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當(dāng)前,汽車行業(yè)正在發(fā)生巨變。隨著造車新勢(shì)力崛起,新能源汽車正加速替代傳統(tǒng)燃油車,汽車產(chǎn)業(yè)鏈不斷被解耦,生產(chǎn)供應(yīng)模式被重塑,市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益加劇,疊加長期面臨著國際局勢(shì)動(dòng)蕩、原材料成本上升、雙碳政策管制、疫情反復(fù)爆發(fā)等諸多挑戰(zhàn),市場(chǎng)不確定性成為常態(tài),汽車供應(yīng)鏈亟需借助數(shù)智化技術(shù)提升韌性和柔性。
在此背景下,大多車企都在探索更加高效、靈活、低成本的生產(chǎn)運(yùn)營方式,但汽車產(chǎn)業(yè)鏈異常復(fù)雜,轉(zhuǎn)型升級(jí)并非易事。一輛整車的生產(chǎn)會(huì)涉及數(shù)百家供應(yīng)商、上萬個(gè)零部件,生產(chǎn)、供應(yīng)、倉儲(chǔ)、物流等流程環(huán)環(huán)相扣,如何提升決策水平、優(yōu)化各類資源調(diào)度成為降本增效的重點(diǎn)和難點(diǎn),決策智能化也成為汽車廠商破局增長的突破口。
針對(duì)汽車制造行業(yè)的決策優(yōu)化問題,很多車企進(jìn)行了多種探索和嘗試,比如,通過一些數(shù)字化系統(tǒng)進(jìn)行改造,但很少有從頂層設(shè)計(jì)到計(jì)劃執(zhí)行的全局方案,例如,只從單個(gè)場(chǎng)景或執(zhí)行層面出發(fā),可能局部問題改善了但整體效益卻不一定提升;計(jì)劃和執(zhí)行不一致,生產(chǎn)紊亂、協(xié)同不暢、效率低下;無法考慮成本因素,影響整體決策效果等等。
汽車制造供應(yīng)鏈流程示意圖
在產(chǎn)能、資源和成本之間綜合尋優(yōu),是汽車精益生產(chǎn)的需要,也是新一代智能決策技術(shù)在汽車制造領(lǐng)域的價(jià)值所在?;谌謨?yōu)化思維,杉數(shù)科技打造了針對(duì)汽車行業(yè)的智能決策解決方案,以綜合經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)為導(dǎo)向,以求解器COPT、COMatrix、COForecast三大技術(shù)引擎為基礎(chǔ),深度融合汽車制造各個(gè)場(chǎng)景構(gòu)建了定制化的智能排產(chǎn)、智能排程、需求預(yù)測(cè)、倉儲(chǔ)優(yōu)化、物流運(yùn)輸優(yōu)化等模塊,從全局視角優(yōu)化生產(chǎn)制造各個(gè)環(huán)節(jié),不僅可以快速解決各場(chǎng)景的復(fù)雜決策問題,也能夠有效整合銷售、生產(chǎn)、供應(yīng)、倉儲(chǔ)、物流等全流程,促進(jìn)多層級(jí)聯(lián)動(dòng)和多工廠協(xié)同,實(shí)現(xiàn)從局部到整體、從效率到效益的多維升級(jí)。
從應(yīng)用情況看,領(lǐng)先車企正通過新一代智能決策技術(shù)快速“超車”,不同場(chǎng)景的落地成果表明,智能決策技術(shù)對(duì)車企當(dāng)下業(yè)務(wù)增長和長期戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型都舉足輕重,那么智能決策技術(shù)到底是如何撬開車企智能化轉(zhuǎn)型的枷鎖的?以下我們將從汽車生產(chǎn)制造的不同環(huán)節(jié)逐一拆解。
01整車工廠的智能排產(chǎn)
