一个系统就能让联想交付效率提高20%,智能排产系统成企业数字转型首选

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8月10日,联想研究院AI Lab机器学习总监范伟在中国信通院和中国通信标准化协会主办的“2022数字化转型发展高峰论坛”上介绍了联想集团智能排产系统的推行经验。自部署以来,智能排产系统将联想的产品交付效率提高了20%以上,并在2019 年和2020年分别贡献了19亿美元和27美元的营收。

长期以来,供应链数字化基础薄弱、抗风险能力弱是行业的痛点。尤其在近三年的疫情中,半导体等电子元器件供应链遭受了不同程度的影响。而从企业自身出发,庞大的生产需求对全供应链的决策效率提出了极高的要求。

联想在8个国家和地区拥有30多家工厂,上游覆盖5000多家供应商,每年生产8000多万台个人电脑,约占全球产量的1/4。传统的ERP(企业资源管理)系统或CRM(客户关系管理)系统已无法满足高效决策的需求。

依托于5G、人工智能、大数据等前沿信息通信技术,联想开发的智能排产系统主要作用在三个方面:在车间部署5G专网和边缘设备,利用摄像头进行质量检测;对智能机床提供的数据进行分析,实现预测性维护;用先进算法学习客户订单、部件供应和产品计划等相关数据,进行需求预测。

应用智能排产系统以来,除了产品交付效率的提高,联想每年还节省了2600兆瓦时的用电量和1600吨的二氧化碳排放量,降低了能源消耗和碳排放水平。

什么是智能排产?

APS(Advanced Planning and Scheduling 高级计划和排程)是一个比较年轻的工业软件。主要是利用计算机运算速度快,数据存储、传递、演绎、纠错和交换方便,可以把人的很多工作实现“自动化”。

APS最重要的属性就是它有决策功能,它是否“聪明能干”,就看它的决策好坏了,而它的决策直接关系到企业的生产效率和效益。排程就是把企业的资源状况和将要应对的一组任务告诉APS,APS来回答该怎么办,谁来做?做什么?做多少?什么时间做?

生产计划调度的复杂程度主要由资源、物料清单、流程的情况决定的。比如说,一个厂把资源分为若干条生产线,专门生产若干种不同产品,排程很简单。但是,如果几百种产品混线生产,排程就复杂得多。

对于APS来说,应对企业千差万别的生产约束条件,能否具有非常强大的、灵活的建模方式是它的主要性能之一,这是解决排程是否可以执行,是否符合企业实际的方法。

其次就是它的择优能力,也就是在无穷多的可执行方案中能否找到最优的那个。一般来说,找到一个可执行排程还不算非常难,可能用不了一秒钟。

优化算法问题的探讨过于高深,生产企业根本就不想听,也无须多费口舌。企业用户就看结果。只需要说明的一点,优化算法的实现必须要一个强大的“优化引擎”,优化的过程需要时间,APS不可能在瞬间运算得到优化结果。

有没有优化运算,直接的结果就是延迟订单数量是多是少?或者是潜在的20%产能是否挖掘出来。对生产企业来说,这有质的区别,可能正是企业上APS的初衷。

APS逐渐成为企业“刚需”

随着我国劳动力成本、原材料成本和能源成本不断攀升,国际贸易争端愈演愈烈,人口红利日渐消退,我国制造业面临着前所未有的压力和挑战,企业要想立足于不败之地,必须紧跟市场变化,做出适当的调整,从而获取更多的经济效益。而面对小批量、多品种生产、销售预测难、订单周期短、市场波动大等困扰。

多年来,制造企业通过PLM、ERP、MES、WMS等工业软件的应用,已取得了很好的收益。而在计划优化与排程方面,传统凭借经验手工排产的模式已经无法满足企业当前需要。对于产品品种结构单一的企业,迫切希望通过APS的应用实现车间优化排程,以最大化提升产能利用和减少不必要的生产成本;销售渠道多样、产品种类繁多的企业,希望通过APS的应用,在实现产能最大化利用的前提下,结合不同产品的边际利润,实现企业与市场的供需平衡和利润最大化;而对于生产工艺复杂、产业链上下游存在大量不确定性的企业,更是迫切希望利用APS软件,在支持灵活可配置的复杂排产规则的同时,考虑多种优化策略,进行what-if的多策略模拟,找出符合企业当下环境的最优生产策略,并能根据环境变化快速响应,实现企业各种资源的动态最优化配置。

