生产计划与排程管理

无论我们从事何种工作，都会面临一定的任务，而要更好的完成任务，拟定工作计划是必不可少的。那么书写工作计划有哪些要求呢？今天小编为大家精心挑选了关于《生产计划与排程管理》，欢迎阅读，希望大家能够喜欢。

第一篇：生产计划与排程管理

关于生产计划排程

有经验的管理者相信会深深体会到物流控制、产能控制与生产计划排程对公司的成本和生产力会产生深刻影响。现今各大ERP的真正技术瓶颈在于详细的生产计划排程。如想证明一下这个现状，去考察一下上了ERP的企业，会发现一个有趣的现象——企业里无论ERP搞得怎么如火如荼，似乎都与生产调度人员无关。接触过ERP的用户都会知道，现代的国内大型的ERP系统都是与生产计划排程没有瓜葛的。本人分析主要原因 在于以下两个：

1.生产计划排程和企业资源计划系统的整合、协调技术复杂。

2.各用户的生产计划排程和产能控制方式个性化强，没有标准的模式。软件开发商很难做出适应广大用户的软件产品。

目前，诸多ERP系统或者生产管理系统比较完整的生产管理系统。那些系统能出色地完成主生产计划(MPS),但是工厂的员工还不知道该怎样完成这些计划，也就是说缺乏排程(Scheduling)。如果这些MPS稳定、工厂的设备和电力以及人员等资源稳定，那么按照主生产计划即可(可以满足客户的交货期)。但是实际情况并不如此，风云多变的市场环境、设备的故障、突然的停电、品质问题等变化对于工厂来说动态变化的。

• 那么在这样变化多端的环境里工厂的计划人员怎样面对现实呢?

• 怎样判断这些变化对于MPS的影响呢?

• 如果有了紧急订单(突如其来的订单)，那么怎样回答交货期呢?

对此，PS软件工作室生产计划排程系统设计，基本上是独立于ERP的第三方软件，根据客户自身情况而量身订做满足个性化需求----------为企业提供

解决方案!

软件工作流程：

1.软件把周(或任意时间段)生产力转化为点(人日或机日)。以点为生产力单位。

2.公司订单数据录入或导入软件。

3.计算出本周(或任意时间段)生产力是否足够应付本周订单。

4.若不够，则出成本周(或任意时间段)产能情况简明报告:指出生产负苛超出本周生产力百份几,共超出几个点。以便排产人员调整生产计划。

5,若足够，则指出本周(或任意时间段)剩余生产力百份几，共几个点，为排产人员加单提供参考数据。

实现生产排程粗能力分析。

6.排产表导出。

7.生产因品质问题、断电、来料不良等不确定因素中断，软件重新运算接下来的定单是否还能按计划完成, 否，则调整。

8.插入紧急生产任务，软件重新运算接下来的定单是否还能按计划完成，否，则调整。

9.以机器为主要生产能力的行业(如：合金材料加工车间等等)，运算出时间段内主生产能力与主生产负荷;并列出每一类型机器负苛状态，以图表形式显示。

PS《生产计划排程系统》是实战产物。是在某公司驻厂研发的软件，颇具实战价值!并非纸上谈兵。同时可按不同客户需求量身修改。

▇ 流水线生产软件设计理论：

按PS软件设计思想一个产能的计量单位------„人/日‟始终贯串整个系统，„人/日‟既一个人工作一日。„人/日‟作为产能单位是一个类变量单位，不同于其他计量单位，如：重量单位„千 克‟、再如长度单位米‟等等。„米‟、千克等在常态下是不会变的，一米永远是一米，而„人/日‟则不同，人工作一日可以做快点也可以做慢点，或者可以有理由说因人而异等等所谓人为因素。故„人/日‟这个单位需建立在OPC基础上。常态下做某个产品某条工序需要多少秒作为一个基数为一„人/日‟提供了最低层的基础资料。在数学上决定生产力的因素为三个: 1.产品OPC 2.可用人数 3.工作时间 在数学上可用人数和最大工作时间是不可改变的，所以在数学上OPC对产能起着决定性的影响。而„人/日‟作为产能单位其1„人/日‟所表示的产能大小也取决于产品OPC。因此，„人/日‟在本软件里就成为一个基于OPC的,面向对象的，动态的产能计量单位。

例如：产品名称 贴片耗时 波峰焊耗时 手工焊接耗时 装配耗时 插卡包装 高周波包装 胶袋包装 彩盒包装 其他包装

PA-9 0秒 0秒 52秒 156秒 78秒 0秒 0秒 0秒 126秒 52+156+78+126=412秒

PA-9 OPC 是 412秒 做1000个则需要412*1000=412000秒 所需人为:412000/(3600*11)=10.4„人/日‟日 1人/日约可以做PA-9 1000/10.4=96.15 PCS

如车间有400人，每周工作6天，每天工作11小时则: 车间周生产能力可能做 PA-9 400*6*96.15= 230760 PCS -20%的非增值人/日=184608 PCS

一个月可做184608 * 4周 =738432 PCS

以上例子：“1人/日约可以做PA-9 1000/10.4=96.15 PCS” 中，„人/日‟就厉行了它作为产能计量单位的职能。按本软件设计思想，要实现周排产能顺利达标必需满足以下条件：

周生产负苛 < or = 周生产能力

而生产负苛和生产能力的单位都是用„人/日‟表示。 周生产负苛就是生产完某一周产品所需要的生产能力。生产负苛和生产能力之比其对某周而言其实就是某周所需生产力 和 某周固有的生产力 之比，所以都是用„人/日‟来表示。

在某些以机器生产力为主的产业则采用‟机/日‟为生产力单位、生产负苛单位，人机按比例配套为生产基础资料的设计。

生产计划排程进阶

生产计划排程包括，产能分析。产能分析是生产排程的前提，在生产力与生产负荷在宏观上取得平衡，系统才能根据实际情况进行排程，否则无论如何排程都极有可能不能完成任务或提前很多时间完成任务。生产计划排程顾名思义包括排程，排程是在产能与生产负荷平衡前提下对产品名工序生产工作、人员配置、其他资源配置进行生产合理、精确安排，以实现资源的优化配置，提高生产效率和缩减成本。

我公司现行生产计划排程系统只实现了产能分析，在排程方面可以做的事非常有限。

公司的7月份开始实施电子车间与装配车间分开计算产能的方式进行排产，软件此功能一经使用使突显了以前排产的不足。例如，A案例：8月份第四周的排产，经过系统运算装配产间剩余生产力16%，而电子车间则超出生产力36%，软件显示如果不进行调整，该周生产负荷分布将不平衡，不能完成任务。单就此同而言，装配车间会停工待料、电子车间则远不能完成任务。此结果也反应了一个问题，公司以前电子与装配是同一车间，这种情况没有明确的数据显示，所有以前经常会造成焊接跟不上的情况，但相信车间主管会对此进行调整，我们将此调整暂称之F措施：装配的人手调一部份去做焊接工作。当时没有生产计划排程系统预先警示焊接会超负荷，所以往往都是事后知情再调整，对生产有很大影响。排程对生产的重要性由此可见一斑。现在我公司对A案例有对应之策，此对应之策我们暂称之M对策：首先我们要认识造成A案例的原因是8月份第四周生产排程表里要求生产RB-4A..40000套，此产品全部工序都是焊接，不用装配，所以造成电子车间生产负荷偏高，而装配车间生产负荷偏低。M对策会将一部份RB-4A..移到下一周或前几周去做，以使装配车间与电子车间都不至于为生产瓶颈。这就是M对策。电子车间与装配车间未分开成为两个独立车间之前，我们用F措施解决这一问题;分开独立车间之后，我们用M对策解决这一问题。而M对策可能会有其局限性，比如货期，如果RB-4A..因某程情况比较急出货的就不方便调整排期了;第二个就是生产流畅度，即同一款产品如RB-4A..如果一次性做完就不用转拉，分三四次做就要转很多次拉，工时会有所浪费，而制造业都是希望有批量较大的订单做，比如

一单就是几十万货，这是梦昧以求的，而我们将它拆散来做。要考虑的是采用F措施来解决A案例，这样PMC排产不用考虑瓶颈问题，在不

影响出货前提下，同一款产品排在一起生产，这样会对生产效率的提高有所帮助。执行F措施需要人手的调动，是否可以考虑设立一条黄金

分割拉，当电子车间生产负荷超标，装配车间就抽出一定的人手在黄金分割拉上做电子车间负责的工序;反之，当装配车间生产负荷超标，

电子车间就抽出一定的人手在黄金分割拉上做电子车间负责的工序;人手的数量由《生产计划排程系统》提供，这样使得电子车间与装配车

间负荷平衡且不影响排产策略。当然，此方法的可行性与实施细节需进一步探讨。

第二篇：ERP光有主生产计划不够 还得详细生产排程

ERP应该以生产为核心，这点是业界公认的。但如何以生产为核心?却极少有详细的论述。根本原因在于“详细生产排程”这个技术瓶颈。

“详细的生产排”也就是生成“生产作业计划”的过程，可谓关系重大。企业制定生产计划的过程一般分成两部分，首先是生成“主生产计划”，其次是根据主生产计划生成“生产作业计划”。要得到“主生产计划”一般企业是从订单，部分企业是从市场预测，产生出一个包含生产品种、数量、时间的简单生产计划。基本是管理者在进行决策，人的因素起绝对作用。在这个过程中可能会有一些特定行业或者企业的特别计算方法，需经过一些四则运算式的统计分析，要求ERP软件做二次开发，但基本不存在技术难题。

但是，光有主生产计划是远远不够的。一个简单的主生产计划中的生产要求，要把它自动分解为复杂、具体的生产作业过程，这就是详细生产排程，这才是ERP系统中最关键的一个环节，是ERP系统真正的核心功能。只有从复杂、具体、详细的作业计划中，才能体现出ERP企业资源计划中的“R——资源”的存在;也只有从这个详细作业计划的“可行性”与“优化性”上，才能体现出“P——计划”的价值。有了“资源”，有了“计划”，才是真正的ERP系统。

