کارخانه های مدرن در محیطی که با حاشیه های تنگ، تقاضای نوسان و زنجیره های عرضه به طور فزاینده پیچیده تعریف شده است، برای حفظ لبه رقابتی، تولید کنندگان به سیستم های برنامه ریزی پیشرفته و Scheduling (APS) تبدیل می شوند، این سیستم عامل های نرم افزاری قدرتمند فراتر از محدودیت های گسترده و ماژول های ERP سنتی حرکت می کنند، امکان بهینه سازی زمان واقعی منابع، برنامه های تولید و تدارکات با هدف محدود کردن هر سیستم های ذخیره سازی ضروری برای هر سیستم های کف و محدود کردن زباله های ذخیره سازی ضروری برای هر سیستم های ذخیره سازی ضروری برای هر سیستم های ذخیره سازی ضروری برای هر سیستم های ذخیره سازی برای هر سیستم های ذخیره سازی برای استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از محدودیت های ذخیره سازی ضروری برای استفاده از طریق استفاده از طریق استفاده از سیستم های سنتی از طریق استفاده از طریق استفاده از سیستم های سنتی از طریق استفاده از سیستم های سنتی از سیستم های ذخیره سازی برای به حداکثر رساندن محدودیت های سنتی از طریق استفاده از طریق استفاده از طریق سیستم های ذخیره سازی و سیستم های ذخیره سازی و صرفه جویی در سیستم های ذخیره سازی و استفاده از سیستم های سنتی و صرفه جویی در سیستم های سنتی و صرفه جویی در سیستم های ذخیره سازی و صرفه جویی در سیستم

سیستم های APS چیست؟

یک سیستم برنامه ریزی پیشرفته و برنامه ریزی (APS) یک ابزار نرم افزاری تخصصی است که از الگوریتم های ریاضی، شبیه سازی و منطق مبتنی بر محدودیت برای ایجاد برنامه های تولید بهینه استفاده می کند. برخلاف ماژول های تولید اولیه که در بسیاری از سیستم های ERP یافت می شود - سیستم های APS محدودیت های واقعی یک کارخانه را به مدل می گیرند: خرابی ماشین، در دسترس بودن، مهارت های کار، کمبود مواد و حتی اولویت های سفارش.

مفهوم APS در دهه 1990 ظهور کرد، زیرا تولید کنندگان متوجه شدند که ابزارهای برنامه ریزی موجود نمی توانند با سفارشی سازی و تولید فقط در زمان همگام شوند. امروز این سیستم ها در تقاطع تکنولوژی عملیاتی (OT) و فناوری اطلاعات (IT)، کشیدن داده ها از MES، ERP و سنسورهای IIoT برای ساخت یک منبع واحد از حقیقت برای برنامه ریزی تولید قرار دارند.

مزایای کلیدی APS در کارخانه های مدرن

تولید کنندگان که سیستم های APS را پیاده سازی می کنند، سود قابل اندازه گیری را در چندین معیار بحرانی گزارش می دهند. مزایای زیر به طور گسترده ای در صنعت به رسمیت شناخته شده است:

  • کارایی بهبود یافته: APS زمان بیکار را با توالی مشاغل برای به حداقل رساندن تغییرات تنظیمات و تغییرات ماشین، اغلب افزایش 10 تا 20٪ در اثربخشی کلی تجهیزات (OEE) در سال اول را مشاهده می کند.
  • انعطاف پذیری: هنگامی که یک سفارش عجله می رسد یا یک ماشین خراب می شود، APS می تواند کل طرح تولید را در عرض چند دقیقه دوباره تنظیم کند - این چابکی اجازه می دهد کارخانه ها به اختلالات پاسخ دهند بدون اینکه وعده های تحویل را قربانی کنند.
  • استفاده بهتر از منابع: با متعادل کردن کار در سراسر ماشین آلات و تغییرات، APS تضمین می کند که هیچ منبع بیش از حد یا کمتر از حد است، این گسترش عمر تجهیزات و کاهش هزینه های بیش از حد زمان.
  • Reduced Lead Times: بهینه سازی زمان بین ورود سفارش و حمل و نقل را فشرده می کند.برخی از شرکت ها گزارش می دهند کاهش زمان 30 تا 50٪ پس از استقرار APS.
  • ] تصمیمات مبتنی بر داده: APS دید دقیق به محدودیت های ظرفیت، سطح موجودی و وضعیت سفارش را فراهم می کند.برنامه ریزان می توانند سناریوهای "چه چیزی" را برای مقایسه تاثیر تصمیمات مختلف قبل از انجام منابع اجرا کنند.

