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數字化智造下APS軟件的架構與展望
2018-01-04       suixiang    瀏覽:3012    0  

APS(AdvancedPlanningandScheduling)指的是高級計劃與排程均衡供應鏈與生產過程中各種資源,在不同的供應鏈與生產瓶頸階段給出最優的生產與排程計劃,實現快速計劃排程并對需求變化做出快速反應。

APS系統最初運用是在一個企業的范圍內進行生產計劃排程的運算和優化,后被擴展到供應鏈的計劃上,這包括供應商、分銷商和出貨點的需求。不同的APS軟件供應商選用不同的優化算法搭建自己的高級計劃系統軟件,需要根據解決不同的問題來決定采用哪種算法引擎。

各個軟件公司也各自及時推出了APS軟件。盡管種類很多,但是多數APS都能找到共同的結構特征。一般而言,APS由若干軟件模塊組成,這些軟件模塊又分成若干組件構成,每個軟件模塊執行某項特定的計劃任務。

SCOR模型論述了供應鏈計劃中最重要的幾個任務,并從兩個方面,即計劃時間跨度(planninghorizon)和供應鏈流程(supplychainprocess)方面對其分類。

SCP矩陣的某一特定部分(如中期采購、生產和配送計劃)通常由各自的軟件模塊進行處理。這些模塊的名稱因APS供應商而不同,但是它們所支持的計劃任務基本上是相同的。通常APS不都能支持所有計劃任務。目前,我們僅對軟件模塊結構和所涉及到的規劃任務做大致的了解:

戰略網絡計劃(StrategicNetworkPlanning)包括所有四個長期規劃,特別是工廠選址(plantlocation)和分銷結構(physicaldistributionstructure,設計。戰略銷售計劃(strategicsalespanning)所引發的一些問題(如在某個市場上該投放哪些產品)也可以包括在內。基本上,該計劃決定了供應鏈設計和供應商與客戶之間基本物料的流動。

戰略銷售計劃進一步的任務(如長期需求預測)和和中期銷售計劃一般由需求規劃(DemandPlanning)模塊支持。大多數APS軟件供應商都提供需求履行和CTP(DemandFulfillment&CTP)組件,我們用它來制訂短期銷售計劃(short-termsalesplanning)。

主計劃(MasterPlanning)在中期計劃的層次上協調采購、生產和配送。一般會同時考慮配送計劃、產能計劃和中期人員汁劃。此外,它也支持主生產計劃(Masterproductionscheduling).

如果制訂生產計劃與排程(ProductionPlanningandScheduling)的任務由兩個不同模塊承擔,那么第一個模塊負責確定生產批量(lotsizing),第二個模塊則用于制訂機器排程(Machinescheduling)和車間控制(shopfloorcontrol)。但通常來說,是由一個單獨的模塊來處理這三項工作。因為非常詳盡,所以短期計劃層次上制訂的計劃特別受生產系統組織結構的影響。因此,必須明確所有瓶頸。如果企業采用多級生產流程和產品結構,還必須用一體化管理的方式對其進行協調。為了滿足特定行業的特殊要求,一些軟件供應商還提供其他種類的生產計劃與排程模塊。

短期運輸計劃(transportplanning)由相應的模塊來完成。有時候,還要增加分銷計劃(distributionplanning)模塊來制訂比主計劃更詳盡的物料流動計劃。

展開BOM與訂購物料(BOMexplosionandOderingofmaterial)的工作常常留給ERP系統,ERP傳統上就是用以支持這些功能的,而且無論如何這些工作都是交易系統完成的。至于那些非瓶頸物料,完全可以在ERP系統內展開BOM。但ERP系統無法支持原材料和零部件的“高級”采購計劃,這些計劃應該涉及備選供應商、數量折扣、供給量的上下限(上限受原材料供給量不足的影響,下限受中期供應協議的影響)等因素。只有少數APS供應商推出了特殊的采購與物料需求計劃(Purchasing&MaterialRequirementsPlanning)模塊,該模塊可以直接支持(中期到)短期的采購決策。有時,至少會存在一個協作(Collaboration)模塊,它有助于加速傳統上制造商及其供給者之間互動(協作)的采購流程。不過這種“高級”模塊并不多。

