更新订单相关的工艺流程ODR(Order-depend Routing). 车间文档: 车间文档能包括更详细的工艺信息.如次要资源和班组大小. 派工单:
计划到小时和分钟. 自动订单下达: 生产定单能基于计划员定义的参数自动下达. 自动平衡主生产计划的负荷: 主生产计划能被自动确认,平衡生产活动的负荷. 订单任务状态 APS逻辑提供几种方法决定未完成的工序和订单的剩余工作.这就意味着管理实际生产活动的方法会改变. 在实施APS之前,要按APS的逻辑进行数据准备: 资源: 资源是反映发生在工序上的生产能力.资源也许是单一的机器,一组机器或一组操作者.工作中心(Work Center) 通常定义为可互换的资源.其单位可以是HR-小时,MN-分钟,SC-秒, DY-天. 资源类型: 在ERP的物料主文件里需要补充定义资源类型: 它们分为N-单一资源,I-无限资源, C-并发资源, G-资源组, P-共享资源. A-可调整共享资源, S-准备资源资源的成本数据也必须在ERP里管理. 定义资源组: 把相似的机器定义资源组,在ERP的物料主文件里定义成组技术代码.然后,把每一个资源分配到资源组里.注意任何一个资源都可以分配给不同的资源组. 资源轮班的型式: 一旦资源转入APS系统,普通资源,无限资源,并发资源就要分配为不同的轮班形式.对并发资源可以定义容量,如重量,体积,长度.对共享和可调整的共享资源的定义它的可用时间和人数.如第一班和第二班也许人数不同..它们也可定义能力,对资源定义最大的订单数.APS可以根据班组大小,最大的能力来计划多批订单. 资源清单: 序号:定义为工序号, 对所有资源子项定义为同一工序号:如运行时间,准备时间,主要资源和次要资源子项,替换资源子项. 如是物料约束的物料子项也要同样工序号. 子项: 资源子项物料: 1, 准备资源子项:通常是按订单的数量类型.在APS里可以设置准备工时矩阵. 2, 次要资源子项. 必须明确定义主要/次要标识. 3, 替换资源子项. (仅对标准工艺).必须标识替换资源子项,也避免 MRP与成本滚加. 子项类型: APS只考虑制造物料和物料约束(购买和外加工) .在ERP的物料主文件里 定义是约束物料,包括虚项里的资源和物料.
生效/失效日期: 对替换资源设置为将来的生效日期,可避免MRP和成本滚加.导入 APS后,不会考虑替换工序的生效日期.把标准工序导入APS,,如工艺动 态变更,用订单相关的工艺ODR实时导入APS. 子项明细:设置主要资源/次要资源/替换资源.. 主要资源: P 次要资源:S.后缀一位数是工序顺序号P1-P5,S1-S5.如是平行工序 用”0”. 替换资源: Null :无替换资源.A,A0最高优先级,A1-5反映优先级顺序.当计划完成 日期/时间或定单将超过延迟小时,APS将用替换工序.那么,延迟小时 是设置替换工序偏置.可以定义使用替换工序号的规则.Ax 意味APS 可以考虑根据订单是否迟或早来采用替换工序. 物料成本与价格: APS计划逻辑能基于可赢利,成本,价格来计划订单.在工艺明细设 置价值策略. 物料约束: Take from stock kit : 定义在一工序需要的配套子项. Put to stock kit:定义 从工序的产生的父项.APS根据产品结构的相关性来分配物料的约束. 在实施APS时的处理方法: 资源组的处理: 首先,把一个资源硬分配给一工序,然后,定义一资源组包括一系列资源, APS就能自动的根据规则计划资源组内的资源上的工序.在一资源组内,也可以把资源软分配给工序.就可以手工把工序移动给另外资源.可以定义一优先资源,APS首先自动计划优先资源上的工序.对于不同能力的机器可以分成不同的组.如处理LG(大),MD(中),SM(小)等等.对不同技能的人(班组)分成不同组.如处理:ME(机械班),EE(电器班), QC(质控组)等等. 轮班形式的处理: 正常资源的轮班形式: 1, 定义可用: 一资源或是100%可用(上班)或是0%(下班). 如: 上班: 一班,二班,三班. 白班和夜班.加班. 下班: 机器故障. 预防性维护.公司休假. 给每一种形式一个有意的颜色.就可以容易识别出轮班的状态. 2,定义每一独立的24小时的工作小时. 如单班工序. 7天/每周 3,定义一相关白班的轮班天数的重复轮班.如7天/周 可以分配一周的白班(从星期天到星期六).你必须定义开始日期.定义有意义的轮班:标准5天/周. 夏季5天/周. 标准5天/周-星期四加班. 4,把轮班形式分配给每一个资源.在定义资源的效率,计算加工时间.
5, 为同步资源定义能力.如一次例外.如加班.全局例外:如国庆假.时间段的例外:如夏季轮班形式. 定义资源的替换轮班. 对共享资源的轮班形式: 1,不仅要规定可用期间,还要规定人数(班组大小).如,大的班组用于高峰季节.小的班组用 于加班.等等. 2, 定义每一独立的24小时的工作小时和班组大小. 如二班工序. 7天/每周 3, 定义一相关白班的轮班天数的重复轮班.如7天/周.可以分配一周的白班(从星期天到星期六).你必须定义开始日期.定义有意义的轮班:标准5天/周. 10人/组, 标准5天/周-10白班和7个夜班. 4,把轮班形式分配给每一个共享资源.可以用效率分配给资源,计算加工时间. 5, 为共享资源定义能力.能力反映最大的订单数并能同时作计划.一次例外.如在期间班组里有人生病,休假或有临时人员.全局例外:国庆假.时间段的例外:如高峰期间.用到大的班组.轮班形式. 定义资源的替换轮班 主要资源和次要资源的处理: APS假设主要资源是主要计算的资源的加工时间.所以也需要设置分配次要资源的加工时间. 对共享资源的次要资源需要特别的考虑: 班组人数: 对主要资源定义工序加工时间,计算主要资源班组大小和次要资源班组大小的加工时间之间的比率.如:共享次要资源的加工时间是小时.主要资源的加工时间是小时.其比率为3.这就意味着一个班组的3个人需要在一工序上.如果有一班组即另外的共享次要资源的加工时间是,那么比例是
品的合运条件,特殊运输需求,装载处理能力等。计划过程同时考虑内向物流和外向物流,对改善配送中心的装载配送流程大有帮助。在系统处理过程中,不同类型的装载按不同的订单类型区分。当订单数量低于或高于某一设定值时,订单就会自动转入可直接运输状态;这里的设定值或者是一个很大的数值或者是一个很小的数值,因为很明显,对这两种情况业务流程中将会有不同的处理(例如:对很小数量的订单可能就会采用包裹邮递的方式)。对其他没有落入这一设定值范围的订单,系统将采用优化过程给予处理。这一优化过程涵盖了订单的分组、提货、配送顺序、车辆出发和到达时间,以及是否采用所提供的可选运输方案。 车辆调度计划,作为整个供应链管理的一个紧密集成的部分,主要着重于运输车辆、资源和地点的短期决策。该模块的关注点在于发现提货和配送的问题,例如如何达到最佳的回程接货(避免回程空载)以及一次运输是否能够达到多点提货或多点配送。该模块考虑的一些约束条件包括:配送和车辆的时间段、车辆运输能力、装载处理能力以及车种/地点或车种/产品之间的不容性检查。 车辆调度计划需要由供应链网络计划模块支持,以提供一个路线图的概念。这里的一条路线由在供应链网络中具有一个起点和终点并相互连接的一系列供应链场所间的连接弧构成。当在供应链网络计划中对一条路线确定了一个运输请求时,相应地,在运输运输计划中就构成了一条运输路线。 车辆调度计划模块创建的是短期的运输计划。系统通过优化器试图减少配送延误并在给定的约束条件下降低整体运输成本,但同时又允许为特定的产品、品牌和地点提供程度不同的服务。发货可以手工决定或通过系统自动计划。在运输计划中任何短时间内的计划变动都将引起排程的难度和承运商成本的增加。因此计划是否变动必须在考虑这种变动能否带来一定的益处之后方能决定。系统将根据实际约束情况,一般运用ILOG Dispatcher应用程序优化算法为以下问题提供决策依据解: (1),运输工具的多种运输能力限制(例如:重量、装箱数、托盘数、容器装载 数和体积等); (2),承运上的技术参数,诸如部分装载能力、完全装载能力、装载设备可用 性等; (3),决定是否采用每站提货、卸货选择; (4),最长驾驶时间、驾驶途中休息时间以及考虑运输安全的各种因素; (5),运输日历(如定义只在一天的固定时段或一周内的固定日子中提货、发货 等); (6),每次运输的最大经停地点数量; (7),各地点的内向物流,外向物流的装卸能力。 APS系统在操作中以车辆为计划单元,并遵循成本最优的原则行出计划结果。在计划过程中,客户的优先级也可以同时考虑。在另一方面,承运商通常对满载或半载给出不同的报价,更多时候,承运商对事先精确计划并确定不再更改的运输订单会给予更大的折扣,这些因素也会在系统优化时考虑。 船舶航线和船期计划 到此为止,有关运输路线和时刻表问题的大多数讨论都是关于公路运输的。以下,我们将举例说明港口间船舶营运路线和时间安排问题,以便对比。这类问题的特点是在满足
不同港口约定装卸日期的条件下,尽量减少所需的船舶数量。假设始发港和目的港之间的运力充足,各港口间的航行时间已知,可以利用线性规划中的运输问题来处理这类问题。 集运 货物运输中,运输批量越大费率越低,这样促使管理人员大批量运输货物。将小批量货物合并成大批量货物进行运输是降低单位重量运输成本的主要方法。集运一般有四个途径: 第一个途径是库存合并,即形成库存以服务需求。这样做可以对大量货物,甚至整车货物进行运输,并转化为库存。 第二个途径是运输车辆合并。这是在拣取和送出的货物都达不到整车载重量情况下,为提高效率就可以安排同一辆车到多个地点取货/送货。为实现这种形式的规模经济就需要对行车路线和时间表进行计划。 第三个途径是仓库合并。进行仓储的根本原因是可以远距离运送大批量货物,近距离运送小批量货物。例如用于拆装作业的仓库。 第四个途径是时间合并。在这种情况下,企业将在一定时间内积累客房的订单,这样可以一次性发运较大批量的货物,而不是多次小批量送货。通过对大批量货物的运输路径进行规划和单位运输费率的降低,企业可以获得运输中的规模经济效益。当然,由于没能在收到订单和履行订单之后及时发送货物会造成服务水平的下降,因此我们要在运输成本与对服务的影响之间寻求平衡。运输成本的节约是显见的,但服务水平下降的影响却是很难估计的。 总之,APS的运输计划提供给物流管理人员强有力的工具来面临的最重要的决策问题。最常见的运输问题,包括运输方式的选择、承运人的路线制定、行车路线和时刻表的制定以及集运。所幸的是,这些决策问题都可以适当利用APS的算法得到结果.如何合理选择最佳运输路线和运输工具(包括公路运输、铁路运输、船运或空运)来达到缩短运输时间、降低运输成本、提高客户满意度的目的,是供应链管理人员和运输计划人员经常遇到的问题。通常,APS通过建立: (1),运输规划模型:在特定的约束条件下,选择最佳的行动方案.比如运输整数规划,运输目标规划,运输动态规划来综合考虑运输中的各种约束条件.不同的运输作业,车辆的调配,运输路线的选择,运输费用的不同. (2),建立直达运输优化模型:这是一个产销平衡的运输模型,既多个供应点的总供应量等于多个需求点的总需求量,运输问题满足供需平衡.利用表上作业法,寻求运费最少的运输方案,有三个基本步骤:1,依据问题列出运输物资的供需平衡表及运价表;2,确定一个初始的调运方案;3,根据一个判定法则,判定初始方案是否为最优方案.经过几次调整达到最优方案. (3),可中转下的运输优化模型等.产地与销地之间没有直达路线,货物由产地到销地必需通过中转站转运,这些问题属于装运问题. APS通过建立配送模型采用不同的配送策略如: 转运策略:为了满足应急需要,在同一层次的物流中心之间进行货物的调度的运输这种情况常常是由于预测不准确而进行配送以后,各需求点上的商品要能符合实际,进行调整而发生的商品运输.
延迟策略:在现代信息技术ERP/APS的支持下,可使产品的最后制造和配送延期到收到了客户的订单后在进行装配运输或配送.极大降低供应链上的库存. 集运策略:当然,延迟会影响运输的规模效益,集运是在延迟技术下继续维持运输规模效益而采用的一种技术. APS在处理运输和配送计划时,采用优化技术如运筹学,图论,组合优化算法,典型的问题是旅行商问题TSP(Traveling Salesman Problem),解决最优巡回路线.描述是一个旅行者从出发地出发,经过所有要到达的城市后,返回到出发地.要求合理安排其旅行路线,使得总旅行距离,费用,时间最短,最少.在处理现实生活中的具体问题时,可以对TSP增加一些限制条件,如时间的约束等.第二个典型的问题是车辆路线安排问题VRP(Vehicle Routing Problem),对一系列装货点或卸货点,组织适当合理的行车路线,使车辆有序地通过它们,在满足一定的约束条件下(需求量,发送量,发货时间,交货时间,车辆的容量,数目,车辆的行驶里程和时间限制等)下,达到一定的目标(最短路程,最小费用,最短时间,最少车辆等). 实际上VRP问题是组合优化领域著名的NP难题(Nondeterministic Polynomial Problem),是一个非确定型的多项式问题。NP问题的解有多个,随着其输入规模的扩大,问题的求解难度大大增加,求解的时间呈几何级数上升。目前,尚无有效的多项式时间算法来求解NP难题。 在求解VRP车辆优化调度问题时,常常将问题分解或转化为一个或几个已经研究过的基本问题,如旅行商问题,指派问题,运输问题,最短路径问题,最小费用流问题,中国邮递员问题等。再用比较成熟的理论和方法进行求解,以得到原车辆调度问题的最优解或满意解。 常用的方法可以分为精确算法、启发算法和智能算法。精确算法主要有分支界定法,割平面方法,线性规划法,动态规划法等.精确算法的计算量随着车辆优化问题规模的增大呈指数增长,如当停车卸货点的数目超过20个时,采用一般的精确算法求解最短运输路径的时间在几个小时以上。精确算法不适合于求解大规模的车辆优化调度问题。 启发式算法主要有节约算法、两阶段法、不完全优化法等,为了克服精确算法的不足,可以运用一些经验法则来降低优化模型的数学精确度,并通过模仿人的跟踪校正过程来求取运输系统的满意解. 启发式算法能同时满足详细描述和求解的问题需要.更加实用. 现在比较成熟的启发式算法很多,它们的区别主要在于求解过程的收敛速度和收敛程度不同: (1),构造算法:根据一些规则,每一次将不在线路上的点依次增加到线路中去,直到所有的点都被安排到线路为止.该方法最早提出用来解决旅行商问题,求解速度比较快,也很灵活.但不是最优解. (2),两阶段算法:对构造算法进行改进,提出了两阶段算法.第一阶段得到一个可行解,第二阶段则对解进行调整.在保持解是可行的基础上,尽力向最优解接近,每一步都用产生的新可行解取代原来的可行解,使得目标函数值得到改进,一直进行到目标函数值再也得不到改进为止.该方法经常运用交互式优化技术,充分发挥人在求解问题过程中的作用. (3),不完全优化算法 精确算法中的决策原则,在规模很大的问题中,导致计算量的指数增长.在不完全优化算法中,用启发式准则代替,可以有效缩小解的收缩空间.
(4),改进算法:从一个初始解开始,通过对当前的解进行反复的局部扰乱,以求得问题的满意解. (5),智能算法:遗传算法,神经网络方法、和模拟退火算法等。
第十六章 供应链APS的ATP 为了取得成功,您必须对客户的需求作出最快的反应,并让他了解您的能力。快而准的订货保证是能留住现有客户和吸引新客户的关键。APS的全球ATP承诺,能让您在与客户签订定单的时候就能知道,您的企业是否能够按照客户要求的品种规格、交货时间、交货数量交货,从而减少定单由于自己方原因所作出的变更,使客户更加信赖您,提高客户的满意度。 通过APS的 ATP功能,您能在全球范围内集合所有的事物处理系统,得到完整供应链的供应和需求信息,这其中也包括您的虚拟供应链中的主要供应商和其他的商业伙伴。当您无法自己完成客户需求时,您能通过整个供应链查询所需的所有组件和资源,以弥补自己的能力来满足客户的需求。APS 扩展了订货承诺的能力,它使订货承诺更快,更准确,更灵活,其功能,也扩展了可赢利能力承诺,它使销售人员在任何地点接受销售单时,可随时分析可赢利性.包括: 基于互联网的协作性的全球化的订货承诺订货承诺 您能在全球范围内集合所有相关的事物处理系统,得到供应和需求信息,这其中也包括您的虚拟供应链中的主要供应商和其他的商业伙伴。当您无法自己完成客户需求时,您能通过整个供应链查寻、补充所需的所有资源(原料、能力、资金、时间等)来满足客户的需求。 多层供应链的有效性 ATP是APS的核心功能利用基于规则的策略来匹配供应与需求.可以实时,模拟进行多层的子项和能力的核查.可以针对合计的,基于内存的数据核查. 多级的“可供订货量(ATP): - 成品ATP - 能力ATP - 系列产品ATP - 部件ATP - 渠道ATP 可供货能力承诺(ATP)包括可发货能力承诺(DTP) ATP可以处理产品替代-如果成品或零件不能得到,就能基于规则的选择条件自动的处理替代.ATP可以处理选择替换的地点- 在产品替代时,物料能从可替换的地点供应.这个逻辑还可以和产品替代规则集成在一起.ATP可以处理分配-产品或零件在短缺的情况下,被分配给客户,市场,订单等,这些分配有ATP所计算.ATP进一步优化发运,运输环节上的距离,运费等给客户以精确交货期 (1),交货协议 按时交货对客户是至关重要的,它甚至会影响客户决定是否购买产品或相关服务。因此,ATP在订单输入时能自动地确定交付的进度。交货计划包括所有在货物发出前肯定要发生的活动。交货计划可以确定产品的可用日期和装载的日期。当你输入客户要求的交货日期时,ATP能计算出装运活动的日期。ATP可以确定出什么时候产品必须获得,什么时候进行分拣,装载,以及制定运输的计划,用以满足客户要求的交货日期。
(2), 运输计划 运输计划要考虑到运送的时间和用于装运所需的运输提前期,甚至要涉及国际运输机械的情况。ATP考虑了工作日历。例如在确定运输日期时,要考虑到货运代理商和其他的合伙人。就交货和运输计划而言,ATP将确定运输时间,装货时间,分拣和包装的时间,以及运输的提前期。ATP将交货处理基于若干交货截止日期而确定的,包括物料的有效日期、运输的计划日期、装载日期、发货日期和交货日期。 (3), 相互依赖关系 交货计划和ATP检查是相互依赖的。ATP利用要求的交货日期和客户的地点信息来确定货物在什么时候必须获得。如果货物不能满足所要求的交货日期的话,ATP就用顺排计划来寻找最早可以获得货物的日期,并计算出货物能送到客户手里的实际日期。 (4), 可用性检查 由于在你的组织中,销售、生产和发送状态是在不断地变化,在你输入销售订单时便进行一次可用性检查,以确保满足客户的需求。在发货过程中,可用性是自动重复检查的。 APS的可用性检查可以确定是否产品能够获得,并确保按客户要求的交货日期交货。这项功能还提供有关库存水平,识别交货瓶颈,改善即时的业务处理,以及改善客户服务。有两种形式的可用性检查: (1), 基于ATP数量的检查: 可以根据仓库的库存量、计划供应量和需求量来计算可用性。 (2),基于计划来检查: 基于计划项目来计算可用性,而不是根据订单的数量来计算。 客户按要求的交货日期要求交货货品。ATP就按要求的交货日期应用倒排计划来确定可用日期,该日期将满足要求的交货日期。然而在这种情况下,按照那个可用日期,手边货存是不够的。因此,系统将根据物料的可用日期,并转换到顺排计划用以确定什么时候订单可以被交货。ATP的可用性检查是灵活性的,而且可以包括许多不同的因素。可以规定什么样的检查因素可被用于每项事务中。 这些因素包括:安全库存,质量检查中的库存,运输中的库存,采购订单,计划订单 采购申请,生产订单,预留,相关需求,计划需求,销售需求,交货需求. 基于ATP数量的可用性检查还可考虑补货提前期,这个时间是订单或生产所需产品所要求的时间。 供应链的中多个工厂中的货品可用性,可用性检查容许你确定别的工厂中,可获得一些或全部所需产品。 如果交货计划和可用性检查确定货物不能按要求的日期交货时,ATP将能根据客户接受部分交货的方案作出不同程度的反应: (1),确定货物的数量,如果有,将按客户要求的交货日期交货。 (2),确定整个交货的最早日期。 (3),确定什么货物可以按客户要求的交送日期进行交货和必要的部分交货,直到完成整个订单数量。 由于缺乏货物可用性,订单项目按客户要求的交货日期不能得到确认时,订单项目可以应用延迟订单处理功能来加以更新。ATP可以重复检查可用性并显示目前的状况。如果所有物料现在都能被交货,你就可以处理销售订单了。你还可以使用更新功能,通过手
工调整重新分配短缺产品,以满足你的最紧急的客户订单。 可用生产能力承诺(CTP) 通过生产能力硬约束或软约束规则对所有需求优化能力承诺,优化分配给供应链的工厂,起到对客户的有效反映.自动识别能力约束瓶颈. 可赢利能力承诺(PTP: Profitable to Promise ) 进一步分析对客户的需求所带来的成本赢利分析,以达到给高层以有效的决策. . ATP计划员 用户 多 个供应链计划平台 ERP 系 全球生产供应需生产供应统 ATP计划 网络求计划 网络承诺 规划 计规划 详细详细划 排程 排程 ALE 计划模块 优化模块 OLAP供应网络 ATP 数据集市 数据 数据 APS数据
第十七章 供应链APS的网络分析管理 一般是一个整个企业或供应链的图图示模型,帮助企业从战略功能上对工厂和销售中心进行调整。有可能对贯穿整个供应链的一个或多个产品进行分析,注意和发掘到问题的症结。 通过APS进行供应链网络规划分析: 网络设计位于规划层次的最高级。与其它物流规划问题相比,网络设计进行重新规划的频率和规划过程中所用信息的集合程度都有所不同。要将网络规划设计问题与其它规划问题相对比,可以看一看斯坦格尔(Stenger)是怎样对层级系统每一层次的问题进行划分的。 网络规划设计 每年 总计划和配置 每季/月 数据库 每月/周 当前计划 主生产计划 当前状况 过去绩效 主文件 每日 交易规程 每日 短期计划 图 APS计划的层次 网络设计 设计网络是为了实现公司的战略目标。规划时,要确定分销中心、工厂或货物集中点的数量、位置、产品的分派和库容/生产能力。同时,要设定整个网络库存水平的目标值和所要提供的服务水平。设计时使用汇总后的数据和长期预测值,一年内不会重复该规划过程。 总体规划和分派
该层级的规划会决定运输批量,在汇总的基础上,把需求分派给各分销中心、工厂和原材料供应地,还要具体确定采购、生产、库存或运输的总量。每季度或每月要重复规划。 流程计划和主生产计划 这一层级的规划与前一层次的规划非常类似,只不过分派单位是存货保管单位SKU(Stock-Keeping Unit)。计划的目标是保证满足预测和库存目标。计划期为每月或每周。 交易规程 这是一个短期的分派计划问题。在客户订单随机到达后,就被分派到订单履行地点和订货运输车辆。该计划是日计划。 短期调度 是一个短期计划问题,通过优化资源(如运输)的利用来处理特殊订单,同时满足订单处理最后期限的明确规定。该计划是日计划。 战略规划的一般步骤 所用的程序因规划人员和规划项目的不同而不同。但是,好的规划过程至少可以归纳为几个基本元素。以下是规划程序中的一般步骤。 客户服务水平审计 网络设计的第一步应该是客户服务水平审计,这符合逻辑顺序,但却不是必须的步骤。该步骤包括询问客户他们当前享受到的物流服务水平与期望得到的服务水平。典型的方法是访问客户个人或邮寄问卷,要求回答的问题有: ·客户期望什么水平的服务? ·竞争对手提供什么水平的服务? ·竞争对手是怎样实现其服务水平的? ·公司能在多大程度上保证其战略可以达到成本与对最终用户服务的期望水平? ·公司在多大程度上从“渠道观点”来决定分销渠道中哪个部门该做什么,什么时 候做,在哪里做,怎么做的问题? ·企业的物流战略是否支持企业的战略发展规划? 这类审计有助于建立网络设计的物流客户服务的目标水平;但是,常见的情况是,由管理部门决定物流服务水平或按照目前水平决定服务水平。外部审计之后就是内部审计。其目的是,了解企业实际提供的服务水平,界定服务标杆。斯特林(Sterling)和兰博特(Lambert)认为内部审计应该问答下列问题: ·目前,在企业内部是如何衡量服务水平的? ·衡量单位是什么? ·业绩标准或目的是什么? ·目前达到什么水平--结果与目标各是什么? ·这些衡量指标是如何从内部导出的? ·内部客户服务报告系统是什么? ·企业各业务部门是如何理解客户服务的? ·这些部门在交流和控制中是如何相互作用的? ·订单周转时间的波动有多大,是如何影响客户业务的?