一般说，生产作业计划越详细，它给出的信息越丰富、越有价值，相应计算起来也就越困难。生产作业计划越粗略，越接近主生产计划，信息越少、价值就越低。企业总是希望自动得到尽可能详细的作业计划。但是ERP在这方面遇到了真正的技术瓶颈。就我们目前所见，几乎全部的ERP生产管理都是从四则运算的主生产计划入手，重点利用BOM解决MRP物料需求计划，之后再解决生产过程的记录和统计。恰恰在企业最需要的详细作业计划方面最薄弱、最无所作为。

如想证明一下这个现状，去考察一下上了ERP的企业，会发现一个有趣的现象——企业里无论ERP搞得怎么如火如荼，似乎都与生产调度人员无关。车间里或者生产线上的生产作业计划、生产过程的调度和管理仍然是在用最初最原始的那种老方式——多数时候是经验，

有时候是感觉在起作用，加上少量的以EXCELL为工具的报表运算，虽老虽笨但是有效。ERP功能再强管得再宽似乎也管不到这里。结果，表面风风火火的ERP与企业最关键的生产过程发生了断层，从这个断层衍生出来的一大堆问题成为众家ERP软件难解之死结。最突出的一个：企业生产调度是要对企业最底层的生产资源——人员、设备、场地等，按照它们的能力进行合理安排。但是上层的ERP无论干什么事情都不去考虑这些资源和它们的能力，或者假设生产能力无限，或者按照一个人为定义的瓶颈资源进行简单四则计算。这种关键矛盾由于ERP技术瓶颈的存在而无法解决，ERP的前景可谓是不容乐观。

那，为什么主流ERP产品都无法做到详细生产排程呢?

那么，这到底有什么难的?为什么众多的名牌ERP企业都无法提供这种基本功能?ERP技术瓶颈到底在什么地方?回答这个问题，就要从企业中直接干此工作的岗位——生产调度的职责说起。

一个企业的生产调度人员，首先是要对该企业的生产工艺流程烂熟于心，也就是全面了解企业到底是怎么进行生产的，熟悉其中每个细节，这是当一个生产调度最基本的前提条件。同样的，ERP要想干同样的事情也必须达到同样的前提条件：全面了解企业究竟是怎样进行生产的，每个细节都不能差!这对一个人来说可能并不算难，但对于一个ERP系统来说就是一件非常困难的事情!有人称之为企业建模，这远不象建立BOM那么简单，其中涉及到的除了物料，还有工序、资源、时间、逻辑关系、规则、技术参数、成本等等错综复杂的生产信息，要把它们按照一定的规则组织在一起，形成一套全面反应企业生产过程的基础数据，为以后的计算生产排程做好准备。ERP系统给一个企业的生产流程建模已经很复杂，更何况不同行业不同企业的建模方式千差万别，一套通用的软件如何应对?这是详细生产排程遇到的第一个技术难点。

且不说离散生产模式的电子、汽车行业与流程生产模式的化工、制药行业在基本生产方式上的巨大差别，就算同属电子、汽车行业，或者同属制药、化工行业中的不同企业，他们的生产方式在细节上仍然有很大的差别。一套ERP系统能以不变应万变统统接受这种差别吗?技术上很难!只好对每一个行业开发一个专用生产版本。但是行业版本到了企业里就能

高枕无忧了吗?大的行业版本一般仍然无法满足行业内特定类别企业的细节差别，比如制药行业细分为“制剂药”和“原料药”，生产方式差别还是很大，需再开发更细分的小类别版本。可是属于同一小类别的不同企业还有自己的生产特性，针对不同企业的二次开发就类似于把企业的生产特征逐一写到程序中。且不说对生产系统的任何改动都要投入巨大人力，软件企业很难接受频繁和复杂的二次开发要求，更不用说企业生产过程一旦发生变化软件还是很难应对!很多企业的生产流程每隔几天就会变，而软件商不可能每天都重写代码。应变方式只能是降低企业的要求——生产流程建模与实际近似、大概差不多就行了。关键是用户会不会满意?忙了半天还是存在差距用不起来，损失就太大了。所以，除了部分大专院校的理论研究者，目前国内ERP厂商还没有尝试迈过详细生产流程建模的这第一道门坎。

建立生产模型，让软件接受企业的详细生产过程，这的确很麻烦，但并非是无法完成的，真正的难点在于下一步：根据模型和生产请求得到详细的作业计划，也就是详细生产排程。ERP的真正技术瓶颈就发生在这里。

详细生产排程的结果是“生产作业计划”，是针对每个人员每个设备的生产资源的工作计划。作业计划必须满足在生产工艺上不能有半点差错。首先，工序之间必须满足特定的逻辑关系，以及要求某些工序必须连续、同时、或者间隔进行等等，这是对作业计划最基本的要求。其次，作业计划必须满足资源能力限制，一个资源在一个时间内只能干一件事情，生产作业计划中不能有资源冲突;最后，作业计划必须满足物料供应的限制，没有原材料不能开始生产。也就是说：作业计划必须同时满足多种复杂的约束条件。TOC约束理论早已有之，只是需要比较高级的算法和数学理论，在这方面需要进行长期投入才会有所收获。因此国内理论界对此的研究还很少。

有了按照TOC理论计算出来的计划，满足企业生产工艺要求是不是就行了?很遗憾，这还是差的很远。现在我们以一个假想例子来说明。

一个ERP生产调度系统，很顺利接受了某企业的全部生产细节，并计算出了一套生产作业计划，打印成一份给所有生产资源安排工作的作业计划。现在，由一个有经验的老调度师来决断这个ERP计划系统是不是可以用的，他将如何做?

首先，他会逐一检查每个工序的时间安排，看它们之间的次序和逻辑关系是不是符合企业生产工艺的逻辑关系要求;其次，他会观察这个计划中对每个资源的安排是不是合理，有没有一个时间干两个活这种冲突的情况发生;最后他要看在计划时间内物料能不能供应的上。这些都没有问题了，他必须承认：这个计划已经是一个‘可行’的计划了，也就是说，照此计划一定可以完成生产任务。

但是，还有一个关键的事情，老调度师根据自己习惯的做法，也手工制定了一个作业计划，他把这两个计划一对比，发现问题了。手工的计划可以8个小时完成全部工作，而计算机的计划需要9个小时。或者手工计划可以在8：00完成而计算机的计划要在9：00点完成。原因在于：计算机对某几个工序的顺序安排虽然可行但是不合理，而老调度师根据长期经验早已清楚此时安排工序应该哪个先、哪个后、哪些并行比较好，结果可以得到更短时间完成的计划。这是一种优化安排，而计算机没有找到这种安排方法，所以计算机给出的是一个“可行”的，但是“不好”的计划!理想中计算机应自动找出一个比手工计划更优的排产方案结果，指导人如何工作。这样的软件才能体现出‘企业资源计划’的威力。否则，不能满足优化排程的软件在企业生产中还是无法代替手工。

这个例子凸现出了一个世界性的关键技术瓶颈：一个生产过程可能有无穷多种“可行”的安排方式，但是必须从其中找出一个“最优”的计划，即使不能达到最优，起码要比人的手工计划更优，这才是一套可用的生产排程软件，否则企业还是用不起来。

找出“可行”计划的难度已经很大，找出“优化”计划的难度更大。不仅要处理错综复杂的约束条件，还要从几乎无穷多种满足约束的可行方案中找到优化排程方案。怎样才能找到这种优化的计划?这是ERP系统共同面对的真正瓶颈问题，是世界性的技术难题。其中的关键在于算法，算法的基础是数学模型，特别是高级图论、离散数学、模糊数学与线性代数中的矢量矩阵等前沿技术。对此，国外已经作出了很多年的努力，其研究成果已形成了多个“APS先进生产排程”产品，发展出了几十种先进生产排程算法，比较常用的如：启发式图搜索法、禁忌搜索法、神经网络优化、遗传算法等，这些算法各有优劣，可用在不同场合。目前多种不同新算法的APS系统仍正在蓬勃发展中。

APS先进生产排程能否改变现状?

用一句话来形容APS的主要功能：可以自动给出“满足多种约束条件、手工排程难以找到的、优化的”排产方案。其实关键就是“可行”和“优化”这两个概念。这个说起来很简单的功能意义十分重大，它可以给传统ERP带来以下几个关键的变化：

1) 对企业来说，在不增加生产资源的情况下，通过最大限度发挥当前资源能力的方式实现了提高企业生产能力的目标。

2) APS排程的结果给出了精确的物料使用和产出的时间、品种、数量信息，用这些信息可以把很多相关企业或者分厂、车间联合在一起组成一个“SCM供应链”系统，最大限度减少每个企业的库存量。

3) APS可以用来做为生产决策的依据，它的排程计算结果不光可以作为生产计划，还可以通过不断what if的“试算”的方式为企业提供生产决策依据。

4) 根据自动生成的作业计划还可以自动生成质检、成本、库存、采购、设备维护、销售、运输等计划。带动企业各个不同管理模块围绕生产运转，改进这些模块的运转方式，大大提高这些模块的运转效率，提升企业整体管理水平。

但是，APS系统的开发难度很大，需要融合最前沿数学理论和最先进管理理论，专业人才很少，投资见效很慢，在国外APS系统价格非常昂贵。即使是世界性大ERP公司也很少独立投入力量研发，都是通过采购外插件直接引入相应功能。国内对这方面的研究除了个别公司外，基本停留在大学院校的实验室中。