生產(chǎn)計(jì)劃包括排產(chǎn)(不同周期的生產(chǎn)數(shù)量計(jì)劃)和排程(計(jì)劃執(zhí)行-生產(chǎn)排序)
生產(chǎn)計(jì)劃是整車工廠運(yùn)作的重要抓手,發(fā)揮著連接市場(chǎng)需求、指導(dǎo)生產(chǎn)執(zhí)行、拉動(dòng)物料供應(yīng)的重要作用。其中,排產(chǎn)是對(duì)長中短期生產(chǎn)數(shù)量進(jìn)行計(jì)劃的過程,排產(chǎn)需要考慮客戶需求、車型、工藝、產(chǎn)能、成本、排班等因素,排產(chǎn)約束多,計(jì)算量級(jí)大,決策復(fù)雜度很高。目前整車工廠在排產(chǎn)時(shí)主要依靠人工或者基于既定排產(chǎn)規(guī)則的APS系統(tǒng),效率低,準(zhǔn)確度不高,而且無法全面考慮成本、產(chǎn)能等約束。
智能排產(chǎn)方案框架示意圖
某整車廠商采用杉數(shù)提供的智能排產(chǎn)方案,以生產(chǎn)成本最小化為優(yōu)化目標(biāo),充分挖掘企業(yè)生產(chǎn)、銷售等部門的數(shù)據(jù),結(jié)合設(shè)備、工藝等參數(shù)及人工經(jīng)驗(yàn),全方位考慮產(chǎn)能、車間關(guān)系、均衡性、排班等約束,充分發(fā)揮算法模型和COPT求解器的優(yōu)化求解優(yōu)勢(shì),制定全局最優(yōu)的排產(chǎn)方案,不僅在排產(chǎn)效率上得到了大幅提升,也幫助企業(yè)節(jié)省了大量成本,有效提升了產(chǎn)能。同時(shí),更精準(zhǔn)的排產(chǎn)計(jì)劃可以提升物料籌措準(zhǔn)確率,減少資源浪費(fèi)。
從實(shí)際業(yè)務(wù)效益推算,使用智能排產(chǎn)系統(tǒng)后,該企業(yè)的JPH提升1%,可貢獻(xiàn)機(jī)會(huì)產(chǎn)能1萬臺(tái)左右,減少設(shè)備停產(chǎn)2%,可貢獻(xiàn)機(jī)會(huì)產(chǎn)能5000臺(tái)左右,在降本增效的同時(shí),為企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)市場(chǎng)變化提供了強(qiáng)有力的支撐。
和傳統(tǒng)排產(chǎn)方式相比,智能排產(chǎn)改變的不僅是計(jì)劃方式,更是生產(chǎn)運(yùn)營的思維和模式,基于智能排產(chǎn),后續(xù)的生產(chǎn)流程都將更加精細(xì)化和科學(xué)化。不過需要指出的是,通過智能排產(chǎn)系統(tǒng)做出的生產(chǎn)計(jì)劃,對(duì)實(shí)際生產(chǎn)執(zhí)行起到的是預(yù)測(cè)指導(dǎo)和參考基準(zhǔn)的作用,在具體生產(chǎn)時(shí),企業(yè)會(huì)根據(jù)該生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和轉(zhuǎn)換,以確定其他相關(guān)層級(jí)的執(zhí)行計(jì)劃。
02整車工廠的智能排程
生產(chǎn)計(jì)劃排程,主要是在執(zhí)行層面對(duì)不同車間和產(chǎn)線的生產(chǎn)進(jìn)行排序。整車生產(chǎn)要經(jīng)過沖壓、焊裝、涂裝和總裝四大工藝,執(zhí)行生產(chǎn)時(shí)各個(gè)工藝車間和產(chǎn)線的排序會(huì)影響到最終的執(zhí)行結(jié)果。比如,計(jì)劃同時(shí)有10個(gè)車型需要生產(chǎn),如何在保證產(chǎn)能的情況下滿足不同訂單的需求?應(yīng)該先生產(chǎn)哪個(gè)車型?幾個(gè)車間如何保證生產(chǎn)一致性?同一個(gè)車型應(yīng)該先生產(chǎn)哪種顏色?
