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家电制造企业生产计划策略

2007-10-27

我国是家电制造大国,国内有众多的家电厂,产品不仅在国内销售,还有很多企业的产品出口到全球,并承接国外的制造订单。家电产品制造有共同的特点,那就是产品的各组成配件需要经由各分厂/车间进行生产,另有部分配件要由外部采购,最后再组装为成品。

我们以一个大型空调制造企业为例说明。首先要由几个分厂生产空调的配件,主要包括注塑成型、控制电路板生产、钣金加工等,另外,压缩机和电机要从外部采购。工厂的需求包括市场预测和外部订单两种。市场预测的需求以月为单位,客户订单的需求则精确给出日期,出口的订单因为要考虑交货船期因素,不能延迟。每个分厂负责自己的生产排程,配件厂的生产计划以总装厂的工作计划为订单,而总装厂的排程以分厂的生产排程为条件。

需求计划不等于生产计划,家电销售和制造是有淡季和旺季的,空调夏天是销售旺季,电视可能春节前是销售旺季,在销售旺季来临之间的几个月是生产的旺季,旺季和淡季的产量会相差数倍。在旺季,全部生产线开动、日夜加班都不能满足要求,而淡季可能需要停掉部分产线、工人部分时间休假或需要裁减员工。

过多的休假和加班对企业和员工都非常不利,企业的生产应该尽量连续而均匀。要达到这个目的,就需要对需求进行很好的规划,将需求转换为生产计划,确定什么时间应该生产什么产品,产量与工作时间如何安排。同时,也要考虑库存成本,避免库存过大,使生产与库存取得平衡,企业才能得到最大的利益。

要将市场预测/订单转换为生产计划,要考虑几个方面的问题:

1. 员工的工作时间,在淡季要保证基本工作时间,旺季不超过最大允许加班时间。
2. 主资源(生产线,机器设备)的最大生产能力,瓶颈资源是什么,使用瓶颈资源的产品配件要优先提前生产。
3. 模具、贵重的测试仪器限制,这些虽是辅助资源,但采购的成本比较高,又需要较长的时间,因此要考虑这些资源的限制,资源比较紧张的配件要提前较长时间生产,例如,注塑厂对于模具数量有限的配件要提前生产作为库存
4. 配件生产与总装的配合。总装厂要生产马上出货的订单,也要生产出一定的库存。各配件厂在淡季即要配合总装厂的装配计划,又要生产出一些库存的配件,用于旺季组装。
5. 物料采购要按实际的生产计划,最好精确到天或周,不要以月为单位,以降低材料库存。

很多大型企业产品种类繁多,有的达到数百种,配件有几千种之多。各种产品交叉共用配件,不同产品的部分配件又会共用模治具等资源。对于这种企业,将长期需求转换为实际的生产任务,协调各分厂的生产计划和外购物料的采购计划,是一个致关重要而又复杂艰巨的工作。

传统的企业工作计划模式:

目前大部分企业的生产计划都是生管凭经验手工编制。首先总装厂的生管根据需求,查看各种配件的库存,考虑分厂的配件供货能力,决定近几天可以生产什么产品,并通知各分厂总装的生产计划。由于计算量的关系,详细排程一般不会超过一周,长期的计划只能估算。在大部分工厂,由于模具的限制,影响总装排程的瓶颈是注塑成型,注塑每日可以供应的各种配件数量是有限的。分厂与总装的计划编制是互相依赖的关系,但是在人工作业模式下很难提供精确的数据供对方使用,结果就会造成一方面半成品的库存偏高,另一方面工厂为了完成出货产生很多紧急插单,生产线上的切换过多,影响了设备利用率,浪费资源。

从采购方面分析,例如压缩机的采购,空调厂是每月下一次订单,但是供应商会将月订单拆开成不同时间段的周订单,分多次交货。如果不给供应商明确的时间表,供应商的交货顺序并不能与工厂的生产计划顺序相匹配,如果交货延期,就有可能造成生产延误,另外,还会有些提前交货的材料要在仓库中放置很久。工厂为了避免欠料引起交货延期,通常采取高库存的策略,即提前下单。如果能够给供应商精确的日期,按照实际的生产需求日期交货,就可以大大降低库存,减少欠料概率。

从上面的分析可以看出,在人工编制计划的方式下,总装厂与各分厂的生产计划、物料采购计划很难完全配套,虽然各分厂都要生产库存,但是要生产什么、提前多久合适、生产多少、这些配件何时可以装配等都没有明确的数据。这样会造成很多问题,包括交货延迟多、库存水平偏高、计划的稳定性不好、紧急切换过多等。交货延期直接影响产品的市场销售,而过多的切换会造成资源的浪费(比如注塑机上的产品切换会造成材料和工时的浪费)。另外,提前生产过多的半成品,不止增加库存成本,半成品有可能因长时间不用造成报废。虽然企业很清楚这些问题的存在和损害,在当前这种计划模式下,这些缺陷是无法克服的。

使用APS系统后的计划策略

要想改变上述状态,就要在编制生产计划时,统一编制所有分厂和总装厂的准确生产计划,并根据生产计划进行采购。要分析未来1-6个月的需求,因为数据量非常庞大,这些工作是不能通过人工方式完成的,ERP中也没有合适的功能,需要借助IT系统来进行,也就是高级计划排程系统(APS)。在下面,我们以PlanMate排程系统为例分析如何使用APS解决这些难题。PlanMate是一种适合离散制造业的自动排程系统,适合于工序相对简单,但需要满足设备、物料、模治具的约束,产品间有切换限制的工业领域,例如PCBA 、成品组装(多种测试仪器约束)、注塑成型(模具约束,颜色切换约束)、机器加工等行业。 PlanMate对2000笔工单排程,大约需要20 分钟。