再进一步，如果已经解决了优化排程问题，那么对APS来说又有什么技术瓶颈呢?APS第一个最大的技术瓶颈就是它的运算时间问题。因为企业生产过程中经常会有一些突发事件，相当于临时改变了排产的初始条件，需要APS进行动态处理。APS系统能按照旧的条件制定计划也肯定能按照新的条件制定新计划。但是，它的‘操作-计算’时间是不是能赶上变化的时间，这是一个关键。如果APS录入新条件重排计划的时间是10分钟，它大概只能处理30分钟以上的突发事件，而无法处理30分钟以下的突发事件。动态处理突发事

件对计算时间的严格要求必然引发APS算法和人机操作界面的不断优化，以及发展并行计算技术，这也是国外APS系统的主要技术发展方向。

APS的第二个技术瓶颈就是如何不断提升次优解的优化程度。如果不能得到最优解，那么需要找到一个尽可能接近最优的次优解。不同APS软件的算法不同，次优解的优化程度也不同，直接体现了其核心技术水平的高低。所以拿不同APS软件对相同问题进行处理，对比他们解答的优化程度和计算时间，很容易比出高下。易于进行同场竞技——这是APS系统与功能比较模糊难以一分高下的ERP系统一个很大的不同。这对用户是一个好消息，但是它给APS开发商以极大的压力。因此，不断提高速度，不断接近最优——这是所有APS系统始终不变的追求。

ERP与APS的结合是ERP未来发展的必然方向

与当前BOM-MRP的简单运算和进销存财务功能相比，APS占据了ERP的核心功能，有极深的技术含量，更是未来SCM系统的基础功能。拥有这种核心技术的ERP公司必然在市场竞争中占有极大优势。目前国外企业早已经是磨刀霍霍，未来数年内，美国、德国、日本、台湾软件公司开发的结合了APS核心功能的ERP软件就有可能以低廉价格进入国内市场，那时国内ERP软件公司将难有还手之力。

由于生产排程技术瓶颈的存在，中国ERP软件行业已经远远落后，除了唯一一家专业开发APS系统的北京东方小吉星公司以外，绝大多数企业目前仍然停留在对BOM的低层次的完善和对进销存财务模块低水平重复开发上。由于一直拿不出足够的技术储备向瓶颈发起冲击，因此不重视基础技术储备的工作，甚至对目前状况视而不见;由于不重视基础技术的储备，所以更加无法解决瓶颈问题。目前这个恶性循环还在继续之中。从用友向台湾汉康大价钱买技术的挫折，以及神州数码引入鼎新生产模块的尴尬合作，国内ERP企业对此的无奈状态可见一斑。

第三篇：浅谈计划与排产的异同

计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。

我们经常提到APS(高级计划与排产Advanced planning and Scheduling)，计划与排产有什么区别呢?华晟机械公司专业OEM金加工件

计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货。它确定用户为满足独立的需求实际需要生产、采购的物料数量以及生产的时间。相对时间周期较长，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它为计划提供了更详尽的结构。相对时间周期较短，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。

计划主要考虑的问题是：

◆客户今后的需求有可能是什么?

◆什么样的计划能满足客户将来需求?

◆即使生产中断我仍然能正常工作吗?

◆如何调整和保守我的承诺并达到目标?

◆在计划中作出的更改如何影响每个订单?

而排产主要考虑的问题是：

◆如何实现数量/日期承诺和的运营目标?

◆在瓶颈上最佳工作顺序是什么?

◆我需要对相似的处理需求进行成批装载吗?

计划一般考虑的条件为：

☆计划参数

☆需求-客户订单、预测、安全库存需求、生产订单和主生产计划等

☆供应-采购单、请购单、库存、生产订单、主生产计划等

☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外等

☆BOM ☆物料。

而排产一般考虑的条件则为：

☆排产参数

☆生产订单

☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外

☆物料清单

☆物料。

常用的排产工具主要有：

☆作业优先级活动

☆排产活动

☆排产界面-通过甘特图方式进行模拟排产

☆约束来源(物料、资源、运输等)

☆分析工具-使用what-if分析解决排产问题。

在排产规则上，主要有：

一、任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板。它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性。以下是标准算法任务选择规则的详细介绍:

(1)瓶颈:基于次要任务选择规则的排列。向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单。重点是瓶颈资源的工序的。双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务。能用任何可得到的规则计划剩余任务。

(2)完成日期:基于最早完成日期。

(3)先到先服务:按照先到定单，先安排生产

(4)升序定单属性值:按规定的定单升序的值排列。定单的属性可以是数值，字母。

(5)优先级:按照最小数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义。

(6)加工时间:按照最小定单的加工时间优先

(7)下达日期:按照最早开始日期优先

(8)相反优先级:按照最大数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义I，闲散时间:按照最小闲散时间优先。

二、基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time):

实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用。有二个基本的规则:(1)工序选择规则OSR。(2)资源选择规则RSR。以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍:

针对不同产品和资源，必须选择不同的规则，在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时，主要考虑的是什么是一个好的计划标准。一旦确定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。

1、工序选择规则(Operation Selection Rule)

在APS至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源，采用OSR。此规则决定那一个工序被加载。这就是决定计划结果质量好坏的关键因素。独立的工序选择规则详细介绍如下: (1)最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期) (2)最高优先级优先:选择最高优先级(最低值)的工序

(3)最低优先级优先:选择最低优先级(最高值)的工序

(4)最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序

(5)最低定单属性字段:选择最低(最小)定单属性字段的工序

(6)动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序

(7)动态最低定单属性字段:选择动态最低(最小)定单属性字段的工序

(8)排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序

(9)关键率:选择最小关键率的工序。

关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间) (10)实际关键率:选择最小实际关键率的工序

实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间

(11)最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序

(12)最长等待时间:选择最长等待时间的工序

(13)最短等待时间:选择最短等待时间的工序

(14)最大过程时间:选择最大过程时间的工序

(15)最小过程时间:选择最小过程时间的工序

(16)最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序。

定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间

工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数

(17)最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序

(18)最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序。

2、资源选择规则Resource Selection Rule

RSR选择工序加载到资源组内的哪一资源。

(1)最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源

(2)最早开始时间:选择将要最先开始工序的资源

(3)最迟结束时间:选择将要最迟完成工序的资源

(4)与前工序一样:选择被用于前一工序的资源

(5)非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源

3、相关选择规则:

如果选择一工序选择规则，就自动的选择相应的资源选择规则。

(1)系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(2)系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序

(3)系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值的工序

(4)最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。

(5)最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序

(6)定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(7)定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(8)定时区的系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(9)定时区的最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(10)定时区的最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序，且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。 三，工序选择规则的分析

标准的工序选择规则是已在APS定义好的。使用者可以简单选择其一规则。在APS里有二十多个标准规则。不同的规则对应不同的目标。这些规则可以进一步分成静态与动态的规则。华晟机械公司专业OEM金加工件

静态规则:为所有在排队中的订单，所有等待的工序提供一简单的索引机制。这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估。用于工序选择规则的参数是固定的。例如规则是

最早完成日期规则，完成日期在顺序排程中从未改变。在排队中的第一个工序被分配到一等待资源。因为规则总是选择第一个等待工序，此规则执行的非常快。

动态规则:每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查。因此，我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择。这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果。例如，最小工序空闲规则，因为工序的空闲值随时在改变。因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序，它比静态规则要慢一些。

国外先进的排产系统介绍

计划与排产在本质是一致的，但侧重点各有不同，国外很多ERP产品都有很多排产工具软件，如I2的APS、SAP的APO、Oracle的APS、MAPICS的THRUPUT、BAAN的SCS、LILLY的APS、IFS的CBS等等，各家软件在生产排产上大同小异。我们来大致看看：

I2的Tradematrix

RhythmFP乍看之下很像MRP，主要差异是：在ICP的阶段，RhythmFP会对每笔订单建立一个产能有限的生产规划。使用RhythmFP时，不必预先定义工厂的限制在哪里，RhythmFP会自动找出整个系统的关键限制点在何处。RhythmFP是套非常复杂的资源分配系统，所以建置时需要企业的精英与高阶主管参与。

Oracle制造排产

车间层的制造排产计划可以随同Oracle的ASCP高级供应链计划一起产生。Oracle制造排产是一种全面的车间层的排产工具，它能根据约束条件让车间管理者以图表的方式查看和重新安排车间作业计划。它通过一个可视的图表(甘特图)来表示出车间层作业，并能通过交互拖拉图表来重新安排这些作业。您在提高生产率，灵活性和反应能力的同时，便能使生产能力和产量最大化。

Oracle制造排产包括以下特点: -基于互联网的结构

-制造排产工作台

-交互式的排产

-优先级优化制造排产程序

企业商务环境正极快地改变，实际需求很快就和预测不一致，除此之外，机器故障、天气耽误船运、工人请假等这些偶然因素，使得制造环境不断地在发生变化。计划者，产品经理，车间主管们迫切需要一种工具来快速地响应改变了的商务环境。

Oracle制造排产能让您的业务处于最有活力的状态，它以图表拖拉功能来重新排产，使您能很快地找到最佳方案。运用这种根据计划强制实现的技术，以及非常直观的图形界面，您能很快地重新安排积压的作业，并能提高工作效率。如下图所示：

SAP的APO排产：

在产业的计划和进度安排中使用APO中的PP/DS模块，那么最基本的要在系统中保存以下几种结构性数据：

地点;

产品或部件;

资源;

生产过程模型(PPMs);

组织矩阵;

供应链模型。

除此之外，计划还需要一些由状态所决定的数据，例如销售订单、计划订单、库存和资源的初始状态。由于APO是使用标准的R/3基础体系去维护系统的功能，所以它使用了自己的一个相关数据去维护结构性的和由状态决定的数据。因此，与大多数的高级计划系统不同，APO系统的数据不是由系统启动时就被读入的ASCII文本文件传输的。考虑到这一点，应当提供一些在系统中填入数据的信息。

