宝特惊艳亮相2024中国制造业APS应用研讨会，重塑企业供应链智能管理！发表时间：2024-12-05 10:45 2024年9月26日，2024 中国制造业APS应用研讨会在广州举行，大会由eworks主办，以“高效生产·智 慧供应链”为主题，吸引了智能制造领域权威专家、企业供应链专家、制造企业高层领导、智能制造负责人以及APS领域领先解决方案供应商等300余名嘉宾的热情参与。专家们共同交流APS的应用趋势、解决方案与成功案例，探讨APS成功实施的关键和策略，推进企业运营管理的精细化。其中，广东宝特智能数字化有限公司-数字化专家李向红受邀参会，分享了APS在项目型制造中的应用实践方案，并与同行专家共话APS市场化趋势。
他首先以装备制造业正面临的转型升级挑战为引子，强调了在这一关键阶段，企业不仅需要抓住市场机遇，更需积极探索智能制造的新模式。直指项目型制造业在生产计划、供应链协同等方面的复杂性与特殊性，以及APS系统在此类企业中的必要性和迫切性。  ▍装备制造业引入APS的必要性 目前，我国装备制造业正处于转型升级和新旧动能转换的关键阶段，大力培育和发展智能制造，加快转型升级，已成为装备制造业实现高质量发展的必然趋势。对于装备制造企业而言，应当紧抓市场机遇，积极探索智能制造发展的新模式！ 但装备制造行业面临产品结构复杂、生产周期长、不确定因素多、交货期严格，以及生产计划复杂等众多挑战，这种复杂性需要大数据为企业决策做智能分析与辅助决策，以确保各项目按时交付并满足客户需求。并且，在传统的供应链管理模式下，各个环节之间往往存在信息孤岛和协同障碍，导致供应链效率低下和成本高昂。利用数字化工具可以帮助企业打破信息孤岛，实现信息共享。 因此，装备制造业中有关生产高级计划与排程解决方案APS系统的引入成为必然趋势！ ▍装备制造业APS系统的应用难点与挑战 李总分享中提到，企业在APS规划之初愿景是美好的，但是APS实施应用难度较高。目前我国制造企业APS应用仍处于初级阶段，在已经应用的企业之中，应用的成熟度也比较有限。 企业数据的及时性和精准度比较欠缺 01 APS排产对数据的精密度要求很高，一个正确的排产，几乎需要将企业供应链的全部业务变量都纳入考量，并需要大量主数据都有精确的定义。 缺乏先进的流程优化 02 APS要解决装备制造行业的计划协同，就要建立在企业内部生产物流精益管理，和外部供应商产能与供给应答及时性的基础上，才能完美实现JIT的管理理念。 异构系统容易形成数据孤岛 03 使用不同的数据来源，容易存在数据不一致的情况，所以异构系统之间容易存在数据孤岛的问题。相比较而言，共同的信息技术系统有着相同的真实的数据来源。基于此，也可以为生产过程建立了生产计划与控制的数据基础。 ▍适配于项目型制造业的数字化解决方案B-EDO 针对以上难题，宝特智数团队基于装备机械头部企业的先进业务实践，结合企业的数字化转型需求，历时20+年的行业深耕和产品孵化，最终打造出适配于装备机械行业的数字化解决方案套件——宝特企业数字一体化运营平台B-EDO。 产品针对项目型制造业的需求及APS实施难点，实现以项目为主线，在一个平台上实现从销售、研发设计、采购供应、生产制造、交付实施，财务管理的数据一体化，通过供应链协同、排产计划及智能物流体系贯穿联动，实现全价值链打通。  企业的数字化升级改造是建立在企业自身完善的基础数据和规范的业务流程基础上的，宝特智数能帮助企业做数字化转型战略定位，然后根据企业在不同阶段的差异化需求，有针对性的为企业提供数字化升级改造服务。为企业打造一套可借鉴、可复制、可落地的企业数字化管理工具，确保能够适应企业发展的需求，并协助企业持续不断地优化！  ▍供应链计划的AI智囊——宝特B-APS 宝特供应链高级计划排程系统B-APS通过深度整合企业ERP、MES等信息系统，打破了信息孤岛，实现了生产计划与执行的无缝对接。B-APS以计划体系大模型为基础，结合了TOC约束理论、关键链项目管理等先进的管理理论，遵循PDCA循环的执行框架，同时借鉴了杜邦分析法的深度剖析能力来评估与优化结果，成功打造了宝特供应链高级计划排程系统B-APS系统，帮助企业建立精益协同的供应链计划体系。  该平台能够帮助企业有针对性地应对供应链计划中的各种挑战，如供需波动、复杂的生产约束和多变的业务目标，提供了工艺编制，生产需求计划、物料需求计划、报工管理、结算管理及经营分析等多重AI分析和决策的支持。  ▍共话APS市场化趋势，携手共创未来 此次2024中国制造业APS应用研讨会的成功举办，不仅为业界同仁搭建了一个交流合作的平台，更为宝特展示其先进APS产品、分享成功经验提供了宝贵机会。随着装备制造业向智能化、自动化转型，B-APS系统将成为装备制造企业不可或缺的平台化工具。产品通过优化生产流程、提高资源利用率、缩短交货周期等措施，帮助企业应对生产过程中的复杂性和不确定性，实现生产过程的优化，提高整体生产效率和市场竞争力！ |
