印染行业APS智能排程排产的应用意义

不得不说的印染之“痛”

在印染行业，因排产无法自动化、智能化，企业在交期、成本、生产管理方面承受着巨大的压力，尤其当下印染企业生产管理正从传统的粗放式转向精细化，这些痛点愈加凸显。

一方面，客户和企业面临一个共同难题——“准确的订单交期”。一般预估交期需要销售员从计划员处询问，计划员根据手上的订单进行粗略预估。由于实际生产过程取决于排产员，而排产员一般只能排出1-2天的生产计划，如果预估过于保守，可能会因为交期时间长，错失订单；如果预估激进，又容易产生逾期，影响客户口碑；如果选择紧急插单，又会导致排产调整，成本增加。

另一方面，“成本、质量、交期”一直是印染企业管理需要平衡的三个重点。交期无法准确答复、洗缸成本高、部分机台空转、排产变动协调难、不同的染缸适合不同的产品等等，这些难题不破解，企业就很难在三者之间找到全局最优解。

APS就是围绕交期、质量、成本等多维度目标，为企业制定最科学、合理的生产计划。我们运用人工智能技术，首先完全模拟人工排产的思维，然后再结合生产数据，系统通过自学习不断提升优化。这很像Alphago(围棋人工智能棋手)战胜人类棋手的过程。目前安达发APS已经内置了很多条规则，包括配方、拆合缸、深浅色、订单交期等，未来随着数据不断积累，规则还会不断增加，实现越用效果越好。

APS有两个基础：数据建模和规则梳理。根据数据模型和约束规则，智能算法引擎可以对订单、生产卡进行预排，然后排产员进行审核与纠正。一但有纠正，智能算法引擎马上能感知到，并且记下这条规则。

事实上，排产员很难把所有的经验一次性全部梳理出来，比如，有一类面料要和某种缸进行绑定生产，排产员并没把这个规则说出来，智能算法引擎不知道，排产时候会出问题。当排产员发现问题，予以修正，智能算法引擎就能够知道：噢，原来我少了这么条规则。根据这条规则，智能算法引擎还会结合生产数据自己总结出哪