SAP提供的一个特殊的界面通常会用于APO系统和R/3系统的互联。通过在开始时进行下载，这一界面可以产生结构性的数据，并且当由状态决定的数据被某个系统改变时，这一界面能立即传送它，这就保证了数据能被及时迅速地传输。尽管如此，也可以使用其他的非R/3系统的界面。如下图所示：

MAPICS和Thruput排产：Drum-Buffer-Rope(DBR)就是一套集排程、执行、计划于一体的完备的方法论，它基于戈德拉特博士提出的TOC(约束理论)已被众多此类工厂证实是最为有效的一种管理理论。

DBR---不只是先进的排程计划

DBR：鼓(Drum)-缓冲器(Buffer)-绳子(Rope)

在一个制造环境中，那些相对于其生产能力而言，达到了最大程度的生产负荷资源是一个瓶颈，限制了其他资源的运转。

TOC理论创始人戈德拉特博士最早意识到各产品资源并非互不相干，而是同在一条链上、相互依存的多个环节--朝着创造利润的共同目标运转。正如最薄弱的环节决定着一条链的强度，仅有几个关键资源在限制工厂的运转。只有首先将这些瓶颈因素分别进行识别与

排程，管理工厂的产品流才成为可能。非瓶颈因素将仅仅服务于这些瓶颈因素，亦即和着企业同步生产的节奏--"鼓点"节拍前进。

为获取最大利润，如果工作排程适当，同时最大瓶颈运行不被打断，且物料发放井然有序以保证生产不在非瓶颈资源上形成等待加工的在制品长队。这家工厂将获得最优流程：产销率(单位时间内生产出来并销售出去的量)最大化;在产品和产成品库存最小;维持各项活动的运行费用最低。

另一方面，静态批量的传统的管理方法则强调非瓶颈最优化与连续重排程等，它制造着流程中的浮动瓶颈，加剧了供应链所有环节的内在波动。

瓶颈本身并不能完全控制产销率，它需要非瓶颈因素的支持。只要当某一传送资源停滞，"非瓶颈"会暗示瓶颈可能濒于危险边缘。在DBR实施中，解决方法不是通过对抗每一次动荡让车间忍受剧烈不稳定性，而是设置Time-buffers保护关键资源避开麻烦。利用这些时间缓冲区工件将到达一个特殊时段，在它们本应抵达瓶颈之前。然而延迟后，它们仍须在规定时间内抵达瓶颈以持续生产。

除使产销率最大之外，今天工厂另一个当务之急是对顾客需求作出快速反应。当市场需求不能精确预测，库存是对抗不确定性的一种保险措施。但设立一定容量的原料、工件和产成品的库存需要不菲的资金，另外，连续的产品设计与开发造成的过时风险往往高出许多。为保证顾客的需求，建立库存相对而言是一个极端昂贵的手段。真正保持车间物料畅通才是唯一明智的选择，尤其当车间的排队时间占提前期的80%以上。

正如每一个生产管理者所证实的，不必要的库存阻碍了流水线和物料流。因此，DBR规定车间作业标准是维持市场需求，而不是仅让工人和机器连轴转。另外，被鼓点所维持的约束(被便利的时间缓冲区弥补)将及时分散。就象有根无形的绳子把系统所有部分与鼓串联起来，"绳子"起的是传递作用，以驱动所有工序按"鼓"的节奏进行生产。

如下图所示:

BAAN的排产：

通过提供易于理解的工厂视图，"排程器"可成为非常有价值的决策支持工具。借助整体图表和每个条块下显示的信息，用户可以决定最关键的、需要解决的问题，及采取何种行动可以帮助解决问题。例如，主生产计划员可以了解工厂关于使准备时间最小化的决定是否与及时交货相冲突，并找出折衷方案。如果是由于缺少合格人员而造成交货延期，厂长则可决定让某些员工加班;物料计划员可以找出是哪些物料引起了客户订单的延期，并决定更改订货数量或订货日期;

如下图：

LILLY的APS Lilly的APS的DBR生产排程是一种基于Murphy专利技术，他可以对生产、采购等进行DBR排程。

他利用缓冲技术来实现排产：

时间缓冲

1、CCR缓冲

瓶颈缓冲是在发出物料给工作定单后，到达瓶颈的允许时间。

CCR缓冲的目的是保护CCR。

2、发运缓冲

在你完成在CCR的工作以后，允许执行工序顺序的时间，对根本不用CCR的工作定单，发运缓冲反映是对所有完成的工作的一般允许时间。一旦你已经发料给工作定单。因为你生产这些工作定单不用约束资源，这些工作定单有时叫"FreeOrders。" 发运缓冲的目的是不能错过客户的需要日期。

3、装配缓冲

对多个工作定单，有一个或多个分枝没有通过CCR，但是，另外一个分枝却通过CCR工序，装配工序允许作到达和CCR分枝连接的点，一旦你已经发料给非CCR的分枝。

装配缓冲的目的是保护"Murphy"消耗的在non-CCR分枝事件。物料下达日期是由非CCR分枝计算的，从客户交货日期减去发运缓冲时间和装配缓冲时间。

如下图：

以上是各种国外知名ERP软件厂商的排产系统，在学习和实施过程有非常大的体会：ERP的实施完善和企业管理的细化到位是决定排产系统是否启用的关键因素，很多企业在ERP系统选型阶段就在选择好的排产软件，这无可厚非，但是需对本企业的生产及物流情况进行评估，需认真的评估企业自身是否具备起用高级排产系统的必要，高级排产功能固然是非常的科学合理，在理论上是无可挑剔，面面俱到，但对数据、人员及生产现场的管理要求非常高，静态数据及各种排产规则，动态数据及各种外界因素(运输，工厂场地、质检等)都对系统起着制约作用。

一般来说：在企业的ERP运行稳定后(库存准确/计划完整、各种在途、在产、完工数据准确，及时等)可以对车间管理进行系统的细化管理，甚至可以细化到机台与班组，将计划与成本综合考虑，提高机台利用率的同时，尽可能的降低机台或人工的成本，达到产能与利润的最大化。

第四篇：[全]计算机时代的计划控制技术-APSS高计划排程PMC

计算机时代的计划控制技术<上)

——CAP (Computer Aid Planning>计算机辅助计划

蔡颖

在ERP实施的如火如荼的今天，计划控制始终是我们要突破的难点，也是对ERP行业的巨大挑战，但也是在制造业，IT业非常诱人的领域。b5E2RGbCAP 生产管理实际上就是计划，执行，控制的过程，在信息时代，我们要有效的利用计算机辅助我们生产管理人员进行生产计划控制。随着我们对生产计划管理理论的不断探索，也随着计算机技术发展，计划正朝着高级约束计划的方向发展。也正是计算机技术的突飞猛进的发展，使得许多高级计划技术得以在工业领域中实现。p1EanqFDPw 实际上，在我实施过的将近100多家的ERP的客户里，在实施MRP时，几乎都有潜在的高级的约束计划的需求;有的正在实施DFM需求流计划(看板计划的发展>，有的客户却用简单的订货点计划，有的客户需要TOC约束理论的指导，大多数客户都对目前的计算机计划知之甚少。特别是对多种计划理论的出现，使得很多人困惑或眼花缭乱。本文就是简要介绍，综合了各种计划技术，是想要提示一个重要的信息:就是面向客户的，敏捷的，同步的，具有约束的计划的运用已大势所趋。DXDiTa9E3d 概述

从二次大战以后，我们在生产管理上的生产计划上开发了很多类型的生产计划系统，最早是用EOQ经济订货点系统，双箱2Bin系统，LP线性规划系统。因为在美国，物料资源较为丰富，生产管理上主要集中考虑人工的效率，所以产生了基于无限约束的MRP物料需求计划。同时在资源比较匮乏的日本，研究开发出了JIT看板拉式系统，主要集中考虑减少物料的浪费。在以色列，主要关心关键资源的能力效率，所以产生了TOC约束理论以用提高瓶颈资源的效率来整体提高企业效率。在一些工程管理时间较长的制造环境下如(造船>，美国海军设计出PERT计划评审技术/CPM关键路径法。随着管理的需要，MRP系统与财务的结合就产生MRPII制造资源计划系统来优化企业制造资源。现在管理

1 / 18 资源的领域已扩展到工程，人力资源，供应商，分销的ERP企业资源计划系统以整合规划企业资源。RTCrpUDGiT 不幸的是，以上的系统都没有很好的解决企业效率的基本问题-能力约束。FCS有限能力计划系统利用并扩展TOC的原理，全面进行多重资源约束的优化计划。但是，仅仅能力约束还是不够的，还要考虑物料的约束，需求的约束，供应商资源约束，运输资源的约束，分销资源的约束，财务资金的约束，即产生了APS高级计划排程系统。同时把JIT和TOC的优势结合在一起，又产生了DFM需求流制造系统。企业的竞争是供应链的竞争，整合企业上游下游的供应链，使之形成供应链联盟，就需要用到SCM供应链计划。5PCzVD7HxA

1.独立需求计划-经济订货点-ECQ

独立需求是外部对企业最终产品的需求，而非独立需求指的是企业内部对组成复杂产品的各种零件的需求。大部分行业中，这两种需求同时存在。举例来说，制造业的独立需求通常是指产成品、修理用配件以及运作所需物料;非独立需求是生产最终产品所需的各种零部件与原料。在消费品的批发和零售中，大部分需求是独立的，因为这些产品是最终产品，零售商和批发商不需要再对其进行装配。在定量订货模型和定期订货模型中，服务水平的影响体现在安全库存和再订购点的确定上。在计算机时代的早期，大多数计划库存管理系统均采用此两种系统的管理方法。如百货商店和汽车配件商店等非制造性企业现在也是采用此简单的办法来实现对库存的补货计划控制。jLBHrnAILg (1> 定量订货系统