尽管进行这样的内部审计是有益的,但大多数规划人员并不这样做。相反,他们更愿意复制目前的网络设计,并将其视为公司目前所能提供的客户服务水平的最好表示。 最理想的情况是通过这些审计确定客户服务水平和特定网络设计实现的收入之间的可靠关系。但这种理想状况很少能实现,因此企业常常会将客户服务用做网络设计的约束条件。改变约束条件,考察其对总成本的影响就能间接地估计服务的价值。 组织研究 网络设计第一个阶段的活动一般包括定义项目的范围和目标、组织研究小组、判断所需数据的可得性、确定资料收集程序。这样做的目的是判断特殊环境中进行战略规划研究的可行性、研究工作小组中包括的合适人选和该研究得出有用结果的可能性。莫斯曼(Mossman),班克特(Bankit)和赫尔弗里克(Helferich)曾经对初始研究阶段并描述了其中所涉及的任务。 ·考察当前的物流状况,定义成本、客户服务水平和物流运作,为评估物流系统的 不同方案奠定基础(物流审计); ·访问核心管理人员和项目小组的每个成员,从而确保理解管理目标,并获得界定 具体问题和物流系统可选方案以供评估的背景资料; ·列出一个基本清单,包括关键性问题的假设条件、物流运作和市场政策、对物流 方案的评估和数据收集起关键作用的指导原则; ·确认所需的评估标准,研究以成本和客户服务为变量的产出; ·根据所要评估的备选方案、准备输入数据的难易程度、估计的成本和时间、预计 利用率来选择求解技术(模型); ·明确具体的数据要求,收集数据的程序; ·概括补充计算机模型分析结果所需的人工分析的主要内容,以便进一步估计对成 本和客户服务的影响; ·召开项目组会议,回顾所获得的发现、得出的结论、模型选择标准和最初的项目 工作计划; ·估计该项研究预期达到的收益,表示为成本的节约(利润增长)和/或客户服务的 改进; ·适当地提出改进成本和/或客户服务的建议; ·明确项目管理程序,估计研究所需的人员、计算机和其它支持条件。 项目小组的构成应该考虑战略规划的实施问题,应注重那些可能受该项研究影响的领域和那些能够根据需要提出宝贵见解和意见的人员。生产和市场部门尤其重要,必须派代表加入项目组。 设定标杆 设定标杆,或证实建模过程或规划中使用的其他分析过程的有效性是战略规划的第二阶段。这里的指导思想是利用公司现有的分销模式和分销政策建立一个参照点。分析方法应该接近标准的账簿和报表的生成过程。除了确定当前分销系统的成本以供对比外,设定标杆的过程还使我们对所采用的方法更有信心,相信这些方法能够准确描述公司的分销成本和客户服务绩效。
建模是网络设计中常用的办法,设定标杆在分析过程中起着重要作用。分析就是直接将现有的网络结构和新改进后的网络结构进行比较。当然,管理人员希望这种对比能够反映网络运营的实际条件。但是因为运行模型比运行实际网络要容易,所以我们将建模作为进行对比的方法之一。比较模型结果可以代替实际的动作。因此,设定标杆就是确认建模过程忠实地反应现有网络成本和服务水平的过程。这就做使我们相信如果模型代表了目前还不存在网络结构,仍然会在合理范围内反映实际的成本和服务水平。 标杆的设定过程一般是这样的:首先设定具有代表性的产品类别。此时,既要考虑保留服务和成本有关的产品特色,又要考虑由于产品汇总减少数据收集量带来和利益,产品的数量就取决于二者的平衡。其次,将销售汇总,按地域分为若干便于管理的需求中心。确定每类产品的客户服务政策。按相关的成本类别收集数据,如运输成本、仓库成本、库存成本和生产/采购成本。描述当前产品流动的路线,包括经过仓库的产品流动过程和直接由工厂/供应商/港口到客户的产品流动过程。同时,还要确定库存政策。 最后,根据收集到的数据决定成本、需求和服务之间的不同关系。将信息按成本-服务类别组织起来,然后与实际费用相比较。项目小组检查这些结果的合理性或解释该结果与实际结果不同的原因。一旦完成该确认过程,就可以开始最佳系统设计的选择过程。 供应链网络结构设计 网络结构设计的现代方法是使用计算机处理分析中涉及的大量数据。处理网络规划选址问题时,对计算机模型的使用尤其普遍。计算机模型被用于解决以下的问题:工厂、仓库和运输场站的数量、规模和位置;安排满足需求的设施;各设施应该储存的产品种类等等。网络结构设计的目标是: ·满足物流客户服务约束条件的同时,使所有相关物流成本最小化; ·在保持总成本的限制水平下,使物流客户服务水平最大化; ·尽量扩大物流服务水平所产生的收入和提供这种服务水平所需要的成本之间的差 异,使物流对利润的贡献最大。 其中,第三个目的与公司的经济目标更为一致。但由于企业产品的销售-服务关系往往难以得到,所以多数模型都围绕第一个目标建立。 帮助规划人员寻求设施最佳结构的模型都在试图平衡生产/采购、仓储和运输过程中各种互相冲突的成本,同时受工厂生产能力、仓库吞吐能力和客户服务等约束条件的限制。随着产品从工厂/供应商经中间存储点运送到客户所在地,这些成本就发生了。 建立成本、服务水平的标杆 网络战略规划的第一步是确立现有物流成本和服务水平的标杆。让人感到意外的是,只有少数公司认真描述了其分销流的模式、客户服务质量或总的分销成本。设立标杆的过程就是建立成本水平、服务水平和网络结构基准,以便进行比较,了解改进的情况,其结果可用于证实建模过程的有效性,使人们更加相信预计的成本节约量是准确的。 改进后的标杆水平 一段时间以后,某些情况的出现(如需求的转变、运输费率的调整、仓库存储和搬运费率的变化)都可能造成原本规划得很好的网络设计在次优的成本-服务水平上运行。因此,网络战略规划的下一个任务就是根据现有设施的数量和位置、设施现有的生产能力、当前的服务水平等条件,重新优化物流管理。是在不投入资金的情况下实现成本节约。
非常重要的是,因为对网络的进一步的变革与改进后的标杆水平相比较更为恰当,而不应与原有标杆水平相比。 机会最大化 在网络的战略规划中,按照可能的最低可变成本来确定网络可以提供一定的信息。在没有工厂或仓库能力约束和客户服务限制的软约束情况下,求出最佳网络设计,再考虑工厂和仓库的多个选址点,可以得到这些信息。 尽管从成本节约的角度来看,该结果非常有吸引力,但要实现该结果往往要降低服务水准,并将需求转移给那些超负荷运转的设施进行处理。很明显,如果成本节约不足以使经营绩效超过改进后标杆水平,那么进一步探索网络设计的其他方案就是徒劳无益的,只会增加成本。 实用设计 有许多可接受的网络战略方案界于改进后的标杆设计与最大成本节约的设计方案之间。通过重复运行代表不同网络结构和有关需求、成本和服务假定条件的模型,可以得到这些设计方案。这些结构能够生成成本和服务水平的组合。也就是说,对于任何服务水平,都可能多种不同的仓库数量和位置(结构)的组合能够实现该服务水平,但相应的成本不同。沿最低成本点画一条平滑线就得出了网络设计曲线,借助该曲线可以确定每种服务水平下成本最低的备选方案。沿着这条曲线,就可以找出改进后的网络结构。如果现有设计不是最优的,就会位于曲线上方,将该设计向左平移就能够在不增加成本的情况下提高客户服务水平;向下平移就可以降低成本,同时保持原有的客户服务水平。将该设计点移动到设计曲线上就会获得收益最大的机会。 假定推测(What-if)分析 在网络规划中,对投入和成本的估计总会存在一些错误。有些诱人的设计可能从建模的角度来讲是次优的,但是却能更好地反映模型以外的实际问题。假定推测分析(What-if Analysis)就是利用选定的网络方案和/或修正后的成本和生产能力的具体数字反复进行分析。这是一种利用分析过程将更多的实际情况带入实用网络设计的手段。通常认为假定推测分析比建模程序针对给定数据组求解,对管理人员更有价值。这是因为结构相似的网络成本差异很小,同时围绕改进后的网络结构重组机构常常比数学上的最优解更有价值。 可比数据 利用实际的企业数据进行设计的想法似乎很吸引人,但这样做可能会产生有偏的设计。假设某公司分销网络中有一个选址不当的仓库,由于该仓库目前的吞吐量很高,可摊薄其固定成本,故单位成本很低。但另一个位置优越的仓库却可能由于利用率较低导致单位成本较高。假如用这些成本数字来调整网络设计,那么位置差的仓库可能被保留下来,而位置好的仓库却被关闭或仍然不能得到充分利用。现有仓库和拥有现代化设备新仓库之间也可能出现类似情况。 对这类数据不可比现象进行补救的一种方法就是规定每个仓库的标准费率,该费率应该不受仓库使用年限和规模的影响,但考虑位置不同造成的成本差异。当然,以这种方式统一费率可能会使分派到某些仓库的需求减少,这些仓库一般是沉没成本(sunk cost)高的管理部门非理性投资的仓库。在此,必须做出抉择。
设计年限分析 理想的情况下,由于新设计不可能立即得到实施,因此网络设计或重新设计应该按照一定的未来时间安排来进行。当然,需要对设计年限内的需求进行预测。其中主要问题为,是否也应该按设计年限预测成本。除了需求预测以外,估计未来成本将导致与标杆脱节,同时丧失可比性。因此,若非标杆的成本发生改变,保持成本稳定不变常常会更好。 渠道设计 网络的构造主要关心的是选址问题。它在总体水平上处理了有关库存和运输问题,除此之外,对于产品流经成型网络的路径也进行了考虑。产品流经一个典型的物流渠道的过程如图所示。下列各类问题中,有些在图中的过程中产生了: ·各类产品在各层级和各存储点内应该存放多少? ·各层级之间最好采用哪种运输服务? ·应该采用推动式,还是拉动式库存策略,还是分销需求规划? ·各级存储点之间使用哪种信息传递方法最好? ·哪种预测方法最好? 因此,渠道规划就是关于成型网络的执行规划。 渠道规划的基本方法包括使用计算机模拟物流渠道。这类仿真器精确模仿特定网络内订单和产品的流动。生成订单的模式类似于公司的实际情况。已知渠道的设计情况、执行程序和政策、运输服务、客户服务政策,跟踪产品通过渠道的过程就可以满足模拟的订单模式。通过模拟可以得到有关销售、成本和提前期的统计数字。这样仿真器生成的有代表性的总结信息,通过改变某些因素,如预测销售代理的方法、运输代理方式、库存代理控制政策和订单履行代理方式,就可以估计出渠道设计以有效方式满足客户需求要求的程度。
供应商 补货信息 运输 运输 工厂 补货信息 运输 仓库 运输 补货信息 运输 运输 客户 图 多层级物流渠道 ,运输规划 运输规划是物流战略规划中第三个重要问题。虽然运输方式的规划已经包含在网络构造和渠道规划程序之中,但自有车辆的运输路线和时间安排决策并不包括在内。这类问题有应该安排哪辆车在什么地方取货和送货、停靠各站点的顺序是什么样的。这方面运输计划的制定在第十八章已详细描述过。以前由于没有一种有效的、一体化的模型可以解决物流系统的规划问题,所以常常需要将复杂的问题分解成若干部分。实际上,这就意味着分别解决设施选址问题、库存政策问题和运输规划问题,再利用递推的方法将某一项分析的
结果用做另一项分析的输入信息。这就需要基于多层代理技术的供应链计划系统来处理这样的过程,可以很快地对更综合的问题得出满意的答案。 第四篇 总结 第十八章 APS的软件公司介绍 现在,无论是ERP供应商或者是APS供应商,都采用各自的策略在自己的产品中加入与完善APS功能。如:或自行开发APS模块、或并购1个或多个APS供应商,将他们的产品改造装入ERP套件中;或与一个独立的APS供应商形成联盟关系,将其APS产品装入到ERP套件中来等等。 ERP供应商建立自己的APS模块形成APS与ERP的无缝集成是最好的方案。近2年来,几乎每个外国的ERP软件,无论是买的还是自己开发的,80%有了与之集成的APS引擎。如SAP 有了 SAP APO (Advanced Planning and Optimization), Baan 有BaanSCS (Supply Chain Solutions), Oracle 买了ILOG的产品, PeopleSoft 购买了Red Pepper,而JD Edwards 则买了Numetrix。Fourth shift 集成了APS工厂软件,开发DeamStream支持供应链的优化.Symix等中型ERP供应商也集成APS,以适应市场需求. APS具有的模块 一般APS软件都由5个主要的模块组成:需求计划、生产计划和排序、分销计划、运输计划,和企业或供应链分析等。 需求计划模块:用统计工具、因果要素和层次分析等手段进行更为精确的预测。用包括Internet和协同引擎(collaboration engines)在内的通讯技术帮助生成企业间的最新和实时的协作预测。 生产计划和排序模块:分析企业内部和供应商生产设施的物料和能力的约束,编制满足物料和能力约束的生产进度计划,并且还可以按照给定条件进行优化。各软件供应商根据不同的生产环境应用不同的算法和技术,提供各有特色的软件 。 分销计划模块:帮助管理分销中心并保证产品可订货、可盈利、能力可用。分销计划帮助企业分析原始信息。然后企业能够确定如何优化分销成本或者根据生产能力和成本提高客户服务水平。 运输计划模块:帮助确定将产品送达客户的最好途径。运输计划模型的时标是短期的和战术的。运输计划模块对交付进行成组并充分利用运输能力。 企业或供应链分析:一般是一个整个企业或供应链的图图示模型,帮助企业从战略功能上对工厂和销售中心进行调整。有可能对贯穿整个供应链的一个或多个产品进行分析,注意和发掘到问题的症结。
ILOG公司-高级计划引擎产品介绍 ILOG 是 成立于1987法国,是开发和市场优化和可视化软件.它的产品被几千个开发商和几万个用户使用.包括通讯,制造,运输,国防等其它行业 .如许多著名软件供应商均使用它的套件:SAP,Oracle, I2, Manugistics, Siebel 等公司. ILOG 软件产品: (1), 可视化套件:提供一套工具通过视窗加强用户接口开发.此套件对专业应用程序C++和Java使用业务图形对象(BGO)开发.它易联结所有流行数据库的业务对象.使使用户开发时间减少35%到85%. (2), ILOG 优化套件: 是客户开发的强有力的资源优化,排程,后勤和计划的应用程序.它包括从CPLEX到线性规划.在约束规划里的领先的优化引擎.优化的业务可以实时的,动态的处理业务. (3),ILOG 业务规则: 允许智能代理开发实时监控数据流.它用于网络管理,流程控制,监测非常业务.他是规则引擎可以用业务规则无缝集成Java 应用程序. ILOG 产品套件广泛用于网络管理,客户服务,财务分析,贸易,后勤,维护计划,人事计划,运作和生产计划排程,过程控制和系统设置等. 领先的供应链管理的公司I2 选择了ILOG的Jview 产品.处理它的RHYTHM产品的计划员模块基于Web的用户接口. 第二大软件公司Oracle也选择ILOG的OEK(优化扩展组件)优化套件来处理基于Web的Oracle APS 方案包括高级供应链计划和高级制造计划排程.
第一大ERP软件供应商SAP 用ILOG的产品处理SAP APO产品提供SCM方案. 用ILOG ODF(优化开发框架)产品处理SAP APO优化的行业方案-无缝连接现有的APO,加强APO的客户化你的制造和计划过程. I2 公司及其产品介绍 1988年,德州仪器人工智能实验室的Sanjiv,在达拉斯一个简朴的两居室公寓里创立了I2,软件设计思路源于对美国F-16战斗机全球配件供应商的数据计划和分析,并于1989年开发出”采购计划故障最小化方法”软件产品。当时这一领域属于市场真空状态,没有一种软件能够像I2一样,可以考虑到企业的有限能力而去制订生产排程。I2打破了原有ERP或者MRPII中”生产排程计划”建立在无限大能力之上的弊端。一个不大不小的软件一跃成为炙手可热的市场宠儿。公司所获得第一个客户-美国TimKen钢铁公司,项目完成后不久,即被《华尔街日报》评定为I2为TimKen节约了3000万美元成本,随之震撼了整个市场,Armco钢铁、柯达、福特汽车、麦当劳等一批重量级客户开始关注并使用I2产品。 美国 I2 技术公司是世界领先的提供有关全局供应链管理(GSCM)中智能规划与调度的软件供应商,其 RHYTHM 系列产品能够为跨越企业间的供应链计划与调度提供综合智能支持,并且能够有效地优化和快速集成整个供应链上的各个系统。此外,它还可采用基于 Internet 的通信方法实现企业间的通信。第一个软件产品是Factory Planner,最初在金属工业中取得很大成功,目前i2为汽车、消费品和高科技工业提供各种优化B2B流程的软件模块。最近,i2推出一套新的解决方案TradeMatrix,提供公共和私营电子市场所
必须的软件和服务。i2在2000年与Aspect Development公司合并,并与IBM和Ariba结成了伙伴关系。 (1),Supply Chain Strategist(供应链战略):支持整个供应链上的"what-if"战略分析,决定生产地点、分销中心和其它设施的最优组合和定位,根据不同方案建立有关成本和约束的物流模型。 (2),Demand Planner(需求计划): 提供各种统计方法,随机因素的包含,以及不同组织单位的多输入管理。提供POS(销售点)数据集成并能以不同方式查看需求信息。此外,OLAP(在线分析处理)工具能有效存取有关数据,PRO(产品关系对象)模块支持相关预测的生成。相关预测是指通过对产品组的预测来导出单个产品的预测。 (3),Supply Chain Planner(供应链计划): 根据物料、能力、运输和顾客服务的约束建模和优化供应链。SDP(策略驱动计划)模块允许计划人员定义问题类型和应用适当的算法(如线性规划、启发式推理和基因算法)进行优化。 (4),Demand Fulfillment(需求满足):生成约束驱动计划,提供所有分销和生产地点的成品、半成品、原材料和资源能力在整个供应链范围的可视性。 (5),Factory Planner(工厂计划):根据需要日期向后排产或当考虑物料和能力约束时从当前日期向前排产来生成最优生产计划。在生成无限能力计划之后,有限能力计划由i2的专利产品Constraint Anchored Optimization(约束优化模块)决定,不过计划人员也可以通过分析能力短缺和执行“what-if"分析施加影响。 (6),Optimal Scheduler(最优排产):建立基于基因算法的加工工序和排产计划。约束定义和优化算法的分开允许处理大量约束,这些约束包括车间能力,工作负荷平衡,物料可用性等等,此外,交互排产编辑器允许手动更改。 (7),Transportation Modeler, Optimizer and Manager(运输建模、优化和管理):是支持分销计划流程的工具。运输建模帮助企业有效地利用它的运输网络,实际数据被用来做"what-if"分析。运输优化根据交付、设备和人力约束自动建立和发送货物,决定装货和交付时间,此外,它也考虑了成组约束和自动选择接驳(cross-docking)机会。最后,运输管理器执行和管理从订单到顾客服务和财务结算的整个运输流程活动。 为了使供应链伙伴之间能互相协作,i2还推出了TradeMatrix和Global Logistics Manager(全球物流管理)模块。TradeMatrix支持采购服务(如电子商务市场)、协作计划流程、谈判和其他B2B解决方案。全球物流管理模块是一个流程建模和监控系统,它提供多模式多企业物流运作的可视性,这一模块的功能包括:订单和库存的可见和跟踪,性能测量,失效报警和改进顾客服务。 Manugicitics公司与产品介绍 迈极公司是提出企业赢利优化(EPO)的方案,它的供应商关系管理和供应链管理可以减低成本的效果,而定价与收益优化则可以提高收入. 它的EPO解决方案结合了这两种力量,并集成了定价、预测、运作规划与执行等功能,可以帮助企业整体以及整个交易网络提升赢利能力。
全世界现有超过1,100家客户正在采用迈极的解决方案,其中包括财富50强中的一半公司,透过定价与交付来优化从设计到采购的供需网络,从而达到降低运营成本、改善客户服务、提升赢利能力以及加快公司发展的效果。 它的产品是一 套全方位的产品,可以在极短时间内设立和启用,以及带来效益。NetWORKS 产品以相辅相行的方式运作,发挥迈极的企业赢利优化方案、价格及收益优化方案、供应链管理、供应商关系管理等方案的优点。NetWORKS产品是一套完全开放的方案,跟企业 现有的应用程序相容及可以容易地结合,包括企业资源计划(ERP)系 统,交易系统,执行系 统,遗留系统,货仓管理系统及销售点数据等。 主要模块: 一, 网络设计和优 化 你 的 企 业 生 产 各 种 产 品 ,有 各 种 设 施 和 无 数 的 贸 易 伙 伴 。迈 极 网 络 设 计 及 优 化 方 案 帮 助 企业 对 供 应 链 网 络 和 利 用 网 络 的 资 产 , 作 出 可 贵 的 策 略 决 定 ,以 确 保 整 个 供 应 链 网 络 , 能 以最 有 利 的 方 式 满 足 顾客 的 要 求 。 制造计划与排程 你的企业的顾客要求更高水准的服务,而公司的财务目标则迫使公司提高制造业资产 的生产力和投资收益。迈极制造计划和排程方案提供端对端,多个地点制造计划和排程-- 从对定单的承诺到工厂进行制造.那些拥有多个生产设施及有委外(outsourced)制造地点的厂商,可以利用此方案制定优化的供应链计划,并且与工厂及外部供应商协同,进行 生产计划和详细的排程。 销 售 及 运 作 规 划 你 的企业 的 供 求 计 划 不 断 改 变。 企 业 的 销 售 和 行 销 、分 销 及 生 产 部 门 ,往 往 要 大 费 周 章 才 能 对最 新 的 供 求 计 划 达 成 协 议 。迈 极 销 售 及 运 作 规 划 方 案 为 企 业 保 持 满 足 顾 客 定 单 和 计 划 需 求 所 需 要 的 整 体 存货 和 制 造 产 量 水 平 ,协 助 公 司 维 持 供 求 平衡 ,同 时实 现 企 业 的目 标 ,如 提 高 盈 利 性 、生 产 力 、以 及 顾 客 服 务 水平 等 。 履 行 管 理 你 的企业 的顾 客 要 求 企业 在 正 确 的时 候 供 应 正 确 的产 品 。不 过,企业 的 财 务目 标 则 要 求 企业 减 少 存 货 水 平 。迈 极 履 行 管 理 方 案 提 供 全 方 位 的 分 配 方 案 ,优 化 存 货 的 状 况 和 流 动 ,协 助 满 足 顾 客 需 求, 以 最 高 的 收 益 优 化 。 协作性厂商管理存货 (Collaboratvie Vendor Manged Inventory (VMI)与CPFR 为了更妥善地平衡企业供应链的供求和优化效率,企业有必要和顾客及供应商进行更密切的协同,这也是企业要在今天充满竞争的商场立足的一个条件。迈极 提供企业所需要的各种策略与方案,包括实践VMI 存货计划,共用供求预测、进 行 联合促销规划、善用 n-Tier的CPFR无限量力 量等。我们的方案为企业提供透明度,以了解顾客的需 求,帮助企业改善对存货流动的管理,以及提供企业所需要的知识和技术,跟供应商、顾客建立协同过程。最重要的是,迈极提供的VMI 和CPFR方案,可以在将来与企业一起成长,让企业提高整个供应链协同的效率和提高盈 利。 智能中心iHub 公共市场不能为企业提供企业管理贸易网络所需要的控制、功能性及安全。 点对点的伙伴结合也证明不具伸缩性,而且不支援企业需要和伙伴建立的协同程
度。迈 极的智能中心(Intelligent Hub, 或iHub)是一项 私人贸易网络方案,旨在把 企业连接它扩大的贸易网络和提供透明度、异常事件监视,以及优化多层供应商和 顾 客的业务过程的功能。此方案减少在供应链各层次中出现的资讯延误及变形,以大大灭少配件短缺、交期、供 应链存货、以及协助改善按时的装运和获取收益。 维修服务与配件管理 迈极方案为企业提供必要的综合功能,有效地管理维修服务及配件业务。它 的各种功能,如统计数字预测、存货优化、多个地点有限生产功能调度等,确保企业以最优方式分配配件、可消耗材料、维修资源等,以应付各种己计划或无计划的 活动。 物流管理 在企业的全球贸易网络里,每天都需要运货。对公司来说,以最低的物流成 本为顾客提供他们所要求的服务水准,往往是一件不易的事。如果企业管理本身 的运输队的话,则要经常面对灭少运输队运作成本和提高资产利用的压力。迈极物流管理方案帮助配货商和运输公司管理多模式的全球物流工作。这个方案的特点包 括以下各项: -全球物流管理:以方案管理跨越边界和机构之间的产品及资讯的流动、分配。此方案可减少物流成本,同时提高收益、提升顾客服务、提供全球运货的透 明度及和符合进出口规定; -运输队管理:此周全的方案的功能是管理流动的资产,它能配合资产和需求,制定整体上货及交货时间表、维持及跟踪资产和配件的应用,以及提供对运 输的实时透明度和通讯功能; -散装物流管理:此方案为散装产品制定最优的补充和物流计划。它可预测个别层次的需求,根据存货制定订单、决定最好的运输程序、以及调度产品的运输时 间。 二, 供应链管理与企业赢利优化 赢利订单管理 一位顾客联络贵公司问道:请问你有我要的东西吗,而且以我需要的时间、适 合的价钱卖给我吗?迈极营利订单管理方案提供报价和获取订 单,同时提供时段 产品供应量资料和最优价格的功能。如果某个 产品或顾客的报价不 属于自企业现有合约中的顾客或产品目录,此方案可衡衡企业从订单中可获取的利润,和争取到 订单的可能性,而决定最优价格。至于包括在标准价格表上的产品,此方案可为多 种渠道和市场区段制定和更新数以千计产品的最优价格,以实现企业的目标和配合 市场的改变。 赢利需求管理 对企业来说,要平衡某种有限产品的供求 ,赚取最高的收益,往往是一种挑战。对全球的企业来说,有两种情况是司空见惯的。第一就是需求超越生产能力, 造成供不应求或生产能力瓶颈。第二种现象是:供过于求,导致成本上涨、宝贵 的生产力闲置。迈极的营利需求管理方案利用价格和产品的可供性,使供求达致最
