家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  “最近,家住上海静安区的王女士想给新家添置一台空调,在家电市场逛了一圈后发现,商场的成品样式不喜欢,看来看去,最终她决定干脆联系海尔厂家订购一台。”这样的个性化定制需求越来越普遍,工业互联网、数字化技术、人工智能正在改变着传统工业的生产与管理方式,“个性定制、一件起订”的柔性生产方式使得生产制造企业压力剧增。

  勇于在技术变革时代弯道超车

  在全球制造业版图被数字化浪潮重塑中,随着柔性生产、智能制造的持续推进,对国内家电龙头企业海尔来说更像是一座认知分水岭,作为一家老牌家电巨无霸企业,要想在家电的大江大河中屹立不倒,重要的一步,就是以披荆斩棘的姿态加入到这场数字化浪潮中。

  为了进一步提升企业的智能排程能力,提高供应链规划设计水平和整体运作效率,海尔选择悠桦林携手,在悠桦林运筹优化算法的加持下,提升海尔生产排程的能力,为海尔在家电行业屹立不倒注入持续的动力。

家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  面对当今愈发激烈的市场竞争环境和个性化定制化的消费需求,海尔生产的家电产品种类日益增多,客户对交期日期趋于严格,如何用更少的库存,更少的人,在更短的时间生产出更多的产品,成为企业生产考虑的重点,尤其是计划排产工作是制造开始的源头,高效、柔性的排产计划尤为重要。

  悠桦林智能排产算法,生产制造大脑

  作为始终专注于人工智能和运筹优化算法的悠桦林,强大的算法能力,为制造企业提供的高级生产计划与排程解决方案能通过智能技术赋能企业获得更强大的决策能力。

  在过去,海尔的计划决策方式缺乏定量科学化的指导,制定周计划需要花费为期两天的时间,工厂排产要经过预排班、部门评审会议、物料评审等等多个部门相互商讨,才能排产出一天的生产计划。

  由于依靠人的经验判对销售预估精确度低,加上排产量大,数据繁琐,排产逻辑复杂,统计报表手工作业效率低,而且生产中经常出现补单、插单现象,临时调整多为线下沟通,使得生产计划落地与实时追踪困难。另外工厂或仓库的改造等突发事件容易导致长尾品库存积压现象,库存成本居高不下,过去的“埋头干”、凭经验生产的方式已经不能在智能制造时代立足。

家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  悠桦林与海尔达成合作后,为其提供了在高级生产计划与排产方面的智能决策服务,在基于有限资源条件、快速交付的背景下,助力海尔从需求到交付全过程的生产计划精、简、准。在满足企业缩短订单交货周期,提升整个供应链的协同效率,减少库存和呆滞,整体运营效率提升的基础上,重要的是基于悠桦林的智能排产算法,为该企业生产制造装上一颗智能化能感知业务的大脑,提高了企业经营决策质量与智能化水平。

  全方位算法优化能力,赋能企业精细化排产

  众所周知,国产APS技术起步较晚,国内能够提供的厂家更是寥寥无几,悠桦林高级生产计划与排产系统一直坚持走完全自主可控的国产工业软件道路,为制造企业赋能。

  相比较市场上其他提供APS的企业,悠桦林的高级生产计划与排程解决方案植入了运筹优化算法具备相对优势,通过利用运筹优化算法、人工智能与大数据分析技术,在企业智能制造端真正实现数据驱动的人工智能决策。

家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  ①企业级智能决策服务能力:算法植入并能深入制造场景

  算法是工业场景的抽象与固化,没有行业场景深度理解,要想实现算法落地这一过程很难。企业需要的是真正有价值的算法模型,而悠桦林就能实现这一点。悠桦林作为国内极个别掌握运筹优化智能决策技术的公司之一,核心算法在历经运营模式高度复杂且决策极重的制造行业的客户后,对业务场景具有极强的适应性和成熟度。

