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APS的发展以及使用价值简述
来源: | 作者:李忠华 | 发布时间: 2020-04-20 | 8824 次浏览 | 分享到:

APS的发展以及使用价值简述

 

 

第一节 APS的发展

 

从泰勒的科学管理论开始,先行者们在孜孜以求的探索科学的管理理论以及管理工具;在计算机成为企业日常管理的基本工具后,信息化系统成为改进工厂管理的一个重要的支柱。 在工厂计划领域,开始了从MRPMRPII再到ERP的演进过程。MRPII 指的是制造资源计划,而制造资源包括了物料和生产资源两大类。现代用户,都对ERP的生产计划逻辑和能力提出了一定的质疑:质疑其无限产能逻辑下的计划可执行性低的问题;质疑其计划结果不满足业务管理要求的问题;质疑其操作无法方便高效地人工调整问题等等。其实原因很显而易见,MRPII的发明年代是1980年代。在那个年代,无论是管理理论还是计算技术都无法支撑现代生产计划所要求的逻辑、方法。所以,在MRPII年代,人们意识到了需要统筹考虑物料资源和生产资源,但是囿于管理理论不足以及计算机技术的不足,只能使用基于无限产能的算法(非约束的)给出一个参考的负荷状态帮助客户去识别问题。这样的帮助显然是有意义的,但是不能满足实际的需求

1984年以色列物理学家、管理学大师 高德拉特博士创立的的约束理论TOC,逐渐被应用研究,于1990年代理论基本成熟TOC 的基本定义是 瓶颈资源决定了系统产出,为了提升产出,需要去发现和改进瓶颈的制约因素。

迭代算法的逐步演进,又是其中一个重要的必要条件的逐渐成熟。迭代:是重复反馈过程的活动,其目的通常是为了逼近所需目标或结果。每一次对过程的重复称为一次迭代,而每一次迭代得到的结果会作为下一次迭代的初始值。重复执行一系列运算步骤,从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次结果,都是由对前一次所得结果施行相同的运算步骤得到的。例如利用迭代法*求某一数学问题的解。对计算机特定程序中需要反复执行的子程序*(一组指令),进行一次重复,即重复执行程序中的循环,直到满足某条件为止,亦称为迭代。

约束理论和迭代算法相结合,很快应用到生产计划管理领域。

然而,由于在一个工厂中,可能存在几百上千个未完成的订单(工单),每个工单又有1020道甚至更多工序,每道工序需要考虑2~3个生产资源,如果再加上考虑物料状态,迭代计算需要天文数字的计算量(各种要素排列组合),当时的计算机计算能力以及算法都不支撑巨大计算量。所幸这个年代,正是计算机技术高速发展时代,算力按照摩尔定律指数型极速提高。

具备了管理理论、有了可用的算法,加上计算机算力持续发展到了一定会阶段,于是在1990年代诞生了生产计划的计算机软件系统,被定义为APSAdvance Plan & schedule)。从此APS就成为了一个专用名词。企业的生产计划从此准备进入了APS的时代,主要是在美、欧、日等先进制造业国家首先应用并逐渐推广。

中国大陆随着制造业逐步发展也开始运用APS2009年,APS中的领先品牌ASPROVA在中国大陆第一个非日资用户思源电气开始尝试将APS应用于电力电抗器和消弧线圈的生产管理领域,这个案例中面对计算机的计算能力不足,只能放弃了部分约束条件的计算机系统计划管控(从23个删减到17个),即使如此,该案例取得了丰硕的成果,用户取得了丰厚的回报,主要是计划人员减少4人,库存周转提升60%,人均产量提升60%,及时交付率大幅度提高等,主要供应链运营指标大幅度优化。后来逐渐推广到互感器子公司、气体绝缘高压开关子公司等,成为一个成功的先行者。

基于对各种生产计划与排程的业务情形反复研究反复优化,同时伴随着计算机算力、算法技术的进一步提高,APS发展到了新的时期。今天的APS,具备了更高的计算能力,还集成了MRP的功能,越来越多的行业、越来越多的客户,尤其是在那些管理水平高的头部企业,基于追求卓越和持续改善的企业文化以及深切的业务痛点,开始陆续实施APS,例如格力、海尔、富士康等知名企业,目前已经覆盖了汽车、家电、化工、家居、机械、食品、印刷、电子类等各种行业。

 

 