APS可以借助数学方法进行优化计算,依据企业模型数据对需求进行自动排程。模型由用户维护,定义企业的基本数据,包括产品、流程、工序、设备、模治具、测试仪器、员工等基本的对象,并在这些对象之间建立起关联约束关系,完整地描述出企业的排程需要。在排程前,APS系统从ERP中获取订单、工单、库存等基本数据,使用数学方法计算得到生产计划,生产计划会精确到每台生产设备在什么时间生产什么产品。APS排程使用车间的实际生产能力和各种约束条件,得到的是实际可以实现的排程,而不同于ERP中的粗略的计划。

有的管理者觉得,有经验的生管排出的计划也很好,基本可以满足企业的需求,没有必要再投资买系统。如果只考虑未来2、3天的排程,这点也许是事实,在简单、短期的条件下,不一定软件排出的结果就明显好于人工。不过,如前所述,企业不能只制定未来几天的计划,而要有中长期的规划,至少对未来3个月或半年的需求进行详细的分析,得到准确的数据,以便提早进行资源的准备,或开始生产库存产品。这种长期的分析,是人工无法完成的。

使用APS系统编制全公司的计划时,应建立统一的模型,使各分厂能共享模型数据,模型的维护和排程的运行在各分厂执行,这样可以方便数据的转换和传输。以空调厂为例,下图为主要模型架构



使用APS编制生产计划,有两种可能的策略:

方法一:统一排程。APS系统中有分级BOM拆解的功能,将分厂生产的半成品作为总装厂的BOM配件,统一运行整个工厂的排程,一次性得到所有分厂的工作计划。理论上,这种方式是合理的,但在实际运行时却存在诸多问题。首先各分厂的计划是由不同的生管负责,没有人可以维护所有分厂各工序的数据模型,也不能对其它分厂的生产计划进行检查修改。另外,模型过于庞大,会使系统维护困难,运行速度过慢,也很难对计划进行分析和调整。

方法二:分级计划。分级计划是由APS 系统搭建一个统一的平台,但由各分厂的生管负责维护各自的模型,只运行自己负责部分的排程,系统在各分厂之间建立数据交流和共享。具体操作方法如下:

1. 总装厂先将月需求进行预处理。外部客户订单需求时间固定不变,市场预测订单平均分配,初次定义可以先精确到周。 考虑到销售过程的连续性,一种产品的生产不要固定在一个时间,要均匀分配在每周。另外,也要考虑生产批量,不要将需求拆得过小,避免过多的切换影响设备利用效率,也就是,大订单分拆到周,小订单一次完成。
2. 总装厂使用库存作为条件,在APS系统中运行总装的排程,得到初步的总装计划。按照初排的结果,系统根据BOM计算出所有配件的需求计划,将配件的需求计划交付给各分厂作为需求。
3. 各分厂依据总厂需求,在APS系统下运行自己分厂的排程。排程的结果不一定能完全满足总厂的需求,会有前后的推移。分厂应该使用灵活的提前期,产能有限的配件要提前生产。可以让系统根据资源约束计算合理的提前生产时间。如果延迟过多,资源严重不足,要考虑补充资源(比如定制模具和设备)。在完成后,分厂将排程的结果输出给总厂。
4. 总厂将分厂生产排程的结果转换为物料供应计划,依据当前库存和此物料供应计划再次运行排程。因为有了物料的约束,此次排程结果与预定义的需求时间会有差异,总厂要根据提前和延期情况调整需求时间,使需求时间与实际可实现的一致。
5. 重复上述流程,直到最后得到总厂与各分厂实际可行的生产计划。
6. 依据上面所排的实际计划,计算物料的需求,作为采购部件的订单。有了准确的生产计划,采购计划可以精确到天或周。

使用精确的模型,APS系统可以计算出各种配件及产品的生产日期和产量并据此制定采购计划,避免交货延期、停工待料、库存过高等损害企业利益的问题。当然,实际生产中还会有很多变动,不过有了总体规划,细节的变动不会对企业产生大的影响。
长期计划可以每月运行一次,每次分析未来3-6个月的需求,或在月中需求有比较大的变更情况下再运行一次,作为未来的指导。详细排程可以每周排一次,每天进行进度追踪调整,如果时间允许,也可每天都排,短期详细排程只要排未来一个月内的需求即可。

企业都希望在满足交货的情况下进可能减低库存,为了达到此目标,人们研究出多种理论和方法。 不过,不论理论有多么好,要实际实施,都要建立在精确的数字基础上,单纯的理论并没有实际的意义。使用先进的APS系统,配合好的策略,才能得到满意的结果。

近几年,APS系统开始逐渐兴起,除几家专业的APS公司外,还有些ERP系统声称自己有生产排程模块可以进行详细排程。不过,总的来说,APS在我国还处于起步阶段,虽然市场需求巨大,但成熟的产品确实不多,这主要是因为APS系统的开发周期比较长,算法困难,很多理论上可行的优化算法,一旦用于处理大型企业的实际需求就慢得不能容忍,因此限制了软件的发展,我们期待在这个领域未来几年能有比较大的进步。

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