先进生产计划，基于事件性的规划-永凯软件技术（上海）有限公司

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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。

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以下为永凯APS生产管理与物料控制解决方案行业实践饼状图：

汽配行业解决方案

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。

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机械行业解决方案

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。

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注塑行业解决方案

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。

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家电行业解决方案

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。

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电子行业解决方案

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。

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导入业绩

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。

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以下是各行业类型的导入业绩比率表：

汽配行业

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轮胎行业

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米其林轮胎

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机械行业

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电子行业

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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。

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先进生产计划，基于事件性的规划

时间：2013年2月28日来源：永凯软件技术（上海）有限公司

先进生产计划，基于事件性的规划

　　基于事件的规划
　　在某些模块时间段面向对象模型为准（如总体规划），并对计划与滚动排程进行更新。虽然这个生产计划是公认的，它可能需要一些优化以减少紧张情绪。更重要的是，它似乎是从头开始，重新优化既不必要也不可取。相反的事件调度计划可能比较合适，在给定的计划进行更新时，新的信息可能是一个新的客户订单，一个新的购买机会，生产延误一段时间规划范围进一步扩展。这可能是一方面的问题，利于的连续固定的时间概念，另一方面问一个新的算法设计“优化”增加一个给定的计划。
　　不确定
　　第二点关于代价的不确定性。到目前为止，只有确定性模型，而以滚动时间为主，兼做的不确定性。它也能够生成计划（手动）所定义的不同的场景用户。此外，可考虑安全库存最低库存水平的确定性模型。但是，今天的安全库存量计算主要是根据单级，单款产品型号。这些计算进行需求规划根据观察到的预测误差的方差。是众所周知的，单级安全库存模型没有充分把握的相互依存关系中的项目内（多级）SC。虽然已经有很大的进展，库存理论模型通常有严格的假设。
　　例如，有价值的成果多级定期审查报告orderup政策可以模拟广泛的材料明细表。尽管如此，今日存在的几种结构不能处理（例如，那里有一个正要使用的原料两部分组成，然后组装为一个最终产品）。此外，似乎假设一个常数（随机）的需求率是相反的动态需求（如季节性开放）在许多行业中观察到。此外，很多大小决定成立至今下落不明。尽管有这样的缺点，目前的事态发展在这方面似乎非常有前途的。
　　另一种方法是应对不确定性随机规划。这里的问题是呈指数增长模型的大小，如果有几个可能的结果，在每一个时期的多期模型。由于大多数现实世界的确定性数学编程模型已难以解决的问题，似乎是随机的编程模型够不着一段时间（虽然看好分解技术的研究正在进行中将分析限制具有代表性的样品所产生的子集平均近似方案。适用性证明这种方法是通过求解两个真正的战略网络设计问题。
　　我们想补充说，不仅要求不确定性中可能存在的SC，但也产生和处理时间的不确定性，这可能需要不同的方式来抵消。例如的数量和时间的不确定性单项金额非平稳的补货订单需求被认为是坟墓（2003年）。作者开发了一个接近最优的启发式并把它比作一个基于仿真的优化被称为无穷小程序扰动分析。

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