第二节 APS 带给工厂的价值

APS 一定会成为工厂的普遍使用的常规武器,因为APS带来的价值(从宏观到微观,从订单到交付端到端闭环)是工厂运营者所迫切需要的。

1,支持工厂制定中长期运营计划,解决S&OP过程中的两大难点之一(供应能力评估中的产能评估并结合物料供应;另一大难点是相对准确的销售要货计划);

2,支持多工厂以及外协工厂的工作合理分配;APS以各工厂的可能的交付时间对比为依据,向管理层建议订单向各工厂的分配方案;

3,快速响应客户需求,快速准确地承诺交期,积极应对紧急插单、订单变更等问题,有助于销售获取订单,提升对客户询单、客户进度管控的反应速度;

4,提升交付及时率;基于复杂的计算、统筹的安排,使得资源(人机料)及时到位、科学分配;

5,提升效率:除了直接提升计划过程的效率,由于生产计划更优化、完全可行、上下贯通,人机料法测同步考虑,减少停工待料、停工待机(模);又由于快速计划的能力,减少紧急变更、异常应对时的效率损失;

6,减少库存:完美地物料与制造计划协同到工序级,准确地预见库存水平,帮助用户更好地控制库存;

7,缩短制造周期:通过优化销售订单、工单的合并与分割、工艺工序之间的连接方式、多机与单机选择等,缩短制造周期;

8,支撑计划人员、工艺人员know how在系统中固化,转化为公司组织资产;

9,工厂数字化管理必不可少的一环,与ERPMESWMS等相连相通,有助于发挥协同效应,同时又使得工厂管理更透明,数据更完整充分。

 

第三节 APS 解决工厂问题及解决方式

 

1. APS解决的最核心问题之一是解决了生产计划的可执行性:考虑约束条件的生产计划,约束条件包括物料约束、产能约束(机、模具、工装等)、人的约束、工艺要求的约束等;

2. APS解决的次核心的问题是解决了生产计划的优化问题:在考虑约束满足生产必要条件下,综合考虑及时交付率最高、生产量最大、设备利用率最高、资源投入最均衡、库存最合理等问题;进度(及时率)、成本、周期综合考虑的问题等,追求多目标最优。

 

基于此,随即解决了以下工厂业务中的常见问题如下:

 

3. 产销宏观协同问题,即产能与要货计划匹配与平衡问题;在没有APS帮助时,因为多产品共线时很难准确描述工厂的产能,无法准确地推演多版本业务计划和要货计划所需要的产能,导致产能计划和主生产计划编制的科学性不足。

4. 产销微观协同问题(以单个订单从获取订单到交付的全过程为例):在APS帮助下,可以快速准确地完成以下业务活动

① 从销售接单询期答复到合同评审时的生产交期承诺;

② 紧急插单快速模拟交期;

③ 生产异常导致交付的交期重估等;

④ 订单履行过程中的客户计划变更以及进度查询的诉求满足等;

⑤ 入库计划与发货计划的衔接等。

5. 多客户多订单资源分配的问题:在APS帮助下,客户可以自由地方便地按照1个或多个管理目标去优化分配方案,例如供应不足时按客户优先级分配;按订单优先级分配等;

6. 多工厂(同类)任务分配问题,外协厂商任务分配问题;

7. 生产计划与物料计划协同问题;

8. 生产计划纵向协同的问题:由于计划执行是环环相扣,所以希望计划能够协同编制,依次到工厂计划、车间计划、班组计划、工作单元计划、工序计划(机、人),相互之间是紧密连接的;

9. 生产计划时间颗粒度的问题:在APS之前,巨大的计算量和各要素的经常变化使得时间颗粒度不能细化,而管理精细化却要求颗粒度要细小,在APS帮助下,这个冲突就被圆满地解决了;

10. 计划与执行的动态地有效互动问题,计划电子化传递到车间工序,工序按照实际进展报工;计划再依据报工进行调整,实现了双方互动;

11. 基于数据进行计划决策的问题,APS运行以后,有历史数据、有现时状态数据,包括及时率、设备利用率、库存、成本等数据,尤其是也可以依据计划预计未来的数据,强力地支撑运营决策。

 

 

第四节 APS 解决问题的方式

 

 

1, 建立生产标准和产能的转化,使软件系统具备基于产品规格的产能的基础数据

产能计算是采用各机台、模具与产品规格之间转换表达式

调机换模、换料、换色时间等;建立规格转换矩阵

人员技能表达式,适用于特殊基于人员的产能

结合出勤日历、班次计划、设备维修保养计划等

 

2, 满足约束条件的计划排产,基于有限产能

支持复杂工艺分流合流

工序动态时间约束表达式,改变了ERP简单的线性模式

设备/模具/人员技能约束

工序流转时间MAX/MIN,补全了一些特殊工序的工艺约束

 