計(jì)劃排序涉及訂單、產(chǎn)線、生產(chǎn)工藝、車型、顏色、配置、混線生產(chǎn)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)需求,根據(jù)整車生產(chǎn)的實(shí)際場(chǎng)景,杉數(shù)智能排程系統(tǒng)可以將這些問題轉(zhuǎn)化為有限約束條件,構(gòu)建排序計(jì)劃算法模型,并搭載求解器COPT進(jìn)行求解,最終達(dá)成綜合最優(yōu)的生產(chǎn)排序計(jì)劃。
智能排程案例示意圖
在上汽通用凱迪拉克工廠智能化升級(jí)過程中,杉數(shù)智能排程方案發(fā)揮了重要作用。針對(duì)凱迪拉克工廠焊裝車間(BS)、涂裝車間(PS)、總裝車間(GA)的計(jì)劃執(zhí)行和運(yùn)營問題,智能排程方案從平準(zhǔn)化排產(chǎn)、分車間排序和車身分子線排序三個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化,首先,按配置級(jí)制定滿足工藝要求的平準(zhǔn)、循環(huán)的排序計(jì)劃,實(shí)現(xiàn)平準(zhǔn)化排產(chǎn)。然后,根據(jù)各個(gè)車間工藝及運(yùn)作限制,統(tǒng)籌平衡物流及車間整體資源,充分考慮排序約束條件,準(zhǔn)確制定分車間排序計(jì)劃。同時(shí),單獨(dú)制定符合子線工藝限制的子線排序計(jì)劃,提升子線計(jì)劃與實(shí)際生產(chǎn)匹配度。
通過智能排程,該工廠打破了原有的三個(gè)車間按照同一序列、取最長的路徑、按同一節(jié)拍打散到物料需求的排產(chǎn)規(guī)則,提高生產(chǎn)計(jì)劃排程的科學(xué)性和生成效率,提升全鏈路生產(chǎn)與物流運(yùn)作的精益化水平。上線后,該項(xiàng)目組反饋,“作業(yè)計(jì)劃電子化并實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng),分車間排序使不同工廠的排產(chǎn)更加精細(xì)化,更好地指導(dǎo)了整車生產(chǎn)和物料采購”。
03動(dòng)力總成工廠的智能排產(chǎn)和排程
汽車動(dòng)力總成包括發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、驅(qū)動(dòng)軸等汽車核心部件,通常單獨(dú)生產(chǎn)運(yùn)營,最后在總裝環(huán)節(jié)進(jìn)行組裝成整車。大型整車廠商一般擁有自己的動(dòng)力總成工廠,動(dòng)力總成在做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí),主要有兩個(gè)痛點(diǎn):如何與整車廠計(jì)劃保持一致,以及如何提升計(jì)劃的效率和效果。
如果整車排產(chǎn)計(jì)劃不合理,那么動(dòng)力總成排產(chǎn)也將不準(zhǔn)確,因此整車排產(chǎn)計(jì)劃是動(dòng)力總成排產(chǎn)的關(guān)鍵約束之一。除此外,動(dòng)力總成排產(chǎn)的限制因素還包括生產(chǎn)能力、換型損失、設(shè)備及工藝限制、人員安排、建儲(chǔ)庫存等。
根據(jù)杉數(shù)智能排產(chǎn)方案,某車企的動(dòng)力總成工廠在做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí),以整車工廠的生產(chǎn)計(jì)劃為基準(zhǔn),再結(jié)合自身的生產(chǎn)約束得出動(dòng)力總成排產(chǎn)計(jì)劃,包括與當(dāng)前整車計(jì)劃時(shí)間一致的動(dòng)力總成生產(chǎn)數(shù)量和生產(chǎn)日歷。優(yōu)化后,可以在每月每機(jī)型的庫存數(shù)量大于庫存標(biāo)準(zhǔn)水平的同時(shí),最小化庫存數(shù)量,在建儲(chǔ)方面,當(dāng)某月生產(chǎn)計(jì)劃不滿足該月需求時(shí),優(yōu)先用該月前一個(gè)月進(jìn)行建儲(chǔ),并依次向前面的月份推進(jìn)。由此,一方面能夠靈活滿足整車工廠的需求,另一方面也能靈活拉動(dòng)相關(guān)供應(yīng)商的物料籌措。
動(dòng)力總成工廠在進(jìn)行計(jì)劃執(zhí)行時(shí),生產(chǎn)排程和整車工廠類似,系統(tǒng)需要輸出一定周期內(nèi)每天每產(chǎn)線每品種的生產(chǎn)順序,不過約束條件及優(yōu)化目標(biāo)和整車有所不同。動(dòng)力總成工廠生產(chǎn)排程的約束條件包括安全庫存、期初庫存、型號(hào)信息、換型時(shí)間、建儲(chǔ)庫存、班次信息、時(shí)間占用等,通過對(duì)生產(chǎn)場(chǎng)景建模求解后,可以得到換型損失時(shí)間最小和庫存數(shù)量最優(yōu)的生產(chǎn)排序方案。
