计划与排产系统优化不断消除瓶颈似的

计划与排产系统优化：不断消除“瓶颈”

计划与排产系统其实就是一个如何进行排班优化的问题。在运筹学中，主要是针对各种变量的随意组合，而每个变量对于最终结果的影响程度又各不相同，利用数学建模、运算之后得出最优解。

克莱斯勒每年节约700万

美国克莱斯勒汽车公司在车辆喷漆工序上遇到了一个瓶颈:喷涂的顺序、喷枪的净化、清洁剂的使用等复杂过程，不仅影响到了生产的进程，而且还影响到了生产环境。<4、料温太低会造成缺料/p>

同样，在与之相关联的一些生产线，比如发动机安装工序，由于人力有限，导致了整个生产线的速度变慢，出现生产出来的汽车等着安装发动机的现象。这样又产生了一些新的瓶颈，进而影响到了汽车的产量。

不仅如此，在克莱斯勒汽车公司有无数条生产线，那就会出现“一个瓶颈接着一个瓶颈”的“连环瓶颈”。那还了得!

后来，克莱斯勒汽车公司在8家工厂里使用了新的排产系统，不仅涂料净化量从每天的383减少到191；每个进度的耗费时间，也从5小时56分钟降低到了2小时15分钟;净化率却从10%提高到了20%。同时，在一些工厂，每年还可以节约50万美元，这样一年下来全公司能节约700万多美元。

一个良性的排产系统，不仅给克莱斯勒汽车公司带来了效益，而且还提高了效率。看到这些收获，克莱斯勒汽车公司又围绕着优化发动机的生产过程，再次与全球著名的软件组件供应商ILOG公司共同开发了一套发动机锰酸锂电池在推荐目录上新能源客车占比量最高排产系统。

又在清华开花

上面是一个运用计划与排产系统(AP中材科技成功开发了小孔径高孔隙率的PTFE薄膜和高性能氯酰亚胺纤维生产技术S)的典型成功案例，它说明了APS对提升企业效率的巨大作用。

实际上，这里所说的计划与排产系统就是一个如何进行排班优化的问题。在运筹学中，主要是针对各种变量(约束条件和非约束条件)的随意组合，而每个变量对于最终结果的影响程度又各不相同，利用数学建模、运算之后得出最优解。

尽管这些内容听着非常枯燥，但是清华大学工业工程系在采用了ILOG的优化解决方案以后，不仅在辅助机械工程教学与科研工作方面取得一定的成绩，而且还成功地使得当地一家大型的半导体生产商，把芯片的测试规划周期缩短了80%，节省了数百万元的生产成本。

因此，清华大学工业工程系主任郑力教授说:“我们这次与ILOG公司签订了有关的合作协议，决定继续采用ILOG公司的优化软件，以辅助我们的科研工作。”

同时，郑力教授表示：“在采用了ILOG解决方案后，我们已经发表了4篇论文。我们的同学十分喜欢用ILOG工具(包括ILOG CPLEX、ILOG 软包装日趋凸显出轻量包装属性的重要性Solver、ILOG Scheduler、ILOG Dispatcher和ILOG OPL Studio)进行现实世界问题的研究。”

郑力教授十分恳切地说:“优化需要理解，但是优化难就难在它看不见。优化对于企业业务资源和流程的改变非常重要，也很有市场需求。虽然它的门槛很高，但是企业用了之后都是感觉不错。其实，企业不是不想用，而是不知道如何借助于这些UD带优化?”2、玻璃钢拉力实验机的用处特点(end)