چگونه APS Systems کار می کند

سیستم های APS با مصرف داده ها از منابع مختلف و استفاده از تکنیک های بهینه سازی پیشرفته عمل می کنند.این فرآیند می تواند به سه مرحله تقسیم شود:

۱- ادغام داده ها و ساخت مدل

اول، سیستم باید با یک مدل دیجیتال از کارخانه پیکربندی شود.این شامل مشخصات ماشین، زمان تنظیم، تقویم های تغییر، برنامه های تعمیر و نگهداری و الزامات مواد است.اطلاعات تغذیه از ERP (سفارش ها، موجودی)، MES (موقعیت ماشین، شمارش تولید)، و سنسورهای IoT (درجه حرارت، لرزش) به طور مداوم به روز می شوند.

۲- بهینه سازی مبتنی بر Constraint-based Optimization

با استفاده از الگوریتم هایی مانند برنامه نویسی خطی، الگوریتم های ژنتیکی یا شبیه سازی شده، موتور APS تمام ترکیبات شغل، منابع و جدول زمانی را ارزیابی می کند تا امکان پذیر و اغلب نزدیک به بهینه سازی را پیدا کند – به محدودیت های سخت احترام می گذارد (به عنوان مثال، یک ماشین تنها می تواند یک کار را در یک زمان اجرا کند) و محدودیت های نرم (به عنوان مثال اولویت برای تغییر حداقل).

۳- اعدام و تسلیم

برنامه نهایی به سیستم های طبقه یا MES برای اجرای ارسال می شود، زیرا شرایط واقعی از برنامه منحرف می شود، APS در نزدیک به زمان واقعی محاسبه می شود.این قابلیت حلقه بسته تضمین می کند که برنامه حتی به عنوان اختلال ها معتبر باقی می ماند.

منبع خارجی: برای توضیح عمیق تر فنی، ببینید ورود براق به APS .

چالش های در پیاده سازی APS

علی رغم مزایای روشن، بیرون راندن سیستم APS بدون مشکل نیست، رهبران تولید باید از این موانع مشترک آگاه باشند:

  • دقت و کیفیت داده: APS تنها به اندازه داده های دریافت شده است.حساب موجودی، پارامترهای ماشین قدیمی، یا داده های سفارش ناقص برنامه های قابل اعتماد را تولید می کند.یک پروژه پاک سازی داده اغلب قبل از رفتن به زندگی ضروری است.
  • Integration با سیستم های میراث: بسیاری از کارخانه ها در ERP دهه ها یا پلتفرم های MES که فاقد API های مدرن هستند، اجرا می شوند.
  • مدیریت تغییر: برنامه ریزان و مدیران تولید عادت به صفحات دستی ممکن است در برابر از دست دادن درک شده از کنترل مقاومت کنند و نشان دادن پیروزی های سریع برای پذیرش ضروری است.
  • مینگذاری مدل دیجیتال: طبقه کارخانه پویا است - ماشین اضافه شده، تغییر فرآیندها و محصولات جدید معرفی می شوند اگر مدل APS در حال حاضر نگه نداشته شود، برنامه ها از واقعیت دور می شوند.

منابع خارجی: مک کینزی اهمیت یکپارچگی داده ها در تحولات دیجیتال را در تفسیر دیجیتال (FLT:1) مورد بحث قرار می دهد.

