APS系统实施系列思考之二:复杂性控制

文章来源:APS研究
2020-05-22

笔者在进行APS实施的时候,面向企业的实际需求,深深感觉到APS的复杂性还是非常高的。其实这些复杂性隐隐决定了APS的实施的步骤和实施重点。


     (1)尽快上手应用,替代纸质手工
      APS的定制性非常强,不同的企业有不同的约束要求。企业里面的调度人员都有自己的一些经验体会,而这些经验知识,其实就是他们的调度习惯。完全通过自动的排产,有时候确实很难响应和满足调度人员的经验认识,会认为自动排产的结果不符合他们的习惯,甚至有些他们心里没有说出的约束没有满足。
      有的企业就提出了一个要求:利用APS的甘特图作为画板,通过将订单工艺流程的工序块拖动到甘特图图上的方式,来进行完全手工的作业排产。当然APS内嵌了实时的工艺流程约束、资源约束、工时约束等的综合检查。
进一步的,有的企业还感觉到基础数据准备特别庞大,尤其是每一道工序,需要给出能够完成这道工序的相应的设备集合。这个时候就进一步的提出了,放开这个约束,由调度人员根据经验来判断,甘特图提供灵活的资源检索、查询、定位的功能,以便支持手工的作业排产。
        这种方式当然有它的局限性,当订单数量非常多的时候,其实APS的效率并没有完全发挥出来,但是这也不失为一种企业快速上手的方式,至于这种方式是否还叫APS? 大家就见仁见智吧,但这是企业的一个实际需求。

      (2)只做静态排产,不做动态调度
      APS的动态调度,一般认为是非常重要的,是为了使得作业排产计划能够和生产现场的实际状态保持一致,而对各种生产扰动今天及时有效的响应。但是由于生产的复杂关联,在作业排产计划当中,任意一道工序进行调整之后,这个工序时间点之后的基本上所有的工序都要发生关联的调整,也就是所谓的牵一发而动全身,并且不同的企业动态调整策略还是不一样的,从而导致APS的技术复杂性非常高,对于各方面相关系统的支持要求也是很高的,比如状态能否及反馈?比如发生调整之后,其他的系统能否及时的根据作业排产计划来实现关联式的或者波浪式的业务调整,这些都是企业非常头疼的问题。
        为了避免上面的问题,尤其是当技术复杂之后实施风险比较高的情况下,企业就提出来了另外一种需求,就是只做静态排产,不做动态调度。就相当于将APS作为一个计算工具,将相关的订单、工艺、资源、工时等数据输入进去之后,自动算出一个结果,以这个结果作为参考来指导生产,生产过程当中发生的扰动将不再响应。

      (3)只做短期排产,不做长期评估
        理论上来说,APS可以支持长期任务的排产,三个月、半年、一年甚至更长时间,只要你能够将相关的数据输入进去,他就可以得到结果。但是长期排产对于APS来说也是有一些挑战的:第1个挑战就是排产的时间。当数据量很大的时候,排产时间也会延长,当时间长到企业没有办法来忍受的时候,其对APS的接受程度也会降低;第2个挑战是,当APS需要综合平衡各个订单的生产周期、交货期、数量等等,以及资源的约束时,这些也对APS的算法的优化能力,提出了更高的要求
       因此有的企业就提出来了,只排一天、三天、或者五天的订单,剩下的可以暂不考虑。就是说只做短期排长,不做长期排长,这样算法的复杂度以及计算时间效率,都会有很大的提高,也应该是解决了企业急需的问题。

       APS系统的实施是一项复杂的技术,具有丰富的内涵,实施是具有很多种层次的,上面说的这些都是最低层次的APS起点式的部分应用,也都是结合企业实际需求提出来的,可能在降低APS复杂性方面有所促进,隐隐也感觉到,这种实施策略或者说复杂性控制方式,也符合通过20%的努力解决80%的问题这种思路。

       当然APS后续的实施还是要走向完整的,从基础应用、中级应用到高级应用,逐步来提升深化应用效果。下次有机会专门来写一篇”APS实施的三个层次”。

        这篇文章主要是自己在企业调研过程当中,根据企业的需求,所进行的一些总结,可能并不是所有人都会接受,但写出来给大家做个参考吧。


王爱民,北京理工大学数字化制造研究所所长,长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。本文来源公众号:智能制造随笔欢迎关注。


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