현대화의 고급 계획 및 계획 (aps) 시스템의 역할

APS 시스템은 꽉 마진, 변동 수요 및 점점 복잡한 공급망에 의해 정의된 환경에서 작동됩니다. 경쟁적인 가장자리를 유지하기 위해 제조업체는 고급 계획 및 일정 (APS) 시스템으로 전환됩니다. 이 강력한 소프트웨어 플랫폼은 전통적인 스프레드 시트 및 레거시 ERP 모듈의 제한을 넘어 리소스, 생산 일정 및 물류의 실시간 최적화를 가능하게합니다. 수요 및 공장 바닥에 대한 모든 제약을 동기화함으로써 APS 시스템은 폐기물을 줄이고, 생산성을 극대화할 수 있습니다.

APS 시스템이란?

AED 계획 및 일정 (APS) 시스템은 수학 알고리즘, 시뮬레이션 및 제약 기반 논리를 사용하여 최적의 생산 계획을 만들 수있는 전문 소프트웨어 도구입니다. 종종 무한한 용량을 가정하는 많은 ERP 시스템에서 발견 된 기본 생산 스케줄링 모듈과는 달리, 기계 가동 시간, 도구 가용성, 노동 능력, 재료 부족 및 주문 우선 순위의 실제 한계를 모델링 할 수 있습니다.

APS의 개념은 1990년대에 시작된 제조업체로서 기존의 계획 툴이 사용자 정의 및 적시 제조로 진행될 수 없다는 것을 깨달았습니다. 오늘날 이러한 시스템은 운영 기술(OT) 및 정보 기술(IT)의 교차로에 앉아 있으며 MES, ERP 및 IIoT 센서에서 데이터를 끌어 생산 계획의 단일 소스를 구축합니다.

현대 공장에 APS의 주요 이점

APS 시스템 보고서를 구현하는 제조업체는 몇 가지 중요한 지표를 통해 상당한 이익을 얻을 수 있습니다. 다음과 같은 이점은 업계에서 널리 인정됩니다.

Improved Efficiency:] APS는 설정 변경 및 기계 변경을 최소화하기 위해 작업의 중단 시간을 제거한다. 요인은 종종 첫 해에 전체 장비 효과 (OEE)에서 10 ~ 20 % 증가를 볼 수 있습니다.
Enhanced Flexibility:] 러쉬 주문이 도착하거나 기계가 중단되면, APS는 시간 없이 전체 생산 계획을 재개할 수 있습니다. 이 무성한 공장은 공급 약속을 희생하지 않고 혼란에 반응할 수 있습니다.
더 나은 자원 활용:] 기계와 교대를 통해 작업 부하를 균형 잡히면, APS는 자원이 과잉 또는 과잉되지 않도록 보장한다. 이 장비 수명을 연장하고 과속 비용을 줄일 수 있습니다.
리드 타임: Optimized scheduling은 주문 입력 및 배송 사이에 시간을 압축합니다. 일부 회사는 APS를 배치 한 후 30-50 %의 리드 타임 감소를보고 있습니다.
Data-Driven Decisions: APS는 용량 제약, 재고 수준 및 주문 상태에 대한 과립적 가시성을 제공합니다. Planners는 커밋 리소스 전에 다른 결정의 영향을 비교하기 위해 "what-if" 시나리오를 실행할 수 있습니다.

APS 시스템 작업 방법

APS 시스템은 여러 소스에서 데이터를 섭취하고 고급 최적화 기술을 적용하여 운영합니다. 핵심 프로세스는 3 단계로 깨질 수 있습니다.

1. 데이터 통합 및 모델 빌딩

첫째, 시스템은 공장의 디지털 모델로 구성되어야 합니다. 이에는 기계 사양, 설정 시간, 교대 캘린더, 유지 보수 일정 및 재료 요구 사항이 포함되어 있습니다. ERP (주문, 재고), MES (기계 상태, 생산 조사) 및 IoT 센서 (온도, 진동)의 데이터 피드는 지속적으로 업데이트됩니다.