优平衡。企业固有的目的是从需求中赚取最高的利润,不过企业为了达到不同的目 标,如提高对市场的渗透度或占有率而制定价格。 SAP的公司的APO产品介绍 . SAP作为第一的ERP供应商,提供一个称为SCOPE(supply chain optimization, planning, and execution)的产品,该模块与作为SAP核心的企业应用R/3集成,使得用户能够在整个供应链范围内优化性能和费用。其中ERP主要被用于信息集成,而附加的模块则被用于供应链范围内的决策过程和协调,主要提供供应链监控、预测、先进的计划和调度、ATP(available to promise)四个功能。 下 图示APO的技术架构 APO Collaborative Planning - Architecture C APO Collaboration ClientAPO Collaboration EngineO Internet Enabled Planning Books,Enhanced MAlert MonitorAlert Monitor, SAP OfficeMacros MInfoCubes and TimeSeries U N PlanningIBooks CAdminstration AComponent T Planning Book DesignerI O NL A Y E R APOOthers R/3抯抯 借助APO供应链管理解决方案中,您可以管理动态的、适应性供应链网络核心的复杂信息流,并用其执行协同供应链计划。 APO使您能够实现内部与外部供应链活动的同步,并实时执行计划和订单驱动式的供应链活动。可帮助您以及您的供应链伙伴更灵活地开展业务,并对市场上的变化迅速作出Internet / Intranet
响应。该产品可使您更全面地了解需求、库存和生产能力信息,并帮您优化计划与运作日程安排,使其与更全面的业务目标保持一致。 供应链APO具有以下特点: 1,一种集成化的整体理念,包含多个计划级别、计划模型与生产方式 2,一种端到端的解决方案,采用基于特征的预测、计划、排产和可配置产品的计划 3,针对特定行业的先进优化方法,包括针对离散元件厂商的多级供需匹配功能、针 对加工厂商的活动优化,以及针对汽车行业特性的优化 4,即插即用功能可以轻松集成您定制的优化工具和方法 为了使您更好地运用APO计划功能,供应链APO可与供应链执行系统轻松集成,包括企业系统和生产运输计划应用。这意味着您可以创建一个闭式循环线路,大大提高了网络功效,并且从定期计划转向受事件驱动的计划方式。您可以轻松地将供应链管理与非SAP系统及其它解决方案链接。例如,供应链管理可与客户关系管理集成在一起,从而可以验证所订购产品的可用性,简化推销活动的计划过程,并实现供应链运作与客户需求的同步。产品生命周期管理解决方案的集成,可简化产品的协同计划与设计过程,并使您能够管理从开发和生产到维护和更换过程中所有信息。 您可以设计高效的供应链,并为合作伙伴提供来自供应链的最新信息。您可以适应全球需求的变化,并遵循各地区的规范,从而真正地从全球范围出发对供应链进行管理。此外,您还可以持续地评估供应链基础设施的可能性与选项,以确保您的供应链能够始终保持最优化状态。 APO可以协同需求与供应计划功能有助于您实现供需平衡,并获得收益。供应链管理中的需求计划工具使您能够将项目的历史需求数据、相关因素、营销活动和销售目标考虑在内。您可以采用供应需求工具创建一个将采购、生产、经销与运输要求和限制因素考虑在内的总体供应计划,然后与供应链中所有合作伙伴共用该计划。数据的图形显示和向上向下挖掘能力确保了最大程度对整个供应链进行全面了解。 您可以对供需变化迅速作出响应。其部署能力使您能够轻松地重新平衡与优化经销网络。您可以使用销售与运作计划工具制订单一数字式的战略计划,以实现所有关键业务流程的同步。 您可以将客户服务目标、预测错误和供应量的变化考虑在内,以确定每个客户的最佳存货水平。另外,您也可以模拟各种供应链场景,以确定最佳的设计。 供应链管理APO的供需计划功能使您能够获得必需的预见能力,以实现与业务伙伴真正的协作。供应链中的每个成员无需等待信息传送,而可直接了解下游的存货情况与需求—直至最终客户。整个供应链可共享对单个客户需求所做的准确预测,以减少信息传递时的错误以及鞭长莫及现象,并有助于您降低供应链成本,提高客户服务水平。 凭借SAP APO供应链管理,您可以处理多种计划活动与方法,包括: 1, 供应商管理的存货 (VMI) 制造商可全面了解客户确切需求与存货水平,更好地执行补充计划。SAP APO供应链管理的优化与部署能力可全面支持VMI流程,并帮助制造商制订出如何向多个客户分配货物的明智决策。 2, 协同计划、预测与补充 (CPFR)
供应链管理支持CPFR模型,使制造商、零售商和经销商能对销售和订购量进行协作预测,联合制订计划与决策。该解决方案提供了系统间的连接,降低了人为干预的工作量。可配置的工作流有助于您及您的业务伙伴协同满足客户的预期要求,并降低行政管理的工作量。另外,通过与计划和执行系统的紧密集成,供应链管理APO支持从交易销售预测到生成订单以及监控执行情况的整个过程。 3, 协同供应管理 可以运用供应链管理APO对客户销量预测进行汇总,确定原材料与组件的总体相关需求。通过与业务伙伴共同确定物料需求,制造商可以更明确地制订供应商的生产能力计划,及早确定潜在的供应量不足情况,并对客户需求进行管理,以提高获利能力与客户服务水平。mySAP供应链管理解决方案支持从战略计划到详细的排产、执行和履约协调过程中的供应管理。 4, 运输管理 您可以利用供应链管理APO使承运商能够提前了解预测的运输量,从而更有效地制订运输计划。运输计划与车辆排产功能运用Web技术来支持运输投标,并实现对执行过程的密切监控。供应链APO管理的性能管理功能有助于您持续监控承运商的执行情况,从而持续改进业务运作能力。 5, 直接购置 供应链管理APO利用互联网采购功能监控生产物料的补充,并实现流线性采购流程。其自动化货源确定与补充功能可处理多个供应商。该解决方案还可使制造商在电子商业市场上发布需求信息,以接受多个供应商的竞标。 6,生产计划 生产计划与详细的排产能力支持离散性和流程性制造环境。基于约束的方法与优化技术的结合意味着在制订优化的计划与日程时将资源、物料以及相关性约束考虑在内。重复制订生产计划的组件支持高性能、高容量的订单顺序排产、生产线优化和准确的组件计划。此外,活动优化器可支持推送式生产。 7,性能管理 供应链管理APO提供了在线分析处理功能,可用于处理复杂的预测问题。您可以运用这些功能创建并管理多个预测、促销与预算计划。该解决方案的生命周期管理功能使您能够控制从产品推出到报废过程的计划与预测活动。促销计划能力使您能够估测营销活动的影响。 8,为成功而设计 为了帮您创建并维护一个高效、高响应能力的网络,mySAP供应链管理解决方案为您提供了强大的供应链网络设计能力。该解决方案使您能够确认与选择位置,优化网络,同时将需求与成本结构考虑在内。mySAP供应链管理解决方案可帮您选择供应商,重新设计经销与运输网络,并对现有的供应链进行评估与控制,从而找出并强化薄弱环节。 该解决方案为您提供所需的信息,帮您制订具有战略意义的供应链决策。此外,该解决方案有助于您解决关键问题,例如在何处开设或关闭工厂或经销中心,在何处生产特定的产品,或者如何抓住战略性物料供应机遇。总而言之,该解决方案可帮您回答一个最根本的供应链问题: “我们应在何处生产什么产品,以及如何以最佳的方式销售?” 供应链管理APO提供了用于模拟供应链设计变化的先进工具,使您能够制订与评估多种措施,并迅速了解设施位置或数量的变化对您的成本与收入目标产生什么样的影响。您
可以考虑或者不考虑生产约束而对各种选择方案作出评估,并根据最好或最坏的情况深入了解未来的供应链要求。 9,协同计划,共同获益 供应链管理APO使您能够充分利用将供应商的供应商与客户的客户联系在一起的供应链网络来制定协同计划。这样,您和您的供应链伙伴可以: 通过交易存货信息减少库存、更充分地利用资源,缩短周期时间,从而降低成本 通过更准确、更准时、更完整地执行订单,提高客户服务水平 通过缩短产品上市时间,更准确地平衡供需关系增加销量,从而减少库存中断现象 更全面地了解供需信息,对意外的需求变化迅速作出反应,从而提高响应能力 Oracle公司的APS产品介绍 Oracle APS高级计划与排程解决方案包括以下产品套件: -Oracle需求计划 -Oracle高级供应链计划 -Oracle制造排程 -Oracle全球ATP承诺 -Oracle供应链事件管理 下图是Oracle APS技术架构: Oracle Advanced PlanningE-Business planning solution: zero latency, real-time collaborationCustomersSuppliersInternetPortalPortalCollaborative PlanningCollaborative Collaborative ExceptionsExceptionsDemand PlanSupply PlanProcessSingle PlanMarketing AutomationForecastDemand PlanningAdv. Supply Chain Inventory OptimizationForecastGlobal Order = hoursForecastDemand Planning ProcessSupply Planning Process
1,需求计划 需求计划是一种基于互联网的解决方案,它能建立和管理预测,它的主要功能包括: -基于互联网的结构 -协作的需求计划 -具有统计性的预测 -专家系统 -合并性 -多维分析 对需求灵活响应的第一步是理解它,在电子商务虚拟供应链中管理需求,需要一种工具来了解需求的来源,作出预测,管理需求计划进程,并协调所有需要进入需求计划进程的内外资源。 需求计划提供了这种工具来帮助您管理各地区、各行业、各用户提出的需求,它建立于多维结构上,不需重组数据便能进行多维分析。它完全以互联网为基础,让使用者的成本降至最低,并通过浏览器界面进行协调。它有极强的统计预测能力来生成需求预报,并对统计预测的准确度进行控制。 2,高级供应链计划(ASCP) 管理虚拟供应链需要不同的系统,而不仅仅是只能管理老的,垂直集成的企业的系统。高级供应链计划提供: -编制基于约束的优化的供应链计划 -全球化的可视性供应链计划 -加速计划周期 -提供企业间同步性计划 -加快投资回报 是以基于内存的计划技术和供应链模式为基础的一整套计划方法和工具,它能优化虚拟公司的信息流,物流和现金流。其功能、特点主要包括: -分布式的计划服务器 -集中和分散的计划 -净改变计划 -整体性的最优化,计划和日程安排 -为混合模式的制造业提供高级供应链计划 -集成的绩效管理 -高级的计划模拟性 -良好的图形界面 -基于互联网的协作计划 ASCP是已被证实过的技术,它是Oracle第三代基于内存作出计划的技术,也被行业领先者证明是最优化的供应链计划套件。Oracle ASCP支持混合模式的制造,能同时为所有的制造类型作出计划,其中包括流式制造和项目制造。Oracle ASCP是唯一能为复杂环境作出计划的系统,例如从航空国防业到流程制造业。
3,制造排程 车间层的制造排程计划可以随同Oracle的ASCP高级供应链计划一起产生。Oracle制造排程是一种全面的车间层的排程工具,它能根据约束条件让车间管理者以图表的方式查看和重新安排车间作业计划。它通过一个可视的图表(甘特图)来表示出车间层作业,并能通过交互拖拉图表来重新安排这些作业。您在提高生产率,灵活性和反应能力的同时,便能使生产能力和产量最大化。 制造排程包括以下特点: -基于互联网的结构 -制造排程工作台 -交互式的排程 -优先级优化制造排程程序 4,全球ATP(Available To Promise)承诺 通过Oracle ATP服务器,您能在全球范围内集合所有的事物处理系统,得到完整供应链的供应和需求信息,这其中也包括您的虚拟供应链中的主要供应商和其他的商业伙伴。当您无法自己完成客户需求时,您能通过整个供应链查询所需的所有组件和资源,以弥补自己的能力来满足客户的需求。Oracle APS 扩展了订货承诺的能力,它使订货承诺更快,更准确,更灵活,其功能包括: -基于互联网的协作性的订货承诺 -全球化的订货承诺 - 多层供应链的有效性 - 可供货能力承诺(ATP) - 可用生产能力承诺(CTP) - 可发货能力承诺(DTP) 5,供应链事件管理 处在供应链上的企业,由于各种原因往往不能协调一致地执行供应链计划,也就是说会不断有例外事件产生,在这种情况下,Oracle供应链计划会自动检测到这些信息,快速给出新的解决方案,并在网上向各企业通报这些例外信息。Oracle供应链事件管理主要功能有: - 管理跨企业间的例外信息 - 快速识别和解决例外事件 - 通过工作流快速处理这些事件 - 评测供应链的运行品质 - 依次通报相关事件 - 使供应商快速查询到他所供货库存的库存状况 它的特点是对计划和排程进行全面的优化,能够为虚拟企业在同一时间对所有资源进行计划、排程和最优化管理。 System Molding (SM)系统建模公司的APS (Tempo)
Systems Molding (SM)系统建模公司的成立于1982年,是一个具有丰富经验的有限能力排程(FCS)的专业供应商,主要面对中小型企业的APS软件.它的高级计划排产(APS)利用用于定义产品/加工过程设计的常用主数据,进行产品成本或工作成本估算,计划物料和能力,报告实际活动,并跟踪生产状况来进行排产。一个电子版的计划表是APS的中心,有下拉式列表来获取更详细数据,如定单、资源和运行细节信息。可以用APS为多种制造环境建模和制定时间表,因此你可以把它应用于供应链,优化资源利用,并为承诺和交付定单提供客户服务。 APS考虑到生产工作量,日常数据和来自于工作中心能力、物料可用量的制约,从而生成一个现实可行的时间表来满足你的目的。可以进行多种模拟,然后比较它们实施的特点,如工作的延迟和利用。 基于当前生产工作量和你的时间表目标,为一个用户定单或报价单决定最快的可能出货时间。例如,你可以把所有一切从计划表中删除,然后计划最重要的定单,然后在计划剩下的定单。
APS可以把工作流的次数减到最小并把产出量增到最多,这样就可以减少在用的库存。通过恰当的排序和重叠运行设备,可以最少化调整。使用瓶颈计划能力来确定你的瓶颈工作中心即在计划其他工作中心之前,使瓶颈工作中心已经满负荷。 与ERP相整合 在一个主数据库中保留数据来支持ERP和APS,并去除重复的数据。APS利用用于定义产品/加工过程设计的常用主数据,进行产品成本或工作成本估算,计划物料和能力,报告实际活动,并跟踪生产状况来进行。下载物料清单/资源清单和定单数据到APS来计划目标,然后上传最佳计划到ERP,然后应用于你的供应链来满足需求。例如和四班ERP的实时集成.把 ERP功能延伸到为供应链中的生产活动模拟,从而决定可能完成时间和生成每个级别的工作量的生产时间表。 APS利用Microsoft技术平台来确保正在发展的可兼容性和连续性。使用Crystal Reports可以编制出自定义的报表。可以用Microsoft Access增强APS功能,它能使你从屏幕标签中增加或定义字段。 APS的的灵活性缘于Fourth Shift可以在不同制造商的供应链中建立生产活动的模型。物料和物料清单,资源和资源清单,为建立生产标准产品和客户产品的活动的模型提供了基础。 APS能通过使用生产活动模型和你在制定时间表的目标中给出规则计算出一个有限制的时间表。以下是四个制定时间表的目标和预先定义的规则的例子: 制定时间表的目标 典型规则 预先定义的任务优先级 最高优先级定单 最少工作延迟 最早完成时间,最少闲散时间,关键率 最少任务加工时间 最少工作剩余 最大设备使用率 对于序列的最少调整次数 APS功能提供了向前的有限计划,向后的有限计划和瓶颈的双向制定计划方式,基于算法的方式来计划定单或者基于模拟的方式来计划使用工序。还可以使用混合的方式;例如,向前有限计划就是先制定最重要任务(组)的时间表来最小化它们的延迟时间,然后再给剩余的任务制定时间表来最小化加工时间。APS可以有选择地把物料作为约束来制定时间表。 Thru-Put Technologies公司的APS Thru-Put Technologies 是一家业界领先的为复杂制造商提供高级计划与排程/供应链计划解决方案的供应商。Thru-Put的产品和服务能使生产型组织通过提高准时交货率同时降低库存、周转时间和赶工成本来增加利润率。Thru-Put Manufacturing ,旗舰产品系列,通过为复杂的供应链问题提供简单但一流的解决方案在市场上独树一帜,这意味着较短的执行周期和快速的投资回报。Thru-Put的产品支持因特网应用,容易与最主要的ERP
系统和业务系统集成。Thru-Put的产品建立在约束理论基础上,约束理论(Theory of Constraints, TOC)是由TOC的先驱和“目标(The Goal)”、“干草堆综合症(The Haystack Syndrome)”的作者Eli Goldratt博士创立并发展的。根据约束理论的原则,运作是一条相互依赖的资源链,只有小部分因素—称之为约束—控制整个运作的结果。认识到这种相互依赖关系,可帮助企业面对复杂问题实施由约束理论发明的简单、一流和易于理解的解决方案。Thru-Put Manufacturing 5 可以使公司应用约束理论管理其运作。 从长期的战略到详细的物料、产能和生产车间排程,Thru-Put Manufacturing 5的先进计划能力即使面对最复杂的运作也能给出方案,而且很快。 -优化物料计划和资源安排的信息及分析 -可靠的约束识别、分析和管理 -内部与外部的供应链管理 -易与公司现有系统相结合 -可定制报表 -支持web浏览器 -强劲的企业级软件套装
Thru-Put Technologies的Manufacturing 5能帮助你的公司获得在当今复杂的商业环境中所需要的竞争优势。Thru-Pup Manufacturing 5作为一个功能强大的先进计划与排程解决方案,能帮你对不断变化的商业环境和顾客需求做出快速反应。Thru-Put manufacturing 5 基于普通常识性的方法管理物流,识别、管理和改善生产中的瓶颈或“约束”。因为软件能够适应你们的运作需求,所以对于大多数的以制造为中心的公司来讲是十分理想的。Thru-Put 的解决方案可单独使用,也可以与公司业务解决方案以及单点方案如后勤、分销、定单管理及其它功能产品结合使用。Thru-Put Manufacturing 5 包含的集成的软件模块家族包括: Thru-Put 同步引擎:Thru-Put的旗舰产品,帮助制造商显著改善他们的计划过程以更好地回应市场压力。它同时也通过分析整个制造过程中存在的约束,来产生经过能力测试可被执行并能满足公司的业务目标的计划与进度表。 Thru-Put客户服务工作台:支持“可实现承诺”与“有能力承诺”的功能,帮助你的公司提高按期交货率。当客户通过电话定购,定单管理人员可以决定供应链上是否有原料、是否有能力去满足顾客的需求。同样,客户服务工作台供应链(Customer Service Workbench Supply Chain)功能上也适用于多工厂。 Thru-Put 策略计划器:通过对不同的制造策略的假设分析(what-if)和情节分析使中期或长期计划简单易行,它包括对利润率要素的影响如产品混合、需求、资产的利用和能力的改变等。这个系统还提供给主管由Thru-Put同步引擎所产生的当前计划的财务预期。 Thru-Put DB-UTIL:一个标准的集成工具箱,用来快速具体地整合MRP/ERP系统和Thru-Put Manufacturing 5,Thru-Put DB-UTIL 识别并纠正MRP/ERP数据中的错误,同时加速Thru-Put Manufacturing 5的实施,这样就能缩短实施周期,快速达到目标结果,实现更好的投资回报。使用Thru-Put DB-UTIL, 公司可以通过中间文件从现有的MRP/ERP系统中导入数据,或通过应用编程接口与Thru-Put Manufacturing 5无缝集成。在取得资料后,Thru-Put DB-Util进行数据的完整性、有效性检查,并存储在Thru-put Manufacturing 5 自身的数据库中以确保更为准确的物料计划和资源排程。 Thru-Put 性能分析器:Thru-Put 性能分析器是一个供高级经理使用Thru-Put Manufacturing 5 的支持WEB浏览的性能监控工具,通过给相关工厂经理和物资主管提供针对生产过程有效运作的度量值,将鼓-缓冲-绳子(DBR)由车间提升至管理层,并给客户最大程度的利润。 Thru-Put 报告:为有效沟通与执行提供查询与报告,传递有关最新计划的信息。提供广泛的过滤选项以便用户可以快速获取所需信息。可定制报表以满足特殊需要。 体系结构:Thru-Put Manufacturing 5是一个客户/服务器解决方案,运行的数据库来自Microsoft、Oracle、Sybase、Informix或ODBC支持的其它供应商。数据库存储用来计划、排程和控制的车间级数据,运用行业标准协议连接多个车间级数据库实现内部供应链的功能。Thru-Put报告和客户服务工作台是建立在瘦客户端结构和WEB浏览器技术上,支持高度灵活的分布式计算环境。 国外主要APS软件供应商清单 1. Acacia Technologies 2. Advanced Planning Systems
3. AutoSimulations 4. Berclain, Ltd. 5. Bridgeware ,Inc. 6. C-Way Systems 7. Chesapeake Decision Sciences, Inc. 8. Distinction Software, Inc 9. Enterprise Planning Systems, Inc. 10. Fygir 11. i2 Technologies, Inc. 12. ILOG 13. Logility ,Inc. 14. Manugistics, Inc. 15. Numetrix, Inc. 16. Ortems,. 17. Oracle APS 18. Paragon Management Systems,Inc. 19. PeopleSoft-Red Pepper 20. Pritsker Corp. 21. ProMIRA Software Inc. 22. Preactor International 23. Scheduling Technology Corp. 24. ShivaSoft ,Inc. 25. SynQuest, Inc. 26. Systems Modeling Corp. 27. SAP APO 28. Taylor Manufacturing Systems 29. Thru-Put Technologies 30. Tyecin 以上资料来源于AMR.仅供参考.
