永凯APS系统

永凯APS生产管理与物料控制解决方案

全球领先的APS生产管理与物料控制解决方案

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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:

永凯APS生产管理与物料控制解决方案行业实践饼状图

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:

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新闻详情

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。


生产计划管理知识

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遗传算法解决生产调度计划问题的优势

时间:2013年5月29日  来源:永凯软件技术(上海)有限公司

 


遗传算法解决生产调度计划问题的优势

 

  网络化生产是当今世界生产组织方式的发展方向,但网络化生产方式给作业计划带来了极大的挑战。传统的作业计划是假定已知全部所需信息,生产条件稳定的静态调度,难以适应动态生产环境的变化。在网络化环境下,制造系统的外部条件更加多变(如急单插入,供货延迟,交货期提前等),信息的模糊性,不充分性问题更为突出(如原材料质量状况,设计完善程度等)。同时,制造系统内部也往往和存在各种不确定因素和不确定信息(如机床调整时间,工件装夹时间)。由此,作业计划也必须进行实时动态调整,形成动态作业计划,才能符合生产实际。目前,主要有以下几种方法解决动态作业计划问题。
  一、仿真方法。仿真方法是动态调度研究中最常用的方法。该方法通过对实际生产环境的建模来模拟实际生产环境,从而避开了对调度问题进行理论分析的困难。目前,仿真方法在动态调度研究中主要有以几两方面内容:
  1、各种仿真参数对仿真结果的影响,以便在进行仿真实验时能做出恰当选择,从而使仿真所取得的结论更全面,更具说服力。
  2、将某些方法应用于某个仿真环境,通过仿真评价观有方法之间或新方法与现有方法之间的优劣,从而总结出各方法的适用范围,或根据结论数据建立知识库或产生神经网络的训练样本。LIU等做了大量仿真实验,从仿真数据中产生出训练样本用于训练神经网络,并将训练后的神经网络用于动态调度。
  由于仿真方法在模拟实际环境时做了某些假设和近似,而且仿真模型的建立较多地依赖于诸如随机分布等参数的选择,因而仿真结论往往因棤型的不同而不同,很难取得一个一致的结论。然而,对多数生产调度计划问题而言,在缺乏有效的理论分析的情况下,仿真仍不失为一种受欢迎的方法。
  应用于调度问题的智能搜索方法包括模拟退火,禁忌搜索和遗传算法等。目前,在动态调度中使用最多的是遗传算法。遗传算法解决调度问题的优势在于它可以随机地从一个调度跳到另一个调度,从而可以解决其他方法易于使解陷入局部最优的问题。此外,它还具有计算速度快且易与其他算法相结合的优点,非常适合于解决动态调度问题。应用遗传算法解决动态调度的文献较多,其中大多将遗传算法与其他方法结合使用。用遗传算法和机器学习来解决单件车间管理的调度问题,用机器学习来产生将工件下发到车间作业层的知识库,而用遗传算法在各台机器上分配工件。提出一种FMS的调度和重调度算法,该算法考虑了4种动态事件,即机器损坏,订单优先级提高,紧急订单下达和订单取消,用稳态遗传算法产生一个初始调度,当意外事件发生时,根据具体情况仅重新调度那些直接受影响的工序。有人提出一种实时排序和调度算法,它集成了神经网络,实时仿真和遗传算法等方法,其中遗传算法主要用于对几个备选的调度规则进行优选。

 

 

 

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