APS是高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling)的简称,主要用于均衡供应链与生产过程中各种资源;在不同的供应链与生产瓶颈阶段给出最优的生产计划与排程;实现快速计划排程并对需求变化做出快速反应。
面对当下的众多挑战,越来越多的企业开始关注和推进APS实施应用,以实现对企业内外资源与能力进行优化和调整,对变化快速评估和响应。有观点认为由于APS基于供应链管理和约束理论,涉及到大量的数学模型、优化和模拟技术,对基础数据要求较高,APS目前覆盖率较低,实施成功率不高,应用效果参差不齐,真正可以落地在企业中实施的案列并不多。
因此,e-works策划采访了多位APS实战专家,形成系列文章,以探寻企业APS成功实施应用的秘诀。本文是系列文章的第二篇,将从APS实施与应用的角度,浅析企业APS成功实施应用的关键因素以及APS选型注意事项,并对国内APS应用现状和未来发展趋势进行分析。
在本文的撰写过程中,得到了APSS高级计划与排程协会会长蔡颖、APS实战专家微优微科技秦峰、供应链专家李忠华、北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民以及西门子、谷斗科技、Asprova、悠桦林、不工软件、杉数科技、网蓝通用、云筹优化等厂商的大力支持,在此一并感谢。
一、我国企业APS应用现状
作为企业智能制造建设中不可或缺的一环,我国制造企业在APS的应用上,正呈现出以下特点:
应用仍处于初级阶段
虽然我国引进APS概念及系统已二十多年,但以往企业对APS的需求却呈现出被压抑的状态,对APS认知不足、缺少可参考的最佳实践、试用过多个APS软件却觉得其不能达到想要的效果,种种原因制约着我国制造企业APS应用的脚步。因此,目前我国制造企业APS应用比例整体偏低,仍处于初级阶段,在已经应用的企业之中,应用的成熟度也比较有限。
APSS高级计划与排程协会会长蔡颖表示,从企业规模来看,领先的头部企业及大中型集团企业已经开展了很多APS方面的落地工作,应用比例相对较高,进程较快,成长型及中小型企业大多处于探索阶段;从行业应用来看,汽车、电子、家电、化工、食品等自动化程度较高的行业企业应用率相对较高;从应用类型来看,目前企业应用较多集中在产线及车间作业级APS方面,供应链级APS、多工厂或者多生产基地协同的APS则应用相对较少。
APS实战专家微优微科技秦峰认为,早年APS主要是行业头部客户和一些全球化企业在尝试,其他企业由于数字化程度偏低,管理相对粗放,排产基本都是采用人海战术,对APS的态度以暂时不考虑或者观望为主。近年来,随着国家智能制造的深入发展,企业数字化程度不断提升,APS已经成为大中型企业必须要实施并突破的关键系统之一,企业的态度开始从观望转向冒着失败风险也要全力突破应用APS。
大中型企业采用自研APS
当下,考虑到企业自身工艺特点,以及APS软件的适用性,或是受到工业软件国产化的影响,不少大中型企业选择了自研APS系统。例如某装备制造企业为了应对市场波动,解决生产现场生产组织和交货期管理的问题,在结合产品生产特点及生产实际状况梳理分析后,判断市面上的APS软件不能很好地满足公司需求,并且随着各个生产单元的需求不断变更,软件维护和变更的成本较高,选择了自行开发有针对性的APS系统。
对于企业自研APS,通常是因为这些企业的工艺特点具有特殊性而APS系统的实施十分复杂,这些企业不愿意将标准的套件套用在自身的业务上,让业务去适应系统功能,反而限制业务的发展。
但从另一方面来看,企业自研APS仍面临不少问题。大部分自研APS只能满足企业当下的需求,有一定局限性,当企业业务发生变化时,一旦APS的技术架构不灵活,就很难适应企业业务拓展的需要。其次,企业自研APS的业务需求通常来自内部业务部门,很难结合其他优秀企业的经验和理念,这样也就错过跟同行业先进企业学习的机会。此外,APS软件的基础是生产管理的理论,其引擎是数学模型算法,两者缺一不可,企业自研从产品研发到落地都会面临不小的挑战。
APS实施成功率不高
我国制造企业对APS虽然有了必要性的认知,但不少企业在APS规划之初愿景是美好的,在实施之后却产生了很大落差,真正可以在企业中落地的案例并不多。供应链专家李忠华就指出,APS目前在我国企业中覆盖率较低,大概只有1000多家企业尝试过,但效果参差不齐,优秀案例更是凤毛麟角,APS项目的验收率不到3成。
究其原因,相较ERP、WMS等软件,APS对应的计划业务一般都有非常复杂的逻辑,不仅对软件要求高,对甲方、乙方的业务能力要求高,对数据要求也更高。此外,APS计划排产优化问题是世界性难题,目前的技术还很难做到全场景的智能优化,而不同行业不同场景的APS差异非常大,无论是产品、顾问,还是使用方都需要对于行业和场景有足够的理解,套用标准产品或简单复制,会很容易失败。同时,APS属于辅助决策系统,它的成功率是看辅助人的正确决策到什么程度,以及人的计划决策依赖APS系统的程度,这就很容易导致与管理者的期望值有一定的落差。使用方过于理想化,设定太高目标也是导致项目最终交付失败的原因之一。
北京理工大学数字化制造研究所所长王爱民教授也指出,企业根深蒂固的手工计划模式习惯也是导致APS失败的重要原因之一。APS是一种作业级的精细化计划,而手工模式下的计划其实更多的体现为一种能力分配,与MRP当中的粗能力平衡非常类似。手工计划模式下的习惯方式与APS的排产方式具有很大对立性,如果企业过于坚持自己的这种方式,将导致APS走向绝路。
二、如何实现APS成功应用
对于企业而言,形成的计划越精细,对生产能力的预判越准确;为市场销售人员提供的产能与资源信息越准确,就可推算出更准确可行的交期承诺,更快速响应市场变化,提升企业竞争力。那么,如何才能成功实施应用APS软件并令其发挥预期的效用呢?