3提高订单交付率/缩短平均制造L/T

大数据量超高速排产响应计划变更,绝大部分工厂排产在5分钟之内

工序流转优化缩短L/T

动态分割优化工作缩短L/T

人机互动计划调整多种图表可视化管理

具有MRP功能,可以合理计算物料需求数量和时点,同时又可以将全部或部分物料设置为生产开工的约束条件

 

4灵活配置计划方案,合理优化计划

瓶颈优化提高产能

通常排产时先找到瓶颈资源,在瓶颈资源排产确定后,前道工序以瓶颈资源开始时间为基准倒排,防止前道堆积;后道工序在瓶颈工序后正排,以使工序连接紧密。

分派规则/多机台资源评估

分派规则包括CCC最低订单优先度、交期先后、附加值高低、相同模具连续、相同材料连续、相同颜色连续等使用规则;客户还可自定义规则。

多机台资源评估是让系统考虑是开一台机器还是多台机器来满足订单。

最优化逻辑,体现管理意图

包括及时交付率最高、产量最大、外协加工最少化、制造时间最少化、负荷均衡化、等待时间最小化等逻辑,可以多逻辑按用户自定义顺序满足;用户也可以增加优化逻辑。

另外,将订单分为急单(正向排程,尽可能早生产)、正常订单(逆向排程,尽可能JIT,扣准交期完工)、补充订单(平衡生产用,空了就生产)

计划KPI分析,多方案比较,寻找最优;

计划本身没有完美的方案,系统支持各种条件下的排产,对每一个排产方案评估其关键KPI(及时率、效率、产生量、均衡化、周转周期等,可用户定制)并提供对比表,方便计划人员快速发现最优方案,仍然不满意的话,可以直接在计划界面上进行局部修订计划

⑤根据计划,预见未来,支撑决策

根据排产计划,结合销售计划、采购计划等,可以预计库存变动、交付及时率等关键运营指标,支撑业务决策。

 

第五节APS能带来的绩效收益

绩效收益取决于以下因素:

1. 用户公司规模大,有助于收益绝对值的扩大;

2. 用户原来运营水平越低,越有改善空间;但是运营水平低,往往是组织的变革愿望、改进能力不足,又制约了绩效取得;

3. APS软件水平高,包括算法优秀、内化的标准逻辑和模型的丰富性和实用性、功能完整性、计算速度、易用性等,大量案例积累有助于软件公司优化其产品;

4. APS实施方案的合理性,取决于实施顾问的业务顾问和IT技术顾问的能力与态度,也取决于用户方主要人员的态度、能力等;

5. APS上线初期数据的准确性、完整性以及后期日常经营中的数据准确性、完整性、及时性;

6. APS上线后持续改进与优化。

 

参考数据

基于日本经济学家在日本调查发现,使用了ASPROVA软件后取得效果如下

日本经济学家今岡善次郎跟踪调查Asprova用户的使用效果,著书 「時間をキャッシュ に変えるモノづくり」  (日刊工業新聞社刊 今岡善次郎著)

◎ 降低库存30%以上。
◎ 每个工人每月减低40个小时的加班时间。

◎ 订单制造周期缩短35%以上。

◎ 提高交货期遵守准确率,提高客户满意度。

◎ 提高销售业绩。

理论上:中国企业因为平均运营水平相对较低,具有更大的改善空间,但是同时基础薄弱、工作人员技能相对较低,需要更大努力。

APSROVA在中国实践案例来看,有超过以上数据优秀的案例,也有不如上述数据案例。但是从投资回报率来讲,很多案例表明,客户工厂上线后每年收回几倍几十倍投资额(指购买软件和实施服务的费用)也不少见;相反低于50%的年回报率的案例极其稀少的;所以从财务角度来判定,绝大部分用户的投资都是有效的,成功的。

 

关于作者

李忠华,武汉微优微科技有限公司总经理,致力于制造业供应链改善以及APS、MES推广。上海交通大学工商管理硕士、电子工程学士;25年供应链从业经验,曾经服务于美资、日资、港资、国有、民营上市企业;担任过大型企业总经理助理、供应链总监、流程与IT总监等职;专长于集成供应链建设,尤其是在计划领域;25年多次深度领导与参与导入、实施、应用SAP ORACLE、金蝶等ERP以及 ASPROVA APS MES等供应链相关管理软件。个人微信公众号供应链道场ID :gh_b4c0d62ebe3c

       
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