AI驱动数字化生产，全面赋能企业生产协调
随着消费互联网对供应链的改造日益深入，制造业产品呈现出个性化、多样化与供应链管理复杂化的趋势，疫情对商品运输造成的影响越来越大，伴随制造型企业生产模式从大批量流水线生产向多品种小批量生产发展，生产过程中的随机性与即时性需求快速增加，对不同的产品组合快速交货也提出了更高的要求。
同时，人、机、料等齐套周期不一致，常有订单插单或更改等情况发生，直接导致生产管理复杂性不断上升。加之疫情反复造成的生产骤停骤启与供应链上下游环节脱节，使得制造企业所面临的挑战日益增加，整体运营成本不断攀高，营收与利润空间也不断被挤压降低。
一、排产排程痛点
尽管企业和工厂可使用传统的ERP、MES、MRP等软件优化生产管理运营，但是依旧很难适应当今时代需求的快速变化，这也注定了企业无法从底层改善生产问题。为使企业更清晰的了解生产问题，我们将工厂在生产过程中所遇到的疑难问题归结为以下六个方面：
需求预测困难，成品库存积压：营销人员根据销售情况，人工预测成品在未来的销售情况，但往往很难精准预测，导致热销成本产量无法跟上，部分产品积压库存；
遇到异常情况，难以快速响应：插单、改单、计划调整，生产计划重排困难，面对生产异常情况响应时间有限，无法监控生产过程，缺乏有效的预警机制，上下游无法有效协同；
多部门协同困难：需求人员、生产部门、物料计划部门、仓库管理部门、采购部门、供应商协同困难，数据信息孤立，无法打通，导致微小的生产问题影响全局，无法有效掌控生产进度；
物料计划不合理：库存成本高，需求交期导致物料调货不及时，无法有效监控物料情况；手工计算复杂，物料成本控制效果差，造成物料积压。无法合理满足交期与产能的释放；
无法承诺准确交期：市场环境变化、竞争加剧，客户生产交期缩短，进一步造成生产计划无法平衡，客户订单无法响应；销售计划频繁变更，无法精确快速答复客户进度；
资源优化不合理，产能综合利用效率低：生产过程当中，不懂得如何把产能合理利用，造成人员、设备、原材料的浪费，无形增加了成本支出；
由以上几点我们发现，作为资源信息化的ERP与作为信息流程化的MES的渗透率虽然都在加速提升，在制造型企业优化运营管理中亦起到了重要的作用，且创造了价值，但客户需求不断增加与变化，传统软件已不能满足动态、实时、具备复杂生产约束的客户需求、要求与能力，这也就使得企业难以适应市场的快速变化，无法展开优化生产计划，减少物料和库存成本等行为，不能更好地应对订单增长与产能提升带来的挑战，导致运营成本高居不下。
二、发展趋势
排程环节必须从原来的人工排程中解放出来。对当下工业制造业企业而言，在不使用作为决策智能APS的情况下将很难从底层改善生产环境与生产能力从而做出了决策。依靠智能APS实现自动排程，能使制造型企业更好地应对订单增长与产能提升带来的挑战，处理复杂生产约束和落地部署等问题。
通过智能高效的排程工具可定位供应链中的瓶颈，在瓶颈约束下对软件吞吐量预先建模，查找瓶颈并适应约束的操作，由此创建生产计划，确保生产能满足不断变化的需求，有助全球化生产，借助生产计划，减少物料及库存成本，为企业增加利润。
三、傲林科技智能APS
傲林科技APS智能排产排程系统，通过大量的项目交付实践经验，基于AI驱动数字化生产，引入基于运筹学框架的智能算法，相继开发了需求预测计划、供应计划、生产计划、排程计划、物料需求、计划约束等多个模块，辅助企业排产、排程、合理调货，与SRM、ERP、MES系统打造数据协同，帮助企业打造互联、协作和敏捷的数字化生产协同解决方案，获得结果更好、全局的方案，从而使智能APS成为供应链智能决策的关键一环，全方位赋能企业生产协调。
系统能力构成