04物料需求計(jì)劃(BKM預(yù)測(cè))
合理地進(jìn)行物料籌措是能否完成生產(chǎn)計(jì)劃的必要條件之一,汽車生產(chǎn)物料數(shù)量多達(dá)上萬種,每種物料又對(duì)應(yīng)多個(gè)供應(yīng)商,隨著供應(yīng)鏈不確定性增加,如何預(yù)訂供應(yīng)商產(chǎn)能以保證生產(chǎn)需求成為整車廠面對(duì)的棘手問題。
為了更好地指導(dǎo)供應(yīng)商準(zhǔn)備物料,某整車廠商引入了杉數(shù)智能決策解決方案。方案結(jié)合歷史銷量數(shù)據(jù)、歷史銷售支持?jǐn)?shù)據(jù)、歷史銷售需求數(shù)據(jù)、未來銷售支持計(jì)劃、未來銷售需求計(jì)劃、最大產(chǎn)能等定制化算法模塊,預(yù)測(cè)未來2年的銷量以及相應(yīng)的資源準(zhǔn)備計(jì)劃。和傳統(tǒng)人工計(jì)劃相比,基于智能算法的預(yù)測(cè)可以明顯提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,降低變動(dòng)成本。
根據(jù)BKM預(yù)測(cè)結(jié)果,再經(jīng)過PR(PR指汽車技術(shù)裝備和結(jié)構(gòu)代碼)打散,整車廠商就可以從PR號(hào)級(jí)別來指導(dǎo)各個(gè)零部件供應(yīng)商的產(chǎn)能。在實(shí)際運(yùn)營過程中,雖然供應(yīng)商不會(huì)完全按照整車廠提供的需求計(jì)劃來供貨,但是會(huì)將供貨量保持在一定的安全水位,更精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)可以幫助整車廠和供應(yīng)商更敏捷地調(diào)整和變動(dòng),提升物料籌措效率和柔性。
05物流優(yōu)化—零部件入場(chǎng)物流調(diào)度優(yōu)化
在物流領(lǐng)域,汽車制造行業(yè)被認(rèn)為是最復(fù)雜、難度最大的行業(yè)之一。尤其是入場(chǎng)物流,涉及零件及物料數(shù)量大,運(yùn)輸調(diào)度約束條件多,如何在正確的時(shí)間、把正確的零件和物料運(yùn)送到工廠或者生產(chǎn)車間,是極其復(fù)雜的運(yùn)籌優(yōu)化難題。
物流運(yùn)作與物料籌措的流程示意圖
整車工廠的零部件供應(yīng)商一般分布在全球各地,入場(chǎng)物流呈現(xiàn)多樣性的特點(diǎn)。在做路線規(guī)劃時(shí)要考慮多個(gè)維度,比如訂單類型、交付時(shí)間與成本、區(qū)域限制、線路等等,在裝箱配載時(shí),要考慮組托計(jì)算邏輯,組垛車型等,已經(jīng)超越了人工可計(jì)算的范疇。
杉數(shù)為某汽車主機(jī)廠提供的入場(chǎng)物流解決方案,對(duì)提卸貨時(shí)間窗、車輛裝載體積、裝箱配載、最大里程數(shù)/站點(diǎn)間距/最大作業(yè)時(shí)間限制等多方面約束進(jìn)行綜合考慮建模,利用路徑優(yōu)化求解器和配載優(yōu)化算法得出最優(yōu)入場(chǎng)物流方案,實(shí)現(xiàn)了綜合總成本、總車次數(shù)、總里程數(shù)的最小化,以及裝載率的最大化。
06倉儲(chǔ)優(yōu)化—零部件倉儲(chǔ)布局智能規(guī)劃
一般整車廠會(huì)根據(jù)中長期產(chǎn)能和計(jì)劃對(duì)倉儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體規(guī)劃和布局,但在新產(chǎn)品導(dǎo)入或工廠/產(chǎn)品需要調(diào)整時(shí),需基于最新的輸入信息,對(duì)LOC內(nèi)零部件倉儲(chǔ)庫位布局進(jìn)行調(diào)整,以保持零部件在工廠內(nèi)的高效周轉(zhuǎn)。傳統(tǒng)的規(guī)劃方式是由人工收集并處理相關(guān)輸入信息,然后再由人工規(guī)劃接收/上線路徑并繪制庫位布局圖。人工規(guī)劃主要依賴規(guī)劃員的經(jīng)驗(yàn),無法全局考慮所有影響因素,而且無法對(duì)規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和評(píng)估,具有很大優(yōu)化空間。
