1.項目介紹

傳統汽車行業中往往采用的是按庫存推動式生産，一旦市場産生變動就會造成大量的生産，給企業帶來大批的資金壓力；

另一方面采用按單生産的方式企業往往面臨供應鍊，産能的諸多約束條件限制，稍有不慎就會帶來産線停線的嚴重後果。

此項目汽車APS系統銜接銷售端與制造端兩大核心部門，與DMS、ERP、MES、BOM等系統緊密集成。

項目以客戶需求為導向，以消滅一切浪費，精益生産為核心，以建立一個對市場變化快速反應的生産經營管理體系為目标，實現了用戶在電商平台下單，企業即可實現根據用戶訂單個性化定制需求，快速安排生産，同時在整個制造過程中将用戶的OTD控制在行業領先水平，實現了企業的多配置、低成本、高用戶滿意度的目标。

2.項目實施與應用介紹

APS系統利用大數據的3V特點：Volume（數量巨大）、Velocity（産生速度快）、Variety（離散的），通過銷售公司收集和提供的海量的銷量預測數據，結合科學算法分析，合理配備零部件庫存，接收銷售公司下達的周計劃，運用系統内置的排産算法，進行周計劃的排産，

接收經銷商訂單後，完全匹配、相似度替換周計劃，或在線預配，真正意義上實現了BTS（按庫存生産）、LTO（按訂單交付）、BTO（按訂單生産）三種訂單交付策略的結合，同時達到了縮短交貨周期、提供給力價格、支持個性化配置目的。

1）APS核心功能模塊

此APS項目是通過預測-生産計劃-訂單一體化的方案來應對客戶端的訂單配置多樣性變化，以及市場訂單波動異常時，有效保持生産平穩的解決方案。主要包括以下核心功能模塊：

周計劃計算：系統接收到銷售公司訂單（周計劃）後，在考慮日曆班次限制、物料限制、工藝限制等限制條件的前提下，将周計劃排在指定的計劃周次内。

預排産計算：系統接收到訂單後，實時觸發經銷商訂單預排産計算，系統先匹配周計劃，如配置完全相同，則将周計劃分配給該訂單，如匹配失敗，則在考慮日曆班次限制、物料限制、工藝限制等限制條件的基礎上，對訂單相似度替換，将周計劃配置替換成訂單的配置，如替換失敗，則系統進行在線預配，并實時反饋預排産下線日期及訂單替換關系到銷售端。

生産計劃模拟試算：用戶可在系統中進行生産計劃參數的設置，觸發生産計劃模拟試算，系統自動計算出參數調整對生産計劃、物料計劃和需求計劃的影響。

生産計劃計算：系統每天定時觸發經銷商訂單上線計劃計算，根據産能、物料及工藝限制對訂單需求進行排産，保證計劃的可執行性，并且支持訂單手工調整功能，手工調整後系統計算對供應鍊的影響。

銷售預測打散&滾動計劃計算：系統接收到銷售預測後，根據配置清單、配置優先級、産能限制将銷售預測打散、組裝後排到對應工作日，生成單車天度預測計劃，并根據MES下發的在制訂單過點情況和每天的訂單上線計劃進行預測計劃的滾動更新。

下線日期反饋：系統在接收新的訂單進行預排産計算後，會實時反饋訂單的計劃下線日期，并且接收訂單制造點位信息，監測訂單狀态，全程信息透明，提高客戶服務水平。

物料缺口及物料驗證計算：系統支持根據每天的物料需求（在制訂單和計劃訂單）以及接收的零件在途、在庫及需求計算訂單的物料缺口；并且支持對訂單進行物料驗證，根據每天可用庫存驗證訂單最早可以排到哪個日期。

超宕産計算：系統可以支持根據車間實際的生産情況，對鎖定期外的訂單進行生産計劃重排，充分考慮車間實際生産中的超産和宕産情況，自動更新後續生産計劃，使生産計劃更貼合實際的生産。

2）主要定制内容

廠商希望将生産計劃 、物料需求計劃、能力需求計劃集成到一個模型中，整個項目的核心在于如何安排在綜合考慮物料情況與産線情況的基礎下安排預測計劃的生産，如何快速匹配預測計劃與實際排産計劃，對于不能夠匹配的訂單如何安排生産這三塊主要内容，

由于其中涉及短期真實訂單排産、中長期預測訂單排産、中長期采購計劃，三者關系如下：

整個系統主要涉及五塊核心模型，内容涵蓋了可能出現的的業務場景，包括：

預測計劃在充足物料下的模型，預測計劃在物料産能受限情況下的模型，電商訂單不能夠完全安排生産，電商訂單能滿足生産，其他類型訂單無法滿足生産，所有訂單均可安排生産等多種業務場景。

在APS系統上線後，系統通過内部核心算法，使得C2M按單生産模式能夠平穩推進，減少了大量的成品庫存積壓，也通過系統内部采購計劃的制訂推進了使得C2M預期中的高庫存情況也未出現，極大程度上的為企業帶來了可觀的經濟效益，也遠遠超過傳統人工手工排産的效率與準确度。

本系統囊括計劃編制的的6大主體分類50餘項功能，系統通過與上下遊系統的緊密結合，基本實現了無人工幹預的自動化排産，自動化匹配，自動化編制采購計劃的三個自動化功能，将業務員從執行者上升為決策者，統一化管理原本諸多信息孤島中的數據，全局化的控制整個業務系統。

3.效益分析

總結來說 高級智能排産系統相比其它同行業的類似系統比較優點如下：

1）改進生産管理：

節省人工制定生産計劃和統計分析成本80%以上；

顯著提高設備利用率以及生産效率；

快速定位生産瓶頸：通過産能、物料、工藝的驗證，及時發現物料缺口，快速定位生産瓶頸。通過對易缺件的統計分析，找出最合理的應對措施，從而避免缺料情況的出現造成生産停滞；

2）改進采購管理：

通過銷售預測打散，将預測計劃準确的轉化成需求計劃來制定采購計劃，合理的采購備料，降低庫存成本。

由此分析可看出，APS系統在整個汽車行業中尤其是新能源汽車行業中從戰略規劃，實際實施，與成品效果均處于領軍人物水平。

通過更新管理模式，結合大數據技術，大幅降低企業運行成本，同時提升客戶滿意度，提升了企業的經濟效益。

針對訂單頻繁變更、插單、不能按時交貨、生産效率低、資源利用率不高等問題，

歡迎訪問慧都網咨詢在線客服，我們将幫您轉接智能制造實施專家，并發送相關行業案例給您！