APS模塊都致力于決策規劃。但是,系統的輸入信息(inbound,供應商不可靠、機器設備故障)和輸出信息(outbound,未知的客戶需求)都存在著不確定性。為了抵御這種不確定性,就必須利用緩沖系統,即或者保有安全庫存,或者設定安全時間。緩沖不確定性是涉及整個供應鏈流程的工作,并且實際上無法將該項工作分配給任何一個單獨的模塊來完成,因為緩沖或容裕度因特定行業和制造策略而不同。多層的優化安全庫存計算和分配一般在需求計劃模塊處理。

不同行業的供應鏈的計劃工作存在很大的差異。短期計劃工作更是如此。APS軟件供應商正在逐漸意識到這一點。因此,他們就同—項計劃工作提供幾個組件,甚至幾個模塊,來針對特定類型供應鏈的特性。軟件模塊可以被看作某種“計劃包”(planningkit)。用戶可以購買、安裝、使用那些業務需要的模塊。大部分情況下,無須安裝APS供應商提供的所有模塊。有時候(但不經常),也可以將不同供應商的APS模塊結合在一起使用。

另一種方法是,某些APS供應商并不提供所有計劃工作所需的軟件模塊,看起來他們又好像對提供完整解決方案很感興趣。這時,就可以推出供應商和客戶的協作模塊。更多時候,APS供應商會將APS模塊同ERP、CRM軟件捆綁在一起銷售,構成一全面的供應鏈管理軟件。因此,當你在瀏覽各軟件公司網頁的時候,有時很難找到這套軟件中的計劃模塊(特別功能上),也很難證實前面所提到的APS結構。所以,很多情況下,有三種情況下看不到APS術語,一是被SCM供應鏈模塊所包含;二是被MES制造執行改進的MOM生產運作模塊包含;三是以為ERP的計劃MRPII已有APS計劃邏輯。

有時候,軟件模塊也用來執行一些原先設計中沒有的計劃任務。例如,可以用主計劃模塊制訂分銷配送計劃。如果各模塊的模型特征非常相似,且同樣的計算方法可用于解決不同類型的問題,這種情形就會發生。除已經提到的軟件模塊外,供應商經常還提供額外的軟件組件來協調不同模塊的工作,同時與其他軟件系統(如ERP系統或數據庫DataWarehouse)相結合使用。

但是,做技術準備來建立不同軟件模塊之間的信息聯系只是第一步。關鍵問題在于哪些信息應及時流到哪一點上。所以問題在于設計、實施計劃概念,這些計劃概念將根據企業和整個供應鏈的目標以最有效的方式協調那些軟件模塊。并且必須滿足不同類型供應鏈的特殊規劃要求。通常情況下,APS供應商為特定行業提供解決方案,也就是說他們設計一套軟件模塊來更好地服務某一行業。

軟件供應商也經常提供(通常使用互聯網技術)對位于不同地點供應鏈伙伴進行一體化管理的工具。這些軟件組件為整個供應鏈的中、長期計劃提供必要數據,并將集中計劃的結果傳送到各單位。大多數情況下,都要有一個警報系統來集中計劃和各自計劃之間的互動。由于互聯網、云計算技術可以用于各種用途,所以APS供應商將提供越來越多的電子商務工具,例如為購買原材料開放虛擬市場所用的工具。

供應鏈主要關注“協作”,而非以市場為基礎的協調。市場主要是通過價格機制來完成兩方或多方之間的協調,因此,協調的本質是競爭,而協作或聯合計劃(Collaborativeplanning)的重點是供應鏈管理所追求的合作。

和與供應商的協作。從供應鏈中某成員的角度來看,兩方面的協作對其SCP鉅陣(銷售和采購方面)都非常重要。兩種協作的差異在于與客戶的協作是離心型(divergent)結構,而與供應商的協作是向心型(convergent)結構。

銷售協作(SalesCollaboration)的一個主要應用是中期聯合需求計劃(mid-termcollaborativedemandplanning),雙方以迭代的方法聯合做出預測。在這一過程中,需要對預測進行協調和調整,例如以審判法預測,而不僅僅是匯總數據。特別是在缺貨情況下,短期聯合預測通過提供備選的產品配置、交貨日期和價格等方面的附加信息來支持普通CTP流程。