روند آینده در APS

نقش سیستم های APS در حال تکامل در کنار پیشرفت های هوش مصنوعی، محاسبات ابری و اینترنت صنعتی چیزها (IIoT) است، چندین روند نسل بعدی برنامه ریزی تولید را شکل می دهد:

AI و ادغام ماشین یادگیری

مدل های یادگیری ماشین می توانند پیش بینی خرابی ماشین، تقاضا یا مسائل کیفیت قبل از وقوع آن را پیش بینی کنند.هنگامی که به یک موتور APS متصل می شوند، این پیش بینی ها می توانند به طور فعال دوباره تنظیم شوند.به عنوان مثال، یک مدل ML ممکن است احتمال ۹۰٪ شکست در یک ماشین بحرانی را در دو روز پیش بینی کند؛ APS می تواند به یک خط جایگزین در پیش از آن حرکت کند.

APS و SaaS

استقرار ابر سرمایه گذاری را کاهش می دهد و به روز رسانی های چند مستاجر را ساده می کند که به کارخانه های کوچکتر اجازه می دهد تا به قابلیت های برنامه ریزی پیچیده ای که زمانی برای شرکت های بزرگ رزرو شده اند دسترسی پیدا کنند.همکاری زمان واقعی در سراسر سایت ها زمانی که APS به طور مرکزی میزبانی می شود، آسان تر می شود.

دوقلوهای دیجیتال برای چه - اگر شبیه سازی

یک دوقلو دیجیتال – یک شبیه سازی مجازی از کارخانه – می تواند به APS تغذیه شود تا تاثیر تغییرات طرح، تجهیزات جدید یا تغییرات الگوی تغییر را شبیه سازی کند.این به طراحان اجازه می دهد تا قبل از اجرای تغییرات فیزیکی، بدون سناریوها را آزمایش کنند.

ادغام با مدیریت مواد مخدر مستقل

از آنجایی که کارخانه ها ربات های موبایل مستقل (AMRs) و وسایل نقلیه هدایت خودکار (AGVs) را اتخاذ می کنند، APS نه تنها باید برنامه های ماشین را بهینه سازی کند بلکه همچنین حرکت مواد بین ایستگاه های کاری را گسترش می دهد.

منبع خارجی: انتشار صنعت (FLT:0) مقاله ی FlexSim در APS و شبیه سازی بینش اضافی در مورد این روند فراهم می کند.

نتیجه گیری

سیستم های برنامه ریزی پیشرفته و برنامه ریزی پیشرفته از یک ابزار خوب به یک صلاحیت هسته ای برای کارخانه های مدرن نقل مکان کرده اند.با جایگزینی استاتیک، برنامه ریزی با فرض با بهینه سازی پویا، محدود آگاه، APS تولید کنندگان را قادر می سازد تا با زباله های کمتر، سریع تر از طریقput، و پاسخگویی بیشتر کار کنند. - کیفیت داده، ادغام و مدیریت تغییر - اما به تولید کنندگان واقعی در بازار، به طور فزاینده ای که به طور قابل پیش بینی، ادامه می دهند و حتی به طور فزاینده ای از آن بهره وری بازار دیجیتال، به عنوان یک بازار دیجیتال، به عنوان یک فن آوری های قابل پیش بینی بیشتر، به عنوان انعطاف پذیر، به عنوان یک بازار دیجیتال، به عنوان یک فن آوری های انعطاف پذیر و انعطاف پذیر، به عنوان یک بازار، به عنوان یک فن آوری های بازار، به عنوان انعطاف پذیر، به عنوان انعطاف پذیر، به عنوان انعطاف پذیر، به عنوان انعطاف پذیر تر، به عنوان یک بازار دیجیتال، و انعطاف پذیر تر، به عنوان انعطاف پذیر، به طور فزاینده ای از طریق فن آوری های بازار، به عنوان یک فن آوری های بازار، به طور فزاینده ای از طریق فن آوری های بازار دیجیتال، به طور فزاینده ای از دو برابر افزایش بهره وری بازار، به عنوان انعطاف پذیری های بازار، به عنوان انعطاف