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王爱民: APS认知的一点总结
来源: 智能制造随笔  : 王爱民 2023-04-10 10:30:46
传统的AP其实是综合了主生产计划MPS和物料需求计划MRP的含义。一般都是在的确定性的或者预测性的订单完成之后所开展的工作。 AP的计划是物料计划,一般来说明不到工序作业级别的,AS的计划使命是到最精细的工序作业级别的。

APS不是货架式标准化工具软件,要不然也早就没有讨论的必要了。

(1) APS的AP、AS及其实践其实始终处于变化演变,而其内在是具有根本性统一特点的。

一般认为APS涉及到AP和AS,一个是高级计划,一个是高级排程。实际操作过程当中,我们一般说的APS其实是排程的意思。

传统的AP其实是综合了主生产计划MPS和物料需求计划MRP的含义。一般都是在的确定性的或者预测性的订单完成之后所开展的工作。 AP的计划是物料计划,一般来说明不到工序作业级别的,AS的计划使命是到最精细的工序作业级别的。从计划层次角度来说, AP的计划只是AS计划的一个数据提炼而已。传统的计划分层是受制于当时的计算能力和技术方法的限制,而现在这些限制基本上都已经消失了。实践当中,其实已经有很多企业通过AS一竿子到底的方式来实现集成化的排产。这其实是一种降维打击的思路,当你可以最精细化粒度的时候,所有的中间分层其实都是一种虚幻,是导出提炼的结果,而不是事先的规定, 就如同MRP当中的提前期,这是应该计算出来的,而不应该是事先给定的。

AP与AS最大的区别其实是在于能力评估上的差别。 AP一般是到物料级别的,而AS是到工序级别的。 AP的能力评估一般是所谓的粗能力和细能力评估,而AS是有限能力的排产。从技术方法角度来说,AS的能力评估,是完全覆盖和兼容AP的能力评估的,是最为精细化的能力评估,是面向排产执行的能力评估。技术条件能力具备的时候是完全可以替代掉的。

一般来说与AP有关的主生产计划是面向多个车间乃至多个工厂彼此关联性的或者说”车分表”形式的计划。而我们一般所看到的车间内部其实包含着多个工段,或者多个班组的,某种程度上来说,这也是一种分形形式的多个车间或者说多个工厂。所谓的车间乃至工厂的划分是我们管理和经济上的一种需要而已,当前企业经常发生的生产组织的改变其实也在印证这个道理。另外,就如同关联程度比较紧密的几个车间上线一个MES系统进行统一管控一样, APS也是只需要一个来实现跨车间的作业级协同资源配置,这也是很多当前可以看得到的实践。

一个重要的趋势就是AP和AS的融合,在这个过程当中,所谓的主生产计划,所谓的MRP,都将被融合到一起。制约这种融合的其实还是要归结到技术能力条件,比如计算能力和技术方法。尤其对于中小微企业,一定要按照传统的这种方式来分层进行管理与控制,其实是一种典型的墨守成规式的小企业犯了大企业的毛病(或者说企业不大毛病不小)。

(2) APS必然要融合精益和工艺的,根本上体现了与实际业务有机对标。

喊口号或者运动式的精益,尤其是注重所谓的5S、6S(这东西有用,但更多的是一种潜移默化的意识习惯来自文化的养成),其实与直接的生产效能提升没有太大的关联。 APS是精益的关键支撑手段和实现载体,是精益得以运行最基础应该具备的“正确的时间”产生的源头,否则一切都无从谈起。精益的运行应该是润物细无声,自然而然这种方式的。依托APS系统的正常运行,精益自然而然就得以实现了,这是我们应该追求的局面,不应该去刻意的,追究口号或者说运动。

精益所追求的一个核心的效果是单件流,或者说一个流。精益当中所提的看板其实是一种管理简化,试图通过抓到最后一道工序实现向前资源链条的协同,其实是一个管理的黑箱子。在批量比较大,品种比较少的情况下,有一定的可用之处,但在当前毒品中变平常生产模式下,因为无法解决资源冲突的问题,根本就实现不了精益所应该达到的一种效果。其实大家可以评判一下订单从进到时间到离开车间一共待了多长时间,而真正用于干活的时间又是多少,就是说这个订单很难实现连续的生产,而如果要实现连续的生产,必须要通过APS来实现。

我们在智能制造的大旗下,对于自动化装置和系统的建设有一种痴迷的态度,其实这主要解决了一个纵向的集成,比如说状态的获取和指令的下发。但对于车间的运行来说,工序链条及其资源链条的协同配置与集成,同样是至为重要的一个方面,其实是一种横向的集成,这就是APS应该解决的问题。

APS的运行必然离不开与工艺的融合,这也是为什么APS具有很大定制性的根本原因,这也是APS具有行业属性特点的底层根源。最基本的订单的工艺流程,作业与资源的匹配,热处理老练等的聚合,背后都隐藏着大量的工艺要求。比如芯片行业的 Q-time约束,比如热加工行业灵活至极的柔性组合约束等。不与工艺融合的APS是不可想象的,是与实际生产约束的根本脱节,而这些是以管理和计算机软件人才为主的供应商团队根本上所缺乏的短板。

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编辑:雷生杰
关键词: APS  大数据  云计算 
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