中期采購協作(ProcurementCollaboration)流程的任務是就采購計劃達成協議,而該采購計劃源于主計劃。企業需要將產品總量分解,并根據各供應商的供給能力進行分配。迭代式的協作流程能夠很好地評估供應商的能力,并加以充分利用。因此,有可能生成避免物料短缺的采購計劃和交貨安排。

APS系統的供應鏈建模以支持其長期到短期的決策。對與訂單履行流程相關的計劃排程任務的一體化管理引領著我們進入了一個新的智能時代,一個對整個企業、整個供應鏈與生產過程活動進行計劃排程的時代。

因此,APS系統帶來的豐碩成果不僅體現在競爭力的三個關鍵要素,成本、質量和時間。還將使:

1、流程更加透明

2、提高靈活性

3、發現系統的制約因素

整個供應鏈與生產過程中隨處可得的信息將產生更加透明的訂單履行流程。這使得企業和供應鏈可以為客戶提供有關訂單狀況的準確信息。一旦由于意外事件導致訂單交付延遲,系統也可以及時發出警告。但是在此之前,決策者也尋找、考察其他履行訂單的方法,可能是從別的倉庫、別的工廠發貨,也可以是提供更高級的配件。

不僅如此,透明的流程可以減少整個供應鏈與制造價值鏈上的浪費,因為過量庫存或資源的利用率過低造成的浪費可以被及時發現,且可以提出改進的方法。更重要的是,APS系統的最優化功能可以從一開始就使浪費最少。

隨著市場和客戶期望的迅速改變,供應鏈與生產過程不僅要對這些變化做出反應,還要能預測新的趨勢。有些時候,整個供應鏈與生產過程中的關鍵成員就有可能達到這種效果。而另一些時候,靈活性開始扮演重要角色。

靈活性可以從兩個方面進行討論:

一是能在現有存貨水平、裝備和人員基礎上應對實際需求的變化;二是隨著時間的推移,供應鏈與制造隨市場的變化而進行調整,這就是稱為敏捷性。APS系統可以同時對這兩個方面進行支持。例如,CTP模塊可以給出利用當前存貨最有效的方法,同樣,生產計劃與排程模塊也可以迅速對新訂單組合再次進行最優化處理。APS系統也可以加強供應鏈的靈活性,因為凍結的(不可改變的)時間跨度顯著地縮短了。最后,中期的主計劃不僅可以協調各分權的決策單位,還可以隨時間的推移制訂計劃,保持合理的靈活性。

為提高競爭力,持續改進過程的關鍵就是要發現系統的約束因素。不同的計劃層次都可以發現系統的約束因素。比如,中期主計劃不僅給出既定條件下的最佳解決方案,也同時揭示了瓶頸因素,也就是使我們無法實現更高目標的因素。找出解除約束因素的方法就可以更進一步提高企業的競爭力。這樣,我們就可以找到幾個可供選擇的方案。與過去相比,現在給出方案、找到答案不再是幾個星期的事,而只是幾個小時的問題。因此,管理人員和計劃人員可以比以前更緊密、更有效地合作。

有人會認為上述一些看法僅僅是幻想,但是正如一些成功的實踐所表明的,已經有一些行業使用APS,而且已經顯示出顯著的進步。為了將成功擴大到更多的企業制造過程和供應鏈,必須注意三個主要問題:

1、提高APS系統建模和解決問題的能力

2、將APS系統的應用范圍從車間設備擴展到多中心的供應鏈

3、向管理人員、員工和咨詢人員提供特殊培訓

由于大多數APS系統都還在發展,我們希望在不久的將來能引入更多的特色,但是,模型的標準結構還將保持穩定。一些模型的經驗表明,對給定生產流程的建模還有一些局限性,因為供應鏈必須迅速適應新的市場潮流,所以模型應該既易于學習,又能迅速實施,支持隨需而變的個性化需求的SOA架構。同樣,人們也希望由同一個APS系統提供商提供的所有系統都使用類似的語言(不幸的是,現實并非如此)。

另外,我們也發現并不是所有生成的模型都能在合理的時間內解決問題,或者無法給出令人滿意的解決方法,但對模型作微小改動就可以明顯提高其解決問題的能力。因此,我們仍在尋找方法來提高模型容量,有效地解決更龐大的問題。

