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。
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。
标签:
热门标签更多