智能制造趋势下的生产计排程与APS系统

智能制造趋势下的生产计排程与APS系统

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课程介绍

车间排程是制造型企业生产运营的主线和难点，具有很大的经验性和灵活性，经常依赖少数计划人员的经验。企业如何在智能制造趋势下，应对个性化、多品种的市场压力？结合企业运营特点及管理现状，应用APS（高级计划排程系统），通过数据与算法制定相对最优的计划将成为工厂智能化实施的关键环节。本课程在优化生产计划体系的基础上，结合智能制造、大数据、APS等技术，通过实际案例的演练，使计划管理人员快速理解并掌握未来智能排程技术。

课程收益

1.理解智能制造趋势下生产计划与排程的挑战

2.完整了解生产计划的核心体系

3.大数据分析与模型技术在生产排程中的典型应用

4.国内外优秀企业的计划排程实践与成果分享

5.典型APS系统的逻辑与解决方案介绍

培训对象

制造型企业高管、厂长、供应链总监、生产总监、车间运营、各级计划管理、MES系统项目等相关企业管理人员

课程大纲

一、挑战：智能制造与计划排程

1.客观评估制造业智能化发展进程（精益、数据与组织）

2.制造业发展趋势：智能制造和大数据下的大规模定制

3.案例介绍：服装定制化生产与运营逻辑的变化

4.如何建立高效的生产计划体系：5级计划体系简介

5.课堂体验1：生产排程的困难之处

6.APS的四大基本特征与功能简介

7.典型智能工厂的系统架构：APS与MES、ERP

8.APS与ERP等系统的数据接口逻辑

二、排程的基本方法与策略

1.不同供应链模式下计划的应对策略

2.课堂体验2：正排与倒排的差异

3.典型排程规则介绍：约翰逊、FIFO、SOT、More法则等

4.课堂练习：基于紧急系数的多订单、多工序的可视化排程

5.TOC（约束理论）简介及TOC排程的实施原则

6.课堂体验3：并行工序的复杂性_如何最短时间备齐一桌家宴

三、排程的建模与高级算法

1.APS：基于目标和约束的建模方法

2.典型场景的约束分析：人员、模具等

3.排程的数据与规则准备

4.课堂练习：典型生产排程场景的建模（目标函数、约束条件等）

5.约束和数据维度增加后排程的可行性——启发式算法

6.课堂演示：基于遗传算法的冲压车间多订单、多机台排程的算法开发

7.基于AI代表DeepSeek+求解器的APS算法探讨

四、APS系统的功能与实施

1.系统介绍：典型APS商业软件（ASPROVA、安达发等）系统介绍

2.APS软件的介绍与课堂演示

3.APS系统实施的前提：管理咨询与数据精度

4.案例介绍：某家电企业APS项目的开发及应用场景

5.APS系统的选型流程与注意事项

李老师

西安交大工学硕士

27年制造业运营与咨询经验

上海交大弗劳恩霍夫科创中心高级顾问、上海交大中美物流研究院特聘讲师

数字化转型与智能制造专家、精益生产与物流规划、AI工业赋能应用

【专业领域】

运营管理/智能制造/数字化工厂规划

【从业经历及经验】

27年制造业运营与咨询经验，其中8年世界500强企业制造与供应链实操经验，曾赴德国研修工业4.0、日本丰田研修精益管理，对生产运营、智能制造有深刻的理解和应用，提炼的智能制造与数字化工厂规划方法，已服务于大型央企、国企等多家大中型企业咨询及数字化项目，企业内部培训和咨询辅导客户数量超过100家。熟悉汽车行业（整车、零部件）、轨道交通装备、服装供应链、电子信息产业、家电、化工、新能源等十几个行业运营模式。

【主讲课程（部分）】

《智能制造与数字化工厂规划》、《AI重构制造业数字化创新》、《数字化战略转型与实践》、《工厂智能物流的规划与实践》、《AI在工业检测中的应用与工具链》

【咨询项目（部分）】

中车集团系列数字化转型辅导与咨询项目

苏州莱顿汽车零部件智能产线项目

上海真诺智能仪表有限公司智能工厂规划项目

首批创业板公司郑州XX电子运营管理咨询

特步集团工厂仓储物流优化项目

海尔工厂计划体系优化与APS咨询项目

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