1、APS成功实施的关键因素
在实施APS前,首先企业需要认清What?How?Why?不仅知道APS是什么,怎么做,与其他系统之间的关系与边界,关键是知道为什么要实施APS,知道如何能带来价值,才能做难而正确的事,坚持持续改善。
●首先,要明确APS系统的实施边界,处理好APS与其他业务系统之间的关系。ERP与MES系统中或多或少都有排产的功能,但APS的计划排产方式与这些系统有着本质上的区别。如下图所示,MES、ERP是事后系统,仅记录和刻画已经发生或者并不准确地计划(粗能力计划)未来的事情,是一种辅助决策系统,而APS是事前系统,基于现有的数据,通过智能化的算法,来针对各种复杂的场景做出最优化的预测性决策。
APS与ERP、MES排产的对比
在应用中,APS要与ERP、MES系统紧密集成。在与ERP系统的集成中,ERP系统向APS提供库存信息、采购信息、BOM数据等,APS对订单进行产能的评估,为企业生产计划管理提供更精确的指导。对于满足生产条件的订单,可经过模拟排产和优化,形成最终的排产结果,在执行过程中如有较大变故或紧急插单发生时,可滚动重排订单。在与MES系统的集成中,MES系统向APS提供车间的生产任务信息、加工工艺、设备信息、人员信息等,APS进行排产后,向MES输出排产仿真及结果对比分析,以及准备下达给车间的排产方案,可细化到某时某工人在某设备上加工某工序,同时需要配备何种工装工具及刀具,准备哪些物资辅料等。只有对APS有了清晰的认知,才能开启APS成功实施应用的第一步。
●第二,在启动APS项目时,企业需要梳理出自身的计划业务应用场景和逻辑规则,要能够区分具体业务问题是系统性依赖还是非系统依赖。APS是业务逻辑提炼,企业要能够梳理清楚哪些需求是交由APS系统处理,哪些可以通过流程优化来实现。
●第三,准确的基础数据是实施APS的前提,例如物料BOM、工艺路线、标准产能、换产时间、订单交期等数据,但企业除了审视基础数据是否完整,还要看数据是否被其他信息化系统有效地承载,否则会让APS项目陷入大量的数据整理工作中。当企业有了一定的信息化和数字化的基础,比如拥有ERP、MES、PLM、WMS等软件应用基础,有了较好的主数据、产能数据、物料数据等,会增加APS项目成功实施的可能性。
●第四,企业在选择应用APS软件时,需要基于企业现状制定可行阶段目标,不可过于理想化。企业需要明晰APS上线后是需要持续迭代和优化的,这也是企业供应链计划排程改善的过程,需要不断坚持改善。在实施过程中,企业要遵循80/20原则,学会一定的妥协,如实现指标与自身能力的妥协、优化程度与收敛速度妥协、局部优化与整个优化的妥协、实施时间与二次开发时间的妥协等。
●最后,企业管理层的组织能力与计划员的意愿也是APS成功实施的关键因素之一。如,计划员应不仅认识到APS对企业的价值,还要认识到对自身的职业生涯的价值。李忠华表示,企业实施APS不意味着万事俱备才能启动项目,而是要了解差距,且有很好的对策思路去弥补不足(可能是在项目中弥补,也可能是在项目前弥补),同时做好思想准备、资源准备和组织动员工作。
2、APS软件选型注意事项
与其他工业软件选型相同的是,每个企业选择APS软件时都会重点考察适合自身产品的能力、供应商的整体能力、实施顾问的能力,以及现场考察成功应用的客户。但APS软件的特殊性在于,APS是计算型系统,比较抽象,软件的核心算法效率、建模能力、系统架构、功能完整性、产品化模块化能力和后期的扩展能力都决定着APS是否能成功实施应用,因此,企业在APS选型时应重点考虑以下几个方面。
核心算法:APS的核心是算法和建模能力,企业最直观的选型标准就是APS的核心算法和模型是否可以容纳企业的关键场景和关键约束,以及技术是否是软件厂商自研自有,是否可以针对企业特定需求定制开发,算法的计算速度和建模数量级在行业内是否处于领先水平等。企业可以针对核心应用场景进行POC(Proof of Concept,概念验证),验证产品柔性和匹配度,以及性能算力。