2. Constraint 기반 최적화

선형 프로그래밍, 유전 알고리즘, 또는 시뮬레이션 어닐링과 같은 알고리즘을 사용하여 APS 엔진은 모든 작업, 리소스, 타임 라인의 조합을 평가하여 태어 났으며 종종 주변의 스케쥴을 찾을 수 있습니다. 그것은 단단한 제약 (예 : 기계 한 번에 한 일을 실행할 수 있음)과 부드러운 제약 (예 : 최소 변경을위한 선호)을 견딜 수 있습니다.

3. 실행 및 재조정

최종 일정은 MES 또는 플랜트 바닥 시스템에 전송됩니다. 계획에서 실제 조건이 편차가 발생하면 실시간 APS의 반복이 발생합니다. 이 닫힌 루프 기능은 일정이 중단 될 수 있도록 일정을 보장합니다.

외부 자원: 더 깊은 기술 설명에 대 한, ]APS에 게트너의 광택 항목].

APS 구현에 대한 도전

명확한 이익에도 불구하고 APS 시스템을 압연하는 것은 어려움이 없습니다. 제조 지도자는 이러한 일반적인 장애물을 인식해야합니다 :

데이터 정확도 및 품질: APS는 데이터로만 수신됩니다. 재고 수, 산출된 기계 모수, 또는 불완전한 순서 자료는 믿을 수 없는 일정을 일으킬 것입니다. 데이터 정리 프로젝트는 수시로 살아있는의 앞에 필요합니다.
레거시 시스템 통합:] 현대 API가 부족한 수십 년 동안 많은 공장이 ERP 또는 MES 플랫폼에서 실행됩니다. 견고한, 양방향 데이터 흐름을 구축하여 적시에 비용을 절감 할 수 있습니다.
Change Management: 수동 스프레드 시트에 익숙한 플래너 및 생산 관리자는 제어의 인식 손실에 저항 할 수 있습니다. 훈련 및 빠른 승리를 민주화하는 것은 채택에 필수적입니다.
디지털 모델의 주관:] 공장 바닥은 동적-기계가 추가되고, 공정 변경 및 신제품이 도입되어 있습니다. APS 모델이 현재 유지되지 않은 경우, 일정은 현실에서 무해합니다.

외부 자원: McKinsey는 ]Manufacturing의 디지털 임페리얼]의 디지털 변혁에 대한 데이터 무결성에 대한 중요성을 논의합니다.

APS의 미래 동향

APS 시스템은 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅 및 산업 인터넷 (IIoT)의 발전과 함께 진화하고 있습니다. 여러 추세는 다음 세대의 생산 계획을 형성 할 것입니다.

AI 및 기계 학습 통합

기계 학습 모델은 기계 고장, 수요 스파이크, 또는 품질 문제를 예측할 수 있습니다. APS 엔진에 연결되면 이러한 예측은 유동적 재조정을 가능하게합니다. 예를 들어 ML 모델은 2 일 동안 중요한 기계에서 베어링 고장의 90 % 확률을 예측할 수 있습니다. APS는 다음 이전의 대체 라인으로 작업 할 수 있습니다.

클라우드 기반 APS 및 SaaS

Cloud 배포는 업데이트가 간소화된 고급 투자를 줄이고 간소화합니다. 멀티텐트 아키텍처는 대형 기업에 한 번 예약 한 정교한 계획 기능을 액세스 할 수 있도록 작은 공장이 허용됩니다. APS가 중앙으로 호스팅 될 때 현장 전반에 걸쳐 실시간 협업이 더 쉬워집니다.

디지털 트윈스를 위한 어떤 방법 Simulation

공장의 디지털 트윈 - 가상 복제는 APS로 퓨팅되어 레이아웃 변경, 새로운 장비, 또는 이동 패턴 수정의 영향을 시뮬레이션 할 수 있습니다. 이로 인해 물리적 변경을 구현하기 전에 계획자가 위험하지 않도록합니다.

Autonomous Material Handling과 통합

공장으로 자율주행 로봇(AMR) 및 자동화된 가이드 차량(AGVs)를 채택하여, APS는 기계 일정 뿐만 아니라 워크스테이션 간의 재료의 움직임을 최적화해야 합니다. 이 확장은 물류 실행에 계획 수평선을 확장합니다.

외부 자원: 산업 출판 ]FlexSim의 APS 및 시뮬레이션에 대한 기사] 이러한 추세에 대한 추가 통찰력을 제공합니다.