智能制造趨勢下的生產計劃排程與APS系統

智能制造趨勢下的生產計劃排程與APS系統(李老師)課程介紹：

課程背景：
    生產計劃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，企業如何在個性化、數據化的智能制造趨勢下，針對不同訂單的排程原則，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。本課程在介紹生產計劃體系的基礎上，結合近年智能制造、大數據、APS等技術，通過實際案例的學習，讓計劃管理人員快速理解并掌握未來智能排程的趨勢。

課程收獲：
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

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：

1. 挑戰：智能制造對生產計劃帶來的轉變
 ◇ 正確理解智能制造：首先是國家戰略
 ◇ 從精益化到智能化的演進路線
 ◇ 智能制造的三種創新模式：戰略、運營與服務
 ◇ 端到端網絡化、定制化對計劃管理帶來的挑戰
 ◇ 智能工廠的目標：數據+算法驅動
 ◇ 生產計劃管理的挑戰：數據的海量與時效
 ◇ 趨勢：基于大數據的動態生產計劃排程是必然
 ◇ 補課大數據與計劃體系的若干主題

2. 體系：生產計劃的完整體系
 ◇ 典型的供應鏈平臺與大數據架構介紹
 ◇ 牛鞭效應與傳統供應鏈管理的應對策略
 ◇ 完整生產計劃體系的5級邏輯
 ◇ 從預測開始的計劃輸入
 ◇ 為什么采用N+的滾動機制
 ◇ 案例：如何基于大數據技術提高預測準確性
 ◇ SOP產銷協調的策略、流程與模型
 ◇ 主計劃的輸出：策略均衡與全局最優

3. 排程：基于手工作業的體驗
 ◇ 排程的基本前提條件與目標
 ◇ 舉例：如何根據緊急系數制定進行生產排程的安排？
 ◇ 精益排程的思路
 ◇ 設定不同作業目標，正確運用不同的作業排序原則
 ◇ 舉例：如何運用DD、FIFO、SOT、More法則進行作業排序

4. 演變：從MRP到APS的邏輯
 ◇ MRP的核心邏輯分析：基于BOM的無約束系統
 ◇ APS的核心邏輯分析：基于模型尋優的約束系統
 ◇ 舉例：典型APS軟件系統的使用介紹
 ◇ APS的數據輸入與排程引擎
 ◇ 舉例：基于線性規劃的排程算法框架應用場景
 ◇ MES系統與排程功能簡介

5. 暢想：機器學習與智能排程
 ◇ 機器學習與人工智能
 ◇ 基于BI的智能排程
 ◇ 若干核心算法舉例（遺傳算法GA）

講師介紹：李老師
    高級顧問，供應鏈與工廠物流管理資深專家。李老師具有多年外企供應鏈管理經驗，是國內制造業供應鏈與物流管理領域中具有豐富實踐經驗和深刻理解的咨詢顧問。通過對日本豐田汽車以及德國工業4.0的研修，對精益物流與智能制造具有深刻的理解和應用。針對國內不同制造型企業的特點提煉出日臻完整的咨詢體系和實施方法，其企業內部培訓和咨詢輔導客戶數量超過100家，各期公開課學員人數累計超過10000 人次，既有管理系統的外資企業，也有快速擴張的民營企業。
服務企業：
1. 汽車及其供應鏈行業：華晨寶馬、上海大眾、長安福特馬自達、北京汽車、……
2. 電子電氣行業：海信集團、青島安普泰克（AMP）、上海美敦力醫療器械、飛利浦，……
3. 醫藥食品行業：上海荷美爾食品、天津卡夫食品、上海嘉里糧油、河南宛西制藥，……
4. 機械裝備行業：長沙中聯重科、百得工具（上海中心）、沃爾沃重工、上海汽輪機，......
5. 化工鋼鐵行業：南京揚子巴斯夫、上海寶鋼集團工業技術公司、青島圣戈班玻璃……
6. 能源動力行業：國電聯合動力、浙江國華寧海電廠、金風科技（北京）天誠同創、……
7. 其他：沈陽東軟集團、上海安吉物流、上海東冠紙業、蘇州吉田建材、北京天開園林……

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