作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。
永凯APS汽车零部件行业解决方案, 广泛借鉴了国内外汽车零部件企业信息化的成功经验和国际先进汽车零部件行业解决方案的特点, 充分考虑中国汽车零部件企业所面临的现实环境以及诸多个性化需求, 帮助中国汽车零部件企业实现优化生产管理流程,提高对客户需求的快速响应能力, 降低生产营运成本和提高工作效率,提高企业发展的核心竞争力等目标, 为提高中国汽车零部件企业的核心竞争力做出贡献。
机械制造行业由于其工艺复杂的生产特点,工艺及在制品管理困难。 单纯的靠手工排程,难以满足现代企业快速发展的需要。 永凯APS积累了丰富的机械制造行业经验和众多机械行业客户的实践, 基于供应链管理和约束理论,通过平衡有限生产能力和物料需求, 帮助机械制造企业建立精准、详尽的生产与物料计划, 为企业不断提升管理水平,增强企业核心竞争力提供整体解决方案。
永凯APS注塑行业解决方案,通过注塑行业用户的生产管理模式, 基于行业性以及生产和排程功能,在研究和探索形成以注塑行业的关键应用和难点为重点, 突出注塑行业的个性化应用,帮助注塑行业实现以销定产、快速响应市场需求。 运用灵活敏捷的计划体系,将市场需求快速地分解成可以执行的采购、生产和委外加工计划, 缩短了产品交货周期,减少注塑企业的订单交期压力, 从而全面提升企业运营效率,帮助注塑企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
永凯APS家电行业解决方案在众多客户广泛实践的基础上积累了丰富的行业经验, 提炼出了一套符合家电行业特点的一体化的信息化全面解决方案。 该方案专门针对家电行业的管理重点和难点,深入分析家电行业的应用需求, 充分发挥永凯APS先进生产管控技术平台和强大业务功能的优点,强调生产计划与执行过程优化, 本着“快速配置、快速实施、快速应用、快速见效”的原则, 有效解决家电行业的困惑与难题,是家电企业实施生产信息化的最佳选择。
在充分考虑到电子行业企业生产管理特色及模式之后, 永凯APS电子行业解决方案以先进生产管理理念为核心, 以灵活多变的强大功能为依托,通过库存管理、优化排程、 现场控制帮助电子行业合理控制企业物流。销售计划、 生产计划和采购计划有效集成,有机结合了电子业企业的现状, 对电子电器行业企业有很好的适应性。永凯APS通过精益生产, 缩短了生产周期,提高了生产效率,降低了库存成本,加快了市场响应速度, 减少了电子企业的订单交期压力,从而全面提高了企业服务水平和竞争力, 帮助电子企业提升业绩,并在市场竞争中获得竞争优势,实现企业长期发展的目标。
作为国内领先的APS生产管理与物料控制软件原厂商, 永凯APS一直坚持自主开发,最大限度地帮助生产制造型企业降低生产成本, 最终提高整个企业的生产及管理效率。在永凯APS多年来丰富实践的基础上, 永凯APS在 五金行业、家电行业、模具行业、化工行业、注塑行业、机械行业、电子行业、钢铁行业、食品行业、汽车行业、医药行业 等生产制造领域形成了一系列APS行业解决方案。 同时,各个制造领域成功应用的行业实践也证明了 永凯APS生产管理与物料控制行业解决方案是成熟高效的,完全可以大大改善企业的生产和管理效率。
永凯多年以来坚持不懈,为不同行业提供专业的精益生产管理与物料控制解决方案。 有着丰富的成功导入业绩,截止2016年6月, 永凯APS已被1112 家制造工厂成功导入。 请看下面各行业类型的导入业绩比率表。
永凯软件是行业前沿的供应链计划协同(SCP)和生产计划与排程(APS)管理系统的美资供应商,涵盖需求计划、产销协同和生产计划排程。助力实现生产、供给、销售协同,准时交货、降低库存、提升利润,已在一千多家工厂及众多世界500强企业中成功应用。
物料管理系统以及物料计划控制
发表时间: 2012年3月15日 来源:永凯软件技术(上海)有限公司
物品的预测
如果您需要预测数以十万计的项目,你应该用什么办法呢?在一些企业出现这种情况该怎么办?由于企业组织和运作类型的不同,我们正在讨论,分销商或零售商 - 可以很好地满足持有数千或数百成千上万的库存单位(SKU),在多个地点,配送中心或零售店的标准。这也适用于一个零部件或零部件供应商与分散在各地的仓库。这些项目的排列可以秒杀到数以百万计。挑战仍然是如何预测和计划补充这么多项目呢?