第十九章 APS的未来之路 新一代令人兴奋的APS系统产生了,它使得供应链网络优化计划与工厂的优化计划排产集成在一起,产生一个全局优化的可执行的计划,来满足需求和供应的快速变化。它也解决了批处理和多途径问题。客户的订单一到达即可进行处理,利用完美的时序逻辑精确的计算承诺日期,并且可以连续的更新物资计划。这些发展说明由系统批处理指令引起的响应问题和错误优化已成为过去。 高级计划算法 为了适应越来越复杂的供应链系统,许多数学的方法,尤其是非常规的数学工具已经广泛的运用了.其中一些方法已经取得令人激动的进步.Teti(1997)列出了高级算法的清单,分别总结了他们各自的应用领域,包括设计,规划,生产排程与执行活动. 1.专家系统(知识库) Expert System (Knowledge Based System) 2. 图案识别Pattern Recognition 3. 图论Graph Theory 4. 模拟理论Similarity Theory 5. 优化理论Optimization Theory 6. 博弈理论Game Theory 7. 时间系列分析Time Series Analysis 8. 波形分析Wavelet Analysis 9. 计算机展望Computer Vision 10. 自然语言处理Natural Language Processing 11. 知识表示Knowledge Representation 12. 启发式搜寻Heuristic Search 13. 基于约束的搜寻Constraint Based Search 14. 自信理论Confidence Theory 15. 定性推理Qualitative Reasoning 16. 推理技术Reasoning Technologies 17. 机器学习Machine Learning 18. 机器证实Machine Proving 19. 多层代理逻辑Multiple-Valued Logic 20. 模糊逻辑Fuzzy Logic 21. 人工神经网络Artificial Neural Network 22. Petri 网络Petri Networks 23. 免疫网络Immune Networks 24. 基因算法Genetic Algorithms 25. 人工生命Artificial Life 26. 联合记忆Associative Memory 27. 黑板结构Blackboard Architecture 28. 多层代理系统Multi-Agent Systems
29. 非经典控制理论Non-Classical Control Theory 30. 运算研究Operations Research 31. 系统工程System Engineering 32. 模拟的磨练Simulated Annealing 33. 组合数学Combinatorial Mathematics 34. 分数理论Fractal Theory 35.模糊理论 Chaos Theory 在实际应用中,这些算法通常是互相结合起来处理计划,设计,过程控制和系统集成,为复杂的供应链系统提供新的解决方案. 基因算法 采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术,它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合,它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是,进化就是选择了最优种类。基因算法将应用APS上,以获得“最优”的解决方案。 在所有高级算法中,基因算法是当前人们理解最少的一种方法,还需要进行大量的基础研究。在许多方面,基因算法之父是Charles Darwin, 而基因算法的基本思想可以回溯到1859年他所写的《物种起源》一书。在1957年,Box 写了一篇题为“ Evolutionary Operation: A Method of Increasing Industrial Productivity ”的论文,在其中将进化与工业相关联起来。而最有影响力的基础论文可能要算是 Bremermann 在1962年所发表的“Optimization Through Evolution and Recombination “。 基因算法在确定要群集到一起的数据组方面做得非常不错,因为它们是最适合的成员。基因算法实质上是一种两步算法。当数据被预处理成一种编码表示(可以认为是个体的“染色体”)之后,将应用一个适应函数。基因表示或染色体通常是其数据的二进制表示。在第二个步骤中,将应用一个运算符,以改变染色体。 在第一个步骤中,适应函数标识出“最适合”的个体。如果把基因算法用于对数据分类,则适应函数将标识出最适合于分到某一组中的个体。适应函数是可以标识某些元素比其他元素更合适的任何函数。当数据集处理之后,将把适应函数应用到每一个数据点或“个体”,以确定它对给定函数的“适应性”。如果把基因算法用于群集数据,则适应函数将测量集合中数据的匹配程度。集合中最适合的成员将被选择,对它们执行运算,这个运算在生物学术语中表示交配( mating)以创建下一个循环或“下一代”。 在第二个步骤中,将应用一个运算符,创建下一代的染色体。用于选择下一代染色体的典型运算包括交叉和变异。它们都是对生物世界中事件的模拟。例如,一个群组的特征用二进制格式编码,并且群驵中有二个成员具有(11010001)和(01011011)的特征或“染色体”。通常,将把运算符应用到最适合的成员上,以产生子染色体。使用交叉运算,当建立“子”染色体时,两个“父”染色体中之一的基因将移动到另一个父染色体上。把交叉运算应用程序两个父染色体上,可能会产生二个子染色体(01010001)和(11011011)。通过变异运行,还可能在子染色体中发生一个随机变化或变异。例如,第一个子染色体可能变成(01010101)。运行符产生下一代的子染色体。
接下来将按照适应性次序,对交染色体继续应用运算符,直到创建了新一代。这时将使用一个算法,用新的群组替换老群组,直到满足某个目标。除非满足了停止准则,否则为交配将继续选择最适合的染色体重复这个过程,通过交叉和变异创建下一代。 约束计划(Constraint Programming) 过去的几年,约束计划的开发已经吸引各个领域的专家的高度注意,因为,它是有潜力解决现实中的非常难的问题.不仅基于很强的理论基础,而且,也广泛吸引商业利益.特别是在对变异的建模优化与满意问题.并不奇怪,它一直是被Association for Computing Machinery(ACM) 计算机器的协会说定义为作为计算机研究的战略方向之一.然而,同时约束计划(Constraint Programming) CP仍然是最少了解的技术之一 约束计划反映仍还在圣杯中追寻的计算机科学的最现代的方法之一, 约束规划的求解技术可分为: 1,约束满意问题(Constraint Satisfaction Problems) 2,约束最优化问题(Constraint Optimization Problems) 3,超约束问题(Over-Constrained Problems) 4,约束解题(Constraint Solving) 虽然,在现实中,APS的约束计划已经广泛的运用了.但是,也有没有涉及到的领域和它的局限性. 无论是从理论,还是实际的观点,约束的定义使问题可追踪性是非常重要的,然而,大部分约束计划解决难题的方法的有效仍然是不可预测的.何时,如何使用约束.直觉通常是决策的最重要的部分.由约束系统的使用者来定义大部分的问题是一较稳定的约束模型. 甚至在程序里或在数据里的较小的改变能导致性能上戏剧的变化.不幸的是,为稳定执行多样的数据导入的性能调整是目前还未较好的掌握. 有时,盲目的快速搜寻就象按时间顺序后排是比一些复杂的约束繁殖更有效.在许多约束模型里,较特别的问题是成本优化.有时,它是对改善起初的方案是非常困难的.且一些小的改善就会花去很多时间.有在”任何时”的方案和”最好”的方案之间交替选择. 约束计划可以能动态增加约束,但是,他们不支持在当前变化的环境下所需要的联机约束.大部分时间里,约束系统产生的计划是可执行的.除了机器故障,延迟的计划等,.这是需要快速的重排计划或提高当前的方案来解决未预料的事件.再着,也有在通常较紧的计划,优化的方案和可以吸收较少差异的,稳定的,次优化的方案之间交替选择. 当前,APS的约束满意系统的缺点标志着未来研究发展的方向.建模也许是最重要的方法之一.现在已经开始使用全局约束,编入更有效的软件包.(如所有不同的约束).更加重视建模语言来表示约束问题.目前,大部分约束计划CP软件包里,要么是用程序语言的延伸(CLP),要么是用传统的程序语言库(ILOG Solver). 约束建模语言有点象高等代数被简化为约束描述.可视的建模语言被用来可以从可视图形来产生的约束计划(VisOpt VML) 从较普遍的观点来看,可视化的技术越来越流行,他们帮助定义系统的瓶颈.实际上控制的研究可能是约束计划中最少的发展的部分之一. 各种约束解决方法的交互的研究是最具挑战的问题之一.混合算法结合各种约束技术是研究的结果.另外,还有较吸引的研究领域是解决协同和对应的结合的理论.约束满意技术
和传统的OR(Operation Research)方法如整数规划是另外的挑战.研究平行和并行的约束计划已作为提高效率的重要方法,在这些APS系统里,多层代理技术也许是最有前景的. 许多约束规划所解決的问题都属于NP-hard组合优化难题,因此如何判断出问题是否可以解決是相当关键性。此外,求解之速度也是必须要考虑的。约束模式的稳定性是一般约束规划使用者最共同的问题,亦即当规划程序或数据稍作更动,往往会引起演算效率极大的差异.如何选用适合的约束滿意技术來解決特定问题也是另一个重要的内容.目前尚无法支持在线的约束求解(online constraint solving)功能 如何建立约束规划模式(modeling)仍然扮演相当重要的角色;目前大部份的约束规划套裝软件都是以程序語言编写或是程序庫(libraries)所组织,如ILOG SOLVER.约束模式语言如能以可视化技术(Visualization Techniques)來了解搜寻过程,将可协助找出系统的瓶颈;这种以可视化來掌握搜寻的技术將是未來的一种选择.鸡尾酒演算法(hybrid algorithm)综合各种解決技术,将会是未來研究的内容。结合传统作业研究技术,如整数规划、组合最优化技术,将是另一个研究的挑战。利用多层代理人技术(multi-agent technology)以平行及同步约束求解法将可改善其求解速率。 基于多层代理技术的高级计划 全球化的竞争和客户需求快速的变化迫使制造组织的生产类型和配置发生变化.传统的集中化的和顺序的计划,排程和控制机制已经逐渐缺乏灵活性来响应生产类型的变化和极为动态变化的产品需求.传统的方法限制了企业的扩展性和重配置的能力.传统的集中式的层级组织也许会因为一处的失误导致多个系统的瘫痪以及脆弱的计划和响应过度.代理技术提供了自然的方法克服这些问题,设计和实施分布式的智能供应链环境. 近来,代理技术已经运用在企业集成,供应链管理,制造计划,生产排程和车间控制,物料的处理和整子制造系统. 需要下一代计划系统 21世纪的制造企业面临的市场频繁的变化,新技术的涌现,竞争的全球化使得企业战略也支持全球化竞争.新产品的革新和引进,快速市场响应.下一代的企业计划系统将加强时间导向,但仍然集中在成本和质量.它将满足以下基本要求: • 企业集成: 为了支持全球化竞争和快速市场响应,单一或联合的制造企业必需集成相关的管理系统(采购,订单,设计,生产,计划和排程,控制,运输,资源,人力,物料,质量等和网络的合作伙伴. • 分销组织: 通过对分销组织,分销知识库系统有效的集成,将需要把需求管理直接集成到资源和能力计划与排程. • 非协调环境: 这种系统将需要适应制造和信息环境下的变异的软件和硬件. • 互动性: 非协调信息环境可以在不同的计算机平台使用不同的程序语言,不同的表示语言,不同的模型运作.在这种不协调的环境下的子系统和组件应该是以有效的方式互动.并有能力翻译和其他能力的互动. • 开放和动态结构: 可以动态的集成新的子系统(软件,硬件或生产设备),加入,取消已存在的子系统,不用停止和重新初始化的工作环境.这就需要开放的,动态的系统结构.
• 合作性: 企业将需要完全的和供应商,合作伙伴和客户的物料供应,零件装配最终产品等等.这种合作必须有效的,快速反应的方式. • 集成人事,软件,硬件: 人和计算机需要集成在一起共同的工作.在产品开发和整个产品生命周期的可变的平台上.快速存取需要的知识和信息 . 信息源的不协调必须集成这些需求和加强系统的决策能力.双向通讯环境需要允许有效,快速沟通在人和计算机之间来促进他们的互动. • 敏捷性: 值得重要注意的是减少产品周期,更快速响应客户需求.敏捷制造有能力适应快速的,连续的,未预料的变化.在全球化竞争的制造战略上,它是关键的一点.为达到敏捷性,制造设施必需有能力快速重配置和非协调系统和伙伴的互动. • 可扩性: 可以根据组织需要增加资源.在任何层次的工作节点都可以得到. 资源的扩展可以在不需要中断以前建立的组织的情况下. • 容错性: 系统应在系统层和子系统层上容错.以至于查出和重新查出任何层次的失误.并且最小化它们的影响. 基于代理的智能制造 人工智能的技术AI已经用于智能制造二十多年了. 然而,在新的领域分布式人工智能(DAI)的多层代理的近来发展已经带来新的趋势.于是,在过去的十年,研究者已经把代理技术集成到制造企业和供应链管理,制造计划,排程和执行控制,物料的处理,和库存管理以及开发新的生产类型系统如整子制造系统.(Holonic manufacturing systems). 在分布式智能系统中,代理可用于: • 压缩存在的软件系统来解决遗留问题和通过网络集成制造企业的活动如设计,计划,排程,模拟,执行和产品分销和那些供应商,客户和合作伙伴. • 反映制造资源如员工,生产单元,机器,工具,装置以及产品,零件,操作来产生制造资源计划,排程和执行控制. • 建立特别服务模型如代理命名服务和企业调停,提供注册和管理服务.在其他代理中促进代理和调停代理来帮助沟通,合作,协调;数据库代理和信息代理提供信息管理. • 把排程器或计划器集成到制造计划和排程系统. 代理和自治代理和基于代理系统 Jennings and Wooldridge的定义:”代理是某些环境里的计算机系统.在此环境里,有自治行为的能力以达到设计目标”.一个自治代理应该有能力采取行动.无需人或其它代理的介入,可以控制自己的行为和内部状态.基于代理系统意思是使用这些代理的抽象概念. . 智能制造的基于代理系统 企业集成和供应链管理 企业集成是组织每一个单位将可以存取相关的信息.将理解怎样行动影响组织的其它部分因此,有能力选择可替换的,优化的组织的目标.制造企业的供应链是一个世界网络包括供应商,工厂,仓库,分销中心和零售.通过网络购买原材料,加工,交给客户.提高供应链管理是
增强企业竞争地位和赢利的关键战略.结果是企业正在转向更开放的结构,即在供应链网络里集成供应商,客户和伙伴.基于代理的技术提供这一自然的方法来设计实施这些环境. 制造计划,排程和控制 计划是选择和排序的活动的过程.如他们达到一或多个目标和满足一套约束.排程是在可替换的计划之间选择,分配资源和时间的一组活动.这些分配必需遵守一套规则或约束.来反映现实的关系即在共享资源的在活动和能力限制之间.这分配还影响最佳的排程,用各种条件如成本,延迟或产销量.总之,排程是一优化过程.在平行和顺序活动之间分配有限资源. 制造排程是一困难的问题.特别的在开放的,动态的环境下发生.排程问题已经用很多方法研究:启发算法,约束繁殖技术,约束满意,模拟磨练,禁止搜寻,基因算法,神经网络等.代理技术近来已经被用来解决这类问题. 整子制造系统(Holonic Manufacturing Systems ,HMS) 整子系统的基本构件是整子(Holon).Holon是从希腊语借过来的,人们用Holon表示系统的最小组成个体,整子系统就是由很多不同种类的整子构成.它的最本质特征是: 1,自治性,每个整子可以对其自身的操作行为作出规划,可以对意外事件(如制造资源变化,制造订单的产品需要变化等)作出反应,并且其行为可控. 2,合作性,每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为,也可以对其它整子提出的操作申请提供服务. 3,智能性,整子具有推理,判断等智力,这也是它具有自治性和合作性的内在原因.整子的上述特点表明,它与智能代理的概念相似.由于整子的全能性,也有翻译为全能系统. 4,敏捷性,具有自组织能力,可快速,可靠的组建新系统. 5,柔性,对于快速变化的市场,变化的制造要求有很强的适应性工程 . 开发基于代理的制造系统的关键问题 关键问题是表现,实体管理,代理结构,系统结构,通信,系统动态,完整系统控制,冲突解决,遗留问题和外部接口.这些大部分问题已经在代理制造系统可运用了. 企业集成和供应链管理的代理技术 为了支持全球竞争和快速市场响应,独立的制造企业必须和相关的管理系统集成(如采购,订单,设计,生产,计划与排程,控制,运输,资源,人事,物料,质量等), 在不同的软件和硬件环境.通过互联网或本地网集成合作伙伴,供应商和客户, 制造企业的供应链是一个世界网络包括供应商,工厂,仓库,分销中心和零售.通过网络购买原材料,加工,交给客户.这个网络也可以处理不协调的环境.基于代理提供自然的方法来设计和实施制造企业集成和供应链管理, 在1993年就第一个提出供应链组织作为网络合作的智能代理.后来又提出建立多层代理的框架为动态供应链建模. 每一个代理执行一个或多个供应链功能和用其它代理协调它的行为.在供应链里应区分两类要素:结构要素和控制要素.结构要素包括生产要素(零售商,分销中心,工厂,供应商)和运输要素作为代理建立模型.控制要素(库存,需求,供应,物流和信息控制)用一些信息和方法来有效帮助供应链的协调流程.一些研究者已经提出应用移动代理技术集成企业和供应链管理 .
企业集成和供应链管理使用代理技术的优势: • 企业对市场需求的快速反应. • 以客户为中心的整个供应链的优化 • 通过有效资源分配实现供应链优化. • 达到物料和库存管理的动态优化. • 实现整个供应链优化包括所有联合的企业. • 提高信息交换和反馈的有效性. 然而,安全问题出现在开放的基于代理结构的系统,特别,当使用Internet和移动代理技术时,企业和研究者已经知道.这不是基于代理系统的所独有的.通过研究努力可以解决. 代理压缩 有两种不同的方法处理代理压缩:功能代理分解和物理代理分解 在功能代理分解方法上,代理被用来压缩模块分配功能.如订单得到,计划,排程,物料处理,运输管理,和产品分销.在代理和物理实体之间没有明确关系. 在物理分解方法上,代理被用来反映物理世界的实体.如员工,机器,工具,固定装置,产品,零件,特性,工序等.在代理与物理实体之间有明确的关系户 功能代理通过不同的功能用于共享许多状态变量.分开的代理必须共享许多状态变量.于是,导致一致性的问题和无倾向性的互动..物理代理自然明显定义一套状态变量,能被单个代理用有限的互动来管理. 然而,功能方法在集成存在系统是非常有用的,如CAD工具,MRP系统等.即使主要是使用物理代理方法的系统里,功能代理仍然有用.这些代理压缩一些特别的功能,可以在系统水平上提供服务.如促进代理,委托代理. 多层代理组织-系统结构 有三类不同的代理结构:1,层级式代理方法2,联盟式代理方法3,自治式代理方法. 一个典型的现代制造企业有一些物理分布单位,半自治单位和每一个控制本地资源的程度或不同信息需求组成.如实际情况,一些实际的基于代理的行业应用仍然使用层级结构,虽然,它的集中的表象也许会被批评. 对联盟结构提出了三种方法:促进代理,委托代理,调停代理. 在促进代理里,几个相关的代理被结合为一组.代理之间的沟通总是在接口,称促进代理 . 每一个促进代理负责提供当地代理和远程代理之间调节,通常提供两个主要服务: (1) 为合适的目的地安排出发路线信息(2),翻译新收到的信息. 委托人(也称委托代理)有点象促进代理.它增加了一些功能如监视和通知.不同的是促进代理仅负责设计一组代理.在一样的系统里,任何代理可以联系任何委托代理为找到服务代理来完成特别的任务. 调停代理是另外的联盟结构的类型.除了促进代理,委托代理,调停代理假设是系统协调者的角色.在智能代理和代理行为的学习之间提高协调. 联盟多层代理结构通过促进可以协调多层代理活动就象减少间接费,保证稳定性,提供 可扩展性. 联盟的方法可以保证一个开放的,扩展的多层代理系统结构的良好的基础.
自治代理方法是不同的.自治代理应该至少有以下特点:1,它不能被控制或不能被任何软件代理或人类控制.2,它可以直接和其它代理沟通/互动还和外部系统3,它有其它代理的知识和它的环境.4,它有自己的目标和相关的激励. 根据经验,自治代理较好的适合发展的分布智能设计系统.该系统的工程工具被压缩为一代理和连接系统来提供特别的服务.且系统由一些小的代理组成.这个结构类型也是非常有用的对开发自治的机器人系统.在调停代理的结构中,一静态的或动态的层级结构被利用为每一个特别的任务.它可以提供简单的计算机化和可管理性.这种结构类型相当适合开发分布的,复杂的,动态的,由大量资源代理组成的制造系统. 动态系统重新配置 现实世界的制造环境是非常动态的,因为它来源于不断的变化情况.银行汇率一夜之间的变化,政治形式的变化,物料没有按时到达.供电突然中断,生产设备故障,员工缺勤,新订单的插入,存在的订单的修改和取消等.如此多变的情况下,导致已作的计划与排程发生偏差.因此,系统结构必须满足要求以适应如此变化的环境. 在基于代理制造系统的学习 对大部分的应用来说,极为困难或不可能就是在设计时,提前使用正确决定电脑指令行为和系统的先前的具体活动.这就需要提前知道将来要发生的环境需求.代理就是要在发生时起作用.它将怎样互动响应这些需求.这些问题可以在基于代理系统解决,或代理的学习能力至少可以减少这些问题.随着将来提高整个或部分系统的性能,学习是一个在实施基于代理系统的关键技术之一. 设计和可制造评估 从几何和功能规定来说,原材料,能力,制造资源的可用性,它们每一个都对可制造性产生主要影响.一个设计可能是结合生产需求和车间资源是可制造的.一个基于代理的集成制造系统应该在产品设计阶段提供动态的可制造评估.可以用设计调停代理和资源调停代理确保在在设计零件和资源代理之间的协调. 在设计过程中,设计代理(设计子系统)和资源代理通过资源调停代理得到可制造评估.. 分布式动态排程 有两种不同的分布制造排程系统. (1),在排程时是增量搜寻过程,它可以返回搜寻.对排程订单,执行本地的增量搜寻时,代理要考虑多重资源,全局的排程计划是通过合并本地的排程计划得到的.这有点和集中计划相似. (2),代理只反映单一资源(一个工作单元,一台机器,一个工具,一个固定装置,一个员工等) 对这些资源做计划排程.这个代理可以和其它代理协商来执行完整的计划排程. 对第二种方法,排程的机制一般是通过协商其他代理来实现的. 这里,我们用动态代理来指明实时的制造计划排程可以及时更新它的排程来适应改变如新订单的插入,机器故障,任务延迟等. 计划,排程和执行
(1),集成的计划与排程 传统的制造计划和排程没有考虑到约束和同步化,尽管这些是次优化,由于没有统一的框架也流行了.基于代理的方法提供了一种可行的方法来集成计划和排程活动. 在产品设计系统和工厂资源排程系统之间它通过企业级的协作. (2),同步的排程与执行 传统系统是计划与执行是交替进行的.如每天夜间运行计划,第二天来执行.而现实的世界变化频繁,必须根据环境的变化实时的调整.用执行调停代理协调机器的运行,和所需的人工,制造资源可以直接连接制造系统,当生产正在加工时,有关执行的信息(排程的过程)就被执行调停代理所获取,转送到资源调停代理来调整必要排程. 工厂控制结构 实时的分布制造系统的控制结构一般需要满足需求如自治,可靠,容错,交互,重配置和其它实时的功能.相对于传统制造系统用集中控制结构,基于代理的分布式制造系统用分散化结构,它有三层典型的结构: 层级,独裁,异质. 总之,层级的大规模的控制系统是分解为较小的子系统,互相之间较弱互动和较低程度的合作自治.子系统在低层次接受高一层次的指令而限制它的自治. 独裁的方法提供较不僵硬的沟通路径和支持高程度的自治. 异质方法也支持较高程度的自治,提供减少复杂性,减少软件开发成本,高可调整性,高灵活性和提高容错性.但是,它在决策占用较长时间,特别是有大量的代理要处理时 使用的工具和标准 大多数项目或研究都使用传统的程序语言如C++, Java, Lisp, SmallTalk, Prolog, and Objective C 来开发基于代理的制造系统.需要更强有利代理开发工具.近来,一些工具已经出现.也已经商品化了.如ABS(Agent Buikding Shell)它被运用到制造企业和供应链集成的多层代理开发上. ObjectSpace’s Voyager 产品提供为移动代理设计的基于 Java 的 Object Request Broker (ORB) . ADE (Agent Development Environment) 已经运用在基于代理的供应链系统的开发上.也运用到了车间代理的开发项目上. 其它一般代理开发工具包括IBM’s Aglets SDK, General Magic’s Odyssey, ADT (Agent Development Toolkit) 和OAA(Open Agent Architecture)等. 在工业界广泛运用代理技术主要还是依赖于开发工具与平台.现在,有两个团体正致力于标准的形成.一个是成立于1996年的FIPA(The Foundation for Intelligent Physical Agents),作为世界范围的组织,推出整个基于代理应用的基因代理技术和最大化互动性的规定.另一个是NIIIP(The National Industrial Information Infrastructure Protocols).它是由美国许多公司组成的协会,制订开放的工业软件草案,为制造商和它们的供应商有效互动成为可能.
高级计划APS的未来和柔性敏捷供应链 尽管第一代APS系统帮助制造商获得了真正的进步,但是下一代的APS在其竞争地位和成本方面的影响将会戏剧性的增大. 生产计划 供应链网络计划 需求计划 ERP 1 成本 详细排程 实体 实体 需求 ERP 2 计划 ATP 核心数据 实体 CTP 仓库 ERP 3 实体 实体 新一代的完整APS集成系统 高级计划排程APS必须嵌入ERP平台,形成ERP的高级计划.将ERP扩展到高级供应链管理,利用无所不在的电子网络,使的企业的供应链管理-从原料供应,工程设计到零件制造和最后的组装,分销,最终到消费者实现有效的合作,加快整个物流的速度.结果是企业可以进行更精确的预测,更实时的生产计划,更严密的配送日程安排,更少的安全库存量,更顺畅的通信.企业之间真正实现了动态交易.企业实现个性化响应以满足需求的能力大大加强. 从需求的角度来看,由于订单和市场的信息可以不断的从销售点逆流回上游生产商,同时企业供货状况和库存水平数据又可以由生产商向下游流到销售点,这就实现了协同需求规划.这种不断的数据流动循环,大大消除了供应链中数据出现的通讯误差和时差,极大提高企业进行生产计划和日程安排的能力,从而得以更好满足实际市场需求,避免了多余的库存和资产浪费 随着企业之间信息交流同步化水平越高对需求的响应速度也就越快,越准确.开始对供应链的所有信息进行整合.实现对客户关系管理CRM,供应商关系SRM,高级计划APS,仓储管理国际贸易物流管理,产品研发协同CPC,商务智能BI等问题协同作业.将形成企业应用程序整合EAI.
商业协作与技术必须有效的结合,而成功的企业将是那些在供应链网络中,利用高级的技术相互连接,并能够以一种协作的方式来共享彼此资源的企业.一场全球性的革命已经存在了很长时间.而许多人仍然只了解传统的技术,而对当今所发生的一切茫然不觉.我们必须跨越式的发展,向新的商业模式发起冲击.通往未来的方案已经摆在我们面前,而且实际的道路也已经处于建设之中.这些因素已经存在了几年或更长的时间.为这些新的信息化系统实践者往往是那些权利精英和希望利用新的机遇获得更多财富的企业家们.他们抛弃了传统,把希望投向了信息化,利用越来越先进的计算机和网络通信技术以及各种相关的高级应用程序.在投资,技术和各种软件的支持下,这些新的领导者们正在告诉人们应如何发起一场革命性的行业变革.他们在引领着这场信息化的革命.
附录一: 关于APS的FAQ. 问: 什么是APS? 答: 没有正规的定义.有些称高级计划系统(Advanced Planning System),而有些叫高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling).定义不是最重要的.最重要的是对所有资源具有同步的,实时的,具有约束能力的,模拟能力,不论是物料,机器设备,人员,供应,客户需求,运输等影响计划因素.不论是长期的或短期的计划具有优化,对比,可执行性. 问: APS是如何形成的? 答:排程本身就是一直被视为复杂的问题.但是,现在计划与排程的复杂性随着跨地点经营,虚拟制造,业务外包及通过供应链的管理极大的提高计划与排程的复杂性. 问: 我们需要计划和排程或只是排程? 答: APS是用于优化与平衡物料资源,对长期来说,为了满足商业目标.通常,是基于合计的数据和主要约束,计划下几个月.APS是一精确排序所有物料和资源,短期的来说,优化客户需求,策略,约束等等.计划给你的是较粗的想法来满足将来的需求,而排程是准确的,详细的,为每一资源,物料,过程的作业计划. 问:那么,APS能做什么? 答:APS主要跨越三个区域.在车间的工序短期计划上可以处理有限能力计划;在中期计划上可以处理周/月的基于约束计划;在战略上,可以处理长期的计划.APS是实时的,优化的,有效的,精确的计划. 问: 我们需要等到ERP实施以后才上APS吗? 答: 用ERP的基础架构实施APS是较合理的. 问: 我们的ERP有问题吗? 答: 虽然,计划也是ERP重要的一部分,毕竟,它可以处理所有企业的业务管理和基于后排的无限能力的计划模式(MRP),虽然,它可以有效的处理工厂的主要问题-物料的同步化,但是,ERP不能有效的处理能力约束问题,也没有优化的功能. 问: 我们需要一个集成的项目吗? 答: APS需要和ERP系统实时的交换数据,我们需要一个APS接口生成器,可以自动,双向数据交换的接口,一般APS公司都提供此接口应用程序.