  在海尔的生产制造场景中,悠桦林算法可以攻克建模的难度,通过悠桦林强大的大数据分析能力,对海尔生产制造中所产生的庞大的数据提炼、抽取、处理、归纳出可供建模的数据。

  依托于悠桦林行业知识与经验深度学习形成以贴近海尔产业核心生产场景需求为导向的排产计划,进一步提升海尔的生产效率,除此之前悠桦林的智能算法可以灵活应用到整个生产制造的相关业务场景,包括预测计划、生产排程、物料计划、仓储优化等等,实现最大化利用产能、削减库存、最小化换产时间、提高及时交付率,输出分钟级的时序排产计划,最终能够为企业提高产销协同水平、提高市场响应速度、带动整个生产供应链运营更加快速、高效,进一步提升供应链精细化管理能力。

  ②分钟级的算法计算结果:提升企业短期计划与精细化排产能力

  过去海尔的排产计划是采用古老而原始的方式:人工排产,由于手工计算能力排产需要花费较长的时间,销售人员将订单输入后,手工计算不可能立即得到结果,且不能告知顾客能否在需要的时间内排产或准确的交货日期,在等待几个小时到数天的排产结果计算后,可能会失去客户的订单。

家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  悠桦林的高级生产计划与排产能够实现1到5分钟级的智能排程排产计划,自动输出精确到天的日排产计划。

  在工业制造企业中生产线往往处于高速运转中,由于工业设备所产生、采集和处理的数据量规模巨大,且数据类型也多是非结构化,格式纷繁复杂,生产线的高速运转则对数据处理的实时性要求高。因此企业在生产管理中对数据处理提出了挑战,同时要在排程中实现自动输出更精细颗粒度的最优排产计划,需要有更好的算法支撑。

  通过运用悠桦林的前沿算法,系统接收到计划员输入基本信息和资源能力后,就可自动计算出最优的排产方案,而这种计算能够分钟级输出排产结果。经过机器深度学习和算法的不断改进优化,可以将计划员的排产规划经验梳理固化到系统中,使排产结果更加符合企业生产业务场景需求,实现了生产精益、库存精益、人员精益和减少换型等多优化目标,为决策层提供实时的决策依据。

家电巨无霸海尔的“数字化生产”

  ③算法技术优势:实时、高效、灵活的自定义约束配置

  多年来,悠桦林利用掌握的核心算法技术坚持系统自主研发,成熟稳定的算法平台、高性能易扩展的算法引擎能够为国内制造企业提供解决方案,利用运筹优化算法、人工智能与大数据分析技术可最大程度满足各类复杂排产要求。

  悠桦林的高级生产计划与排程系统能够支撑实现多种业务优化目标,在综合考虑生产投入资源及其他约束条件下,系统采用自动排产+手工微调模式,可以同时实现准确交期、产能利用最大化。

  员工可反复输入调整不同权重的优化目标,结合实际生产统计数据与排程计划差异,不断修正排产算法和因子,基于不同的优化目标生成相适应灵活的排产方案。

  ④企业商业计划赋能:支持企业高效、低成本、精准的科学决策

  悠桦林智能决策技术不仅仅停留在技术支撑层面,而是致力于为客户提供行业内生产计划与排程最佳实践,通过悠桦林的大数据决策分析平台,针对生产的核心数据提供基于人工智能的决策依据,从而提高企业的决策效率。

  分钟级的排产计划是基于运筹优化的排产能从天文数字级可行方案中输出最优方案,相比人脑“规划”出的方案,通过算法得出的计算结果具有更高的可执行率。分钟级的排产结果不仅提升了员工的工作效率,为企业释放劳动价值,将排产员从重复计算工作中释放出来,赋能员工从事更高附加值工作,站在更高意义上讲,复杂的事情交给系统来做,让系统辅助人做决策。

  悠桦林APS积累了丰富的算法和数据能够通过系统得到智能化的建议,而不是由人经验去分析问题及定制解决方案,而方案有不同的推荐优先级,支撑企业更加高效、低成本、精准科学的辅助人决策,在更大价值上赋能企业战略决策。

  除了该企业,悠桦林还服务了大金空调、博世华域、美心翼申等诸多的头部企业,相信这只是开始,基于悠桦林运筹优化算法的不断推演迭代,在供应链计划排产领域,悠桦林将助力企业智能制造国家战略的推进,推动企业的数智化转型。

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