2 / 18 定量订货系统要求规定一个特定的点，当库存水平到达这一点时就应当进行订购并且订购一定的量.订购点往往是一个既定的数。当可供货量<包括目前库存量和已订购量)到达订货点时，就应进行一定的批量的订购。库存水平可定义为目前库存量加上已订购量减去延期交货量。xHAQX74J0X 以下这些假设与现实可能有些不符，但它们为我们提供了一个研究的起点，并使问题简单化。

·产品需求是固定的，且在整个时期内保持一致。

·提前期<从订购到收到货物的时间)是固定的。

·单位产品的价格是固定的。

·存储成本以平均库存为计算依据。

·订购或生产准备成本固定。

·所有对产品的需求都能满足<不允许延期交货)。

建立库存模型时，首先应在利息变量与效益变量指标之间建立函数关系。本例中，我们关心的是成本，下面是有关的等式。LDAYtRyKfE 年总成本=年采购成本+年订购成本+年存储成本，即： TC=DC+ (D/Q> S+(Q/2>

在式中 D-需求量<每年) C-单位产品成本

Q-订购批量<最佳批量称为经济订购批量即Q) S-生产准备成本或订购成本;

TC-年总成本;

3 / 18 R-再订购点; L-提前期;

H-单位产品的年均存储成本<通常，存储成本以单价的百分率表示，例如，H=iC式中i是存储成本的百分率)。Zzz6ZB2Ltk 在等式右边，DC指产品年采购成本， S+(Q/2>H

因为该模型假定需求和提前期固定，且没有安全库存，则再订购点R为：

R=dL

式中

L--用天表示的提前期<常数)。

d--日平均需求量<常数);

(2>定期订货系统

在定期订货系统中，库存只在特定的时间进行盘点，例如每周一次或每月一次。当供应商走访顾客并与其签订合同或某些顾客为了节约运输费用而将他们的订单合在一起的情况下，必须定期进行库存盘点和订购。另外一些公司实行定期订货系统是为了促进库存盘点。例如，销售商每两周打来一次电话，则员工就明白所有销售商的产品都应进行盘点了。在定期订货系统中，不同时期的订购量不尽相同，订购量的大小主要取决于各个时期的使用率。它一般比定量订货系统要求更高的安全库存。定量订货系统是对库存连续盘点，一旦库存水平到达再订购点，立即进行订购。相反地，标准定期订

4 / 18 货模型是仅在盘点期进行库存盘点。它有可能在刚订完货时由于大批量的需求而使库存降至零，这种情况只有在下一个盘点期才被发现。而新的订货需要一段时间才能到达。这样，有可能在整个盘点期和提前期会发生缺货。所以安全库存应当保证在盘点期和提前期内不发生缺货。EmxvxOtOco 既定服务水平下的定期订货模型

在定期订货系统中，在盘点期

盘点期为T，固定提前期为L的定期订货系统。

实际上，得到订购成本、生产准备成本、存储成本以及短缺损失的数据非常困难，有时甚至不可能。假设条件有时不切实际。所以，所有库存订货点系统都要做以下两个工作：1.是对每种库存物资进行适当的控制;2.是确保库存记录准确可靠。所以，在实际中，我们常用三类库存系统：1.任意补充系统;2.单箱系统;3. 双箱系统。SixE2yXPq5 (1> 任意补充系统

任意补充系统强制系统以某一固定频率<例如每周一次)对库存进行盘点，当库存水平下降到某一数量以下时订购一个补充量。该系统适用定期订货模型。例如，可以根据需求、订购成本和短缺损失计算出最高库存水平M;因为发放每一个订单都需要花费一定的时间和资金，所以可以求出最小订购批量Q;每当盘点库存时，就用M减去现有库存量I，令

如果q >= Q，则订购;否则不订购。

5 / 18 ( 2> 双箱系统

在双箱系统中，物资从一箱获得，另一箱的库存数量刚好等于再订购点的库存量。该系统采用的是定量订货模型。在该系统中，一旦第二箱的库存被拿到每一箱，则意味着要发放订单了。实际上，两箱可能搁在一块儿，二者之间只要有东西隔开就行。双箱系统操作的关键是将库存分为两部分，在一部分没有用完之前另一部分保持不动。kavU42VRUs (3> 单箱系统

单箱系统对库存进行周期性补充，以固定的时间间隔<例如一周)将库存补充到预定的最高水平。单箱系统与任意补充系统不同，任意补充系统的库存使用量超过某一最小数量时才进行下一次订购，而单箱系统则是期期订购、期期补充。单箱系统采用的也是定期订货模型。y6v3ALoS89 需要指出的是降低库存需要库存管理的专门知识，而不只是简单的选择模型代入数进行计算的问题。首先，模型有时不适用;其次，有关数可能到处都是错误，或者是根据不正确的数据得出的结果。通常认为订购量的确定是一个交易问题，也就是说，是对存储成本和生产准备成本的平衡问题。当今许多企业的一个重要目标是减少库存，但是要注意的是这些方法的目标都是成本极小化，而企业的目标是满足客户需求，赢得利润。因此，在考虑使库存成本的降低的同时，要有助于企业目标的实现。通常说来，正确地减少库存能够降低成本、改进质量、提高绩效并增加利润。M2ub6vSTnP 2.线性规划的生产计划-LP

线性规划是通过系统的迭代程序去解联立线性方程的一系列方法的名称。以前，线性规划恐怕已成为在制造业中的最广为人知的与最独特的一种运筹学算法。0YujCfmUCw 线性规划可以应用于具有下列一般特征的问题：

(1>有可定义的目标<诸如利润、成本与在一定时间期内最大的生产量)

(2>有许多可用的替代解。例如，可以不同成本在一个生产单元上运行或在另一生产单元上运行;或可以不同制造成本与运输成本从不同制造厂获得补充的仓库补货订货。eUts8ZQVRd 6 / 18 (3>资源是有限的。例如，成本最低的设施其能力不足以生产全部所需产品。

(4>重要的成本与绩效变量之间的关系是线性<一次)代数方程式表达。

若成本与变量间关系为线性的，且需求被认为是已经确定的，可以用线性规

计划评审技术

CPM)是两种最著名的关键路线计划技术。它们都产生于19世纪50年代。PERT是美国海军特别计划委员会

U。S。

Navy

Special

Projects Office)于1958年制订北极星导弹研制计划时，作为一种计划与管理技术而最先使用并由此发展起来的。CPM则是由雷明顿-兰德公司

Walker)在1957年提出的，当时是为了帮助一个化工厂制定停机期间的维护计划而采用的。TIrRGchYzg 关键路线技术CPM指的是一套用于计划和控制工程实施的图形技术。在任何给定的工程中，要考虑的三个因素都是工期、成本和资源可用性。关键路线技术已经发展到既可以单个处理，也可以综

7 / 18 合处理各因素的阶段。7EqZcWLZNX 关键路线技术用网络图形描述出一项工程的全貌，并提示要将注意力集中在关键路线上，因为它决定了工程的完成时间。为了使关键路线技术最大限度地发挥作用，应用该技术的工程必须具有如下特点：lzq7IGf02E 1)工作或任务可以明确定义。它们的完成标志着工程的结束。

2)工作或任务互相独立。即可分别开始、结束和实施。

3)工作或任务有一定的顺序。它们必须按顺序依次完成。

建筑业，飞机制造业以及船业一般都符合上述要求，因此在这些行业中关键路线技术得到了广泛应用。在前面我们也曾经提到，工程管理和关键路线技术的应用在那些迅速变化的行业里正变得更加普及。zvpgeqJ1hk PERT和CPM都强调时间参数的确定，必须通过分析作为工程计划和控制基础的任务网络，来发现所需时间最长的工作路线。两者都使用节点和箭线表示。初期的PERT和CPM最基本的区别在于：PERT对完成活动所需时间采用三点时间估计-乐观时间、悲观时间和最可能时间，而CPM只使用最可能估计时间。由于这一差别，PERT最初主要用于研究与开发工程，因为此类工程的主要特点是不确定性;而CPM则用于例行性的或已有先例的工程活动计划。但是随着时间的推移，PERT和CPM这两个特点都已变得不明显。这主要是因为CPM的使用者也开始使用三点时间估计，而PERT的使用者也经常用节点表示活动。用节点表示活动在逻辑上比用箭线更加容易理解。三点时间估计可用于估计在规定时间完成任务的概率。因此，我们用节点表示活动，至于活动时间是用单点时间估计还是用三点时间估计，则取决于要实现的目标。而我们所说的PERT和CPM则指的是同一件事，尽管CPM较之PERT可能使用得更多。NrpoJac3v1 从某种意义上讲，这两种技术的发展都应归功于它们的先驱-甘特图的广泛应用。对小工程，用甘特图可以直观地将各种活动和时间联系起来，但对于超过25或30个活动组成的工程，其可视性就变得极差，而且操作起来也十分困难。另外，甘特图也不能提供确定关键路线的直接方法。不过，尽

8 / 18 管存在着理论上的缺陷，甘特图仍然具有很大的实用价值。1nowfTG4KI 不过，在使用工程网络图和CPM或PERT时需要作出一些假定。当使用三点时间估计时，对于操作人员来说，最为困难的地方就是对统计学理论的理解。对活动时间的分布、三点时间估计、活动方差以及使用正态分布评价工程完成的概率等，都是产生误解的根源，会导致操作人员对计划的执行产生不信任和抵触情绪。因此，管理上必须确保负责监督和控制活动运作的人员懂得统计学。fjnFLDa5Zo 工程应用关键路线法的高昂成本有时也会成为被批评的对象。然而，应用PERT或CPM的成本很少超过工程总成本的2%。即使加入了工作分解图和其他各种报告后，其应用成本将大幅提高，但也很少会超过总成本的5%。因此，这些新增加的成本通常远远低于计划改进和工程时间缩短节约的成本。tfnNhnE6e5 4.非独立需求计划-MPS/MRP

主需求计划MDS或销售运作计划SOP来源于预测或销售订单，主要适合于最终产品或用于销售的半成品等

主生产计划MPS主要是对公司利润有重大影响或消耗关键资源的成品或原辅料，才被标记为主计划物料，计划时需要额外的控制与支持，需要单独的计划运行，需要计划时界来HbmVN777sL 保护计划的稳定性。 MPS为企业管理者提供一个控制把手，来有效的控制计划： (1>一种可以授权与控制并支持客户服务、获利能力与资本投资，劳动力水平，库存投资与现金流的手段。

(2>一种可以协调市场营销、销售、工程设计、制造与财务活动，来进行统一计划与提高团队协作的机制。

(3>一种可以调和市场营销及销售方面的需求与制造能力的方法。

(4>一种可以度量每一团队在执行共同计划中的绩效的手段。

9 / 18 MRP的计划主要是计划相关需求，从最高的需求通过多层的BOM(物料清单>计算而得。如零部件，半成

品

，

原

材

料

，

辅

料

。制造作业中使用的大量物料的需求是由要生产某种含有这些物料的物品的决定所引起的。V7l4jRB8Hs MRP通常是通过下列逻辑分析来处理的：

(1>我们何时要去制造多少这种具体产品?

