图片系AI生成

痛点

联宝科技年订单数超过60万笔,成品物料号超过20万,平均每天可智能处理5000笔订单、峰值时高达8000笔订单,其中80%以上是单笔小于5台的个性化定制产品。换言之,每天早上如何在联宝科技的4个车间、43条装配线上安排不同配置的生产计划,是工厂高效运营工作最大的挑战。

与此同时,在接收到客户订单之后,需要在48h内回复订单的计划交期。订单量大,回复速度要求高,如何降本增效成为痛点。

供应链方面则是面临着两方压力:一方面要对客户订单做到快速响应,另一方面因为信息不互通导致供应商物料库存不齐套并持续增长,呆滞风险增高。

解决方案及成效IPS订单计划系统,提升OTS 40%

IPS订单计划系统以SAP基础数据为基础输入参数,搭建ABAP&JAVA两套引擎,进行数据mapping、订单优先级排序、物料分配、齐套运算、订单交期运算等,生成MR report (齐套可生产报告)/ PSD report(承诺可交付报告) / Shortage report(物料短缺及节奏报告),并将报表输出给SAP 、APS和Supply cloud系统,实现系统间协同,确保订单计划精准达成。

通过IPS系统,实现从EDI接单到主计划运算结果发布的全自动化。IPS系统会综合考虑需求、供应、产能、主数据等,通过集成计划引擎,进行订单优先级的排序,物料和产能的分配,最终自动计算出这些订单的主计划结果,也就是齐套、缺料和订单的预计出货日期,同时也提供模拟仿真功能。

IPS系统让联宝科技的核心客户满意度指标OTS(order to shipment),FPSD(first promised ship date),ATB(available to build)等均得到极大的提升,其中OTS提升了40%,FPSD的首次承诺出货日期准确性也提高了17%,变动减少率也提升了12%,ATB提升了21%。另外,系统承载的订单量也从过去的4.5万笔提升到了18万笔,运算频次也从过去的2次提升到3次每天,运算时间更是从4小时降低到90分钟以内。

智能排产系统排产耗时缩短97%

原先,客户的订单信息,物料的齐套等信息都是分散在不同的系统形成数据孤岛,且排产要考虑数十种制约因素全部依赖于人工经验,准确度低、效率低、弹性差,断层的运营数据流势必导致不能灵活的应对客户订单处理、难以落实最紧急的生产。

LAPS智能排产系统通过IPS的齐套料计算结果作为输入,通过Box和SMT的两道工序进行分开排程,在排产的过程中纳入各种排产约束因子的限制后,开启LAPS计算引擎,联宝科技和联想集团研究院的AI技术专家,强强联合,基于运筹学,深度学习和强化学习技术,开发出了AI智能排产算法作为解决方案,最终将排产的结果返回到SAP进行Call off齐套料的二次计算输出到MES和HIC(物流供应商)的WMS系统,进行系统间的数据协同。

在应用了智能供应链智能排产系统后,联宝科技每天的PC产量增加了23%,积压订单数量减少了20%,交期满足量也提升了20%,排产耗时缩短了97%,从过去的单次6小时缩短至1.5分钟。

同时,通过提高生产效率、减少生产线闲置等方式,每年节省超过2696兆瓦时的电力,相当于200多吨标准煤,可减少2000多吨二氧化碳的排放,相当于每年种11万棵树。

联合排产,让库存周转率提升1.9倍

联合排产以网络为基础、平台为中枢、数据为要素、安全为保障,由联宝科技统一指挥,通盘考虑供应商端的人、机、料、法、环等多种因子,根据订单优先级,成本优势,结合供应商产能利用率等,给供应商的智能设备搭载了神经网络,输出最优排产,实现生产流程与物料储备计划的可控可管,使整体的生产运营更加精益。

同时,通过超强的联动性,打破生产计划和排产上的信息壁垒,让联宝科技和供应商不再是单一的信息孤岛,做到了资源整合和生态协同,落地精细化与精准化管理,降本增效,赋能联宝科技智能化生产。

通过联合排产实现需求与供应的最佳匹配,生产即所需,极大提升供应链的运营效率,确保订单的及时交付,最大化产业链上下游的综合资源利用效率。

具体数据上,产线换线率提升 50%,库存周转率提升 1.9 倍,物料齐套率提升 30%,交付达成率提升 20%,能耗降低 8% 以上。目前联合排产每年可为供应商节省电力 916 兆瓦时,减碳 6734 吨。

「关于创新场景50」 场景不是案例,它更加精准、也更加抽象。数字化就是创新场景的不断叠加和迭代。 在此背景下,钛媒体重磅推出「创新场景50」评选,每年遴选并解读50个全行业与业务深度融合的创新性场景及其解决方案,并在钛媒体年度ITValue Summit 数字价值年会上隆重颁奖、深度交流。 目前场景正在征集中,更精准的解读、更广泛的曝光、更强大的品牌势能,欢迎你提出问题,更欢迎你留下解决的方法和工具。点击这里投递更多场景信息

场景描述

解决方案

成效

ad1 webp
ad2 webp
ad1 webp
ad2 webp