基于優(yōu)化算法和仿真模擬的倉儲(chǔ)優(yōu)化方案
某汽車主機(jī)廠與杉數(shù)合作后,將智能算法和模擬仿真技術(shù)應(yīng)用到倉儲(chǔ)優(yōu)化場(chǎng)景中,將生產(chǎn)模式、零件清單、包裝信息、堆高、緊急響應(yīng)時(shí)間、供貨間隔等因素全面抽象為數(shù)學(xué)模型,進(jìn)行仿真計(jì)算和優(yōu)化,從而得到最優(yōu)的倉庫布局方案,實(shí)現(xiàn)了零部件倉庫規(guī)劃和運(yùn)營的智能化升級(jí)。最終,有效提高了物流運(yùn)作的效率和精度,提升了場(chǎng)地利用率,降低物流運(yùn)作成本,并實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)運(yùn)營的量化和可視化管理。
實(shí)施過程中,杉數(shù)結(jié)合定性+定量的原則給出多種方案及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo),從庫內(nèi)動(dòng)線、流通性、空間利用率等角度,綜合給出初始布局設(shè)計(jì)方案。在貨位分配方面,確定貨位分配方案及商品與貨架的對(duì)應(yīng)關(guān)系,在滿足庫位容量約束、sku庫位需求約束的情況下,優(yōu)化貨位分配對(duì)應(yīng)任務(wù)路徑及貨架利用率。同時(shí),通過模擬仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不同倉庫布局規(guī)劃下對(duì)應(yīng)的物流成本模擬,實(shí)現(xiàn)布局規(guī)劃模型和結(jié)果的不斷迭代優(yōu)化。
總結(jié)
汽車制造的決策智能化升級(jí)是一個(gè)極其復(fù)雜的過程,每個(gè)場(chǎng)景的問題和約束都不一樣,但整體思路是一致的,即把各種生產(chǎn)運(yùn)營決策問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)規(guī)劃問題進(jìn)行求解優(yōu)化,從而在決策層面實(shí)現(xiàn)從人工到智能的轉(zhuǎn)變。借助于智能化、精細(xì)化的運(yùn)營決策方式,汽車制造工廠將更加“聰明”,考慮問題更全面,求解規(guī)模更大,求解速度更快。
從協(xié)同應(yīng)用價(jià)值來看,任何一個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化都將直接或間接地促進(jìn)相關(guān)環(huán)節(jié)的改進(jìn),帶來1+1>2的效果。比如,排產(chǎn)優(yōu)化除了能降低成本提升產(chǎn)能外,還能夠?yàn)槲锪匣I措、倉儲(chǔ)物流等提供更好的參考;入場(chǎng)物流優(yōu)化不僅可以為企業(yè)節(jié)省大量運(yùn)輸成本,還將提升整車廠物料籌措的效率和效果等。通過全局協(xié)同運(yùn)營,汽車生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡,在遇到突發(fā)狀況時(shí)企業(yè)就可以靈活響應(yīng)。
未來汽車的生產(chǎn)運(yùn)營模式會(huì)持續(xù)變化,但不管如何變化,精益生產(chǎn)的需求不會(huì)變,企業(yè)對(duì)精細(xì)化和敏捷性的要求只會(huì)越來越高。一方面,新能源汽車的快速發(fā)展讓代工方式及全球化布局更加多元,對(duì)企業(yè)的整體運(yùn)營水平提出了更高要求;另一方面,新型汽車供應(yīng)鏈生態(tài)將以用戶為中心進(jìn)行定制化生產(chǎn),將改變傳統(tǒng)串聯(lián)模式為并行工程,以最大限度地提高資源利用率。在生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變過程中,智能決策技術(shù)將發(fā)揮越來越重要的作用。杉數(shù)根據(jù)汽車生產(chǎn)運(yùn)營場(chǎng)景打造的定制化算法、模型和求解器,不僅可以實(shí)現(xiàn)新舊系統(tǒng)的打通和轉(zhuǎn)換,以及不同流程的對(duì)接和整合,還可以可根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行靈活復(fù)制和調(diào)整,將為各類汽車生產(chǎn)廠商智能化轉(zhuǎn)型提供全方位技術(shù)和方案支持。
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