一、智能化 APS已经成为数字化工业的核心一环

中国制造产业在时代背景与国家政策的双驱动下 ， 正处于数字化转型巨变浪潮中 ， 以数据驱动的智能决策正成为制造企业资源优化配置的利器 ， 通过端到端的数据深度感知与决策优化 ， 将工业数据价值发挥到最大化 。
据有关统计显示 ， 企业数据智能化程度提高 10% ， 其产品和服务质量就能提高 15% 左右 。 制造企业积极投资于 ERP、PLM、MES、APS 等智能制造核心应用系统 ， 成为向智能化转型的 IT 建设要务 。 领先企业利用 IOT 技术与 MES、ERP 等信息系统的融合 ， 提高生产过程可控性 ， 打下数字化管控基础 。
【智能决策成为制造业供应链优化的 “必备武器”】而从制造企业的实用角度来看 ， 智能决策与制造技术融合应用的智能排产 APS 解决方案是影响企业实现精细化运营与提升数智化的关键一步 。 无论是从中长期的主计划层面进行产能和物料的提前规划 ， 还是在接到订单后的订单跨工厂/车间的协同计划 ， 亦或是短期的车间生产排程优化 ， 企业管理层最关心的生产大数据应用场景正在被智能 APS 解决方案释放价值 。
而作为国内 AI 智能决策技术的领航者 ， 悠桦林信息科技一直致力于推进基于海量数据的 AI 智能决策技术在制造领域的落地推广 ， 其提供的智能化 APS 从供应链计划全局角度为企业构建 “工业大脑”——使企业具备了实时生产数据调用的能力 ， 实现需求和资源的精准匹配 ， 达到资源、效率与成本的最佳平衡 ， 并降低不确定性所带来的风险 。 目前悠桦林已在汽配、新能源和电子电器等领域取得了丰富的落地成果 。

二、传统 APS的问题与智能APS的优势

传统 APS 系统中常面临的一个问题是传统高级排程算法常以规则逻辑为主 ， 规则算法通常又是短视的 ， 无法从全局角度对 KPI 做出优化 ， 无法实现全局最优决策 ， 使得集体决策效率低下 。 而悠桦林打造的智能 APS 解决方案突破了仅基于业务规则进行简单僵化的自动化处理的局限, 以全局优化为出发点 ， 求得最优解而非传统算法的可行解 。
这使得悠桦林的智能 APS 具备以下优势：
决策更及时：实时获取业务数据的自动反馈 ， 结合智能化分析进行动态预测 ， 代替人工经验判断 ， 提升决策的准确性和及时性 。
运营更精细：随着产业数字化进程加速 ， 企业数据采集能力加强 ， 所获取的数据颗粒度越来越细、数据维度也更加丰富 ， 由数据驱动的企业生产、运营管理要求更加精细 ， 更全面的分析与洞察帮助企业提升管理能力 。
应用更智能：智能化设备、数字化系统正在取代人工岗位 ， 在产生更全面的数据同时 ， 需要更全面的系统集成能力 。 市场环境变化周期缩短 ， 需求变化快 ， 算法在应用过程中需要持续进行自我迭代和优化 ， 具备场景业务学习能力 ， 具备多规则、多约束条件下的快速反应能力 ， 不断提高决策水平 。
从而真正帮助企业实现生产排程自动化、生产管控信息化和生产计划精益化 ， 并大幅提升企业的生产决策效率和效果 。

• 产业决策智能化革新势不可挡

企业数智化的发展进程已开启且势不可挡 。 据 IDC 预测 ， 到 2023 年 ， 50% 的制造业供应链环节将投入到供应链弹性和人工智能 ， 并获得 15% 的生产率提升 。 ERP、MES 和 APS 成为中国制造业 IT 应用市场中前三大投资领域 。 领先制造企业已经成熟试点柔性制造、管理智能决策、弹性供应链等应用并收获颇丰 。
以悠桦林的客户为例 ， 作为全球领先的汽车零配件供应商 ， 博世华域在使用智能 APS 解决方案前 ， 面临着因汽车市场需求不确定性的影响 ， 导致生产订单插单多、生产计划变化快 ， 引起生产计划人员在有限时间内频繁处理生产异常问题 。 高负荷的工作量与人工经验为主导的生产计划安排 ， 既不能保证生产计划的质量 ， 又增加了计划的不稳定性风险 。 悠桦林智能 APS 解决方案为其降低了 11% 的单 SKU 备库存量 ， 提升了 15% 的交付及时率 ， 将以往需要花费数小时的生产排产工作缩短至 5 分钟内 。