APS在工业企业的规划实施及其成功要件 UDP APS排产系统

随着市场供需模式的改变，需求在互联网时代逐渐变得碎片化和脆弱化。如何利用数字化技术与传统工业协同，提高交付的敏捷性和可靠性，变成了企业竞争力提升的必然选择。然而，在产品大规模定制化需求时代，企业如何对人力资源、机器和产能资源、物料供应、工艺进行高效调度、防呆纠偏，一直是一个难题。

过去，企业以ERP手动计划排程，在生产工单管理上做生产计划建议，欠缺对资源调度的全链动态管理。在只依靠ERP下，很多企业都出现了工单齐套讯息不清晰，人工追欠料，过度依赖人员素质，计划和物流、信息流传递的效率低、延时和不准确的状况。以至于无法满足客户交付需求的风险、资源浪费的风险和潜在呆滞库存的风险日渐提高，直接影响了企业的竞争力。围绕实现数智化营运的战略目标，企业在现有ERP的基础上连接APS（Advanced Planning and Scheduling，高阶生产计划与排产系统），以助于缩短订单生产周期、提高工作效率、降低库存成本，这已然成为行业内的一个趋势。本文基于UDP APS排产系统的应用实践，为其他工业企业在数字化转型中，如何成功规划实施APS，提供一套科学合理的规划方法，为企业实现智能制造提供有益的模板。

UDP APS排产系统基本原理

APS是在工业生产中广泛使用的自动生产计划排程系统。它的目的在于帮助企业串联销售需求和工单安排，提高生产和运营的效率，提升资源利用和协助降本。APS系统包括需求计划、生产排程、资源分配和监督调整四部分：

1.根据市场需求和预测，制定产品的需求计划，以确定生产的产品种类、数量和交货日期。

2.在生产排程建模中，需要根据需求计划，按约束条件进行生产排程，以确定每个产品生产的开始时间和结束时间，并确保生产和交货时间的准确性。

3.根据排程进行4M1E资源分配，包括人力资源、机器和产能资源、物料供应、工艺等，以确保资源的充分利用和效益最大化。

4.监控和调整。根据实际情况，进行生产排程的动态监控和修正，及时处理生产中的问题，保证生产进度和产品质量的达成。

总体而言，APS是基于需求计划和资源分配，通过优化生产排程来提高生产效率和产品质量，从而实现企业的整体经济效益。

UDP APS排产系统规划实施

APS的规划实施在很多企业看来只是一个数字化软件项目。正是因为这种误解，导致项目的实施条件不足，而引起实施成功验收的比率偏低。工厂交付以主生产计划为中心，而APS正是整个计划体系的核心灵魂和指挥系统。由于APS与其他职能板块牵扯互动甚多，所以APS的规划实施其实是一个由上至下的供应链体系和流程规划改善过程，也是先精益后自动化的过程。

整体供应链智能制造体系规划

项目一开始就需要规划企业整体的智能制造蓝图。包括产品全生命周期的管理、产品全面质量管理、供需全链的协同管理以及其他连接项目。在全链协同下，其次是规划供应链智能制造体系。在实施APS前需要做顶层规划，即前方连结CRM和 ERP，后方连结SRM。利用智能制造技术和信息技术，实现供应链中各个环节的协同、智能、高效运作，动态择取现场数据以保证持续纠偏。在供应链体系外和其他智能制造系统数据互通、互动，高效协作，管理企业资源。

APS业务流程规划

1.      APS底层数据的采集和整理

在前期，因历史原因收集相关底层数据相当困难。数据缺口较大，工艺数据比较粗犷，而且各组数据之间还缺乏连结性，例如，产品和产线没有关联，个别产品在设备上的产能数据缺失；人力资源和产线没有关联，人力资源数据缺失并和实际排产的能力数据差异较大。

在APS系统搭建过程中，需要收集和整理与生产计划和排产相关的底层数据，包括需求数据（销售订单号、销售订单数量、要求交付日期）、订单与工单的关联数据、产品数据（包括规格、产品标准化）、制造工程数据（包括标准工时、工艺路线）、设备数据（包括最大产能、设备状态）、产品与产线的关联数据、人力资源数据等。

