ERP与MES、_APS.ppt

ERP与APS ERP的弱点 ERP的最大弱点在于详细计划排程ERP用静态的方法解决动态问题存在五大缺陷 六大缺陷 1 MRP算法假定提前期是已知的固定值 2 系统要求固定的工艺路线 3 仅根据交付期来安排生产的优先次序 4 MRP是在假定无限能力的前提下进行的 5 计划能以修改 6 静态的BOM 结果 因为当前绝大部分ERP 特别是国产几大ERP 的生产部分因为无法满足 快 短 少 的实际生产需求 从而丧失实用价值 所以不得不沦为摆设 没有精确的计划 就没有从容的过程 要想交货准时 生产过程顺畅 就必须对应建立精确的生产计划与即时的生产过程监控 ERP将逐渐弱化为进销存 财务 后勤管理 生产管理将交由APS MES负责 这是制造业管理软件的大势所趋 结果 为了克服ERP无法解决的问题 一个新的基于有限资源能力的理论在九十年代初开始应用 这就是APS AdvancedPlanningandScheduling 它解决了ERP无法解决的动态过程管理问题 它是基于有限资源能力的优化计划 它将企业资源能力 时间 产品 约束条件 逻辑关系等生产中的真实情况同时考虑 结果 资源 物料和时间必须属于某个工序 操作Operation或工序连接成的工艺路线Routing 许多工序 操作Operation按一定的逻辑和规则连接成工艺路线 有了资源 物料和时间的基础数据后 就有了各种资源和时间相叠形成的数学迷宫问题 找出最合理的通过迷宫的路径就是我们要求解的最优排产计划困惑 基于资源能力 物料和时间约束条件为基础理论的企业管理方法 APS 解决了企业计划不能实时反映物料需求和资源能力动态平衡问题 最大化的利用了生产能力 最大化的减少了库存量 最快速的提高了市场反应速度 区别 静态 粗略管理和动态实时精确管理是ERP和APS之间的最大区别 APS在事务处理功能上不如ERP APS本身不具备ERP联系企业各个职能部门和MES获得底层数据的能力 优化问题 工序1 工序2 工序4 工序5 工序1 工序3 工序4 工序5 工序1 工序2 工序3 工序4 工序5 工序2 工序3 工序4 工序5 物料A 物料B 物料C 物料D 资源利用率最高 动态的BOM 动态的工艺路线 动态的瓶颈 动态的物料数量 交货满足率最高 库存量最低 目的是找出最合理的通过迷宫的路径 TOC的九条管理原则 TOC的基本思想体现在九条管理原则上 这是实施TOC的基石 1 重要的是平衡物流 而不是生产能力的平衡 所谓物流平衡就是使各个工序都与瓶颈同步 以求生产周期最短 在产品最少 TOC认为 市场每时每刻都在变化 波动是绝对的 生产能力稳定只是相对的 而且 即使企业生产能力被充分利用 也不能保证产品都能符合市场需求 必然有一部分要积压 所以必须接受市场波动这个现实 并在此前提下追求物流平衡 TOC的九条管理原则 2 非约束资源的利用率是由系统的其它约束条件决定的 而不是由其本身能力决定的 约束资源制约着系统的产出能力 而非约束资源的充分利用不仅不能提高有效产出 而且会使库存和运行费增加 非约束资源的利用程度是由约束资源来决定的 TOC的九条管理原则 3 让一项资源充分运转起来与使该项资源带来效益不是同一涵义 即资源应该利用的程度和能够利用的程度并不相同 按传统观点 一般是将资源能够利用的能力加以充分利用 但按TOC的观点 应该利用和能够利用有着重要的区别 所以对系统中 非约束 的安排使用 应基于系统的 约束 例如 一个非约束资源能够达到100 的利用率 但其后续资源如果只能承受其60 的产出 则其另外40 的产出 将变成在产品库存 此时从非约束资源本身考察 利用率很好 但从整个系统的观点来看 它只有60 的有效性 平衡物流的角度出发 应允许在非关键资源上安排适当的闲置时间 TOC的九条管理原则 4 约束资源损失一小时相当于整个系统损失一小时 而且是无法补救的 一般来说 生产时间包括调整准备时间和加工时间 如果在约束资源上中断一个小时 