问: 我们的生产复杂吗? 答: 如果你的生产模式包括1,可替换的工艺路径,可替换的物料清单,配方;批式,连续生产;平行生产,运输的约束;库存的约束;副产品;联产品,循环使用的物料,储存的有效期,批号的处理,复杂换装.你就可能需要考虑APS的解决方案. 问: APS能为我们做什么? 答:1, 实时的决策反应车间的变化. 2, 实时的决策反应供应链的变化3, 精确的交付地及交付日期.4, 提高客户服务5,减少单个企业与供应链运作成本. 问:如何找到更多的APS系统? 答:通过Internet 或ERP公司与专业杂志. 问: 现在,很多介绍APS软件时,都提到高级算法如基因算法,什么是基因算法?在工厂和商业里如何应用? 答: 基因算法是一种生物进化的算法,实际上是一种多目标的探索法.能够用于计划与排程.它是非常新的技术,目前,还没有在商业中实际运用. 采用生物基因技术高级算法,处理日益复杂的现实世界,也是人工智能上,高级约束算法上的挑战. 基因算法是一种搜索技术,它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合,它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是,进化就是选择了最优种类。基因算法将应用APS上,以获得“最优”的解决方案。 问: 为什么APS的计算速度非常快?是用基于内存的计算方法吗? 答: 一些APS系统用基于内存的计算方法,但,并不是所有的APS系统. 相比之下,MRP计算就需要较长时间运算.它不仅要计算物料计划,还要计算能力计划.并且是基于无限资源逻辑. 问:那么什么是基于内存的计算? MRP计算似乎也是先调到内存计算,有什么不同? 答: 常驻内存指的是主要内存有足够的内存来储存需要的程序和数据.这个过程消除了或最小化了从磁盘调到内存的来回读取. 常驻内存计算明显需要大的主内存来处理复杂的问题.经济决定技术的可实现性.MRP是部分调到内存计算,需要频繁的从磁盘和内存之间转换数据.所以,需要较长的时间. 问: FCS有限能力计划与APS有什么不同? 答: 实际上,很多APS公司都是从有限能力计划FCS发展来的.因为,他们发现FCS也不完全是一可行的计划.如未考虑材料的约束,加工顺序的约束,资金的约束,以及运输资源等有效的约束.APS就是想解决较复杂的问题.
问: 如果我们集成ERP与APS系统,它可以实时吗?因为它们是两个数据库. 如是两个数据库,可以通过动态数据连接技术,使得数据实时化通讯,因APS的计算非常快,改变了MRP的批处理计算方式. 如使用同一数据库,APS就取代ERP的传统计划功能MRP/CRP.达到真正的实时化. 问: 能否在物料上用MRP/DRP处理长期的计划,用APS处理短期能力,物料计划?因为我们已上了ERP系统和MRP/DRP模块. 答: 当然可以,用APS产生优化的可行的计划,来修正MRP/DRP计划.但是,最好的是用APS直接处理长期计划,与短期计划.因为此计划是可行的,实时的,可模拟优化的. 问: 能否介绍一下最好的APS公司? 答:如不知道其需求特点其行业,回答此问题是不明智的. 问: 如工程变更,工艺变化,如何实时反映ERP的成本系统? 答: 确实,这是一个实际的问题, 把APS优化后的资源及成本数据实时上载到ERP的成本系统处理. 问: 现在很多软件公司都自称自己系统是实时的,实时是如何衡量的? 答: 实时计划就是在接受到信号到下一计划决策或执行的时间为0.实时计划因此依赖响应反馈技术.在大部分的生产计划系统里,数据反馈较慢,导致实时计划无法实现.很多供应商都用实时来描述自己的软件.因此,建议你问供应商,你的软件是怎样证明是实时,为什么是实时的系统. 问:什么叫模拟? 答: 在生产计划系统的模拟就是在计算机里完成反映分析现实世界的模型.在此模型里,需要考虑各种影响因素,如工艺顺序,工序运行时间,物料及各种资源的可用性,轮班, 工模具,人力,维修等所有影响真实世界的因素.任何的变化情况,在计算机模型里都精确的反映与匹配现实世界. 模拟的基本原则是精确的反映现时世界,让我们来看一看ERP/MRP系统的模拟,它事先做了很多无效的,太简单的假设,如无限能力,无限供货,固定的,或简单函数的可变提前期,很明显ERP/MRP不能精确反映真实世界,所以,ERP/MRP系统的模拟是无效的模拟. 问:什么是仿真?什么是基于对象的仿真?什么是基于方程的仿真?
是用计算机在现实系统的模拟模型上实验,在现实世界运转之前来,来分析模拟,有助于复杂的现实系统的设计. 利用仿真技术可以全面地反映供应链的运行特点,由于不存在数学规划求解的复杂性,它可以考虑各种复杂因素,包括结构上和参数的上的随机性.因此,可以基于更现实的假设进行优化 由于供应链的中的事件的发生是不连续的,时间间隔也不相同,而且具有一定的随机性.仿真一般有两种仿真方式:(1)基于对象的仿真.(2),基于方程的仿真.因为基于方程的仿真是利用微分方程来表示系统的动态特性.由于供应链系统是一个十分复杂的大系统,很难用庞大的方程组来表示系统的行为.基于对象的仿真却可以将实际系统中的实体以对象来描述,并将对象作为组成仿真系统的基本单元,它由多个实体组成,根据实际需要,可以将供应链组成任意的结构.它可以反映系统的整体,也可反映每个实体的状态.在仿真过程中,更加方便利用对象的仿真数据调整其自身的参数,适应复杂变化事件的发生.由于构成供应链系统的相关实体具有相对的自主性,互相之间通过指令建立联系,难以用方程表示其中的大多数的活动,因此,宜采用基于对象的仿真方法 问: 那么,在APS系统里是如何模拟的呢? 答:APS可以是模拟的工具,它反映真实的世界,在下达计划或做决策之前,从大量的策略及优化的方法产生和比较其模拟的结果,选取最优的计划,进行实施. 问: 线性规划LP的模型可以产生真正的优化吗? 答: 线性规划被定义为模拟系统,实际上,在工业运用上,它只能使用有限的变量. 流程行业的变量少于离散行业的变量.在离散行业的大量的矩阵变量,使得数据巨大,使得线性规划模拟系统无法有效的运行. 问: 模拟的精确性有何意义?我们是否需要100%的精确? 答: 实际上,100%的精确性的模拟是不存在的,也不经济的.在制造系统里,只要能按Pareto原理,按关键的特点建模,能提供足够的精确性以满足较优的决策. 问: 那么,模拟与优化又有和关系? 答: 模拟不是优化,模拟也不一定保证有效的计划.但是,模拟可以利用计算机模拟多次,并利用高级的算法与规则来产生较优的结果.模拟将在APS里起着重要的作用. 问: TOC是模拟系统吗?TOC只是计划瓶颈资源而不考虑所有资源吗? TOC不是说只平衡物流,而不是能力吗? 答: 实际上,基于TOC的APS计划均可以考虑资源,物料,订单和管理策略的约束.TOC的建模可以有限,也可无限能力.可以通过有限能力建模基于所有约束,同步化物流.任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源.对瓶颈资源采取双向计划,对非关键资源采用倒排计划.缓冲时间可以设置任何在复杂资源之间.DBR(Drum-Buffer-rope)逻辑是对关键
工序同步化所有资源和物料.如果BN(Bottleneck)/CCR(critical constraining resources) 资源正在控制资源,它们就控制所有物流. 对关键资源建模进行大量的模拟,对非关键资源的额外能力的计划是不重要的.瓶颈和CCR是用鼓来控制所有物流,所有,这些需要物料的资源建模来实现实际的详细计划.可以模拟不同的批量(策略约束)来分析库存或完成日期的影响.非瓶颈,非CCR非资源可以不同的选择如有限资源或无限资源能力.在TOC系统还有许多不同的方法对资源和物料进行模拟. 问:为什么建模非常重要? 答:建模对计算机来说是描述商业业务包括加工过程,约束的规则,策略,可替换性等的一种有效的方法.可以理解为,如果模型不能精确的描述现实,就不能有效的解决现时的问题.为了提供好的方案,就必需有一个精确的模型. 问: 什么是可视化建模语言? 答:描述复杂模型的最容易,最自然的方法是图形.这就是可视化建模语言(VML),一套图形工具可以描述加工过程,替换,生产流程和其它相关的约束.你可以可视化的比较这些方法. 问:什么是供应链的多层智能代理? 答: 它是一个相对独立的信息处理中心,可分为销售代理,采购代理,运输代理,库存代理和财务代理形成多智能体(Multi-Agent)系统. Agent原为代理商,是指在商品经济活动中被授权代表委托人的一方。后来被借用到人工智能和计算机科学等领域,以描述计算机软件的智能行为,称为智能体。1992年曾经有人预言: 基于Agent的计算将可能成为下一代软件开发的重大突破。随着人工智能和计算机技术在制造业中的广泛应用,多智能体系统技术对解决产品设计、生产制造乃至产品的整个生命周期中的多领域间的协调合作提供了一种智能化的方法,也为系统集成、并行设计,并实现智能制造提供了更有效的手段。 问:什么是整子制造系统? 答:整子系统的基本构件是整子(Holon).Holon是从希腊语借过来的,人们用Holon表示系统的最小组成个体,整子系统就是由很多不同种类的整子构成.它的最本质特征是: 1,自治性,每个整子可以对其自身的操作行为作出规划,可以对意外事件(如制造资源变化,制造订单的产品需要变化等)作出反应,并且其行为可控. 2,合作性,每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为,也可以对其它整子提出的操作申请提供服务. 3,智能性,整子具有推理,判断等智力,这也是它具有自治性和合作性的内在原因.整子的上述特点表明,它与智能代理的概念相似.由于整子的全能性,也有翻译为全能系统. 4,敏捷性,具有自组织能力,可快速,可靠的组建新系统. 5,柔性,对于快速变化的市场,变化的制造要求有很强的适应性.
问:我是一名XX大学在读博士研究生,研究方向为约束理论及其在APS中的应用。曾拜读过您的论文,在下有几个肤浅的问题: 1、蔡先生对APS本身(除去具体某一产品考虑)的认识或者定义是什么? 2、APS的理论基础有哪些? 3、APS在国内推行的最大原动力和最大障碍在哪里? 由于国内外这方面的资料和报道实在太少,理论上的研究虽然有不少进展,但缺乏应用支持。我个人认为蔡先生在国内APS领域可谓最具权威发言人。真诚盼望得到您的指点和回复! 答:1, APS我称是供应链优化引擎. 2,基于约束优化理论(当然包含TOC) 3,不同软件采用不同的优化算法. 4,概论是:是用系统的方法,在业务约束基础上,来改善计划或排程. 优化的主要算法有: (1),数学规划(线性和混合整数规划),较适用于战略计划如网络选址,寻源等. (2),启发式算法(约束理论或模拟仿真等),较适用于战术计划或运作计划如生产排程等. (3),基因算法,较适用于有大量的可能方案选择. (4,)穷举法是在所有替代的可能的方案寻找,较适用于教简单的供应链. 5,APS思想应该是嵌入ERP系统. 6,最大障碍是软件能力,计算机技术,普及培训.实际上APS是解决企业基本的计划问题. 附录二: APS企业调查问卷 企业概况和数据
1. 企业简单的描述,工厂设施的布局 2. 生产过程的资源和资源组清单 3. 加工数据 ⇒ 加工过程名称 ⇒ 任何可能附加的数据 ⇒ 任何可能的组合(有些相似的特点) ⇒ 工艺路径-必需参观了解资源/资源组的顺序 4. 加工时间 ⇒ 准备/换装的数据—时间, 静态或动态条件 ⇒ 工序顺序代码(op 10, op 20, etc.) 5. 订单数据: ⇒ 批量 ⇒ 完成日期 ⇒ 优先级 ⇒ 客户 ⇒ 订单号和/或其它任何指令 6. 实际排产 ⇒ 计划跨度 ⇒ 排产的目标 ⇒ 描述什么是好的排产.如何判断你的排产的优劣(如没有延迟订单,高利用率) ⇒ 加工流程图分析 7. 报告 ⇒ 现存的报告和你期望增加的报告. 8. 时局导入/导出 ⇒ 导入文件—订单的数据格式. ⇒ 导出文件—你希望导出什么文件格式. 详细的问题: 1. 系统规模 有多少 ? _____ 主要资源 _____ 次要资源 _____ 产品 _____ 在一定时间的正在作的订单 2. 数据库的设计 你是一个 ? 流水车间 (装配线制造) 离散车间 (通过标准设备的工作中心的加工的生产订单.)
项目车间(所有定制) 柔性制造车间 混合性 (说明) _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 你的资源是如何描述的? 每一个资源只有一个 在平行加工任务时,定义多重能力资源 没有资源组. 一些或所有资源可以分组组的任何成员可以执行一个任务. 资源可以在不同的组,可以在执行任何任务时分配到那个组. 资源需求 只有一个资源需要执行一个工序 (如一台机器执行一个工序). 多个资源需要(如一台机器,两个操作员和特别的工具执行一个工序). 其它约束也可以表示 (如物料,电力等) _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ 你的产品是如何描述的? 所有定制的任务 所有产品是标准的,有一套标准加工过程 新产品有时/经常的从标准清单里增加或删除. 产品有一标准加工过程和替代过程 其它 _________________________________________________________________ 你的工序是如何描述? 独立的 (如: 任何产品的铸塑, 3 分钟) 产品依赖 (如: 对产品B的铸塑工序需要2 分钟 ) 资源依赖 (工序的持续时间依赖于资源的执行.当相似资源以不同的速度加工时使用) 优先资源(一些工序使用特别的一资源组成员) 没有工艺,所有到要定制. 其它 __________________________________________________________________ 描述你的工艺过程 : 所有顺序 一些平行工序 使用子装配线
是/ 否 你有资源是瓶颈吗? 如果有,有多少? _________________ 瓶颈是什么资源? ____________________________________________ 在产品的加工过程中,你的工序号是什么? ____________________________________________ 你的准备时间是如何描述? 没有 特别的工序—每一个工序单个的准备时间, 独立于产品或资源 产品依赖—对任何工序,资源的一产品的准备时间 资源依赖—每一资源有它自己的准备时间,独立于产品或工序 资源组依赖—每一组资源的一个准备时间,独立于产品或工序 顺序依赖基于: 资源组 资源 产品 工序 其它 __________________________________________________________________ 你使用? 固定批量加工 重叠工序 批量 替换工序约束 拆单/合并 __________________________________________________ 3. 结果 你要在甘特图看到什么? 标准甘特图是基于资源和订单.也可以定义工序号,产品代码,客户名称T,订单号等. ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ 你要在报告看到什么? 标准报告包括: 每一个资源的工作清单
路径卡 所有任务/工序 延迟任务报告 其它 ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ 4. 实际排产 是 / 否 你当前有MRP系统或任何制造计划软件吗? 如果有, 是什么名字? __________________________ 你的计划排程时区是什么? 如, 你是每天工序排程,每周生产计划吗? ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ 现在,有谁负责排程? ______________________________________________________________________ 如何制作一个排程计划? ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ 你目前如何沟通排程计划和车间(电子或手工)? ______________________________________________________________________ 谁将要负责APS的计划排程? ______________________________________________________________________ 你的计划排程的目标是什么? 可执行的计划排程? 知道生产订单什么时候开始和结束? 是基于完成日期的订单优先还是分配给订单的优先级? 其它 ___________________________________________________________________ 是/ 否 对你有能力改变计划排程或基于改变的重排(如设备故障等)是重要吗? 有什么充足理由重排? 如排程违反计划一个小时,那么重排.
______________________________________________________________________ ______________________________________________________________________ 5. 车间实际控制 是 / 否 车间可以被一个合适解决方案中断吗? 是/ 否 你能从车间可以得到反馈吗? 如果是,是以什么形式(报告, 备忘单, 电子条形码, 车间采集数据设备等.)? ______________________________________________________________________ 附录三: APS的部分规则清单
静态类型规则 静态工序选择规则是在模拟后,不需要重新评估的规则,参数使用在工序选择执行时是固定的.如最低优先级优先规则是基于优先值,此特征在排序并不改变. 规则名称 号 选择描述 最低优先级优先 选择最低优先级(最高值)的工序 0 最高优先级优先选择最高优先级(最低值)的工序 1 选择最早完成的工序 最早完成日期2 排程文件的顺序5 在排程文件里的工序最早 最低系列值19 系列表达有最小值的工序 最低系列值20 系列表达有最大值的工序 最高索引字段22 静态索引字段表示有最大值的工序 最低索引字段23 静态索引字段表示有最小值的工序 动态类型规则 动态工序选择规则是在每一次模拟后,需要重新评估的规则.如,考虑到排序 一个有四个步骤工艺的的最少剩余工序规则的任务.在开始,它有四个剩余工序.在两个工序已经完成之后,它有两个剩余工序,于是,工序选择规则是基于在排序时的特征变化情况. 规则名称 号 选择描述 最短加工时间3 最短运行时间的工序 最大加工时间4 最大运行时间的工序 先到先服务6 已经等待最长时间的资源的工序 后到后服务7 已经等待最少时间的资源的工序 最少剩余工序 8 在当前模拟时间时,父项任务有最少剩余工序的工序 最少准备时间9 最少准备时间的工序 最少工作剩余10 在当前模拟时间时,父项任务有最少剩余工作的工序.这是传统规则.剩余工作是对当前父项任务的所有剩余运行的工序和准备时间的汇总 最少闲散时间11 父项任务有最少闲散时间的工序. 这是一个传统
的规则.闲散时间是当前时间加上当前剩余工作减任务的完成日期. 最少实际闲散时间13 和最少闲散时间一样.在向前顺序排程整个任务时,在当前工序开始,得到更精确剩余工作值. 最少平均闲散时间12 整个任务有最少平均闲散时间的工序. 这是传统的规则. 平均闲散时间是当前闲散时间除以剩余工序数.
(继续) 规则名称 号 选择描述 最少平均实际闲散时间工14 和最少平均闲散时间一样.在向前顺序排程整个任务时,在当前工序号开始得到更精确的剩余工作值. 关键率 15 选择最小关键率的工序.这是传统规则. 关键率是剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间) 实际关键率 16 和关键率一样. 在向前顺序排程任务时在当前工序号开始得到更精确的剩余工作值. 最少实际工作剩余17 同最少工作剩余一样, 在向前顺序排程整个任务时,在当前工序开始得到更精确的开始和结束时间. 强制系列21 在强制系列里的下一个系列值的工序 动态最高索引字段24 动态索引字段的值最大的工序. 动态最低索引字段25 动态索引字段的值最低的工序. 优先顺序26 最小优先顺序值的工序,APS检查优先顺序值这个规则可以使资源规定为一个优先的工序类型.优先顺序资源选择规则应该使用这个则. 系列升顺序 18 选择同样或下一个较高系列值的工序 系列降顺序 选择同样或下一个较低系列值的工序 27 系列顺序循环 当没有最高值的工序,选择同样或下一个最高(最低)28 系列值的工序. 最小准备系列 29 具有最小准备时间的工序, 选择最小准备时间及最近的系列值的工序. 资源选择规则 资源选择规则是在APS的资源组里选择哪一个最适合的工序执行的资源.注意一些资源选择规则在使用时应该和工序选择规则联系在一起. 此工序选择规则是有效的,否则,.选择的工序能被加载到错误的资源. 规则名称 号 选择描述 最早结束时间 选择将要最先完成工序的资源 0 最早开始时间 选择将要最先开始工序的资源 1
最小准备时间2 将有最小准备时间的资源.这个规则应该和工序选择规则的最小准备工序时间规则联合使用. 优先顺序3 最小优先顺序值的资源. 这个规则应该和工序选择规则的最小优先顺序规则联合使用. 系列升顺序: 选择同样或下一个最高系列值的资源. 这个规4 则应该和工序选择规则的系列升顺序规则联合使用. 系列降顺序: 选择同样或下一个最低系列值的资源. 这个规5 则应该和工序选择规则的系列降顺序规则联合使用. 系列顺序循环 选择同样或下一个最高(最低)系列值的资源. 6 这个规则应该和工序选择规则的系列顺序循环规则联合使用. 最小准备系列 7 和最小准备时间一样,选择最小准备时间及最近的 系列值的资源.
附录四: 诠释制造信息化的一些基本原理 蔡 颖 “丛林中小心翼翼逼近猎物的野兽总是处于警觉状态,也许其它捕食者也正在逼近它.它必须随时监视环境和时刻作出反应.它有明确的目标,在达到目标的策略随时随地变化.在需要的时候,它会极快速度行动.”-这就是信息化企业丛林的生存者形象写照. 象生物一样,企业需要一个神经系统,这就是制造业应加快企业信息化,以达到快速反应和有效的控制.这已经是不争的事实,但是,信息化并未改变经典管理原理,那么,如何使自己的企业更好的利用信息化,就有必要重新审视制造的基本原理. 制造业的管理人员已经转过来认识到一个竞争性商业世界中的一条基本真理:在任何一个想利用市场营销机会、并控制其财务投资和运行其制造设施来得到利润的公司里,其心脏就是一个有效的计划与控制系统,它的肌肉来执行计划。制造是可以控制的,而且其回报是巨大的。成功的公司要使计划与执行平衡发展. 制造信息化在制造业是有层次的: 制造信息化是针对制造业整个业务流程的。制造业信息化将信息技术、自动化技术、现代管理技术与制造技术相结合,带动产品设计方法和工具的创新、企业管理模式的创新、企业间协作关系的创新,实现产品设计制造和企业管理的信息化、生产过程控制的智能化、制造装备的数字化、服务的网络化.业务管理信息系统ERP是制造信息化的一个重要部分. 在整个制造信息化的框架中,业务管理信息系统ERP是起到核心或中枢的作用.对下监控制造过程控制信息系统和数控设备信息系统,对上为决策支持系统提供支撑,横向联接研发信息系统,同时也为企业之间的协作(供应链)架起了桥梁.如今,对制造业务管理信息系统的研究开发与应用已经历了三十多年.从MRP/MRPII/ERP的演变,就能分析出制造业务信息化的进化.现在的业务管理信息系统ERP正在向三个方面进化:一是向制造过程系统延伸,实时捕捉车间变化的数据和加工质量信息.二是向产品设计系统的延伸,快速转换新产品到生产,销售市场的时间.三是实现高级供应链优化计划,既计划系统是快速响应客户需求变化的,优化的,实时的,可以执行的生产计划.使得制造信息系统真正符合管理的基本原理.满足制造业基本需求:质量,时间,成本. 制造信息化应该考虑制造业的生产类型: 生产原理中存在六种类型,从总体上可以分为两大类:离散型(Discrete)和连续型(Process)。 从极端的离散型生产到完全的连续型生产,根据Gartner集团1997年ERP软件供应商指南中的分类,又可以细分为六种生产类型。 下面我们将这六种生产类型作以概括介绍。 1.按定单设计(Engineer To Order,简称ETO)或按项目设计(Engineer To Project).
在这种生产类型下,一种产品在很大程度上是按照某一特定客户的要求来设计的,所以说支持客户化的设计是该生产流程的重要功能和组成部分。因为绝大多数产品都是为特定客户度身定制,所以这些产品可能只生产一次,以后再也不会重复生产了。在这种生产类型中,产品的生产批量很小,但是设计工作和最终产品往往非常复杂。在生产过程中,每一项工作都要特殊处理,因为每项工作都是不一样的,可能有不一样的操作,不一样的费用,需要不同的人员来完成。当然,一些经常用到,而且批量较大的部分,如原材料,可以除外。 为了使一个大型产品或项目的各个子部分能够在最后阶段精确地匹配在一起,以最终使用由不同的人,不同的地方生产的不同的子部分组合成为一个复杂产品或项目,需要有非常先进的配置系统(Configuration Systems)来完成总体协调和管理控制工作。另外,精确地计算各个子部分的费用也是一件很难完成的要求,因为在整个制造流程中,不同的子部分可能是由各种不同类型的分包商,包括内部的和外部的,来完成的。属于此种生产类型的行业有:飞机制造业、国防产品制造业、出版业、机械设备和发电设备制造业。 2.按定单装配(Assemble To Order,简称ATO)或按定单制造(Make To Order). 在这种生产类型中,客户对零部件或产品的某些配置给出要求,生产商根据客户的要求提供为客户定制的产品。所以,生产商必须保持一定数量的零部件的库存,以便当客户定单到来时,可以迅速按定单装配出产品并发送给客户。为此,需要运用某些类型的配置系统,以便迅速获取并处理定单数据信息,然后按照客户需求组织产品的生产装配来满足客户需要。生产企业必须备有不同部件并准备好多个柔性的组装车间,以便在最短的时间内组装出种类众多的产品。属于此种生产类型生产的产品有:个人计算机和工作站,电话机,发动机,房屋门窗,办公家具,汽车,某些类型的机械产品,以及越来越多的消费品。 3.按库存生产(Make To Stock,简称MTS) 在按库存生产类型中,客户基本上对最终产品规格的确定没有什么建议或要求,他们的投入很少。生产商生产的产品并不是为任何特定客户定制的。但是,按库存生产时的产品批量又不象典型的重复生产那么大。通常,这类生产系统的物料清单只有一层,而且生产批量是标准化的,因而一个标准化的成本可以计算出来的。实际的成本可以和标准成本相比较,比较结果可以用于生产管理。典型的属于按库存生产类型的产品有:家具,文件柜,小批量的消费品,某些工业设备。 4.重复生产(Repetitive) 重复生产又被称作大批量生产,是那种生产大批量标准化产品的生产类型。生产商可能需要负责整个产品系列的原料,并且在生产线上跟踪和记录原料的使用情况。此外,生产商还要在长时期内关注质量问题,以避免某一类型产品的质量逐步退化。虽然在连续的生产过程中,各种费用,如原料费用、机器费用,会发生重叠而很难明确分清,但为了管理需要,仍然要求划分清楚。 重复生产类型往往用倒冲法(Backflush)来计算原材料的使用。所谓倒冲法是根据已生产的装配件产量,通过展开物料清单,将用于该装配件或子装配件的零部件或原材料数量从库存中冲减掉。它基于通过计算得出的平均值,而不是实际值。重复生产类型需要计划生产的批次,留出适当的间隔,以便对某些设备进行修理。属于重复生产类型的产品有:笔,用于固定物品的装置(如拉链),轮胎,纸制品,绝大数消费品。
5.批量生产(Batch) 在批量生产类型中,处于生命周期的初始阶段的产品可能会有很大变化。在纯粹离散型生产中产品是根据物料清单装配处理的,而在批量生产类型中,产品却是根据一组配方(recipe of ingredients)或是资源清单(bill of resources)来制造的。产品的配方可能由于设备、原材料、初始条件等发生改变会出现联产品(co-products)和副产品(by-products)。此外,原材料的构成和化学特性可能会有很大的不同,所以得有制造一个产品的一组不同的配方。而且,后续产品的制造方法往往依赖于以前的产品是如何造出来的。在经过多次批量生产之后,可能会转入重复生产类型。批量生产的典型产品有:医药,食品饮料,油漆。 6.连续生产(Continuous) 在连续生产类型中,单一产品的生产永不停止,机器设备一直运转。连续生产的产品一般是企业内部其他工厂的原材料。产品基本没有客户化。此类产品主要有:石化产品,钢铁,初始纸制品。 现在,为了在残酷的竞争中生存,制造企业研究出减低成本,快速反应的制造方法精益柔性生产方式,如流水线拉式制造,单元制造,同步生产,这是跨世纪生产力革命. 制造信息化因遵守制造系统的基本原理: 以下是笔者对66条的基本原理的浅析. 原理1:对于一切制造行业,有效的计划与控制所需的系统框架是共同的。 任何制造业的管理的理是通的.整个制造组织架构逻辑是一样的. 制造计划系统要求解决妨碍生产的各种问题,而不是用库存去弥补问题或用缓冲时间去补偿问题。解决这些问题要靠整个制造过程中涉及的所有人员之间的集体协作。 原理2:一家制造工厂是一个单独的实体,需要有一个一体化的系统与集体的协作 去管理它。 企业实际上是一个有机体,需要一种媒介来使传统的烟囱式企业来有效沟通与协作.使得企业的人财物信息全面集成. 制造控制是一种一体化的概念,不是许多技法的松散的汇集。它的注意力集中在为所有管理人员提供及时、客观的决策备选方案. 原理3: 更短的提前期是使计划更加有效的最重要因素。 减小批量,缩短提前期,有效避免提前期综合症,使计划更加灵活,有效. 原理4: 制造控制要求对所有的库存有效地加以管理。 不仅仅是成品,在制品,原材料,辅料,维修物料.还有工模具,供应商寄存料和客供料等.对所有影响制造企业资金周转的存货,都要控制. 现代管理库存的方式有:1,卖方管理存货 (VMI): 供应商可以了解到客户的存货数据并负责维护客户所需的存货数量。VMI是通过流程管理来实现的,其中补货是由卖方通过定期的现场盘点来进行的。2,卖方寄库管理存货: 与VMI的区别之处在于,卖方在货物的寄放地点即客户的仓库仍保留货物的所有权。货款的支付将等到货物发生实际的使用或销售后予以结算。3,联合管理存货(JMI): JMI的管理团队由客户与卖方的员工组成,通常团队成员地处相互临近的地理区域以便经常性召开见面会。JMI要求更强的联合计划及沟通。4,JIT II: 由一名卖方的员工在客户的采购部代替客户的采购人员进行工作。客户允许这名卖方的员工以客户的身份发出订单并允许他能在客户的工厂所在地随时了解工厂及工程项目状况.