需求计划，智能管理企业个性化需求。系统能根据历史数据预测未来的营销需求。通过估算未来的能力需求、计算需求与现有能力之间的差距、指定候选方案、方案评价的步骤进行产能规划。
供应计划，为企业提供了需求建议。自动计算需求生产量与下个周期的需求生产量，生成计划订单，发布到不同生产工厂进行排产。针对发货与实际预测，不断调整算法，拿到了需求建议。
生产计划，快速响应市场外部与企业内部变化。能够更好地应对插单、改单、订单逾期、交货期回复、人员变动及设备意外故障等问题，从根本上减少计划时间、减轻工作负荷，提高工作效率。
排程计划，实现物料需求计算与排产的即时互动。通过详细排产，赋予了企业无限次模拟——优化作业模式可行性。解决大部分企业现在依赖班组长的人工调配，帮助企业步履更稳、更远。
物料计划，及时调控库存水位，规避缺料风险。通过计划排产情况自动计算每天物料调货需求，采购部门则根据具体的调货需求与库存水位，及时处理采购与供应商之间的物料配给协同。
计划约束，挖掘企业产值与效能。通过产线产能、班组排版情况、产线日历、物料情况等众多约束条件，改变适合企业现阶段生产情况的约束条件并予以规则限制，挖掘企业产值与效能。
排产建设方法
傲林科技APS智能排产排程系统，以数字化、智能化手段与方式，通过三个步骤为企业打造集团—工厂的两级生产计划排产体系，在提升生产计划排产效率的同时，还为企业构建了初步业务协同机制平台。
NO.1 全域业务数据汇聚&业务建模
根据计划排产业务需求高效采集多源异构数据，快速构建计划排产业务模型；
NO.2 业务高效协同
打通ERP、WMS、MES等系统数据，构建业务系统平台；
NO.3 智慧计划排产&产能开发
建立订单跟踪管控、生产计划排产、产能开发等流程机制；
全场景业务赋能
智能排产排程系统为企业生产制造全场景业务赋能，现已成为企业实现智能制造与柔性制造目标的重要手段。目前傲林科技在多维度计划编排、在线排产协同、生产透明化管理、高级排产排程优化等方面皆具备成熟的理论与实践能力，为企业在生产计划方向取得了显著成效。
多维度计划编排
系统同时满足多场景下的多种不同的排产排程优化目标
可灵活自定义优化目标，反复输入调整不同权重的业务目标
支持输出多版本、多场景生产计划方案，辅助企业生产决策
生产透明化管理
系统内嵌多种可视化视图和报表，贴合企业员工工作习惯
全方位展示计划结果，直观地追踪订单、物料等各项指标
帮助企业精确掌握整个生产过程，提高计划与生产的透明化
在线排产协同
采用数据库共享、多用户权限协同计划管理
支持多人协作/多车间/多工厂协同排程计划
同时提供智能化集成平台与其他系统无缝对接
高级排产排程优化
系统同时满足多场景下的多种不同的排产排程优化目标
可灵活自定义优化目标，反复输入调整不同权重的业务目标
支持输出多版本、多场景生产计划方案，辅助企业生产决策
相较于传统APS系统，傲林科技APS智能排产排程系统在算法上有全局且强大的优化能力，对于传统APS系统，一般以规则逻辑为主，规则算法通常是短视的，无法从全局角度对KPI做出优化及实现全局决策。而傲林科技的APS智能排产排程系统基于运筹学的数学规划算法，突破了传统APS基于业务规则进行简单僵化的自动化处理的局限，以全局优化为出发点，为企业生产制造求得合适的解决方案。
由此，傲林科技APS系统能够很好地适应国内制造型企业规范性较弱的管理流程，更能适应环境突变情况下大幅调整的需求，在交付及时率、生产效率、库存成本、部门协作、生产管理与柔性生产等方面皆具备出色的优化能力，为企业打造韧性供应链。对制造业企业降本增效提供了强有效支撑，更好地为工业制造企业实现智能制造和数智化转型升级。