是没有附加的生产能力来补充的 而如果在约束资源上节省一个小时的调整准备时间 则将能增加一个小时的加工时间 整个系统增加了一个小时的产出 所以 约束资源必需保持100 的 利用 尽量增大其产出 TOC的九条管理原则 5 非约束 节省的一个小时无益于增加系统有效产出 非约束资源不应满负荷工作 因为非约束资源上除了生产时间 加工时间和调整准备时间 之外 还有闲置时间 节约生产时间 将增加闲置时间 而并不能增加系统有效产出 当然 节约了生产时间可以减少加工批量 加大批次 降低在产品库存和生产提前期 但这些结果能在多大程度上有益于系统追求的根本目标 依然牢牢受制于约束资源 TOC的九条管理原则 6 约束 控制了库存和有效产出 产量和库存量是由约束资源决定的 为保证约束资源负荷饱满并保证企业的产出 在瓶颈工序和总装配线前应有供缓冲用的物料储备 瓶颈工序前可用拉式作业 其后可用推动式作业 因为 有效产出指的是单位时间内生产出来并销售出去的产品所创造的利润额 所以 很明显它受到企业的生产能力和市场的需求量两方面的制约 即它们受资源约束和市场约束瓶颈所控制 如果 约束 存在于企业内部 表明企业的生产能力不足 相应的有效产出也受到限制 而如果当企业所有的资源都能维持高于市场需求的能力 那么 则市场需求就成了 约束 TOC的九条管理原则 瓶颈工序 拉式 推式 提前期缓冲 库存缓冲 DBR TOC的九条管理原则 7 传输批量可以不等于加工批量 车间现场计划与控制的一个重要方面就是批量的确定 TOC采用一种独特的动态批量系统 它把在产品库存分为两种批量形式 即 传输批量是指工序间运送一批零件的数量 加工批量 指经过一次调整准备所加工的同种零件的数量 为了使有效产出达到最大 约束资源上的加工批量必须大 但在产品库存不应因此增加 非约束资源上的加工批量要小 以减少库存费用和加工费用 TOC的九条管理原则 8 加工批量应当是一个变数 根据实际情况动态变化 在TOC中 传输批量是从在产品的角度来考虑的 而加工批量则是从资源类型的角度来考虑的 同一种工件在约束资源和非约束资源上加工时可以采用不同的加工批量 在不同的工序间传送时可以采用不同的运输批量 其大小根据实际需要动态决定 TOC的九条管理原则 9 只有同时考虑到系统所有的约束条件后才能决定加工计划进度的优先级 TOC用有限能力计划法 先安排约束资源上加工的关键件的生产进度计划 然后编制非关键件的作业计划 所以 TOC中的提前期是批量 优先权和其它许多因素的函数 是编制作业计划产生的结果 ERP与MES ERP对于生产管理的缺陷是天生的 它出生之初的目的就是为了上层管理者服务的 ERP中的生产部分一般由如下几大模块构成 MPS 主生产计划 MRP 物料需求计划 MOM 生产订单管理 SFC 车间现场管理 由于ERP是基于无限产能 并且是以订单向后 推出 的计划 所以无法给出详细的排产计划 ERP生产管理模块 MPS MRP MOM SFC 提供的就是一个非常粗略的计划与生产过程数据采集统计功能 无法满足用户实际的生产流程控制 必须有一个计划层和控制层之间的执行环节 于是 生产管理的任务当然地由MES 制造执行系统 来完成了 承上启下靠MES 制造执行系统 MES 作为MRP 系统的扩充 是企业资源计划系统 ERP 与车间作业控制系统 PAC 的纽带 可对工序进行精确计划和排序 对车间作业优化调度 获得工序作业计划的动态最优解 从而使企业的生产管理和控制更加科学化 实时化和规范化 承上启下靠MES 在机械电子制造行业 围绕其产品的生产 一般都具有两套系统 制造资源计划系统 MRP 和车间控制系统 PAC 制造资源计划系统主要包括生产 销售 采购相关的各种计划的编制 分发等功能 车间控制系统则是按照已经编制好的计划和流程 对车间 工作中心 生产线上零部件的加工 传送等活动进行控制 MRP 只管计划编制 将计划下达给车间控制系统后就不再过问生产过程 只等待结果 最终成品的完成 