对于制造企业而言,APS已成为企业智能制造建设的刚需,随着企业APS需求的逐渐旺盛,APS市场呈现出蓬勃发展的态势。

集团供应链计划需求不断涌现,带来新的市场机会

在工业企业中,可将APS系统粗略划分为工厂级APS和供应链级APS。工厂级APS基于有限产能约束,从生产运营维度帮助企业更合理的规划订单交期承诺、生产均衡计划、生产排产、优化换型时间、优化物料配送等,并将结果下达到MES系统。供应链级APS是从集团或供应链层面进行计划优化,包括面向生产制造领域的供应链网络设计、需求计划、供应链计划、多级库存优化、多工厂主生产计划和详细排产,以及物流、设施、人员的计划与优化。

当下,大多企业对于APS的需求集中在工厂级的计划与调度排产,包括交期承诺、产能预估、计划排产、物料齐套与欠料分析等方面。但随着数字化技术向各业务领域不断渗透,制造企业从粗放式扩张转向精细化运作,供应链作为制造企业的命脉中枢,成为了企业转型的“主战场”。尤其在疫情导致的断供风险面前,制造企业希望通过APS的应用,拉通供应链业务端到端流程,打通销售预测、产销计划、生产计划、车间排程、物料计划、生产备料、物料齐套等供应链计划环节,进一步实现供应链上下游业务整体协同与效率提升。随着企业集团供应链计划需求不断涌现,给众多APS软件商带来了极佳的市场机会,许多厂商也已推出了相应的供应链计划解决方案。

随着我国深耕制造业数字化转型,加快工业互联网创新发展,推进工业互联网生态建设也成为当下大力发展的方向。目前,工业互联网厂商开始提供丰富的API和低代码开发能力,吸引生态合作伙伴以及客户开发和扩展APP的功能,APS也开始作为工业APP集成在工业互联网平台中,基于采集到的各类工业数据进行生产排程,满足用户动态多变的需求,推动制造企业的数字化转型升级站上新的高度。

APS获资本青睐,微服务、云化成为APS软件部署重点

近年来,我国正大力推进国产工业软件的发展。2021年,工业软件首次入选科技部国家重点研发计划首批重点专项。在工信部、发改委、教育部、科技部等八部委联合发布的《“十四五”智能制造发展规划》也提出,70%的规模以上制造业企业基本实现数字化网络化,并实现智能制造装备和工业软件市场满足率分别超过70%和50%。在国家政策大力支持的背景下,国产工业软件受到资本的高度热捧,迎来了资本风口。

APS软件是智能制造的一个重要环节,也逐渐吸引更多的资本、厂家、智力的投入。2021年2月,数策完成了1亿元人民币的新一轮融资,投资方为SIG海纳亚洲。在此之前,数策软件已先后获得来自千乘资本、五源资本、宇新大数据的多轮投资。2021年3月,悠桦林宣布完成B轮及B+轮近亿元人民币融资。

融资将进一步加强悠桦林在运筹优化领域的技术优势和顶级运筹人才的招募,继续深耕运筹优化这一垂直领域,完善算法、产品、服务体系,加速智能决策解决方案的商业化落地。2021年7月,宾通智能完成近亿元A+轮融资,用于产品研发、团队扩充、市场推广及行业拓展。2021年10月,商简智能完成千万元天使轮融资,将继续加大研发投入,持续推进解决方案产品化,加速团队扩建。2022年4月,沛元智造宣布完成千万级人民币天使轮融资,融资将主要用于研发投入,包括扩大算法平台研发团队规模以及加速云端SaaS架构的搭建。成立于2022年4月的清智优化也于近日完成数千万人民币天使轮融资,将主要用于产品开发和市场拓展。

为实现企业级的资源配置优化,APS需要海量的数据和复杂算法加持,因此在软件架构上,APS厂商目前多采用微服务、容器化部署、B/S架构、低代码平台等主流技术架构,以实现灵活的云化、分布式部署方案和各种数据接口格式支持。基于微服务架构的APS软件可将企业生产流程中所需的功能进行模块化,根据不同企业的需求“量体裁衣”,输出适配的解决方案。同时,不少APS厂商开始积极部署SaaS解决方案,以应对中小型企业提升生产运营优化能力的需求,如众创智造、云筹优化、健精智能等均推出了SaaS APS解决方案。

在软件架构上,APS的发展正不断融入当下的先进的理念,目前提出的MBSE和数字主线等理念对于APS来说也会带来架构乃至配置模式的转变,包括面向用户使用的应用配置以及内部的模块化组织开发配置等。

文章来源:慧都智能制造,数字化企业,周鑫雨

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