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課程介紹

車間排程是制造型企業生產運營的主線和難點，具有很大的經驗性和靈活性，經常依賴少數計劃人員的經驗。企業如何在智能制造趨勢下，應對個性化、多品種的市場壓力？結合企業運營特點及管理現狀，應用APS（高級計劃排程系統），通過數據與算法制定相對最優的計劃將成為工廠智能化實施的關鍵環節。本課程在優化生產計劃體系的基礎上，結合智能制造、大數據、APS等技術，通過實際案例的演練，使計劃管理人員快速理解并掌握未來智能排程技術。

課程收益

1.理解智能制造趨勢下生產計劃與排程的挑戰

2.完整了解生產計劃的核心體系

3.大數據分析與模型技術在生產排程中的典型應用

4.國內外優秀企業的計劃排程實踐與成果分享

5.典型APS系統的邏輯與解決方案介紹

培訓對象

制造型企業高管、廠長、供應鏈總監、生產總監、車間運營、各級計劃管理、MES系統項目等相關企業管理人員

課程大綱

一、挑戰：智能制造與計劃排程

1.客觀評估制造業智能化發展進程（精益、數據與組織）

2.制造業發展趨勢：智能制造和大數據下的大規模定制

3.案例介紹：服裝定制化生產與運營邏輯的變化

4.如何建立高效的生產計劃體系：5級計劃體系簡介

5.課堂體驗1：生產排程的困難之處

6.APS的四大基本特征與功能簡介

7.典型智能工廠的系統架構：APS與MES、ERP

8.APS與ERP等系統的數據接口邏輯

二、排程的基本方法與策略

1.不同供應鏈模式下計劃的應對策略

2.課堂體驗2：正排與倒排的差異

3.典型排程規則介紹：約翰遜、FIFO、SOT、More法則等

4.課堂練習：基于緊急系數的多訂單、多工序的可視化排程

5.TOC（約束理論）簡介及TOC排程的實施原則

6.課堂體驗3：并行工序的復雜性_如何最短時間備齊一桌家宴

三、排程的建模與高級算法

1.APS：基于目標和約束的建模方法

2.典型場景的約束分析：人員、模具等

3.排程的數據與規則準備

4.課堂練習：典型生產排程場景的建模（目標函數、約束條件等）

5.約束和數據維度增加后排程的可行性——啟發式算法

6.課堂演示：基于遺傳算法的沖壓車間多訂單、多機臺排程的算法開發

7.基于AI代表DeepSeek+求解器的APS算法探討

四、APS系統的功能與實施

1.系統介紹：典型APS商業軟件（ASPROVA、安達發等）系統介紹

2.APS軟件的介紹與課堂演示

3.APS系統實施的前提：管理咨詢與數據精度

4.案例介紹：某家電企業APS項目的開發及應用場景

5.APS系統的選型流程與注意事項

李老師

西安交大工學碩士

27年制造業運營與咨詢經驗

上海交大弗勞恩霍夫科創中心高級顧問、上海交大中美物流研究院特聘講師

數字化轉型與智能制造專家、精益生產與物流規劃、AI工業賦能應用

【專業領域】

運營管理/智能制造/數字化工廠規劃

【從業經歷及經驗】

27年制造業運營與咨詢經驗，其中8年世界500強企業制造與供應鏈實操經驗，曾赴德國研修工業4.0、日本豐田研修精益管理，對生產運營、智能制造有深刻的理解和應用，提煉的智能制造與數字化工廠規劃方法，已服務于大型央企、國企等多家大中型企業咨詢及數字化項目，企業內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過100家。熟悉汽車行業（整車、零部件）、軌道交通裝備、服裝供應鏈、電子信息產業、家電、化工、新能源等十幾個行業運營模式。

【主講課程（部分）】

《智能制造與數字化工廠規劃》、《AI重構制造業數字化創新》、《數字化戰略轉型與實踐》、《工廠智能物流的規劃與實踐》、《AI在工業檢測中的應用與工具鏈》

【咨詢項目（部分）】

中車集團系列數字化轉型輔導與咨詢項目

蘇州萊頓汽車零部件智能產線項目

上海真諾智能儀表有限公司智能工廠規劃項目

首批創業板公司鄭州XX電子運營管理咨詢

特步集團工廠倉儲物流優化項目

海爾工廠計劃體系優化與APS咨詢項目

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