迄今為止,APS系統最適用于集中控制的供應鏈計劃與智能生產調度。盡管從原理上來說,在多中心供應鏈上實施APS不會有任何信息交換的問題,但是我們無法假定所有人都愿意在“一目了然”(如成本和可用的生產能力)的基礎上進行運作。雖然己經引入了聯合計劃,對于“如何調整不同計劃主體制訂的計劃”的認識仍然在起步階段。近來,有人提出一些建議,如將供應鏈上兩個相鄰計劃主體之間的接口看成是“代理”關系。

但面對多品種小批量個性定制并達到大規模定制的復雜系統,復雜因素下的集中優化已被分而治之即分布式優化。故APS也必須支持工業4.0的分布式制造Agent代理計劃達到集中與分散智能的協作。即SCP、APS、CPS、PCS的松耦合集成。隨著工業CPS平臺的成熟,真正的智能制造分布式多智能體范式就可實現,智能的滿足客戶服務。

隨著AI人工智能的介入到APS系統中,尤其是AI的深度學習,使得APS模型算法可以自我完善,并能自適應的制造中的高度柔性,真正做到自主、分布的系統智慧自治。但要邁過三道坎:

1、工業知識場景訓練數據模型的提煉

2、能存儲足夠大的數據量

3、學習的計算速度、能力與成本等等

為了更有效地使用APS,管理人員和員工必須接受特殊培訓,使他們能夠解釋解決方案,能辨別出與供應鏈其他部分的接口,能建立假定條件并對警告做出適當的反應。現在的咨詢人員除了掌握項目管理、變化管理以及信息科學的基本知識以外,還必須有針對APS不同模塊為供應鏈與制造建模的知識和經驗。模型既不能太詳盡,也不能太概括,要能支持決策系統,還要有一定的計算能力。不完全的模型不但不能提升反而會削弱供應鏈與制造的有效。

引進APS不單純是在公司現有軟件中加入新的軟件包,恰好相反,它將取代許多過去的所謂計劃軟件。同時,一些過去需要由多名員工參與的決策(如為車間排程)將會自動生成。因此,一些員工將被調到其它崗位,這也許會造成某些抵觸情緒。另一方面,APS強大的最優化能力將產生比以前更好的計劃,還會以圖形交互式方法附帶產生對其它方案考察的結果,從而使人們更滿意。

最后,我們必須謹記引進APS系統將改變企業或供應鏈與生產運作的方法。滿足不同市場細分的業務流程應該在組織結構上反映出來。為了能實現供應鏈與生產整體的最優,而不陷入次優的陷阱,那些包括不同法律主體或利潤中心包括最近的生物組織如阿米巴等的企業必須建立一個有效的獎勵機制。最近一些有關APS實施項目的案例證明上述建議應當認真對待。

某些APS用戶或許發現供應商的承諾、咨詢人員和APS軟件的能力與他們的期望有些偏差。為了讓各個成員的看法更現實,一個好辦法就是找到樣板。同樣,偉大的夢想不可能一蹴而就,逐步引進供應鏈管理(SCM)、智能制造思想和軟件支持系統似乎更合時宜。

最近,在數字化工廠轉型與智能制造風潮下,APS供應商非常努力地將各行業企業的計劃制定和APS的能力結合起來,例如解決多層次供應鏈安全庫存的問題或者引入不同計劃層次上不同批量規模的問題,尤其是車間的復雜優化調度。為了更好地適應而采取的進一步戰略就是設計個性化的模型,這個模型只集中解決特定行業的特殊需求。

供應鏈管理(SCM)與智能制造和APS同信息技術和通信技術的新發展密切相關。由于云計算、電子商務和互聯網、物聯網、大數據技術的迅速發展,訂單履行流程就需面對新的挑戰。

現在,我們必須重新探討如“供應鏈的實施″或“數字化工廠轉型”等課題,現在,一些軟件供應商甚至宣稱APS僅僅是一個大軟件包的一部分。盡管如此,我們仍然應該牢記APS作為供應鏈、生產計劃的優化引擎,整合各模塊和數據流仍然是個艱巨的任務。至于SCM、MES整體的未來發展,在工業4.0的驅動下,人們將看到SCM將不僅僅專注于訂單執行與履行流程,還將整合其相鄰流程,如PLM、MES/MOM、EAM、QMS、WMS、BI、BPM等流程。

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