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解决方案

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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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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举例APS预测准确性的衡量和触发事件

时间：2013年4月10日来源：永凯软件技术（上海）有限公司

举例APS预测准确性的衡量和触发事件

　　我们为什么要衡量APS预测的准确性？首先，它不是管理者检查需求计划者工作质量的工具，而是需求计划历程的一个积木。需求计划者可能检查统计方法是否适合时间序列、其他人力判断是否得到补偿或者集合促销信息是否有用。在所有的这些情况下都需要一个标准来评价他们的决策。但是，仍有很多使适当预测结果更准确的方法。
　　所有衡量准确性的方法都以预测误差为基础。这一误差被定义为预测出来的值和实际值之间的差。预测误差的值受下列各参数影响：
　　1、预测与实际情况之间的时间差：预测的目的是提供有关未来运输量、销售量等方面的信息。通常来讲，预测较近的未来情况比预测遥远的未来情况容易得多。于是，预测的准确性强烈地依赖于产生预测与所预测的时期之间的时间差。例如，考虑对今年六月的销售量的
预测，通常来说，在三月份做的六月份销售量预测的准确性比在五月份做的预测的准确性低。
　　2、预测的细粒度（granularity）：集合的程度也对预测的准确性有重大影响。再次以销售为例：与单独预测低等级产品种别在所有销售地区的某一周销售量相比，预测所有产品、所有销售地区在整个财政年的总销售量要容易得多。因此，如果预测的粒度增加了，通常来说预测的准确性也会降低。
　　目前存在很多计算预测准确性的方法，这些方法都以预测误差为基础。每一次衡量都是在固定的时间跨度（过去的）上计算的，这个值必须由计划者来规定。如果时间跨度很短，预测值会对平均值的偏差做出快速反立，但是它也会由于随机需求变化而产生大幅度的波动。下列三种测量方法是在实践中、也是在需求计划软件中最常用的测量方法：
　　1、误差均方和（MSE）
　　2、绝对平均误差（MAD）
　　3、绝对百分比平均误差（MAPE）
　　上面提到的方法能够对过去的信息进行详细的分析，但是需要在每一次进行计算的开始阶段就把这些信息考虑在内。在对100个或1000个产品进行需求计划的所有工具中，我们希望找到一个能够自动“解释”预测偏差的工具，因此需要一个警报或触发系统。如果统计预测程序不再适合时间序列或如果销售部门没有提供有关销售促销的信息，这一系统应当发出警报。这类警报系统能够由以计算预测准确性的一种方法为基础的临界值来触发。这些临界值由需求计划者指定，并且他们有责任更新这些临界值。除了临界值法，还出现了一些其他触发机制，这些机制都是以MSE或MAD计算的预测准确性为基础的。

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