原理5: 控制要求有真正算数的数字,而不只是容易计数的数字。 我们往往统计容易的数据,如原材料,半成品,成品的库存数.而我们真正要的是控制管理的数据如A类,B类,C类的库存数. 原理6:把生产调整次数分配给高值物品以降低其库存,可轻而易举地补偿低值物品库存的增长。 对A类或重要的料进行重点管理.从计划/生产/采购/库存/成本/财务均对此物料进行监控. 原理7: 正确的EOQ是好的,但更短的生产调整比它要好得多。 重要的是懂得EOQ的基本概念,而且能够确信所用的模型对所研究的特殊情况是最有效的。EOQ公式中包含许多假设,实际工作者要恰当地来应用公式就必须懂得这些假设的意义 原理8: EOQ计算只是起点;修改它们以获取实际的结果。 计算机系统只是按你假设计算出建议数,分析它,合理使用. 原理9: 预测是可作为工作出发点的一组数字,它不是工作的终点。 预测本身没有错,而管理预测的人员确有水平高低.企业中最聪明的人应该去作预测. 原理10: 给每一使用者一个适用于其需要的预测。 预测不要笼统,应针对不同的人给不同的预测.如资金预测,销售预测,设备预测,生产预测. 原理11: 预测的物料越是大类越准确. 对未来的判断只能是产品大类预测. 原理12: 预测期越短越准确.越长期越不准确. 采用滚动预测方法,来避免预测的波动的影响. 原理13: 预测与实际的差异分析才是最重要的. 评价预测,分析预测,调整预测是预测管理者责任. 原理14:不到尽可能最后时刻,不要把存货物品委置于任一具体的地点。 控制存货的基本方法是准时化. 原理15:正确地回答一物品何时需要的问题比确定要订多少货重要得多。 对库存周转率来说,何时采购,何时生产就是准时化的概念. 原理16: 由于不确定性不能被消除,订货点法要求有储备存货。 零库存是我们追求的目标.但是现实不是完美的. 原理17:只有在统计学技法的假设是有效的场合并且在经过测试之后,才应用统计学技法去设定后备存货。 很多统计学的算法并不适应制造企业动态模糊的变化. 原理18: 用经验法则来设定后备存货不行,因为这些法则忽视了需要它们的理由 后备存货总是要有依据的,理由的. 原理19: 简单实际的技法可能提供更为经济的库存控制。 这也就是简单的算法MRP和OPQ更加在企业流行的原因. 原理20: 分时段的订货点数据大大地增强了此技法的威力。 由于考虑了时段性,使原来的静态的订货点转向动态的订货. 原理21: Orlicky的独立,相关需求准则提供选用订货技法的良好指导。 独立需求MPS由人为控制,相关需求交给计算机MRP. 原理22: MRP逻辑适用于包含多种组件(成份)的一切类型的产品与过程。 MRP逻辑就是物料按产品结构分解,它被计算机专家们神秘化了.
原理23: 理想的零件号是短的、数码的, 唯一的。 零件号只是一个标记.注意集成的系统的零件号不需要过多的意义. 原理24:物料清单构成现代系统的框架,它们必须高度准确并恰当地构成。 物料清单是制造业最最重要的基础数据. 原理25: 物料清单中工程更改的控制对一家公司的成败犹如新设计一样重要 用工作流来控制工程变更是一较好的方法. 原理26: MRP不过是把制造的基本逻辑机械化。 这就说明凡是制造企业都可以运用MRP,而MRP的算法是符合制造的基本规律. 它建议发放订单的恰当时机。指明需要补货的恰当日期并保持这些日期在订单处理期间是有效的。提供信息去帮助能力需求计划与机器和加工中心的加载工作。 原理27: 物料计划只是发起获得物料的过程;执行计划才使该过程得以完成。 MRP只是实时地产生建议计划,往往是执行不利,导致怪罪MRP. 原理28: MRP的逻辑是普遍适用的;它的应用方法要看具体的环境而定。 使用MRP有很多策略,不同的生产类型,采用不同的MRP策略. 原理29: 在计划时界上较远处的数据可以而且应该粗一些。 可以在较短的时间里,固定生产计划.较远的时间里,使计划粗一些,可以灵活变化. 原理30: 孤立、不受约束而且多目的的计划比无用还要坏;它们是危险的。 没有集成考虑的计划,各自为政的计划是对企业有害的. 原理31: MPS驱动计划过程,而非执行过程。 主生产计划给企业一个控制开关,控制整个运作计划.是制造企业运作的核心. 原理32: 最好的MPS具有最小数目的物品,而且符合足够的物料与能力计划的需要。 主生产计划应该是具体的,有可供物料的,有可执行能力的计划. 原理33: 恰当地构成物料清单是做MPS不可缺少的一部份 主生产计划是按物料清单计算所需物料的.物料清单的建立必须符合企业的生产需要. 原理34: MPS必须妥善管理,它必须完整并能够被执行。 主生产计划必需有高水平的人员重点管理. 原理35: 要控制住库存的细节,必先管理好库存的总量. 对库存的管理不能盲人摸象,根据生产类型对存货的整体要有一个管理策略. 原理36: 应当使用EOQ理论来绘制交易曲线供管理决策之用 使用交易趋势分析方法,才能使管理决策更有效. 原理37:使用交易曲线来研究各种替代方案比它为一给定的客户服务水平计算后备存货会产生好得多的决定。 因为存货的变化要考虑多方面的要求.考虑用统计方法来确定后备存货,可以用定量方法来解决库存周转率和客户服务水平,它是库存控制有效性的度量.可以对库存投资作出合理得多的决定。往往可在库存投资与客户服务之间的关系方面作出显著的改进。 原理38: 库存是一种负债;越少越好。 从管理思想上改变库存是资产的观念,它是负债,沉重的负债. 原理39: 管好工作中心的前题是管好能力。 对工作中心的管理主要问题和难点是能力问题. 原理40: 管好订货提前期要求同时管好优先级与能力这二者。 要知道影响提前期的因素是很复杂的.简单的是管理优先级和它的能力.
原理41: 能力计划应使用经过相似制造作业的尽可能广泛的产品组 对新产品的能力计划可能是不准的.因为对老产品的标准工时是相对准的. 原理42: 生产计划,即使是粗略的,却为能力管理提供有效的手段。 能力计划需要需求计划的驱动,只是提供计划人员辅助参考. 原理43: 能力需求计划不可被推迟;粗略方法是很实用的。 实际上,粗略的能力计划是经常用到的.能力计划做到精确不太容易. 原理44: 能力必须足以支持MPS并能处理额外的计划外需求 有经验的计划员作能力计划时都考虑机动能力,预防变化的需求. 原理45: 详细能力需求计划可能看起来高度精确而仍然是很不准确的 现实中,很少有公司的能力和负荷是准确和及时的.这和现场采集数据的技术有关. 原理46: 能力被用来去制造不需要的东西时,它就是被浪费了。 有效的利用能力始终是制造企业的瓶颈. 原理47: 应当在选用订单去发放之前使用订货技法简明地按优先顺序将订单分等排列 通过优先级和一定的规则排序计划订单. 原理48: 生产订单积压在办公室里比把它们下达到车间现场控制得更好一些 不要过早地下达生产订单.到期再下达. 原理49: 投入应当小于或等于-但永不大于-产出。 按需要进行投入.这就是减少再制品的方法. 原理50: 安排日程计划的规则必须为提前期的所有要素留出余地。 详细计划要考虑一定的缓冲. 原理51: 加负荷是一种优先级控制技法,只有当数据符合实际时它才有用. FCS有限产能计划,只有在数据准确的前提下才有效.这是制造业的计划调度的关键和瓶颈. 原理52: 为了及时的交货,对待供应商完全像对待厂内的工作中心一个样。 把供应商纳入自己的供应链,是大势所趋. 原理53: 投入控制得越好,产出就越少需要去控制。 大多数工厂倾向于着重产出的控制而忽视了投入的控制。若想控制好产出,简便的方法是仔细的控制你的投入. 原理54: 产出控制必须包括能力与优先级二者。 如果能力应降低时,则由于该决定被拖延,会使得库存变得越来越高。考虑优先级,以防止失去重要的订单. 原理55: 有效的能力控制是优先级控制的一个前提 确保有足够的能力去支持计划,使投入率与产出率保持平衡,工作排队的控制与提前期的缩短,提供需采取改变能力的校正行动的早期警告信号,把优先级与能力计划与控制活动结合起来,在能力控制之外,有效的优先级控制是必要的。制造工厂必须制出足够的产品并且要把工作做在正确的物品上;这二者都是必要的. 原理56: 加快越少,它就越有效。 加快容易引起恶性循环。这常常出现在没有优先级的短缺情形下。加快只有在例外情况下才有效。只有当少数工作被定义为优先级时,这种加快办法才是有效的. 原理57: 控制工厂现场上工作的最好方法是去防止它过早地到达现场。 使在制品流动起来,改善工厂现场环境是控制物流的基础。
原理58: 返回到原计划比重新计划更加困难-但更加好。 校正行动可以是返回原计划和修订计划的结合。控制的意思就是度量实际绩效,同计划相比较,发现偏差并采取校正行动. 原理59: 健全的计划工作与有效的控制必须包括信息,不是数据。 一个计划控制系统必须能处理处理完整的、一体化的,准确的信息。该系统由合格的计划与控制人员使用和产生及时的信息,而这一信息是由胜任的工厂经营管理人员去有效地管理制造作业。 原理60: 对控制而言,及时性比准确性更重要,虽然二者都是需要的。 控制不可能施加于已经发生了的事情,它只能施加于将要发生的事情。过时的控制信息根本就谈不上是控制信息。实时对于计划控制系统尤其重要. 原理61: 作业控制必须从可以得到的替代办法中挑选出损失最小化的方案. 一名有效的计划控制经理必须能够向管理部门具体地说明真正的决策方案诸如当实施加急订单时哪些订单将受影响。事实上,一名好的经理将能够建议管理部门去考虑到一份新录入的订单会如何危及对其它订单. 原理62:供应商按时交货靠的是足够的能力与短提前期,不是靠客户的权力、关系密切与神通。 同内部作业时一样,采购物品的按时交货要求确保供应商的能力将是足够的和平滑地供应订单. 原理63: 精心地选择绩效度量;人们愿为按这些度量看起来不错而行动。 在任何公司里,绩效度量都是极其重要的。在开始任何改善计划之前,应该建立起绩效度量从表明未来的绩效将如何同目前情况相比。绩效度量本身就是改善绩效的最好方法之一,因此它应成为任何一个生产控制系统的基本要素之一。 原理64: 辩解与控制信息之间的区别仅仅在于时机。控制是在问题出现之前,而辩解,解释是在有问题的时候. 计划与控制的真正职能是去生成为了使工厂避免陷入困境而管理工厂所需的信息而不只是处理为摆脱困境而要进行的日常活动。制造控制系统是一门处理信息的学科. 原理65: 干扰有计划作业的一切问题可以而且必须解决。 如不准确的预测与不可靠的供应,导致成品超过预期的需求。不可靠的供应商和不确定的采购时间,使得过量的原料与外购组件成为必要。经常的调整,不稳定的流,不良的质量,报废与返工,不完善的机床安装与设备还有墨匪菲定律,使得高的在制品。种种变化引起报废的库存。 原理66: 只有通过找出并解决过剩的原因才能显著地削减库存。 在任何制造公司里,“正确的”库存量比现存于许多企业中的要少而比现存于大多数企业中的要少得多,分析出其原因, 管理层不断施加压力去减少库存. 总之,制造企业的信息化没有改变经典管理的基本原理,企业需要核心竞争力,强有力企业文化,企业发展愿景,创新精神,制造企业尤其是要重视工业工程(IE)的实施和精益生产的实现,不断的改进及关注细节的生产管理.而信息化给企业以新的视野,不管企业是否意识到这一点.信息化的企业应是一种适应快速变化而设计的,能够学习,进化,自我快速改变的企业. 此文原登载<<IT时代周刊>>和<<中国计算机用户>>
附录五: ERP时代的物料计划经理 “在遭遇到敌人的时候,没有任何计划能够保持一成不变.” 战略家 赫尔穆斯.冯.毛奇 蔡 颖 对制造业来说,实现ERP的计划与控制已大势所趋.然而,在企业管理人员当中,有一类人不仅压力最大,而且也充满了困惑.在新的变革到来时,尤其是传统的行业,企业的物料管理人员要么是恐惧,要么是不知所措,为了不被信息时代所淘汰,他们孜孜不倦的求索:在信息化时代,我们应如何面对? MRP物料需求计划的技法能产生一个实时的信息系统 虽然物料需求计划MRP的技法能给我们带来一个实时的信息系统,并且产生恰当的信息,从而使物料管理人员对信息采取行动.MRP的技法体现在如下几个方面: 1, 始终保持动态的供需平衡,是库存降低为最低点,而不缺料. 2, 可以自动的计算(现有库存+在订量+在检量-已分配量) 3, 采购计划与生产计划自动算出,减少数据重复录入,减少人为的计算错误. 4, 主计划与生产计划与采购计划有效衔接 5, 计划可重排性 6, 计划可以反查 7, 可以计算能力并能力分析 8, 计划可以模拟 9, 计划更实时,真实 10, 对销售计划快速响应,提高准时发运率. 11, 提高团队精神(MRP牵涉到技术,库存,销售,生产等部门) 那么,我们还需做什么呢? 有效的物料计划经理应该有一套工作程序来使工厂避免陷入困境 一名成功的,有效的物料计划经理应该提前告诉工厂经理即将来临的问题并推荐行动防止它们对客户服务或对工厂高效作业产生严重干扰。计划与控制的真正职能是为了使工厂避免陷入困境,从而管理工厂所需的信息而不只是处理为摆脱困境而要进行的日常活动。MRPII制造控制系统是一门处理信息的系统 ,它要求特定的活动要在特定的时间进行。 物料计划经理像其它职能经理一样最好制订一张日程表把每天要求他们注意的事情列入表中并遵循这张表首先去做最重要的工作。没有一名经理能够去关心所有存在的问题,所以把问题排序并首先处理更重要的问题是极其重要的。 由于物料计划经理的成就将主要地依赖于信息系统的准确性与敏捷性,时常,某些最重要但是例行的活动(复审物料计划或提前期)是因为紧急中断的压力而被拖延的。有时要把后来表明的不良结果同其真正原因相联系是困难的。如列出一个检查清单会对正确地
组织生产控制部门的活动有很大的帮助。物料计划经理应该是定期地(至少每月一次)坐下来对下六个月里已知的与预期的问题作ABC分析,排出最大的问题并确保设计出活动来处理与防止这些问题。一个良好的习惯是每天准备一张今日按优先次序的活动表。 注意这只是成功实施MRPII的企业某物料计划经理自己的工作计划(仅供参考) 1,日程计划准备好 2,公布生产计划 3,修订生产计划 4,复审MRP输出表 5,查询缺货表 6,更新发出原料库存报告 7,完成"ABC"类存货复审 8,审计成品库存 9,活动与问题汇总 10,编制生产延误报告 11,编制外购组件延误报告 12,复审提前期 物料计划经理应主动的介入管理信息系统并成为协调者 计划与控制的主要职能是管理好一个信息系统。但是,必须强调的不是被动地去做。物料计划经理在向管理层提出替代方案和这些方案的成本与结果的分析时应采取主动。在一个季节性销售的公司里,物料计划经理应提出多种替代的生产计划以揭示如果完全用平准化生产,将额外地持有多少库存,如果按销售订单生产则将增加多大能力,人员将会有多少改变等等。物料计划经理应估计这些不同计划的成本,推荐一份计划给管理层并协助作出基本的决策。一旦作出决策之后,物料计划经理的工作就是控制信息使工厂保持在正常的轨道上。由于在过程中有许多计划的偏离,这就需要有不断的校正行动。 具有讽刺意味的是,生产线人员如果没有采取恰当的校正行动时,一个制造控制系统就难以被认为是成功的。实际上,仅仅产生了正确信息,这只是告诉经理们需要做什么而已.并不保证将采取的行动是正确的。往往物料计划经理最容易受责难的原因是用其他人的行动来判断他的绩效.即使该系统指出需要增加能力而且这一增大能力的估计已经及早地通知了工厂作业人员或更高一级经理,但他们拖延不去增加,当结果使客户服务变差时,受埋怨的往往是计划与控制小组或物料计划经理。几乎每个人都知道客户服务不好,但很少有人能识别出其真正原因。在ERP的管理信息运行的同时,物料计划经理们经过有效的培训应该能采取行动。如果他们内行地做他们的处理信息的工作,他们将使所有有关人员知道需要采取什么行动并且谁要负责去采取这些行动。 ERP制造控制系统所生成的信息往往把巨大的压力施加在一名物料计划经理的肩上,甚至加在往往是物料计划经理上司的制造经理肩上。如果物料计划经理对系统没有信心,如果他们不采取主动并且强有力地与勇敢地提出问题,他们会成为代人受过的“好人”,因别人不能采取恰当行动而自己受埋怨。制造控制系统必须能经得起来自物料计划经理们的相当大的压力与挑战,他们总是对该系统产生的信息表示怀疑并要求作彻底的复审或进一步分析导致来推迟采取行动。能被证实的或能被容忍的怀疑态度的重要性应该有一个限度。在这一点上,能干的物料计划经理应该得到其上司的强有利的支持以克服消极的阻力
并采取有效的行动而不再进一步要求该系统证明它自己是可靠的。保持主动和进取心,再配上良好的系统与胜任的操作人员。每天,物料计划经理们及其办事人员必须作出关于未来的成百甚至上千个决定。事后看来不可避免有些决定是错的,批评者很容易指出在计划过程中所犯的错误。所以物料计划经理必须与其他经理们协调其工作目标为整个企业的目标。以避免在强调责任制的组织里会出现部门壁垒和信息孤岛现象. 物料计划经理应承认救火是必要的,但防火才是更重要的. 救火是必要的,但防火才是更重要的。制造控制中最严重的引诱之一就是去当一名救火员:每天早上一上班就准备接电话,然后马上冲出去.这毫无疑问地满足着那些强调行动的人,给人觉得非常有能力和可以把手指按在工厂脉膊上并随时知道什么事情正在进行中的经理的形象。不幸的是,这种救火活动在现实中是经常发生,但也是不可缺少的.导致防火的意识容易被忽视。如找出主要机床的寿命,弄清它们是否及时更新以达到所需能力或分析建议是否添置新产品的设备.何时,何处可能发生瓶颈,如何避免它们.这些工作看来确实是平凡的而不象救火一样轰轰烈烈。 忽视防火的物料计划经理可以肯定明天将带来更大更好的救火机会。物料计划经理必须对麻烦有思想准备。墨菲定律是“可能出错的问题,往往就在最不适宜的时间出现”就是在工厂里发明的。物料计划经理应该是快乐的悲观者,他承认问题是一种生活方式,明天的问题今天毫无疑问正在酝酿着。工厂里的危机很少是一夜之间造成的,它们通常在一个长时期的酝酿而且时常是久久未采取行动的结果。物料计划经理有责任及早指出麻烦可能出现何处,指出有哪些办法并做一切可能做的事去确保作业按计划持续进行或被校正以防止出现危机。 物料计划经理必须在及时采取行动和未来准备改善计划之间取得平衡 有效的控制信息的最主要特征之一就是它的及时性。是事后给出辩解还是及早地提出信息使得有人能采取措施去防止问题。如果物料计划经理的上司询问为什么一种产品缺货了,而经过一些调查,他被告知它是由上周电镀部门一个瓶颈引起的,该物料计划经理只是给出了一种辩解。如果,另一方面,该物料计划经理早就曾指出该瓶颈并提出正面建议去克服它而且预言如果这个瓶颈不解决产品将会缺货,那么他就是发出了一个控制信息。这简单的差别就在于及时性,向工厂作业人员及时提供信息使他们在麻烦发生之前去采取必要的校正行动。 为保持有效的运作,物料计划经理必须用客观的,建设性的方式去使用他们的信息与知识的力量。他们应该是现实主义者,并避免乐观主义的痴心妄想,去指望麻烦可能不会发生或如果你不理它它就会自己跑掉。他们必需经常在提醒人们注意现存的与潜在的问题,可是,他们必须避免责备或说别人不能胜任并且不要忍不住去证明自己永远是正确的。 物料计划经理每天应抽出一些时间去访问工厂里主要的或关键的生产区域。往往快速地在工厂里兜一趟将发现潜在的问题比最最及时更新的信息系统还快得多。物料经理还必须抽出一点时间,这多半需要在工厂正规上班时间以外,去思考与计划对本部门未来绩效至关重要的事。这是他想出防火项目与改善本部门绩效的长期计划的时候。一名优秀的物料计划经理应努力使解决今天问题的行动与防止明天问题的计划之间达到平衡。虽然其办公
室的力量在解决许多日常危机中是需要的,但他们必须避免过多地直接介入于催稽之中。必须有一个为未来作准备的计划去平衡这种工作。 物料计划经理必须接受计划控制的教育与培训 为未来作准备最重要步骤之一就是培训。必须包括新技法、新系统、更现代化的设备的开发与使用的教育,以及通过参与专业机构去扩大眼界与听专门的课程以获得制造控制领域或其他企业管理领域的知识。这个教育还应包括厂内计划。我们大部分的生产管理人员开始从事计划与控制工作时并未在此领域中学习过。他们不仅对生产控制知识知之不多,而且往往并不理解有许多东西要学。这类人往往变成催稽员与救火人员而并无多大能力去有效地控制生产。实际上,现在该领域已成为具有独特知识主体、术语、技法与应用的一门真正的专业。目前,在国内,还没有一个专门的机构来认证合格的专业人员.如在财务领域,我们已有CPA资格考试,等等.而在国外,可以通过APICS参加考试,由此可被证明作为技术上合格的专业人员。 目前,国内ERP培训,和各个软件功能培训比比皆是,而缺少象APICS这种机构,对专门从事生产控制人员的资格培训.我们在大力推广信息化的同时,往往忽视了基础的工作. 实际上,这种教育由于其对象主要是成年人,所以,尽可能切合实际.如果人们能具体地看到每种技法如何应用到他们的公司,或看到曾经在过去引起过的问题,他们会热烈地作出响应。每个人都有希望对自己的工作更加精通。然而,需要接受有关制造控制活动的教育培训的人远远超过计划与控制人员。公司里其它部门经常把计划控制小组当作替罪羊,对所产生的任何信息表示怀疑从而减少他们根据这一信息采取行动的需要。让这些部门主管懂得一个制造控制系统是什么,他们必须如何同它合作并使用它,他们提供的信息与他们所采取的行动会如何对系统的绩效产生影响,这是任何公司的成功所不可缺少的。 最高层管理人员往往对制造控制系统的真正作用也知之不多。他们不知道在库存与生产管理方面有效的替代方案是有限的而且并不总是意识到有必要去平衡日常作业中互相冲突的目标。一项广泛的教育培训计划,最起码可以让一部分人认识到从计划与控制活动可以期望什么与不可以期望什么。 归根到底,一个乐于冒险去设定有雄心的目标的物料计划经理,一个努力工作去改善部门的作业并在实施MRP生产与库存控制的经理、一个想提高客户服务水平,改善工厂整体绩效的经理,将不难说服管理层相信他的工作的重要性与价值。 物料计划经理必须降低库存 库存过多且伴以许多缺货已成为常规而非例外.而且可能还会持续一段时间.导致库存的原因: 1,不准确的预测与不可靠的供应,要求成品超过预期的需求。 2,不可靠的供应商与长而不确定的采购时间,使得过量的原料与外购组件成为必要。 3.经常的调整,不稳定的物流,不良的质量,报废与返工,不完善的机床安装与设备,使得大量的在制品成为必要。 4,种种变化引起报废的库存。
