智能排程

在现企业运营当中，主要关注多批少量生产计划与物料控制在企业运营中的重要性。生产计划和物料控制（PMC）部门在企业中扮演着至关重要的角色，它负责企业生产及物料的总体规划及运作。这个部门的工作直接与企业的资金、物流、信息等相关联，同时与公司各个部门进行交错性的互动，影响和协调着公司的其他部门运作。PMC的运作好坏直接关系到企业的盈利成败。此外，还可能包括一些企业在日常运营中遇到的典型问题，例如生产计划体系混乱，导致营销人员无法给客户交代，甚至可能引发违约赔偿等问题。

这些问题都源于PMC的工作，因此，PMC部门和相关管理层必须充分了解并掌握物料计划、请购、物料调度、物料控制、生产计划与生产进度控制等方面的知识。总的来说，这门课程旨在帮助学员深入理解PMC在企业运营中的核心作用，以及如何通过有效的生产计划和物料控制来优化企业运营，提高企业盈利能力。

技术创新的推动：AI人工智能、物联网、大数据等新一代信息技术的快速发展，为制造业的数字化转型提供了强大的技术支持。这些技术可以实现对生产管理及过程的实时监控、智慧分析和优化，提高生产效率和产品质量。

1. 提升生产效率：学员通过掌握生产计划制定和物料控制的核心知识，能够更合理地安排生产活动，减少生产过程中的浪费，从而提升企业的生产效率。

2. 降低成本：通过精确预测物料需求，优化库存管理，以及精细的物料采购策略，企业可以降低库存成本和采购成本，进而降低整体运营成本。

3. 增强市场竞争力：优化生产计划，确保产品按时交付，有助于提升客户满意度，从而增强企业的市场竞争力。

4. 提高决策能力：课程中的案例分析和理论学习有助于学员提升解决实际问题的能力，使他们在面对复杂生产环境时能够做出更明智的决策。

5. 促进跨部门协作：了解PMC与生产、销售、采购等部门之间的紧密联系，有助于促进跨部门之间的协作和沟通，形成更加高效的企业运营体系。

6. 培养系统思维：课程强调整体性和系统性，培养学员从全局角度思考问题的能力，使他们能够更好地理解和应对企业运营中的复杂问题。

7. 紧跟技术发展趋势：智能制造数字化转型的课程会及时跟踪和引入最新的技术发展趋势，如人工智能、物联网、大数据等。这些先进技术将为学员提供更广阔的视野和更深入的理解，帮助他们更好地适应未来制造业的发展。

一、生产计划管理——工厂常见的问题

1.交货计划未达成

2.库存量大

3.生产衔接不顺畅

4.加班无法控制

5.生产混乱，品质失控返工多等等

工具：供应链SCOR模型（供应链运营参考模型）

PMC管理的重要性：确保准确的计划信息，使公司资金流、实物流最大化利用

——供应链改善整体思路（PMC管理提升是核心）

二、PMC的核心架构

——竞争环境给 PMC人员带来的挑战

1）四个中心：订单中心、计划中心、物料中心、出货中心

2）两种控制：效率控制、成本控制

3）三个工作手段：数量、进度、补差

三、PMC的运作流程

1）计划管控

2) PMC相关体系流程（如采购程序、不合格品处理程序、试产流程）

四、产能与生产负荷分析

1. 生产能力

2. 产能分析

3. 决定产能六大因素

——决定计划产量（以工时计算）、决定有效（可用）的产量

4. 生产负荷分析

1）人力负荷

2）机器负荷

3）时间负荷

五、生产计划制定

1.生产计划制定考虑因素

2.生产排序优先五规则

1）先到先做（最常用）

2）加工时间最短

3）交期宽裕最小

4）后续加工时间最长

5）后续作业数最多

3.生产排序的标准

4.插单、加单处理和应变六个方法

5.紧急订单防范处理与应对

1）制定紧急订单处理规定和原则

2）确立“期间内生产计划不变更”之插单原则

3）预留3％～5％的产能以应付急需

4）采用分批交货方式

5）利用半成品、成品替代或改制

6）检讨避免组织不协调造成的紧急订单

六、生产控制与异常协调

1.跨部门生产进度控制七步驟

工具：交货计划进度表，标准产能分析表，物料齐套表，生产日报表（合理利用各类报表及各类工具）

2.生产进度控制三方式：事前、事中、事后

3.生产控制四方面：计划合理性、生产准备、过程控制、异常处理

4.生产过程异常情况的出现、反馈与处理

1）订单内容变更或交期提前：分析负荷，调整计划，协调各部门

2）生产进度慢，未能按生产计划进行：协调追赶计划

3）机器、模具出现故障，生产效率低下，或停产：交货交期评估，恢复及提高效率|进度

4）生产物料出现短缺，供应不上：物料齐套管理

5）品质出现异常：五五分析法

6）技术上出现问题

7）人员不足或操作不熟练

8）人员配合出现问题

5.生产进度落后的七条改善措施

一、物料计划管理

1.库存计划方法

2.MRP计划方法

讨论：计划如何解决销售预测不准的问题

3.库存计划方法的应用

1）制造策略（ITEM化）

2）计划改进

3）采购技术

4）供应商管理策略

二、物控工作技巧

1.物料控制的精髓是“三不”