(2>需要哪些组件<或成份)?

(3>这些物品已在手头的有多少?

(4>此外已经订了货的有多少，它们将在何时到达?

(5>何时需要更多些，而且需要多少?

(6>这些物品应何时订货?

这就是MRP的基本逻辑。它对订货生产、客户定制的产品如船舶、建筑物或专用机器，对定期成批制造的小量或大量产品，对流程工业以及对重复性大量生产都是同样适用的。MRP逻辑适用于包含多种子件<成份)的一切类型的产品与过程。MRP逻辑应用到这些不同的加工方法，要求采用不同的方法并使用不同的数据格式。然而，对所有这些加工方法，都要求有健全的物料计划与有效的计划控制：83lcPA59W9 (1>必须作出一个有效的主计划，它说明要制造什么，需制多少，对每一产品何时需要各种物品。这个主计划叫做主生产计划

Production Schedule，简称MPS)。这些计划数字驱动MRP。如果MPS所要求的产出超过了生产设施<工厂与供应商)的能力，则所有的有关计划都是无效与不现实的。mZkklkzaaP (2>准确的物料清单，它详细说明产品的组成结构，它是现代计划工作的框架，它说明当产品将被制造或被采购时产品的父物品与子件物品的关系。AVktR43bpw (3>关于现有库存的准确信息，包括一个唯一的零件号、存货数量以及为制订计划所不可缺少的

10 / 18 用来完整地描述该物品所需的数据。ORjBnOwcEd (4>关于为了获得每一物品的增量而已发放的订单的准确信息，它包括外购的或自制的，它必须包括订货量与应交货日期。MRP并不需要制造该物品各道工序加工数据与所需的时间。2MiJTy0dTT (5>需要有采购或制造成批物料或特定物料批的可靠的提前期。

(6>必须有足够的物流去满足通过总的过程中涉及的每一设施<包括供应商的一切要求)。

CRP能力需求计划: (1> .粗能力计划，其能力需求计划可通过把所有产品的MPS转换成为工作中心所需的标准小时数而建立起来。把MPS中产品件数转换成各个工作中心里工作的标准小时数这一简单算法涉及资源清单的使用。gIiSpiue7A (2>细能力计划:对能力需求作非常详细的计算。要求是：

 所有已发放与已计划订单的有效到期日期  及时更新的工艺路线与加工信息  准确的生产调整与加工时间标准

 处理所有作业的一个安排日程计划的程序。  把工作分派到各个时间期间的一个加载计算程序  各工作中心的标准排队容差  计划外事件引起的负荷的估计

典型的详细能力计划报告:

 有相当数量脱期工作

 最近将来的总负荷量，大多来自已发放订单  在不同期间负荷有波动  已发放订单在未来的趋势

11 / 18 这样的一份负荷报告仅当其假设及它所根据的数据为有效时才是工厂情况的良好报告。除非精通加工负荷与安排日程计划的算法，否则很容易错误理解这些数据。即使在某些工作中心这样的能力波动是可能的，它们处理也是很困难的，原因如下:uEh0U1Yfmh  正式计划并不包括它将必须去处理的所有负荷。

 某些负荷必须保留在工作中心以提供计划中的标准排队，等待，运输。

除了正式计划所计算的详细负荷之外，能力需求还有其它来源：  现行MPS中未包括的新产品  在危机时替代工艺路线与加工的使用  报废品的补货与返工作业  由于任何理由而需要的额外加工  额外物料需求所造成的记录误差。

从停产的产品、加工方法的改变与改善、新设备与过剩库存等原因引起的负荷减少，可部份地补偿负荷的增加。这些补偿只能靠估计以确定要比正式计划数净增或净减多少。只要持有在制品<排队)是为吸收工作中心上负荷波动所必要，确定该工作中心的能力需求时就必须把这些计划中的排队从总负荷中扣除。由于明显的理由，成功的公司总是不断地努力去减少这些波动并削减在制品。能力必须足以支持MPS并能处理额外的计划外需。IAg9qLsgBX 计算机时代的计划控制技术<下)

APSS高级计划与排程协会

摘要：本文主要是从计算机辅助计划的历史，现在与未来，来论述计划管理的理论丛林的各种主要计划理论的代表，也就是想从中探讨出计划的规律。也相应介绍国际上计划研究领域的发展方向。 5.有限能力计划-FCS

FCS有限能力计划已发展十多年， 在动态复杂的车间管理中，建立一计算机模拟原型，设定工作中心的能力是有限的，计划的安排按照优先级的规则进行排产。当工作中心负荷已满，就根据你定义的规则如基于订单任务(Job-based> ， 基于事件(Event-based> ， 基于资源

12 / 18 (Resource-based> 来自动，优化的安排可行的生产计划。 它的基本算法是：

1. 基于订单任务(Job-based> 是基于订单的优先级决定下一个订单的加工，可以自动识别订单的优先级和手工定义优先级，在计算机自动的根据规则的优选级排出生产计划后，还可以手工介入，修改优先级进行重排。以满足复杂的现实的需要。 如: 工作中心WC A 有两个资源 工作中心WC B 有一个资源 订单MO-1 最高优先级。 订单MO-2 次优先级

2. 基于事件(Event-based> 是基于高利用率的方法。如：

3. 基于资源(Resource-based> 基于资源的约束，来优化计划。

对你定义的约束资源建模进行大量的模拟，来实现实际的详细计划。对所有资源可以模拟不同的批量(策略约束>来分析库存或完成日期的影响。

6. 同步制造计划-TOC

基于TOC的计划均可以考虑资源，物料，订单和管理策略的约束。TOC的建模可以有限，也可无限能力。可以通过有限能力建模基于所有约束，同步化物流。任何资源均可以定义为瓶颈资源或关键资源及次瓶颈资源。对瓶颈资源采取双向计划，对非关键资源采用倒排计划。缓冲时

13 / 18 间可以设置任何在复杂资源之间。DBR(Drum-Buffer-rope>逻辑是对关键工序同步化所有资源和物料。如BN(Bottleneck>/CCR(critical constraining resources> 资源正在控制资源，它们就控制所有物流。对关键资源建模进行大量的模拟，对非关键资源的额外能力的计划是不重要的。瓶颈和次瓶颈资源CCR是用鼓来控制所有物流，所有，这些需要物料的资源建模来实现实际的详细计划。可以模拟不同的批量(策略约束>来分析库存或完成日期的影响。非瓶颈，非CCR非资源可以不同的选择如有限资源或无限资源能力。在TOC系统还有许多不同的方法对资源和物料进行模拟。

鼓、缓冲器与绳子(DBR>的逻辑: 每个生产系统都需要一些控制点来控制系统中的产品流动。如果系统中存在瓶颈，那么瓶颈就是最好的控制点。控制点被称为鼓，这是因为它决定了系统的其余部分<或者是它所能影响的部分)发挥作用的节奏。瓶颈是实际生产能力不能满足需求的资源，用瓶颈作为控制点的一个原因是确保其上游作业不过量生产，可以预防瓶颈不能处理的过量的在制品而出现的库存。 如果系统没有瓶颈，那么设置鼓的最佳位置莫过于次瓶颈资源

处理好瓶颈问题具有决定性的作用，如主要集中于确保瓶颈总有工作可做。图示为一个从A到E的线性流程。假设工作中心C是一个瓶颈，这意味着C的上下游的生产能力都比C的生产能力大。如果我们不对这个线性流程加以控制， 那么加工中心C的前面必然出现大量的库存，而其他地方基本上没有库存。当然，也没有多少成品库存，因为<由瓶颈的定义可知)生产的所有产品都能被市场所接纳。

有两件与瓶颈有关的事情要做：

1)在瓶颈前面设置缓冲库存确保瓶颈连续工作，这是因为瓶颈的产出决定了系统的产出。 2)将C的已加工信息传递给上游作业A，以便A按需生产，这样才能避免库存的增加。这种信息的传递被称为绳子。它可以是正式的<如作业计划)，也可以是非正式的<如日常讨论)。 瓶颈作业前的缓冲库存是一种时间缓冲。我们希望的是加工中心C总有工作要做，至于何种产品正被加工并不重要。

也许有人会问，时间缓冲要多大呢?答案是时间缓冲能够确保瓶颈连续工作就行。至于具体的确定办法，我们可以测出每种作业的变化，也可以估计。从理论上讲，缓冲的大小可以利用过去的作业数据进行统计计算来获得，也可以通过模拟来获得。不论采用何种办法，不要过于计较精度。 缓冲大小最终还要靠经验来决定。如果鼓不是瓶颈，而是CCR<这样它有少量的空闲时间)，我们可以设置两个缓冲库存-一个设置在CCR的前面，另一个则是成品缓冲库存如图。成品库保证能够满足市场需求，而CCR前面的时间缓冲则保护了系统的产销率。在这种情况下，市场不能买走我们所能生产的所有产品，因此，我们希望只要市场决定购买我们的产品，我们就能确保有产品可以供应。

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在这种情况下，我们需要两根绳子：一根绳子把信息从成品缓冲库存传到鼓点，以便鼓点增加或减少其产出;另一根绳子则把信息从鼓点传到原材料发放点，指明需要多少原材料。 不仅在可以瓶颈的前面设置了库存，而且还可以在非瓶颈资源的后面也设置了库存。这样做是为了确保产品离开瓶颈之后的流动速度不会减下来。

7. 什么是看板计划JIT?