2.      业务流程梳理

APS底层数据搭建整理后，就需要对计划部门的实际业务流程，即从销售订单录入开始，到物料需求计划、生产能力计划和生产执行反馈的所有业务过程，做相关的流程梳理。并且对比APS系统建议的标准流程和实际操作流程的差异，厘定APS相关业务流程及其对应的约束条件。

一是需求和供应计划：根据客户需求、订单和市场趋势，制定相关主生产计划，包括接受订单、确认订单、订单排期等。

二是长期产能计划：包括物料计划和生产能力计划。根据主生产计划和产品物料清单（Bill of Materials），可以关联触发形成ERP中的物料计划（包括原材料采购、库存管理、物料配送等）。然后，再根据主生产计划和设备能力，可以制定包括人力资源调度、设备调度、维护保养、设备改造等在内的生产能力计划。

三是生产计划和执行：根据主生产计划、物料计划和生产能力计划，执行生产。包括生产任务分配、生产进度跟踪、生产过程控制等。

四是动态作业调度：根据生产执行情况，设备状态和现场异常升级管理，进行生产作业调度，包括设备调度、作业分配、作业优化等。

五是生产报告分析：对生产过程中的数据进行分析，制定决策方案，包括生产计划的调整以及纠偏预防、持续改善。

规划APS软件的功能板块

1、资源管理板块，这里的资源管理包含生产组织管理、线体工序配置、人员信息管理、考勤班次管理、工厂工作日历、设备管理、模具管理、设备排班设置、排班明细表等等，以确保生产相关资源数据和参数设定可以在APS内得到有效管理。

2、排程建模板块，它包括产品档案管理、平台产品配置、产品专线配置等。通过产品的工艺路线设置、标准产能定额、模具关联配置、产能缺失分析、排产前置期及到货提前期设置、安全库存设置（如需要）、齐套算法配置、预警规则设置等，可以确保相关排产数据设置有效。通过不同参数和不同业务约束条件，可以服务排产引擎完成模拟排产，协助排产决策。

3、算法应用管理板块，算法应用主要按遗传基因算法模型和启发式算法模型，基于约束理论的有限产能算法和多个约束规则，进行计划序列运算，以确保排产能按多约束规则有序匹配。

4、计划管理板块，它为相关不同计划和需求，提供约束条件的数据来源。

5、生产排程板块，主要负责相关动态排产的执行和配套资讯的分析。

6、物料拉动管理，以全链连结拉动进料，当然这里会牵涉采购策略和相关交易规则，需要另外处理。

7、分析&预警管理，它连接流程中的纠偏预防，形成PDCA的闭环管理。

APS上线的成功要件

1.APS 的土壤。智能制造体系、企业文化规划及数据成熟度，是APS成功的关键基础。智能制造体系是APS的核心，它包括IoT、各智能制造板块、大数据分析、MoM（制造运营管理系统）决策平台等。先进的智能制造体系中，各板块边界和连接清晰。同时，APS系统需要对大量的生产数据进行分析，以便发现潜在问题，提高生产效率和质量。通过运用数据挖掘、机器学习等技术，APS可以实现生产过程的智能优化。

2.APS 的种子。APS的选型和建模。包括相关软件、模型选择与现实业务流程的匹配，是APS成功发展的关键。成功的APS需要整合各种生产设备、信息系统和管理系统，以实现端到端的自动化控制。这就要求在APS的选型、系统建模阶段，考虑各个部分的互操作性，以便在实施过程中能够充分发挥各个组件的优势。并且随着技术的不断发展和市场需求的变化，APS需要持续改进以保持竞争力。这包括编码技术研发、管理方法改进、人才培养等多个方面。特别是在业务流程匹配上，由于市场需求和生产条件的不断变化，成功的APS需要具备灵活的生产调度能力，以实现快速响应和生产优化。这包括实时监控生产过程、动态调整生产计划、优化资源配置等。

3.APS的养分。既懂现场执行又懂业务流程和系统设置逻辑的人才，以及管理层对内部阻力的支持，是成功的催化剂。尽管自动化技术在APS中发挥着重要作用，但人仍然是不可或缺的一环。成功的APS需要实现人机协同，即使得人类能够与自动化系统高效地协作，共同完成生产任务。同样管理层的支持不可或缺，包括在资源上以及在流程上的支持。

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