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。
APS系统的供应链主计划研究模型的复杂性
时间:2014年07月07日 来源:永凯软件技术(上海)有限公司
APS系统的供应链主计划研究模型的复杂性
模型的复杂性与优化模型所需运行的时间是(强)相关的。正因为如此,了解哪种决策带来模型的哪一种复杂性就显得尤为重要。因此,我们有可能就准确性与运行时间之间的平衡系做出决策。对模型的准确性要求越高,所需制定的决策越多。但是这意味着增加了运行时间和收集数据的开支。
在主计划模型中需要考虑的主要数量决策变量有生产量和运量。对这些量来说,在数据的汇总层次上通常可以不考虑它们的整数值问题。它们主要用来保持潜在瓶颈资源的各项能力。因为它们都是各项能力的粗略记录,所以从整数值中概括出它们的值是合理的。如果可以部分地使用各种生产方式和运输方式,那么还需要对每一种方式、每种产品以及每个时期的增加量做出决策。另一个重要的数量决策是库存水平决策,可以根据前一期的库存水平以及本期的生产量和运量得出。
只有在不可能使用全部正常生产能力或不可能增加某个供应链实体的生产能力时才需要制定能力决策。增强正常生产能力的一个方面是加班工作,这需要制定有关每种资源每一时期加班工作量的新决策。我们需要把增加的成本汇集到一起。如果在某一时期(针对某一种资源)引入了额外的生产转变,就需要将转变的固定成本(如生产转变的员工成本)考虑进去,以制定二元决策。因此,问题就变得更复杂了。机器设备的性能调整通常会导致非线性的最优化模型。因此,这类模型的计算能力以及求解的可能性都会急剧下降。
举例来说,有关生产和运输流程的决策可以是使用替代路线的决策。它需要制定新的决策和收集更多的信息,但这些都会增加模型的复杂性。然而,如果不能将生产量和运量分开,让它们使用不同的资源(如从至少一个配送中心出货交付),就得使用这一决策。与上面提到的不同方式下的数量决策相比,这种选择方式必须制定额外的二元决策。
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