而车间控制系统只能按订好的计划进行生产 无权对计划进行变动 承上启下靠MES 在传统生产方式中 MRP 系统处理销售定单管理 库存控制 应收帐管理 应付帐管理 采购管理等事务 由它产生生产计划 物料需求计划以及许多其它的文档 包括车间生产所需的加工单等 然后将这些命令信息下发给车间 由工人确定怎样执行和何时执行 而车间一般凭经验进行排产 有的甚至采用 好做先做 或 先来先做 的策略 显然 这样组织生产很难达到计划预期的效果 更难达到缩短生产周期之目的 承上启下靠MES 这种状况使得在实际生产过程中出现的一系列问题无法圆满解决 在车间控制系统中要求做到对零件的加工工序进行精确控制 具体确定每道工序的投入量和产出量 且要求工序的投入时间和产出时间精度达到时 分级 从而紧凑 合理地安排各工作中心的任务 但作为上层的经营计划系统 现有的MRP商品软件有些只能计划到零件级 而没有到工序级 或有的虽计划到工序级 但由于系统中的生产日历是以日为最小时段 因而其计划也仅能精确到日 其生成的典型制造单如图1所示 承上启下靠MES张建设 浅谈制造执行系统来源 万方数据2009 3 16 图1MRP 生成的典型制造单 承上启下靠MES 这种形式的加工单中 每道工序的投入时间和产出时间控制以几天作范围 很粗糙 工作中心对多批加工单的调度 即在若干天中 多个加工单优先级别的控制 完全凭经验进行 往往难以充分利用其所有资源和能力 造成生产时紧时松 原料 工装或辅料短缺等现象 另外 对于有很长工艺路线 很多加工工序 从毛坯投料到产品产出花费很长时间的零件来说 为了保证在异常情况下不因某道工序的失效而影响后续工序的生产 常常在一些关键工序设置存储池 存储本道工序结束后的在制品 为此 必须在作车间作业计划时给出这些关键工序的投入 产出计划 而由MRP 生成车间作业计划时则把对零件加工的各工序看成是黑盒子 只对零件作投入 产出计划 承上启下靠MES 因此 车间控制系统迫切需要对生产过程进行精确控制 以充分利用现有资源能力 而ERP系统只能提供较粗略的计划 难以满足实际要求 这种矛盾导致了一种新的技术 制造执行系统 MES 的出现 它连接了这上下层系统之间过去一直被忽略但却至关重要的信息断层 它能将ERP系统的命令进一步细化 在对生产过程发出制造指令的同时 以作业计划表的形式向车间控制系统提供更精确 优化的调度 将从车间控制系统收集整理的数据信息 反馈回经营计划系统 作为其下一步编制生产计划的依据 承上启下靠MES 图2MES与计划管理系统和作业控制系统的信息交互图 承上启下靠MES 制造执行系统可对生产进行精确调度 帮助工人以最有效的方式组织生产和操作机器 例如 N种零件在M台机床上加工时 其作业排序的组合 N M种 一般而言 这是一个很大的天文数字 正需要MES提供最优调度方案 解决车间作业的排序问题 制造执行系统还可对各种例外情况进行及时响应 提供反馈信号以采取纠正措施 可根据历史数据进行趋势分析 预测未来的生产状况 此外 它亦提供了生产资源管理 产品分发 自动数据收集整理 记录产品详细情况 发送指令到工作台 警报管理和性能分析等功能 它使操作人员和管理层保持紧密联系 使他们能相互交流 从而保证工厂生产的同步 前面所提到的工序调度正是制造执行系统功能的一个主要组成 它要求确定零件加工中每道工序确切的开始 结束时间和投入 产出量 对时间精度要求达到时 甚至分级 然后生成比MRP 系统更详细 更精确的加工单 承上启下靠MES 这种制造单的典型格式如图3所示 承上启下靠MES 有了这样的加工单 工作中心操作人员就能对当前和即将到达的任务一目了然 通过对每道工序的投入 产出的精确控制和调度 可使工作中心各加工作业的安排有条不紊 消除了工作中心负荷不均衡 在制品积压 物流不畅的现象 有效合理地配置了各资源能力 从上面对制造执行系统的功能介绍可以看出 制造执行系统是一个能精确调度 发送 跟踪 监控生产信息的过程 且同时能测量和报告实时性能的生产执行系统 