现代的方法拒绝接受这些作为不可避免的条件。干扰计划作业的一切问题可以而且必须解决。管理层不断施加压力去减少库存是对的。事实证明,在任何公司里“正确的”库存量比现存于许多企业中的要少而比现存于大多数企业中的要少得多。正当的步骤如下: 1,设定一个要在规定期间(例如6个月内)减少(譬如25%)的挑战性目标。 2,提出投入(外购物料与生产工时)与产出(发货)速率指标并每月监控它们。迅速而敢作敢为地去校正偏差。 3,使减少库存的目标成为公司范围的计划,各个部门都有角色要担当。只有通过找出并解决过剩的原因才能显著地削减库存。 物料计划经理必须缩短提前期 没有比缩短越提前期更重要的工作了。这种观点同制造作业中许多人所持的观点相反;他们都需要更多时间来确保更好的绩效。他们的经验通常支持这种信念:缺货需更长时间去克服,过多的负荷要用更多时间去处理,而延误是时间不够的证明。 实际上,削减提前期已被证明是可能的,较容易的而且最为有效的.一项有效的措施是: 1,用厂外与厂内课程进行教育培训 2,选择一个具有长而不稳定的提前期并供应着大量产品的供应商 3,选择具有大量订单积压的工作中心 4,选择不稳定负荷与太多的在制品的工序 5,设计更短的调整或换装 6,实施投入/产出控制 7,使物料保持流动,缩小批量 8,顶住非难,坚持信念 生产计划与控制的未来 制造控制原先是一种文书工作职能:维护库存与订单记录,发放车间订单与处理其它必要的记录保管职能。从那里它发展到包括存货催促与一些部门的机器负荷 计划──但大多数技法是粗糙的而功能高度分散,直到许多公司把库存控制从生产 控制分离出来。导致每个小组倾向去考虑它自身的有限目标而不是公司的总体目标。这一朝着分散化的倾向使控制问题复杂化,因为它使得要让财务、制造与销售经理们朝着共同目标一道工作的任务更加困难了。 1960年代里,实际工作者寻找安全存货的正确数量以便在针对需求中的变化与供应中的不确定性去缓冲作业。他们为有统计技法去更新预测与重新评价所需的缓冲库存量而感到高兴。1970年代,人们弄清了即使需求有变化的有效的日程计划也是可能的,而且可以使用及时更新的优先级去改变补货提前期使急需的物品准时。强有力的MRP技法使这成为可能并在实际运用中得以普及. 在1970年代这10年里,所有需要的技法都开发出来并经过了试验。在1980年代初,人们弄清了在最复杂的系统中所有的技法在大多数制造工厂的混乱环境里实际上是无能为力的。人们认识到了对缩短提前期有迫切的需要,并在成功的公司里开始认真地去减少记录误差,提高质量、缩小批量并理顺工厂里的物流。
在2000时代,随着MRP的普及,工厂的混乱环境已得到改善,又随着计算机技术的发展,利用信息化的技术来提高解决企业效率的基本问题-能力约束.用FCS有限能力计划系统和扩展TOC的原理,全面进行多重资源约束的优化计划技法已出现.当然,,仅仅能力约束还是不够的,还要考虑物料的约束,需求的约束,供应商资源约束,运输资源的约束,分销资源的约束,财务资金的约束,这就是APS高级计划排程系统的作用. 还有些技法同时把JIT和TOC的优势结合在一起,形成了DFM需求流制造系统.在这信息高度发达的时代,企业的竞争是供应链的竞争,整合企业上游下游的供应链,使之形成供应链联盟,降低整个供应链的库存,缩短整个供应链的提前期,快速响应客户的需求. 传统的组织形式将继续激烈地改变。去管理一个面临激烈竞争的制造企业所需的基本信息对每个公司来说将变得越来越不可缺少。计划与控制功能不仅在公司的业务中将变得更加重要,而且将成为高层管理人员不可缺少的培训领域。最高层经理必须学会如何去经营制造公司. 对这些事实日益增长的意识,加上强烈的竞争,使人们更加重视计划工作,更加一体化的ERP系统使得计划的执行更加有效。制造业作为真正财富创造者的重要性给物料计划经理们身上加重了一付责任的重担,要求他们用这个知识为公司,为国家而且也为他们自己谋取最大的利益。 参考资料: 1, 2, 3,MRPII/ERP原理与实施( 刘伯莹,周玉清,刘伯均) 4,Solving Business Problems with MRPII (Alan ) 5,Master Scheduling (John F. Proud) 6,Inventory record Accuracy (, Larry ) 此文原登载<<AMT网站>>和<<网站>>
附录六: 企业管理的新境界 --以ERP为中枢,融入约束/精益的哲学 以ERP的信息集成为框架(backbone),结合TOC约束理论的整体观点,实施Lean精益的管理方法,使企业管理达到全新的境界-信息集成支持决策,快速响应, 分析企业发展的约束,最大限度的消灭浪费. 企业现流行的管理思想 1,什么是ERP中枢(backbone)? ERP系统是将企业的各种业务功能(如人力资源、财务、制造、会计、分销等等)链接到一个共同的系统中,使企业业务流程流畅和事务处理规范化。ERP的集成和数据的共享使得ERP更趋向于扮演应用软件集成框架的角色。具体的核心业务作业,如一些自动的,智能的优化功能交给由TOC, Lean, SCM, CRM等软件来完成。其管理思想融入约束理论/精益生产的哲学. 2, 什么是TOC约束理论(Theory of Constraints)? TOC: 任何系统至少存在着一个约束,否则它就可能有无限的产出。因此要提高一个系统 (任何企业或组织均可视为一个系统)的产出,必须要打破系统的约束。任何系统可以想像成由一连串的环所构成,环与环相扣,这个系统的强度就取决于其最弱的一环,而不是其最强的一环。相同的道理,我们也可以将我们的企业或机构视为一条链条,每一个部门是这个链条其中的一环。如果我们想达成预期的目标,我们必须从最弱的一环,也就是从瓶颈(或约束)的一环下手,才可得到显著的改善。换句话说,如果这个约束决定一个企业或组织达成目标的速率,我们必须从克服该约束着手,才可以更快速的步伐在短时间内显著地提高系统的产出。 TOC有一套思考的方法和持续改善的程序,称为五大核心步骤,这五大核心步骤是: (1),找出系统中存在哪些约束。 (2),寻找突破这些约束的办法。 (3),使企业的所有其他活动服从于第二步中提出的各种措施。 (4),具体实施第二步中提出的措施,使第一步中找出的约束环节不再是企业
的约束 (5),回到步骤1,别让惰性成为约束,持续不断地改善。 TOC的九条生产作业计划制定原则: (1),不要平衡生产能力,而要平衡物流 (2),非瓶颈资源的利用水平不是由自身潜力所决定,而是由系统的约束来决定 (3),资源的利用与活力不是一码事 (4),瓶颈损失1小时,相当于整个系统损失1小时 (5),非瓶颈上节约开1小时,无实际意义 (6),瓶颈制约了系统的产销率和库存 (7),转运批量可以不等于1,而且在大多数情况下不应该等于加工批量 (8),加工批量不是固定的,应该是随时间而变化 (9), 优先权只能根据系统的约束来设定,提前期是作业计划的结果(不是预先设定的) 3,什么是LP精益生产(Lean Production)? LP精益生产:包括JIT(Kanban),GT成组技术(Cell manufacturing),TQM全面质量管理.它是在流水生产方式的基础上发展起来的,通过系统结构、人员组织、运行方式和市场供求等方面的变革,使生产系统能很快适应用户需求不断变化,实施以用户为导向、以人为中心、以精简为手段、采用Team Work工作方式和并行设计、实行准时化生产技术(JIT)、提倡否定传统的逆向思维方式、充分利用信息技术等为内容的生产方式,最终达到包括产品开发、生产、日常管理、协作配套、供销等各方面最好的结果. 精益生产方式来源于丰田汽车。精益生产以准时制(JIT,Just In Time)为核心,寻求精益的方式进行产品开发、生产和销售,而精益思想体现在一下五个相互关联的领域: (1),据用户需求,重新定义价值 (2),照价值流重新组织全部生产经营活动 (3), 使价值流动起来 (4), 让用户的需要拉动价值流 (5),不断完善,达到尽善尽美 精益思想是和浪费直接对立的,浪费包括很多,如:残次品,超过需求的超量生产,闲置的商品库存,不必要的工序,人员的不必要调动,商品的不必要运输,各种等待等。所有这些都将导致不精益,因此也必将和精益思想从本质上是对立和不可调和的,因此精益思想反对和致力于消除任何形式的浪费。只有所有的活动和行为在致力于为顾客创造价值时这才是符合精益的原则. 约束理论和精益生产的共同之处 1,价值方面
约束理论和精益都强调以客户的价值为导向,客户的价值是最关键的。精益的价值观点仅仅被最终客户定义.同样,TOC的观点:产销量是被客户所付款的产量。所以客户的需求在增加产品的产量起到决定的作用。 2,价值流方面 LP和TOC都强调价值流.对价值流进行分析,显示出互相依赖的不仅仅是生产的价值链.增值和 非增值活动.LP和TOC都深刻地认识到公司里的每个人的工作是把库存变成产销量。定义系统并 且创造一实际的过程流. 3,物料流动方面 强调简洁是流动的重要性.并且物料希望象水一样流动,达到同步生产.同步的管理原则是平衡物流动而不是平衡产能力.这是TOC 和Lean所倡导的流动。LP已经把流动概念从工厂内扩展到工厂外. 扩展到设计和订单接受的过程。 4,需求拉动 TOC 和LP都提倡拉式原则,并且使用的控制技术是基于市场拉动产品流动.Lean的拉式概念是利用看板技术, 在上游的人直到顾客下游地要求才应该生产.TOC的拉式是鼓-缓冲-绳(Drum-Buffer-Rope)驱动源. DBR 作为市场需求的方法为计划提供约束 ( 鼓 )的基础,它是为发放任何材料的基础 ( 绳 ) 进行的生产过程。 5,追求完美 目标不断的变化,企业不停地为达到目标进行改善.无穷的追求完美.TOC与Lean都是一致的. Lean和 TOC都强调为人员必须努力改善.在公司的改善过程中,员工的参予是非常重要的. 约束理论和精益生产的实践上的区别 1, 在不断改善过程中,TOC 和Lean有完全不同的侧重点: Lean强调减少浪费.而TOC强调增加产销量。 Lean 追求消灭浪费.丰田生产系统提供内在的精益思想。丰田生产是一个有效的方法,因为它是为生产最终的目标—利益的一个有效的工具。为了完成这个目标, 丰田生产系统的主要方法是减小浪费, 或生产率的改善。费用减小和生产率改进是通过各种各样的浪费消除达到的.例如过度的库存和过度的人员.
在这两个世界里, 利润计算的方法是一样的,减少经营费用.然而, TOC 倡导产销量-由增加利润为首要.所有的决策都是基于对产销量的影响来评估库存和经营费用。主要强调是在增加产销量。 在实际案例中,Lean 的持续改进,减少浪费和TOC的增加产销量,这都是公司的不同策略. 2,实施的方法-浪费的观点 显然,产品和服务应被客户定制并且要匹配市场需求, 在大多数 实施TOC 的公司,焦点是改进初始系统的现状。如果是市场的约束,那么它就可以由客户定义.如果约束是内部的,公司应正确做一些事情。其实, 任何公司的长期健康取决于公司满足客户的需求的能力. 然而,在实践中, 许多 TOC 实施者却错过机会消除真正的浪费.在实施 TOC的 公司里的许多经理在能力短缺的情况下, 充分利用了约束资源,首先提高购买能力.高度集中且寻求最容易引起停工的浪费,而且禁止产销量。象物料的准备时间的约束,质量问题的约束,或材料短缺的约束直接影响产销量的约束. Lean认为 15 个浪费的 7 种类型: 1,吸收资源但是不创造价值的人活动。 2,错误要求校正。 3,生产出没有需要的,积压库存。 4,不必要的流程 。 5, 没有目的移动-雇员或商品从一个地方到另外一个地方。 6,闲散的能力-因为在上游活动没准时交付导致下游等待的人和商品 7,不能满足客户需要的产品与服务. 在Lean实现过程中,浪费减小是非常重要的.在成本世界里,这种思维的方法是非常吸引人的.不幸地, 很少成功的公司依靠节省的方法达到繁荣。当消除浪费是一重要的任务时, 不是所有的浪费是生来平等的。公司的优先级应该基于是否影响利润 ( 产销量,库存,经营费用的影响 ). 3,价值流定义 TOC 和Lean是从价值链的观点来看企业,为客户创造价值. 他们的极大地不同是在于如何定义自己的价值流.Lean的企业是围绕特定的产品定义价值流。而这种观点的不利之处是公司的有些资源可以用在许多产品上的. Lean 适用于针对特定的产品重组设备资源,形成一条生产线。导致某些机器和设备的潜在的未完全利用率。不幸地是, 这个未完全利用率,有时是能够把非约束资源改变成约束资源。尽管Lean的倡导者建议减少特殊的大型机器.但是,不总是是现实的。当小型 机器不在时, 系统仍然必须操作使用当前的资源。 TOC的价值流的观点是包括价值流里的共享资源.在TOC 企业经常围绕若干个产品,通过那些产品相互作用的普通资源来安排生产。在 TOC 实现的第一步之一是定义系统是改进。尽管这可以初始系统约束的定义.而没有到全部价值链,.如需要时,将要定义价值链的另
外部分:设计, 订单接受,制造的约束.尽管如此, TOC 建议者将同意考虑并且改善整个价值流. 分析整个价值链时, 经常是令人气馁的,甚至在开始时分析约束因素。价值链包括多重的职能,不同的公司,或不同的部门有不同的优先和措施。,直到它被由于竞争严重地损坏,整个价值链才同意改善。任何系统分析的重点是约束工序 ( 例如由于工程模具的缺少导致换模慢而导致批量.或由于糟糕生产设计导致质量问题).在理想的情况下, 应该是分析整个大的系统。然而, 在整个系统分析时, 不能低估系统相互作用的复杂性.应把焦点缩小到特定的价值流 ( 包括共享的资源 ). 4,库存 在对待库存上, TOC的观点是简单的.库存的唯一的目的是在—段时间内支持产销量。在一些情况下,通过在上游的工序维持一个缓冲区以免于变化的库存。库存利用鼓-缓冲-绳的方法达到同步的流动.Lean对缓冲区库存的缺少实际的看法, 认为所有的库存是浪费。这个看法基于单件流动的概念。 两个哲学都倡导先减少缓冲区库存的可变性.其主要的区别是 TOC 将保留缓冲库存,并且减少可变性。Lean去掉所有的缓冲库存且反对明显的变化.如果系统的约束是内部的-单元工序,没有缓冲区的概念将总是引起约束。这是由于在任何生产系统都是可变的这一现实。令人担心的是Lean建议者只看见库存减小,消灭 WIP 库存,而没有考虑到产销量的影响.在一些案例中,库存是真正浪费.在另外的案例中,它在约束工序的上游流动冲突时提供一个关键的缓冲角色.在清除库存期间,也许,甚至在以后,战略上维持被定义的缓冲库存, 保护公司的产销量可能是必要的. 在面临一个不完美的系统时,缓冲库存管理提供一个工具来处理改善的优先级。缓冲库存管理的基础是记录并且分析在约束受到缺料引起停工的原因。这个分析区域是大多数需要改进努力的。由开始和经常引起穿过缓冲区的那些物料,既要保护产销量,也要在被改进以后,允许缓冲库存减少。 5,能力 就象多余的库存,Lean也把多余的能力看作浪费。由设计流水线开始考虑每一件都运作或因质量问题全停.坦率地说, 这些是所有人都不得不面对的问题.用这种方法很难让处于可变的,互相依赖系统的经理接受. 满负荷运转的系统的要求: (1), 多技能培训工人.因为完美地平衡生产线是不可能的。工人必须移动。 (2), 机器是100%可用且精确(TPM全面预防性维护) (3), 工作团队工作的严格标准化 (4), 错误能及时校正 甚至当上面的各个要素戏剧性地被改进时,我们已发现完全是一个被改进的生产的系统。在一段时间里,可变性是存在的。一个有秩序的, 可预计的系统, 在积极连续的改善进步的过程中, 必须有保护的能力。
6,成本 传统的会计系统强调直接人工的成本核算.然而在Lean 环境下,管理费用成为主要成本,它可能是直接人工成本的20倍.随着员工的多技能,开始维护设备等工作,直接人工与间接人工成本对于成本核算来说已变得很模糊了.Lean 的成本核算的管理费用是基于系统中产品的生产时间,而不是基于直接人工工时和机时. TOC的成本观点是库存成本只包括原材料成本.人工和其他间接费用都是运作费用的一部分,由工厂统一控制,而不分配到某一具体产品.毛利=售价-原材料,净利=毛利-运作费用. 用毛利最大化来进行品种决策分析. 企业应选择约束理论和精益生产的最好的一面 作为 TOC 倡导者,Lean的思想许多部分完全是一致.它可以用TOC的方法评估Lean的实践。 TOC 的前提是 5个 集中的步骤,提供了一个高度有效的范例,为管理企业提供改进的途径。结合许多Lean的实践和原理更加强实例。这种结合使组织能够得到更大的改进和利润. 1,接受产销量的观点。 库存和经营成本是为了创造产销量,其目标是利润。另外, 产销量的观点是集中在组织外如何创造价值, 组织如何能为它的客户创造更大的价值。 2,定义被改善系统,被改善的目标的及措施。 开始时,在试着改变你的客户与供应商之前,你应该先获得内部的控制。当你获得内部的控制,你才能得到可靠的正确的方向来影响你的顾客或供应商。 3,定义系统的约束。使用价值流分析过程定义物流过程的流动。流程图形化来消除完全不必要的步骤。对于约束,不仅仅是减少费用,而是减少相关依赖性的且增加保护的能力。较少的相互依赖的工序意味着较少增加保护的能力.系统少些的混乱, 缓冲库存,时间预定就更少,更短。 4,决定怎样利用系统的约束。 利用约束的过程也是为Lean的完美的应用。系统的约束是约束全部系统的产销量的资源。我们经常听见有些经理说:如”我们需要买另外的机器或雇用另外的工人”;”我们没有足够的能力”。总是, 在约束工序有大量的浪费。浪费与准备时间,浪费与不熟练技能的员工.同时,有技能的员工又处于短缺。约束工序应该是主要突破改善的目标. 对约束工序建立每小时的产销量,经常是有效的. 5,服从系统的约束。 TOC和Lean都包括服从的概念。在一个 DBR 系统,服从的主要是让的部分材料限制进入系统以避免系统超负荷的想法.这就是Lean的看板系统, 它类似在所有的资源之间的一系列短绳(通讯连接)。在 DBR 绳的概念,是连接材料投入到入口工序。一旦他们在工作中心
出现,中间的工序是尽快快速处理。有许多其它部分的活动也是受到约束的服从。维护工作也应该服从约束工序。 简言之,全部组织都要服从约束工序 。这是基于只有在约束上增加了产销量,才能为全部系统增加产销量的思想。 6,评估约束。 前面以提到,当有未发现的约束时,经常采取的第一个步骤.事实上, 在如此的例子,经营成本和库存比需要的高。多次利用并且服从的步骤.增加约束的能力。评估约束的过程是增加全面利用资源能力到高级阶段.在新的,交替的工艺路经中,有效的方法是卸下约束.顺便说一下, 在”成本世界”的公司里,如果一个工艺路径的变化会增加部分的,全部的劳动力或机器, 在产品上也会变化,明显的影响成本价格的计算。这是真实的,影响到公司的利润. 7,避免惯性。 如果约束被打破,定义下一个约束。组织将总是有至少一种物理的约束-原料,内部的资源,或市场的缺乏。当一个约束被打破,约束将转移到到组织的另外的地方。不能自满成功, 坚持,连续的改进. ERP,约束理论,精益生产的有效结合-世界级企业 TOC的集中在且管理约束的不断的改进的概念也许不能象追求完美的Lean的目标那样鼓舞人心。然而, 现代组织的复杂性与无限制的数据的系统要让经理们去改善,巨大的任务量是足以让认真的经理望而生畏.同时, 事实上, 仅仅只有那些几百个有潜在的改进的业务,才能达到组织的目标。TOC的 集中约束的方法是合理的,实际上,明确且强调约束是一种最快增加任何组织的产销量且最低的成本的有效工具.同时, Lean提供一条不同的改进途径.通过消灭浪费来消除组织的脂肪。一个组织是病态的,肥大的 ,从系统消灭浪费的想法是容易的.而且, 很有吸引力。然而, 大多数组织,努力减少浪费是一长时间的工作。你从哪儿开始?消除可变化性,也不是一项小任务. 大多数情况下,也不是能很快的完成。此时,使用Lean这一工具就很有用了.然而, 当他们集中在组织的约束资源上时,他们就更加有用的. 财务管理上,对外报表由ERP财务模块自动生成,间接费按人工分摊.而工厂内部的管理报表用TOC的观点-产销率,库存,运作费用来计算. ERP提供基础数据的系统框架,集成TOC(APS,OPT)软件和LP(Demand pull Kanban)需求拉式系统来达到世界级企业.Fourth Shift 推出融合精益生产和约束理论的管理思想的新产品DemandStream 来帮助企业实现这一新境界. 参考资料: 1, <The Goal> Dr. Eliyahu Goldratt 2, < The Machine That Changed The World> Womack and Jones 3, <Theory of Constraints and Lean Manufacturing: Friends or Foes?> . Richard Moore and Lisa Scheinkopf 4, <Production and Operation Management/Manufacturing and Services> Richard and Nicholas and Jacobs
此文原登载<<AMT网站>>和<<ERP世界网站>> 附录七: 试探ERP成功的标尺 蔡 颖 “对确定性的迷恋阻碍我们对本质意义的探究,事实上,正是不确定性促使人类开发自己的潜能” -埃里克 弗罗姆(Erich Fromm,1900-1980),作家和心理学家 对ERP的期望值的误区直接影响对ERP的成功的评价. 一,对管理的期望: 认为用了ERP软件,管理就可以脱胎换骨,库存减低,效益大增. 从管理的角度来说,管理实际上既是科学又是艺术, 如何去衡量一个管理的工具或管理理论在某个个体企业实施.不同的企业可能会有不同的结果.ERP软件本身就是管理软件,所以不同的企业运用ERP的体会与结果可能就不一样. 成熟的ERP软件一般会给出许多灵活的,先进的管理策略, 如何去使用它,熟悉它,这是可以通过培训达到的. 但是,最重要的是如何采取何种策略,取得竞争优势,这不是靠某个软件就可以达到的.但是,ERP可以提供有利的工具,使之决策合理化. 如在管理上,是采用集团集中式管理,还是分布式管理,分散式管理,这属于战略决策,不同高层的管理者会根据他认为的最合理情况,决定采用何种策略.但是,作为ERP的软件要能有效的支持这些决策. 如在计划策略上,管理上有各种方法,比如一般ERP都支持订单生产MTO,订单装配ATO,库存生产MTS,订单设计ETO,订单配置CTO等方式. 如果管理者,把其中一种管理策略用在不同的情况,如你的判断明明是按订单生产,而你却采用面向库存生产的策略,导致库存在上了ERP之后,反而上升.如你正在大批量的生产,而你的产品正在淘汰,而你的决策没有快速的变化.这就导致相反的结果. 如在成本管理上,你想降低成本,并且控制成本.而你却使用传统的成本核算方法法,如实记帐. 满足最基本的要求成本准确.而没有采用强化管理的标准成本,差异分析管理,以求之改善点. 在库存管理上,仅仅满足于库存准确,呆滞料的发现处理来降低库存,而没有采用公认的物料需求计划MRP来实时优化你的库存. 在财务上仅仅满足于在总帐里记帐计算机化,而无视ERP的财务管理的分帐的控制功能.直接在分帐里控制应付,应收等,对成本费用中心的预算和控制. 如在没有有效的数据集成下,高层领导怎么能作出实时的决策. 二,对计算机的期望: (1),有了ERP系统,问题就会少一些.但是,ERP一上线,问题更多.这是什么原因?