1）不断料|待料

2）不呆料|滞料

3）不囤料|积料

2.制造企业八大浪费

3.物控的良好运作应具备的5R原则

4.物控主要工作内容

1) 存量控制的基准：ABC管理法

2）物料发放管制

-物料超领|短缺处理

-呆料的形成、防范及处理

3）物料跟进与进料控制

-如何跟踪物料到位：6大真因--计划、采购、品质、工程、物控、货仓

-物料进度落后的对策：

三、PMC管理八大工具

1.建立标准产能负荷

2.建立实际产出负荷分析

3.物料齐套管理

4.生产计划表和各关联表单的建立

5.生产过程控制--过程数据管理

6.建立计划交付的各项制度与流程规范

7.设立产销协调会的各项制度与流程规范

8.交期延误原因分析

现场调研与讨论：贵公司物料控制中存在的主要问题？

一、生产调度的关注点

1.订单齐套

2.装配（工单）齐套

二、企业对齐套控制的索求

-订单视角→变更与插单物料平衡→齐套工单过滤→工序物料跟催

三、齐套控制的方法探究

1.清单报表法 →统计法  →系统仿真法→人工智能法

2. 成功实践

3. 建立齐套管理能力与KPI的关联

案例：三星计划管控模式（预测、PP、FP、滚动计划、三日固定计划、MTS、ATO、MTO等）

1. 人工智能概述

1）人工智能简述

2）深度学习算法

3）知识图谱

2. 人工智能4.0

1）AI技术的新特征

2）AI走向4.0

3）AI 4.0面对的挑战

3.AI实际应用（纳米AI、Kimi、Deep Seek等）

1. 什么是数据分析模型

1） 数据模型及分类

2） 概念数据模型

3） 逻辑数据模型

4） 物理数据模型

5） 应用数据模型

6） 逻辑数据模型与物理数据模型比较

7） 逻辑模型在数据仓库中的定位

2.概念数据|逻辑数据|应用数据模型 关系  例

3.公司数据模型关系与组织关系 例

4.公司各类型数据关系

5.物理数据模型（基础数据）

6.概念|逻辑数据模型（业务数据）

7.应用数据模型（业务数据依据）

8.案例：

1）物理|逻辑数据模型（设备运行数据）

2）应用数据模型（设备结果数据）

3）应用数据模型（看板）

——为IT AI化打通IT技术开发精准通道

1.运营流程设计业务能力

2.运营流程与系统的关系

3.岗位数字化绩效管理：平台预览

4.业务流程数据 -指标管理数据

5.系统基础数据库构建（如：产品产线）

6.业务流程I/O闭环管理

7.业务数字化系统底层逻辑设定（I-P-O-C控制）

8.智慧升级模式（数字化转型落地闭环升级模式）

9.智慧升级D阶段（I-P-O-C）模式

10.智慧升级D阶段（I-P-O-C）模式  举例

11.I-P-O-C模式—Input输入数据

12.I-P-O-C模式—运营|支持流程

13.I-P-O-C模式—Output输出结果

14.I-P-O-C模式—Control 控制管理点

1. APS的重要性：

1)制造业背景

2)实际面临的困境

3)寻求解决之道

4)APS的诞生

5)集成多项功能

6)系统七大价值

7)自动智能排程的价值

8)行业适用性

2. APS典型能力：

1)闭环的排程系统

2)精确的生产计划

3)完美解决物料问题

4)生产进度反映及计划调整

5)快速交货期答复

6)快速响应突发状况

7)生产方式的保留

8)管理更加透明

3. APS系统特色：

1)网络化应用

2)人性化操作界面

3)强大的业务功能拓展

4)适应班次需要

5）与其它信息系统的关联

4. APS常见问答：

1）如何解决多车间排程问题

2）如何进行滚动排程

3）如何缩短生产周期

4）工厂基础数据精度不高怎么办

5.智慧型排程阶段性路劲

一、预排计划的四个前提条件

前提条件1：订单信息方面

前提条件2：生产信息方面

前提条件3：采购策略方面

前提条件4：排产规则方面

二、预排计划的三大原则

原则1;从实际出发

原则2;从整体利益出发最大化

原则3;坚持规则至上，动态管理

三、交付周期缩短 三大策略

策略1：简化策略（管理、技术、流程）

策略2：升级策略（管理、工艺技术、自动化、新材料）

策略3：突破策略（生产方式、布局物流、排产方式）

四、呆滞库存降低及预防 三大方法

方法1：建立常态机制

方法2：从整体出发，突破要点

方法3：建立基础规则

五、学员提问与互动答疑环节

六、课后行动学习说明