它使得工厂中的各种资源能力得到合理使用 使生产活动在一个平滑的工作流环境中得以顺利进行 需要指出的是 MES的调度排产功能正在让渡给APS 我们需要MES做些什么呢 出现用户产品投诉的时候 能否根据产品号码追溯这批产品的所有生产过程信息 能否立即查明它的 原料供应商 操作机台 操作人员 经过的工序 生产时间日期和关键的工艺参数 目前仓库以及前工序 中工序 后工序线上的每种产品数量各是多少 要分别供应给哪些供应商 何时能够及时交货 同一条生产线需要混合组装多种型号产品的时候 能否防止工人部件装配错误 产品生产流程错误 产品混装 过去12小时之内生产线上出现最多的5种产品缺陷是什么 次品数量各是多少 生产线和加工设备有多少时间在生产 多少时间在停转和空转 影响设备生产潜能的最主要原因是 设备故障 调度失误 材料供应不及时 工人培训不够 还是工艺指标不合理 我们需要MES做些什么呢 能否对产品的质量检测数据自动进行统计和分析 精确区分产品质量的随机波动与异常波动 将质量隐患消灭于萌芽之中 能否废除人工报表 自动统计每个过程的生产数量 合格率和缺陷代码 为了达到精益生产 MES必须实时监测 控制 统计 分析各个生产环节全部细节 这是MES的主要功能 MES与APS APS就是高级计划排程 APS应该说本来是MES的一个模块 也许是因为优化排产太重要了 技术门槛太高了 才拿出来单独作为一个功能软件使用 APS要满足资源约束 均衡生产过程中各种生产资源 要在不同的生产瓶颈阶段给出最优的生产排程计划 要实现快速排程并对需求变化做出快速反应 不能小看仅仅是一个车间一个工厂的计划排程问题 从学术上讲 这是一个大系统 复杂系统的优化问题 MES与APS 排程就是排序 就是先做什么 后做什么的问题 但是你可以这样想象 几百台大小设备 几百人同时要做各种任务 怎样才能在各种约束 设备能力 人员 时间 场地 物料等 条件下 还是动态变化的 实现目标 交货期 设备有效使用率 最低成本等 最优 举一个简单排序例子 假设计算机每秒可处理1 000 000序列 我们希望构建一个最优调度系统 9个jobs可以不到一秒钟就完成 11个则要一分钟 如果给定20个jobs 找出最优的排程则需要77147年 实际计划调度问题会涉及上百台设备 上千个订单 jobs 可见大系统优化排程问题非常复杂 当然 人们不会以穷举的方法傻算的 MES与APS 统筹学家 计算机专家们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法 统筹法 启发式 规则法 仿真法 遗传基因法等等 这些算法对一些特定的需求都有各自的特点 有些 算得快 但结果不是最优解 有些收敛极慢不实用 甚至学术理论界都曾怀疑有没有最优解 直到前几年 美国的一位应用数学家 LEYUANSHI 发明了分割嵌套 NP 算法 证明生成马克夫链 实现全局收敛 并可以给出离最优解的置信区间 这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径 当前APS行业现状 APS在流程企业有许多成功应用 特别是与MES模块集成应用 流程业如钢铁 化工等计划调度问题相对简单 因此 优化排程容易实施 APS在离散制造业 由于排程问题的复杂性 几乎目前所有的APS系统都采用规则或启发式算法 规则法或启发式算法最大优点就是能快速得到一个可行的排程结果 但是无法保证最优解 也无法量化排程结果 对于简单的流程 较少的订单 不论什么算法得到的结果相差无几 复杂的排程问题 是否具有优化功能其结果将有很大差异 当前APS行业现状 先进计划排程 APS 的核心就是 先进 二字 否则只剩下计划排程了 大量研究数据表明 由规则法或启发式法得到的排程结果距离最优排程可相差30 150 以最少延迟订单为目标 优化与否的APS在处理100个订单时 可能总有30个在延迟交货 日积月累 对企业是很大的损失 由于优化算法技术门槛的限制