第一, 问题现在是水落石出,多少年的问题全暴露..如物料编码一对多个实物,或一个实物对多个编码.出现过一跨国企业的外方工程部经理脸红的事,做了很多年的产品,竟然连物料清单BOM都不准. 库存就从来没准过, 财务库存帐与实际库存从来就没对上过,以为有了ERP全都准确了. 第二, 对软件不熟悉,没时间学习,一到切换时,或是真正使用时,出问题了. 以为象Excel和 Word 等办公软件那样使用. 第三, 过分依赖顾问,不会自学.实际上,成熟的ERP都有较全的联机手册与在线帮助. (2)对计算机技术发展的期望 第一,对实时的要求,实际上,很多处理还是批处理方式.如计划的计算等.这是因为计算机技术本身的发展的约束.基于大量内存的计算还没普及. 第二,对可视化要求.如有客户对仓库管理的要求是对着可视化的图形库位手指一点,货物就发出,入库也是手指指哪就入库在那里. 第三, 对计算机技术的出错不理解,既然产品已有二,三十年了,怎么还有错误. 实际上,计算机技术在快速的发展,ERP软件技术,平台,数据库等都在变.ERP软件功能也在增加,在不断改进,不断的发展.升级. 第四,复杂的物料的替代关系,动态模糊的计划调度,优化的约束规划,等一些业务的智能化,都是计算机技术未来要解决的问题. ERP软件的功能,适用性,稳定性也影响成功的界定 虽然, ERP软件在财务上遵循国际公认会计准则GAAP,在制造上遵循美国生产管理控制协会APICS.但是它们在以下几个方面有所侧重点: 1, ERP软件的定位 每个ERP软件都有自己的市场定位,有的是针对大型集团企业,有的是针对中小型企业的.它们在管理组织结构设计,计划的策略,财务的设置,数据库,网络技术均有不同,如果企业选择了不适合自己企业大小的ERP软件,肯定就影响了ERP的成功运用. 2,ERP软件背景 有的ERP软件是靠财务软件起家的,有的是从制造软件开始的,有的是从库存物流软件起家,有的是先是做销售分销软件或客户管理的,有的是做数据库,数据仓库,商务智能软件的,它们经过几年或几十年的发展,都形成较完备的ERP软件 3, ERP软件行业 有的ERP软件是从某些行业取得的成功,它们客户大部分都在这些行业里.在软件的设计上就有这些行业的痕迹. 4, ERP软件技术 网络传输的速度,承受的大量的数据库,多少并发用户数, 接口开放性,软件的程序的稳定性,网络的稳定性,数据库的稳定性直接影响ERP的使用. 5, ERP软件生存时间和客户群 一般来说,ERP软件能从上一世纪80年代生存到本世纪21世纪,可以肯定的说,它肯定有不凡的价值.一个庞大的客户群就是此ERP软件的可以成功的迹象.客户之间的交流可能更能说明问题.
6, ERP软件本地的服务 ERP软件的服务非常重要,行业里有一句话:一个优秀的顾问队伍可以把较弱的ERP软件实施成功. 一个非常强大的ERP软件经常在较差的支持队伍手上实施失败.ERP软件公司,咨询公司和客户的关系不是简单的买卖关系,而是长期的合作关系. ERP的成功的尺度体现在以下几个方面 1,客户满意 不管怎么说,ERP软件商,咨询商最终要让客户满意.客户自身的满意,如对软件的功能,稳定性,实施的预算,实施的时间,达到的目标基本满意,才是ERP软件与咨询公司的成功. 但是,客户本身的理解ERP等新的管理知识有限,会得出差异很大的结果. 如ERP软件公司,在接到客户满意的签字后,而进一步有高级顾问形成的业务评估小组BSR对客户进一步评估,来帮助企业达到真正的成功. 2, MRPII的评级. 在国际上,美国生产管理库存协会APICS组织对ERP的运用成功也有公认的评级表.可以先自己内部评估或由第三方评估.评级不是目的, 主要是提高ERP管理软件的运用水平和企业管理水平. 如: A级 MRPII 用户-全面使用MRPII系统各功能,物料需求计划,能力需求计划,车 间作业计划,订货和供货系统,闭环MRP,财务系统集成,中高级 管理人员使用MRPII系统,95%以上人员了解MRPII系统,产生了 巨大经济效益 B级 MRPII 用户-使用计划和控制的部分功能,中级管理人员使用MRPII系统,80% 人员了解MRPII系统 C级 MRPII 用户-将MRP作为库存、订单系统,有限的经济效益(库存减少) D级 MRPII 用户-数据处理部门使用,数据准确性差 3, 在预算内,规定时间里,达到你分阶段的目标. 毕竟实施ERP是为管理业务的需要,企业不可能把所有精力投入到ERP的实施,企业自身的管理,与业务也十分重要.所以,ERP的实施尽量在不影响正常业务的情况下,分时间阶段的,分预算的,达到你的分目标.所以,可以这样说从局部成功到全面成功的过程. 3, 四个基本变化 (1)流程规范 体现在如下几个方面: 工程管理流程的改进: 从工程BOM 提升生产BOM带来方便. 从多方建立BOM变到统一的BOM(含包装,工艺BOM)建立.成立ERP的BOM小组 提供给各部门统一的产品结构信息. ECN变更处理及时有效.
销售管理流程的改进: 为订单评审,货物发运等提供简化,将非正常销售业务的处理纳入规范管理. 通过计划BOM的建立,实施有效的预测.改进客户服务.改进对应收款的控制. 计划管理流程的改进: 对产品计划的生成,审核,调整,监控进行闭环式管理,明确并落实信息来源责任.实现以统一计划的主计划员制的计划体系.使销售计划,生产计划,采购计划有效的衔接.设立主计划员的岗位: 1,平衡销售需求.2,平衡采购物料的供应.3,平衡工厂车间的生产线的产能.提高计划与采购的效率. 采购管理流程的改进: 实现对采购订单信息流,实物流,资金流的全过程跟踪.加强供应商的管理.简化采购订单的编制工作.改进对全部采购入库的控制,改进对应付款的控制. 生产管理流程的改进: 减少手工计划工作量,实现计划,车间与销售,采购之间的信息及时上传下达,形成双向沟通渠道.提供强有力的联机决策能力.可以图形,可视化排产,分析瓶颈负荷及生产能力. 库存管理流程的改进: 减少数据输入时间.库存信息共享,及时,准确.报告及时.自动生成财务业务.利用批号全程跟踪质量记录.支持ISO9000的产品可追溯性. 财务管理流程的改进: 从单纯记帐式财务到管理型财务转变.与业务的信息沟通,从多口径转向一个口径,核算内容从粗放式转为对每一笔明细业务的追溯跟踪式核算,明确岗位责任.应付AP,应收AR,现金Cash,固定资产FA,总帐GL维护并监督业务数据的正确性,对企业管理及决策提供意见. 成本管理流程的改进:实时更新材料成本,根据实际领料自动计算产品成本,所有的凭证自动生成,利用多套成本类型,进行标准成本和实际成本的分析,财务人员从过去大量、繁重、滞后的成本核算中解放出来,真正实现财务管理的职能,为生产管理,产品定价提供准确依据。 应付帐款流程的改进:采购订单信息流、物流及时传到应付账款模块,财务人员对采购单价,入库数量进行检查审核,保证付款发票的正确性,同时根据付款期限自动计算发票到期日,提供到期付款发票报告,合理安排企业资金,保证公司的付款信用。 应收帐款流程的改进:建立客户信用限额和付款条件,自动计算信用余额和发票到期日,根据应收款帐龄报告,掌握客户付款情况,提高应收帐款周转率。 现金管理流程的改进:自动进行汇率计算,随时获取银行余额,通过支票打印程序打印支票,自动核对匹配银行对帐单,减少了重复性的手工工作。 (2)数据集成 形成企业包含所有业务集成的数据中心,改变多个数据库的信息化孤岛现象. 1,做到产-供-销部门物料信息的集成。既不出现短缺,又不积压库存. 2,物料信息同资金信息的集成。 “财务帐”与“实物帐”同步生成。 3, 客户、供应商、制造商信息的集成。优化供应链-协同合作竞争。 (3)信息及时 物流,信息流,资金流同步化,所以信息是及时的. 实时获取需求,快速组织供应, 快速响应市场变化. (4)决策支持
因数据高度集成,且信息及时,是企业进行业务决策的良好工具. 可以解决我的产品都销到哪里?哪种产品销路最好? 什么时刻?什么地点?什么渠道? 我应当如何改进我的营销策略?支持商务智能如从浩如烟海的数据中摘取和筛选决策有价值的信息形成互联网时代的“总裁信息系统”(EIS),以集成的数据中心支持数据仓库、数据挖掘、在线分析处理. 4,有两个基本表象: (1), 成功实施成本模块. (2), 成功实施生产计划模块. 众所周知,ERP主要核心价值就是管理会计和MRP/CRP,它可以给我们带来明显效益的是成本的实时,精确的控制,及财务利用管理会计理论控制.管理整个工厂.使之费用控制,生产成本控制,差异的管理与分析以改善管理水平.实际上,实施了生产成本模块,也就打通了生产与财务的全面集成的关键.也就是达到了物流与资金流的同步.尤其对成本会计提出更高的要求,从原来的成本核算员,提升为成本分析师. 在实施ERP还有一个难点,就是运行MRP/CRP.这牵涉到计划策略的合理,库存数据准确和实时,物料清单的准确和变更及时,工艺定额的数据准确和产能维护的准确和变更及时.及整个生产,采购,销售的系统流程操作规范化.尤其是计划员的水平. 成功的实施ERP的计划模块体现在: 1, 始终保持动态的供需平衡,是库存降低为最低点,而不缺料. 2, 可以自动的计算(现有库存+在订量+在检量-已分配量) 3, 采购计划与生产计划自动算出,减少数据重复录入,减少人为的计算错误. 4, 主计划与生产计划与采购计划有效衔接 5, 计划可重排性 6, 计划可以反查 7, 可以计算能力并能力分析 8, 计划可以模拟 9, 计划更实时,真实 10, 对销售计划快速响应,提高准时发运率. 11, 提高团队精神(MRP牵涉到技术,库存,销售,生产等部门) 比如在ERP公司内部,很多客户自认为用系统用的很好,就想申请每年优秀用户,首先在作评估BSR(Business System Review)之前,首先要确定是否使用了MRP/CRP模块和成本模块. 5, 成功是一个持续改善的过程 实际上,人们对成功的理解随着对管理的不断认知,其认识程度也在提高.人类就是对不断对自身不满而进行不断的探索.我们实施ERP的同时,也是从库存准确,帐物准确到减低库存,加速资金周转,在到监控企业运作,自动算出采购计划,生产计划,进一步到计划的优化排程.市场竞争日益激烈,及变化加快,决策必须及时,对ERP所提供的信息必需是实时的,且可以预警.甚至按规则智能化处理. ERP的成功也不可能一步到位.上线后,只是用上了ERP系统,达到了合理业务流程的计算机化,如何在运行过程中逐步优化系统,改善管理.这是软件提供商和咨询公司,客户都要面临的重要问题. 6, 软件,咨询公司后续支持.帮助企业达到更高的管理目标
ERP既然是管理软件,它的提供商,咨询公司就有责任进行后续支持,帮助企业达到更高的管理目标 比如ERP公司的实施方法论的第六阶段就是运行改善,对已经切换的客户进行BSR业务系统评估,免费提供运行绩效模块的实施,是客户在每月同过计算机监控的工具来评介企业运行成果.通过八大因素的分析:1,库存准确度2,物料清单准确度3,物料的责任的分配4,提前期的分配5,标准成本的分配6,可执行的计划,7,应需要的下达定单计划8,未过期的计划发运.五大指标:1 准时发运率2, 库存周转次数3, 库存周转天数4, 销售成本率5, 经营费用率.进行每月的持续改善. 7, ERP软件,咨询公司和客户一起成功,成长. 对一些客户进行管理提升,把传统的工序,车间制造改变为流水线制造或单元制造来达到更高管理要求;一些客户却采用约束理论的方法来管理企业,这就导致ERP软件商,咨询公司应提供这种适应改变的软件与管理咨询,来帮助客户成长.对一些客户采用一些最新的理论来管理企业,这对ERP软件商,咨询公司是一种很大的挑战与机会.综观ERP的发展历史,实际上是软件,咨询公司和客户一起成长,成功的历史. ERP的实施成功实际上是客户,咨询公司,ERP软件公司共同合作努力的结果. 此文原登载<<电子商务世界>>
附录八: 在ERP的运用中实现JIT生产 蔡 颖 所有制造企业都在朝着世界级制造企业进军, JIT生产是企业梦寐以求的事情,在许多成功的运用ERP的企业中,都在想如何达到JIT的境界,以应付客户多变的需求,全球化的竞争,.批量制造已不适应需求的多变,制造过程更为复杂,制造过程需要优化,导致制造性企业需要需求拉式生产,灵活定义生产线,混流生产,电子看板驱动,自动倒冲,在线的质量检验与自动产生采购定单. ERP同时对标准产品,定制产品提供基于定单的管理,如ETO,ATO,MTO,MTS工程项目,新产品开发或传统的基于生产活动的生产定单.无论你实施JIT处于什么阶段-从计划开始,部分到完全实施JIT,ERP都能有效的帮助企业实施JIT和消除一切浪费.实施JIT就是有计划地清楚废品和不断提高生产率,目标零库存,即只有需要时才有库存,通过TQC消灭不合格产品,并通过IE减少准备时间,排队时间及批量来缩短提前期. 有许多ERP系统对JIT有不同的描述.如流水线制造(Flow Manufacturing), 需求流水线制造(Demand Flow Manufacturing), 连续流水线制造(Continuous Flow Manufacturing), 准时化制造(Just In Time Manufacturing), 柔性制造(Flexible Manufacturing), 工程重组制造(Manufacturing Re-Engineering).其实,它们和JIT的管理哲学是一样的. 在ERP系统里,你只要录入客户定单和记录发货,你就能快速反映客户需求,用电子看板,同时产生相关的采购,生产和发货.ERP系统提供从产品设计,需求管理,采购生产管理和成本管理JIT的环境的支持. 但是,一些基本的理论也要实现转变,如MRP是用计划推式技术,要事先定好提前期以及批量,需要一定的在制品库存来缓冲因事先计划的延迟.而JIT使用的是需求拉式技术,既从依赖预测到依赖客户需求的改变批量的概念到流水线,重复生产到混 合产品制造的改变,批量检验到在线检测的改变补货到看板补货的改变生产定单到日产出率的改变人员的专能到人员的通才的改变 . 如何设置符合JIT环境的物流 要更好的实施JIT,就必须对你的生产线的布局进行优化.既流水线化,流水线的设计考虑为S型或U型, 增加布局的灵活性,尽可能短,减少运输时间.供应链的连续性即从供应尚到经销商,客户.对生产线要考虑混合模式的能力的均衡既节拍与平准化.
需求(客户定单/预测) 客 户 发货 生 产 线 倒冲 工序1 工序2 工序 日计划 成品库 1 2 1 2 1 2 库位 库位 库位 MPS/MRP 看板补货 原材料库 寄存库 检验库 半成品库 供应商计划 采购 供应商 子装配线 如何设置符合JIT的BOM和工艺流程 JIT反映在BOM和工艺流程上是用ERP的虚项逻辑来扁平化BOM,消除损耗率,和减少提前期偏置.减少不必要的中间库存.对制造单元的设计是以产品为中心设置装配线,逐渐改变布局,流程.重点解决换装时间(准备时间). ERP提供强有力的资源清单BOR来处理流水线制造,每一个资源可以反映一制造单元,一条装配线或一组人和设备.生产率,成本结构.用ERP的虚项逻辑来反映新的流程布局,改善流程化和消除准备(换装)时间. ERP来定义产品族系列的BOM或可选特征的定制产品族系列BOM.这些计划BOM能基于百分率和合适的产品组合进行分解.
如何管理符合JIT的需求管理 一些企业是BTO(build to order)的生产环境,ERP提供简单的客户定单录入和发货,你能配置客户独一无二的定制需求,也能支持面对预测的标准产品或预测驱动采购,而客户定单驱动生产定单. 可以用EDI和WEB技术自动处理预测和客户定单. 通过对计划时界,需求时界的设定来处理是按预测拉动需求,还是MPS拉动装配计 划,还是预测拉动提前期长的采购实际定单拉动生产定单.对预测或采用鼓点式,生产线排程(Line Scheduling)的多品种混排的日产出计划,辅之于RCP粗能力 计划分析. 如何管理符合JIT的采购流程 用ERP的一揽子采购定单和看板来补充需要的物料.物料可以直接送到车间仓库或主仓库.针对一揽子采购定单产生一下达的看板和进行无纸付款.与供应商结成战略同盟,作出供应商交货计划(Supplier Scheduling),外加工计划,并对供应商进行评价. 你可能觉得ERP的计划参数与JIT目标有冲突.事实上,增大批量定货天数的参数和计划更多的库存可以提高你的计划调度的可行性. 实际上,计划参数(Lot size day)的目标和JIT目标并不矛盾.它是帮助你达到JIT目标的可行的方法.大部分企业采用简单的改变MRP参数的方法来实施JIT,以提高下达定单的频率.而此改变在生产控制和采购需要巨大的工作量.事实上,对公司几千,几万的物料,或提前期长的物料,如进口采购,都进行看板管理是不现实的. 你可以用下面的方法达到JIT环境. 1,首先集中于A类物料.这是反映最大价值的物料,也是可以能取得大的改善的地方.暂时不考虑B和C类物料. 你能对A类物料用减少批量定货天数来提高物料的周转指数.对C类物料较少的改变,这样你的每年的行动信息就不会大量增加. 2,用一揽子采购或用非传统的采购方法,如供应商承诺计划,来采购C类物料.而不用频繁的下达定单来购价值较低的物料达到JIT生产. 如何管理符合JIT的生产计划流程 无定单生产环境需要生产需求和简化的业务处理流程.ERP自动产生生产计划来满足需求.最终装配计划通常用电子看板来拉动物料.ERP也能产生对分装配线的计划或对实际需求需要事先建立一生产需求. ERP支持简单的生产业务流程.你能简单的记录接受库存的物料或工序间完成的数.此信息可以用于条形码来处理或其他数据采集系统.ERP可以采用装配拉式倒冲材料(backflushing)物料,资源,也可以工序拉式倒冲材料(又称同步倒冲),倒冲可以指定库位,装配线,制造单元.车间库位.也可以倒冲替换物料.ERP还提供销售发货自动触发倒冲. .
看板卡的控制与跟踪: 建立卡 状态: 新 看板信号 状态: 满 最小定单数吗? No 状态: 等待 Yes 接收物料 状态: 空 建立定单文件和转送信号 状态: 在处理 状态: 在途 看板计划是物料补充动态看板计划,可视看板、自动看板和看板回路。复杂的,高级的需求管理,需求按预测、生产速度或用量分类,实际需求在动态看板流程中得出实际需求。多工厂管理,为多工厂环境提供物料补充能力。车间作业看板公告牌,车间作业采用看板公告牌进行管理、执行和传达工作单元排产计划。可以用TOC的原理(能力利用率),显示工作单元能力和负荷信息,并自动识别瓶颈资源进行同步排产.管理物料短缺,突出显示物料短缺情况及其影响,显示对某一工作单元有影响的所有工作单元排产计划。可以根据用户自定义规则为工作单元排列优先次序。 在供应链管理上,看板计划可以生产排产、现有物料和生产能力为基础确定可承诺量。基于因特网的看板公告牌,直接向供应商传达物料补充信息。自动生成采购订单根据动态看板信号生成订单。与供应商联盟,用以增强供应商绩效的多种交流方式 需求拉动始终面临着一个挑战——用于管理库存量的看板数量绝大多数是静态 的。定期更改和优化看板数量,以适应忽高忽低的库存量,是一件棘手的事。在 多品种、低产量环境中,仅SKU 数量这一项就会使许多零件的看板数量优化变得 不可行。动态看板计划,确保在多品种或定制生产环境中维持最佳库存量。也就是说,即使已在人工环境中实施了需求拉动运作,采用动态看板计划后仍可实现库存效率的几何级提高。可以在多品种产品环境中可实施最佳运作,从而可脱离传统的MRP 推式计划。
动态看板计划(Dynamic Kanban Plans):是指看板的数量和每一个看板的大小.以满足需求变化的需要. 它可以达到生产与Takt 时间(客户需求速率)同步,物料的连续流动与平衡的运作,作单元式厂房布局,补充信号或看板,其重点是消除非增值活动. 动态看板计划可以下列几种方式运行: 1,看板大小(Kanban Size): 是每一个看板的物料的数量,如容器的大小.批量. 2,看板卡(Kanban Cards): 是补充信号,每一个看板容器都有一看板卡. 3,可视看板:在可视看板环境下,看板补充基于实际的视觉信号。这种信号可通过 数据收集系统以人工或电子形式发送。例如,在一个双料箱可视系统中,员工若 看到其中一个料箱变空,则把这个空料箱视为补充信号。当补充活动被记录后, DKP动态看板计划 将立即给出正确补充量信号。 4, 自动看板:自动看板环境不采用视觉信号。看板量和补充触发器。当SKU 的数量不稳定或需求变化频率过高导致难以应用可视看板时,自动 看板则为首选。当供应链上任何一个环节发生库存事件,需要作生产或补充响应 时,将根据既定的生产和补充规则采取相应措施。 5, 看板回路:是一种根据某种物料的容器数量来决定生产进度和库存量 的方法。通过管理回路中的容器数量改善运作环境。当需求上升 时,发出增加容器的要求;反之, 则要求减少回路中的容器。 动态看板计划的公式: (使用率x 提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 动态的看板数= 看板尺寸(容器容量) 触发数(动态订货点)=使用率x 第一次提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 看板数(动态订货点)= 使用率x 第二次提前期)+订单周期+(安全库存/安全提前期) 如何控制符合JIT的环境下的生产成本 用阶段核算标准成本, 月末进行差异分析处理,来跟踪每一个产品的实际成本. 每周对车间库位进行计算及盘点,记录实际发生的差异. 总之,ERP可以为实施JIT的企业简化操作和业务处理流程.其目标是零库存,零准备时间,零搬运时间,零次品,零停机保养时间.保证设备的完好,做好设备的维护保 养计划,监控设备的效率,实施TQC与SPC系统以保证质量.实施PDCA循环及现场5S活动都是实施JIT不可少的.可以这么说,成功的实施ERP,可以更好的,较快的实施JIT.实施了JIT,也就能更容易运用ERP系统. 此文原登载<<现代制造>>
缩略语: ALE 应用链接使能 API 应用编程接口 APICS 美国生产和库存控制协会;资源管理教育协会 APS 高级计划系统或高级计划与排程 APO 高级计划优化器 ARIS 信息系统架构 ASCET 通过技术完善供应链 ASP 应用托管服务 ATP 可用性承诺 AMR 先进制造研究协会 ACM 计算机协会 B2B 企业对企业 B2C 企业对消费者 B2G 企业对政府 BAPI 业务应用程序接口 BASDA 商业应用软件开发者协会 BOM 物料清单 BOR 资源清单 BOD 分销清单 BI 商业智能 BPR 业务流程重组 BN 瓶颈 CAD 计算机辅助设计系统 CALS 计算机辅助后勤支持;计算机辅助采购及后勤支持;持续 性采购及生命周期支持 CAM 计算机辅助制造 CAPS 先进采购研究中心 CAS 计算机辅助销售 CE 同步工程 CIF 核心接口 CIM 计算机集成制造 CLM 后勤管理委员会 CLMS 车辆定位信息系统 CNC 计算机数字化控制 CP 约束规划 CPFR 协同计划,预测与补货 CPU 中央处理器 CRM 客户关系管理
CTI 计算机通讯系统集成设备 CTM 产能匹配计划方式 CTP 能力可用量 CTO 面对订单配置 CPM 关键路径法 CPC 产品商务协同 CCR 次瓶颈资源 DBM 数据库营销 DFM 需求流制造 DC 分销中心 DISRINS 分解和回收信息系统 DP 需求计划 DRP 分销需求计划 DS 详细排程 DBR 鼓-缓冲-绳系统 DMC 动态物料约束 DSM 动态替换物料 DKP 动态看板计划 DTP 交货可承诺 EC 电子商务 ECR 有效消费者反应 EDI 电子数据交换 ERP 企业资源计划 ECQ 经济订货点 EST 最早开始时间 ET 加快时间 FCS 有限能力排程 GA 遗传算法 GPS 全球定位系统 HU 处理单元 HMS 整子制造系统 IAC 互联网应用模块 IDIS 国际废旧汽车拆卸信息系统 IDOCS 中间文件 IGES 初始图形提取标准 InfoCubes 信息块 IPPE 集成化产品及流程工艺模型 IPSERA 国际采购&供应教育及研究会 IRI 信息资源公司 IS 信息系统 ISCM 整合供应链管理
IPPSA 国际生产计划和排程协会 IT 信息技术 JIT 即时制,准时制 KPI 关键绩效指标 LASeR 生命周期装配适用性及回收原形 LES 后勤执行系统 LIS 物流信息系统 LP 线性规划或精益生产 LST 最迟开始时间 LDB 最迟完成时间 MASIF 移动代理系统 MPS 主生产计划 MES 制造执行系统 MIT 麻省理工学院 MRO 维护,维修及运营 MRP 物料需求计划 MRPII 制造资源计划 MAD 平均绝对偏差 NIMIS 网络化的存货管理系统 NP 组合优化难题 OASIS 结构化信息标准提高委员会 OBI 互联网公开采购 OLAP 在线分析处理系统 OMG 对象管理组织 OPT 优化生产技术 OR 运筹规划 OSR 工序选择规则 ODB 依赖订单的物料清单 ODR 依赖订单的工艺路径 PDA 生产数据获得 PDM 生产数据管理 PLM 产品生命周期管理 POI 生产优化接口 POS 销售终端 PRPC 生产回收计划和控制 PWC 普华永道 POA 准确百分比 PTP 赢利可承诺 PERT 计划评审技术 ROP 重订货点 RCCP 粗略能力计划
RSR 资源选择规则 SC 供应链 SCE 供应链执行 SCM 供应链管理 SCOPE 供应链优化,计划和执行 SCOR 供应链运作参考模型 SCP 供应链计划 SCS 供应链解决方案 SE 并行工程 SND 供应网络设计 SNP 供应网络计划 STEP 产品工艺数据交换规范 SMC 静态物料约束 SOP 销售运作计划 TMS 运输管理系统 TOC 约束管理理论 TP 运输计划 TPN 贸易处理网络 TSP 旅行商问题 VMI 供应商管理库存 VPDM 虚拟产品数据管理 VCM 价值链管理 VRP 车辆路线安排问题 WIP 在制品 WC 工作中心 XML 可扩展标识语言 XRP 延伸资源计划,有时也被用作供应链管理软件的代名词
参考文献 1, Manugistics Corp http:\\ 2, I2 technology :\\ 3, SAP http:\\ 4, Oracle http:\\ 5, JDE Corp. Forecast management http: \\ 6, 7, ILOG, France, 8, InSol Ltd., Israel,