传统的确定看板卡的数量是建立看板控制系统需要确定所需的看板卡<或容器)的数量。对于两看板系统，我们要确定搬运看板的生产看板的套数。看板卡代表了装载用户与供应商间来回流动的物料的容器数，每个容器代表供应商最小生产批量。因此容器数量直接控制着系统中在制品的库存数。

精确地估计生产一个容器的零件所需的生产提前期是确定容器数量的关键因素。提前期是零件加工时间、生产过程中的准备时间及将原料运送到用户手中所需的运输时间的函数。所需看板的数量应该能覆盖提前期内的期望需求数加上作为安全库存的额外数量。看板卡套数的计算公式如下：

k=(提前期内的期望需求量+安全库存量>/(容器容量>=DL<1+S)/C 式中 k-看板卡套数;

D-段时期所需产品的平均数量<单位时间);

L-补充订货的提前期<用与需求匹配的单位表示); S-安全库存量，用提前期内需求量的一个百分比表示 C-容器容量。

由此可见，看板系统并不能实现零库存;只是它能控制一次投入工序中的物料数--通过控制每种零件的容器数的方法来实现。看板系统可以方便地进行调整以适应系统当前的运行方式，因为卡片的套数可以十分容易地增加或从系统中移走。如果工人发现他们不能准时完成零件的加工，则可以增加一个新的物料容器，也就是加入一个新的看板卡。如果发现存在多余的收集物料的容器，则可民很容易地拿走卡片，因此就减少了占用的库存数。

8. 需求流制造计划-Demand Flow Management

DFM是结合JIT和TOC的原理， DFM是物料补充动态看板计划，可视看板、自动看板和看板回路。复杂的，高级的需求管理，需求按预测、生产速度或用量分类，实际需求在动态看板流程中得出实际需求。多工厂管理，为多工厂环境提供物料补充能力。车间作业看板公告牌，车间作业采用看板公告牌进行管理、执行和传达工作单元排产计划。可以用TOC的原理(能力利用率>，显示工作单元能力和负荷信息，并自动识别瓶颈资源进行同步排产。管理物料短缺，突出显示物料短缺情况及其影响，显示对某一工作单元有影响的所有工作单元排产计划。可以根据用户自定义规则为工作单元排列优先次序。

在供应链管理上，DFM可以生产排产、现有物料和生产能力为基础确定可承诺量。基于因特网的看板公告牌，直接向供应商传达物料补充信息。自动生成采购订单根据动态看板信号生成订单。与供应商联盟，用以增强供应商绩效的多种交流方式

需求拉动始终面临着一个挑战——用于管理库存量的看板数量绝大多数是静态的。定期更改和

15 / 18 优化看板数量，以适应忽高忽低的库存量，是一件棘手的事。在多品种、低产量环境中，仅SKU 数量这一项就会使许多零件的看板数量优化变得不可行。动态看板计划，确保在多品种或定制生产环境中维持最佳库存量。也就是说，即使已在人工环境中实施了需求拉动运作，采用动态看板计划后仍可实现库存效率的几何级提高。可以在多品种产品环境中可实施最佳运作，从而可脱离传统的MRP 推式计划。

动态看板计划(Dynamic Kanban Plans>:是指看板的数量和每一个看板的大小。以满足需求变化的需要。 它可以达到生产与Takt 时间<客户需求速率)同步，物料的连续流动与平衡的运作，作单元式厂房布局，补充信号或看板，其重点是消除非增值活动。

动态看板计划可以下列几种方式运行：

1. 看板大小(Kanban Size>: 是每一个看板的物料的数量，如容器的大小。批量。 2. 看板卡(Kanban Cards>: 是补充信号，每一个看板容器都有一看板卡。

3. 可视看板:在可视看板环境下，看板补充基于实际的视觉信号。这种信号可通过数据收集系统以人工或电子形式发送。例如，在一个双料箱可视系统中，员工若看到其中一个料箱变空，则把这个空料箱视为补充信号。当补充活动被记录后，DKP动态看板计划 将立即给出正确补充量信号。

4. 自动看板:自动看板环境不采用视觉信号。看板量和补充触发器。当SKU 的数量不稳定或需求变化频率过高导致难以应用可视看板时，自动

看板则为首选。当供应链上任何一个环节发生库存事件，需要作生产或补充响应时，将根据既定的生产和补充规则采取相应措施。

5. 看板回路:是一种根据某种物料的容器数量来决定生产进度和库存量的方法。通过管理回路中的容器数量改善运作环境。当需求上升时，发出增加容器的要求;反之， 则要求减少回路中的容器。 动态看板计划的公式:

触发数(动态订货点>=使用率x 第一次提前期>+订单周期+(安全库存/安全提前期> 看板数(动态订货点>= 使用率x 第二次提前期>+订单周期+(安全库存/安全提前期> 9. 高级计划与排程-APS

有些称高级计划系统(Advanced Planning System>，而有些叫高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling>。定义不是最重要的。最重要的是对所有资源具有同步的，实时的，具有约束能力的，模拟能力，不论是物料，机器设备，人员，供应，客户需求，运输等影响计划因素。不论是长期的或短期的计划具有优化，对比，可执行性。其将要采用基于内存的计算结构，。这种计算处理可以持续的进行计算。这就彻底改变了批处理的计算模式。可以并发考虑所有供应链约束。 当每一次改变出现时，APS就会同时检查能力约束， 原料约束，需求约束。运输约束，资金约束，这就保证了供应链计划在任何时候都有效。也将采用基因算法技术，它是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是进化就是选择了最优种类。基因算法将应用在APS上，以获得“最优”的解决方案。现在APS系统以将网络结构的APS主要是基于多层代理技术与制造内部的APS主要是基于模拟仿真结合起来，使得网络导向结构的APS解决制造同步化问题，模拟仿真APS的优化顺序器解决工厂的顺序冲突问题。这样，APS计划的编制与顺序的安排就可以提供给制造商解决全球的优先权和工厂本地的优化顺序问题。来满足制造业对客户响应越来越强烈的需求。

APS应包括如下内容: 1. 基于订单任务(Job-based>订单优先级计划 2. 基于事件(Event-based>资源利用率最大化计划 3. 基于资源(Resource-based，TOC>瓶颈约束计划 4. 基于物料约束的可行的计划

16 / 18 5. 基于历史，现在，未来的需求计划 6. 基于供应资源优化的分销配置计划 7. 基于运输资源优化运输计划

一般APS软件都由5个主要的模块组成：需求计划、生产计划和排序、分销计划、运输计划，和企业或供应链分析等。

1需求计划模块：用统计工具、因果要素和层次分析等手段进行更为精确的预测。用包括Internet和协同引擎

2生产计划和排序模块：分析企业内部和供应商生产设施的物料和能力的约束，编制满足物料和能力约束的生产进度计划，并且还可以按照给定条件进行优化。各软件供应商根据不同的生产环境应用不同的算法和技术，提供各有特色的软件。

3分销计划模块：帮助管理分销中心并保证产品可订货、可盈利、能力可用。分销计划帮助企业分析原始信息。然后企业能够确定如何优化分销成本或者根据生产能力和成本提高客户服务水平。

4运输计划模块：帮助确定将产品送达客户的最好途径。运输计划模型的时标是短期的和战术的。运输计划模块对交付进行成组并充分利用运输能力。

5企业或供应链分析：一般是一个整个企业或供应链的图图示模型，帮助企业从战略功能上对工厂和销售中心进行调整。有可能对贯穿整个供应链的一个或多个产品进行分析，注意和发掘到问题的症结。

基本流程: 1.现实情况分析进行抽象

2. 建立模型:参数模型 (1> 常量。(2> 变量。计算法则 (1> 数学模型。(2> 统计模型。(3> 作业研究。(4> 约束规则。

3. 计算机处理:运算能力;储存能力;连接能力。 4. 决策，行动

基本原理: APS综合四个方面: 1. 供应链的实际状况:实体的运筹配置(工厂，分销中心>;物料结构BOM;生产工艺路径;分销路径和提前期;成本(生产，分销，库存等> 2. 市场需求信息:销售预测;客户订单;补货订单

3. 原料供应信息:现有库存;在途量，在制量，调拨量; 4. 流动资金可用量信息:预计收款量;预计付款量。

APS就是利用约束条件与商业规则:1.产能约束2.原料供应约束3.运输的约束4.客户或区域的优先顺序5.安全库存，批量等。

通过APS引擎:(1>.在市场需求，约束条件，原料供应，生产能力无法同步平衡时及时 警告问题的原因(2>.计划人员交互调控(3>.手动或自动的，实时重新计算保持供应链的同步平衡。来达到可行的计划与排程(1>.生产计划(2>.采购计划(3>.配销计划