你可能会说,每个项目的位置组合都有自己的历史,因此,你将数据送入你的预测引擎,并为你生成一个需求模式。具有非常大的SKU数,这是极有可能,您的项目,最能反映零星的使用。大多数预测算法会产生间歇性需求的平均需求的模式,如果任何意义的历史需求,然后季节性可能反映在前瞻性的需求模式。一般来说,当你在这个数据来看,在微观层面你没有得到审查的预测结果的舒适感觉会强。
分析此数据可能是一个更大的挑战。如果你想找出滞销或过时的材料?在这里,你很可能需要适用于您的行业或公司政策的基础上管理的目标的业务规则,然后界定什么是滞销或多余的库存。
但是,形势可能会差很多。事实上,这种需求有超过任何可能性,市场可以吸收多少库存。你有合理和稳定的需求模式,随着时间的推移,随着过去几个月的需求下跌,和现在的需求模式趋势是零,您如何知道您的业务和市场,答案是不为零。你现在或许开始对预测解决方案失去信心。
记住,我们可以向上查询一百万或更多的数据项目,你怎么找到那些需要一个策划人的注意力的SKU?一般来说,你将需要一个异常报告工具,将扫描离群数据,以规划中的一个用户友好的的格式显示出目前的信息。
有办法,你可以使用此数据。首先记得帕累托原则:你的销售的80%将来自您的SKU的百分之二十。我敢肯定,你知道,这些数字可能会使得您的公司不同,显示出75/25或95 / 5的关系。然而,这也提出了有趣的挑战。你执行数量或成本价值分析吗?要使用一个极端的例子:如果组件大部分介于$ 0.01至0.75美元的项目的单位成本,而你有一个项目,耗资$ 5.25会对这个高附加值项目的计算产生什么影响?所有项目的平均低需求模式,包括这超过2或3年的历史时限成本高的项目,它可能会导致在一个“A”项,即使你只有少数这些SKU出货。
一般情况下,你会看在总体水平上的工作,消除小的数字,可能会提供更好的结果,因为历史是不那么分散。从这里出发,试图提供一个放之四海而皆准的解决办法,几乎是不可能的。至关重要的是要了解行业,产品,客户群和几个因素的类型,建议的解决方案。这种解决方案需要对其合理性进行评估,如果它没有产生预期的效果,然后才尝试不同的方法。
一种方法你可能评估的总跨所有产品的分销或零售网络。这种方法的缺点是,如果该公司是大型和人口的差异显着不同。类似的情况可能发生,如果你的产品影响天气的需求模式和季节性因素将在全国不同地区的一个内置偏见。在这种情况下,它可能是最好的聚集地区。假设你的产品可以按逻辑分组,但你想消除大小的变化,您可以尝试跨越地区和总小型,中型和大型的分组。如果你正与时尚商品,而不是在寻找一种样式,颜色和大小的SKU;总的样式水平。我所看到的情况下在系列产品的水平工作提供了准确的预测数据的伟大历史。假设是您的情况,问题就变成了我们如何分解或按比例分配SKU的位置水平的汇总数据的几个技术。最简单的,如果你的软件解决方案提供了这个功能,就是让汇总数据爆炸的贡献的基础上作出的每一个细节记录整个细节。然而,有时你可能会看到一个变化是在市场上,你可能更喜欢使用的材料规划条例草案“的做法。在这种情况下,建立亲子关系。父是总需求流;孩子是个人的总的记录。在这里,软件会自动计算每个记录的总贡献。它应该让你自由改变的百分比分布。在某些情况下,你可能想总分割大于100%,让一些超过规划。
我在前面提到的ABC或帕累托分析。一般来说,你汇总您的数据说一个产品系列级别和职级的家庭,根据一些加权。你有选择工作的数量,销售成本,销售价格,保证金或有时相当于单位。
不用说,在许多情况下,企业陷入困境,因为他们都傻了眼,一旦他们加载到他们的预报系统的数据。另一个令人不快的意外很可能是运行速度。任何预测的解决方案,需要通过以百万计的排列才可能赶上,这让用户和IT部门措手不及。
顺便说一下,系统应该足够简单,可以让在该领域的人员共享相关数据。请注意我没有复杂的讨论,通过引入由客户组合SKU位置的想法。这可以通过平流层驱动的排列。这可能是一个必需的功能,如果你有几个关键客户,要求非常高的服务水平,将是具有挑战性的,如果你在竞争激烈的行业经营。由最接近顾客的现场工作人员的协作来支付巨额红利。他们外在输入过程中通常证明在总体规划过程中是非常宝贵的。
如果你的立场会考虑所有可能的挑战,你可能会面临在这个预测解决方案的工作,你可能会问自己是否值得?或者说,为什么我们甚至懒得预测?通过发展一个准确的需求模式的SKU级别,可以有效地计划,这些项目库存的补充。请记住,最糟糕的客户服务水平是当您的客户需要的产品脱销。您的买家或生产计划需要及时的信息,以补充库存。抢订单,并加快进行有效的规划只是一个蹩脚替代品。
解决的办法是思考如何最好地管理您的业务,要记住你增加客户服务的双重目标,减少库存投资增长的底线。明智的选择规划和补货系统,通过理解业务和谈判的一个最适合的解决方案。如果你没有遭到生活中的挑战,那么你不会有机会参与竞争。
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