系统架构:查看产品架构能否满足企业需要,是否能很好的融入企业的整体系统中,实现一体化的数字化管理。APS的集成性非常重要,至少需要支持关系数据库,开放数据字典,方便与现有的ERP、MES系统集成与后期进行扩展与定制开发。
功能匹配:APS包含高级计划AP和高级排程AS。在企业实际应用中,APS的计划能力往往被忽略,而交给ERP的MPS来实现,可以想象这样的组合很难带来很好的效果。企业在选择时应该结合应用场景,判断自身的需求集中在供应链计划还是排产方面,再来选择合适的APS产品。
模块化:APS软件部署是一个与企业自身一同成长的过程,任何的数字化系统都不是一蹴而就的,企业的数字化能力也会在一个个系统的落地中得到互补发展。企业在寻找和自己业务需求匹配的APS软件时,需要将现在的业务需求、未来的业务需求一同考虑进去,先解决最重要的问题,上线核心模块,再逐步扩展、完善,减轻上线初期企业接受新事物的负担,增加上线成功率。选择一个模块化、可配置建模的产品将可以根据企业的发展和变化进行快速柔性的迭代配置,更好地满足企业个性化场景需求,适应未来发展需要。企业除了审视选定的APS软件是否匹配本行业的业务特点与个性化应用场景,
实施能力:制造业各个行业之间的差异非常大,不同行业、不同供应链计划模式、不同工艺路线、不同数字化应用场景差异很大。APS供应商与实施顾问对于行业的熟悉程度,对企业业务流程的了解程度,对于场景的认识程度,都决定着项目能否顺利落地。企业除了真实落地考察厂商行业应用案例,还需要重点评估实施顾问的行业经验和业务理解能力,顾问最好具备一定的甲方行业供应链咨询能力,因为APS不仅仅是一个系统引入,也伴随着供应链的改善优化。
最后,企业在选型时还需要注意从决策层需求、管理层需求、执行层需求三个需求方面来考虑,综合考虑多层级需求,同时明确需求的优先级。最值得一提的是,企业应对APS产品有着清晰的认知,APS只能在需求范围内给出较优解,并不能完全实现所有需求。
三、企业APS应用趋势
从APS的发展来看,APS产品的功能特征的演变可分为四个阶段:首先是人机交互可视化排程,基于简单的有限资源计算;其次发展到基于各种资源约束优化计算;第三阶段可实现基于多重资源约束的优化和建模;如今,APS已可基于多重资源约束、物料的动态约束、需求计划、分销网络配置计划、运输计划、全局CTP(Capacity to Promise,可用生产能力承诺)与ATP(Available To Promise,可用量承诺)等进行排程与优化。
展望未来,APS将不仅作为服务于企业计划员的辅助工具,也不仅局限于优化排产、优化产能利用、优化产销协同等具体业务功能,而将从聚焦排产和排程功能,向更完整的供应链一体化计划迈进,帮助企业实现资源的端到端的智能决策优化。
因此,在技术层面,随着数字化技术的发展,机器学习、人工智能、运筹优化技术、大规模复杂问题的计算技术等进一步融入到APS系统中,APS算法将从传统规则启发式转向更加的智能化,实现更大规模的问题求解与计算,优化求解器的应用将会作为优化结果好坏的验证,从而使得系统中的模型可以更加接近现实中的场景需求,带来更好地客户体验。企业市场需求的变大也会倒逼APS厂商快速完成产品的更新迭代,在不断的实践中,完善自身的算法模型,开拓更多的使用场景,让软件运算效率更高、适用性更广泛。
在应用层面,随着数字化程度的加深,APS会有越来越多的企业实践,从供应链需求预测、补货、S&OP、多工厂协同主计划、工厂主计划和详细排产、物料需求计划、工单齐套欠料以及RTS&RTD等方面都会有很多落地应用场景,逐渐总结出细分行业应用的最佳实践。在应用模式上,通用性和定制化相结合将成为企业APS应用的主要落地方式。
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