10. 基于多层代理技术的高级计划

人工智能的技术AI已经用于智能制造二十多年了。 然而，在新的领域分布式人工智能(DAI>的多层代理的近来发展已经带来新的趋势。于是，在过去的十年，研究者已经把代理技术集成到制造企业和供应链管理，制造计划，排程和执行控制，物料的处理，和库存管理以及开发新的生产类型系统如整子制造系统。(Holonic manufacturing systems>。

(1>企业集成和供应链管理

企业集成是组织每一个单位将可以存取相关的信息。将理解怎样行动影响组织的其它部分因此，有能力选择可替换的，优化的组织的目标。制造企业的供应链是一个世界网络包括供应商，工厂，仓库，分销中心和零售。通过网络购买原材料，加工，交给客户。提高供应链管理是增强企业竞争地位和赢利的关键战略。结果是企业正在转向更开放的结构，即在供应链网络里集成供应商，客户和伙伴。基于代理的技术提供这一自然的方法来设计实施这些环境。 (2> 制造计划，排程和控制

17 / 18 计划是选择和排序的活动的过程。如他们达到一或多个目标和满足一套约束。排程是在可替换的计划之间选择，分配资源和时间的一组活动。这些分配必需遵守一套规则或约束。来反映现实的关系即在共享资源的在活动和能力限制之间。这分配还影响最佳的排程，用各种条件如成本，延迟或产销量。总之，排程是一优化过程。在平行和顺序活动之间分配有限资源。 制造排程是一困难的问题。特别的在开放的，动态的环境下发生。排程问题已经用很多方法研究:启发算法，约束繁殖技术，约束满意，模拟磨练，禁止搜寻，基因算法，神经网络等。代理技术近来已经被用来解决这类问题。

(3>整子制造系统(Holonic Manufacturing Systems ，HMS> 整子系统的基本构件是整子(Holon>。Holon是从希腊语借过来的，人们用Holon表示系统的最小组成个体，整子系统就是由很多不同种类的整子构成。它的最本质特征是: 1.自治性，每个整子可以对其自身的操作行为作出规划，可以对意外事件(如制造资源变化，制造订单的产品需要变化等>作出反应，并且其行为可控。

2.合作性，每个整子可以请求其它整子执行某种操作行为，也可以对其它整子提出的操作申请提供服务。

3.智能性，整子具有推理，判断等智力，这也是它具有自治性和合作性的内在原因。整子的上述特点表明，它与智能代理的概念相似。由于整子的全能性，也有翻译为全能系统。 4.敏捷性，具有自组织能力，可快速，可靠的组建新系统。

5.柔性，对于快速变化的市场，变化的制造要求有很强的适应性工程

总之， 计划控制的最终目的达到敏捷制造。以充分利用计算机技术，实现快速响应客户的复杂的需求，并且达到客户利益最大化，供应链的成本最小化， 价值链管理思想就是要企业协同供应商，从产品设计开始一直到把产品交付到最终客户的完整流程。它包括协同产品开发，寻找货源，采购，生产制造，分销，运输，销售，售后服务等各个环节的作业，这些流程通常也代表不同的专门的产业，必须依靠不同的企业形成联盟来共同完成。而企业价值链管理VCM的核心思想就是要将供应链的运作模式，由专注与企业内部的静态系统，传统供应链的协同(未优化>系统，改造成以客户为中心的动态的优化系统。

申明：

所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。

申明：

所有资料为本人收集整理，仅限个人学习使用，勿做商业用途。

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第五篇：流程型制造企业ERP能力需求与排产问题研究

1 问题的提出

ERP中的能力需求计划(Capacity Requirements Planning，CRP)受到物料的排产计划和工艺路线的影响，不同的排产计划和不同的工艺路线对工作中心(Work Center，WC)的能力需求(负荷)都会发生变化。反过来，能力需求和工作中心的可用能力(产能)又会影响企业的排产计划。

按照ERP理论及软件中的定义，每一种物料只有一条工艺路线，一条工艺路线有若干个工序，每个工序对应一个工作中心。在目前的ERP软件中，CRP就是根据这一定义和设计计算所有物料在各个时段使用每个工作中心所占用的台时数(负荷)和每个工作中心的可能台时(产能)，并绘制成负荷图，通过比较进行能力计划。尽管ERP软件可以为一个物料设计替代工艺路线或辅助工艺路线，但那只是在物料的生产工艺发生改变时用，系统在计算产能需求时只会按照一个工艺路线进行计算。也就是说，CRP始终是按一条工艺路线进行能力需求计算的。

现在的问题是：在流程型制造企业中，一条工艺路线往往就是一条生产线，企业的多种产品可以使用同一厂房的同一生产线进行生产，也可以使用不同厂房的不同生产线进行生产。例如：一家复合肥生产企业拥有2个厂房，旧厂房安装有3条低级生产线和1条中级生产线，新车间安装了2条高级生产线。该厂的几种产品(假设为1#复合肥、2#复合肥、3#复合肥)均可以使用任何车间的任意一条生产线进行加工(见图1)。这时，能否正确理解ERP对工作中心(WC)和工艺路线的定义，将影响到该企业ERP应用中的CRP和排产能否进行下去。

图1 某流程型制造企业的生产格局

为了便于问题的分析与解决，特做以下假设：

(1)各生产线生产A、B、C三种产品的用时相同，它们的生产能力分别为：

·低级线：每季度工作800台时，可产出500吨产品

·中级线：每季度工作1000台时，可产出1000吨产品

·高级线：每季度工作1000台时，可产出2000吨产品 (2)各产品的计划产量为：

·1#复合肥2000吨

·2#复合肥2000吨

·3#复合肥2000吨

2 能力需求问题的分析与解决方法

在这个案例中，我们将遇到这样的问题：

(1)如果把旧厂房和新厂房定义为不同的工作中心，这些产品的生产将同时存在多条工艺路线。如果把不同的生产线定义为不同的工作中心，也同样存在同一物料多种工艺路线的现象。而在这种情况下，现行ERP软件是无法计算能力需求的。

为了解决这个问题，根据执行相同或相似工序的设施设备可看作同一个工作中心的原理，可以考虑将旧厂房与新厂房均看作一个工作中心，案例中3种产品的生产都可以看作只有1个工序(即加工工序)，均对应同一个工作中心。

(2)在上述解决方案下，不同的生产线被视为不同的设备资源，但要注意这些设备资源是并行的关系，即它们的产能是可以相加的，WC的产能是较容易计算的(见公式①)。但是，由于不同生产线单位时间的产能不同，同一产品使用不同产能的设备进行生产时，不能直接计算它的单位产品额定台时，也就无法根据公式②计算WC的负荷。 WC的产能=Σ设备×设备工作台时×利用率×效率 ① WC的负荷=Σ产品计划产量X单位产品额定台时 ②

(3)根据上述情况，可以改为衡量各条生产线(设备)的产能与负荷情况，并据以进行能力计划和排产。

2.1 设备产能的计算

某设备的产能=设备数×设备工作台时×利用率×效率 ③

假定利用率与效率为100%，根据③式不同生产线的产能分别为：

·低级线的产能=3×800=2400台时

·中级线的产能=l×1000=1000台时

·高级线的产能=2×1000=2000台时

因此，WC的总产能=5400台时 2.2 设备负荷的计算

某设备的负荷=安排在该设备上的计划产量×产品单位定额台时 ④

根据各设备的生产能力可以计算出各设备的单位产品额定台时为： ·低级线的单位产品额定台时=800台时÷500吨=1.6台时/吨

·中级线的单位产品额定台时=1000台时÷1000吨=l台时/吨

·高级线的单位产品额定台时=1000台时÷2000吨=0.5台时/吨

现在要计算各条生产线负荷，遇到的问题是：不知道某条生产线生产多少数量的何种产品。

3 排产问题的分析与解决方法

排产问题不仅要考虑产能的约束，还要考虑如何排产才能使得目标最优，例如总负荷产能比最低，或者加工成本最低。下面对此问题进行建模，并运用Lingo软件进行求解。 3.1 单目标模型——负荷产能比最低

假设：x-中级线生产任务，Y-中级线生产任务，z-高级线生产任务，1-1#复合肥，2-2#复合肥，3-3#复合肥。则Xl-高级线生产l#复合肥，X2...Z3同理。

MIN(负荷-产能)=-800，即最多可剩余800台时的产能。 3.2 单目标模型——加工成本最低

假设：低级线的单位加工成本为45元/吨;中级线为40元/吨;高级线为35元/吨。 目标函数：MIN(总加工成本)，即

MIN(总加工成本)=225000，即总加工成本最低为225000元。 3.3 多目标模型——加工成本最低，负荷产能比最低

第一目标：实现车间加工成本最低，即假设加工成本不超过生产线全线开工的成本(也可以随便设一个成本数)，d1为加工成本不高于现有生产线全线开工的成本;dl为加工成本超过现有生产线全线开工的成本，因此，实现车间加工成本最低的目标约束为：

-

+

- 第二目标：实现负荷产能比最低，即充分利用现有产能，避免开工不足，设d1为生产线正常生产时间未用完产能数，dl为生产线产能不足需要扩充的产能数，因此实现负荷产能比最低的目标约束为：

+

运算结果： X2 1000 Y1 1000 Zl 1000 Z2 1000 Z3 2000

在此情况下，MIN(总加工成本)=225000，MIN(负荷-产能)=-800，即在总加工成本最低为225000的情况下负荷产能比也达到最低(剩余800台时)。 4 结束语 目前，ERP虽然解决了“定单驱动排产”的问题，但是在遇到不同产品同一生产线或者同一产品在不同生产线上加工时，它遇到了前面的ERP能力需求计划与排产计划无法进行的问题。而这种现象在流程型企业中是比较常见的。本文通过恰当的定义工作中心和工艺路线，以及变WC的能力需求计算为设备的能力需求计算，巧妙地解决了这样的问题。而且通过建模还实现了排产的最优化问题，即通过合理的排产，实现在充分利用产能的同时，实现总加工成本最低的目标。