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| 面向轴承生产的APS及其在MES中的实现 | |
| 廖文献 于宏礼 张洁 | |
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1 轴承制造业生产管理的问题分析
1）近几年来，随着在汽车等多种领域用的异构、安装一体型、高附加值的特殊或专用轴承的不断涌现，使轴承制造行业也从大批量生产逐渐向多批或中小批量的大规模定制（MASS PRODUCTION）过渡。而这些对企业生产管理提出了更高要求：缩短产品生命周期、迅速响应对需求与供给的变动，有效整合及稳定上下游间的供需互动以便减低库存、构建新的管理以满足分散化的代工或外协制造方式。作为典型的离散制造、设备密集型行业，轴承企业在设备层达到了较高的自动化和柔性化水平。但是随着订单的碎片化、规模化，轴承制造业逐渐向订单驱动型和计划驱动型制造并存的混流生产管理模式转变，造成了按照计划驱动型生产管理的传统简单人工排程已经无法满足企业要求：
2）排程调度局限于个人的知识和经验，排程结果往往具有很多的不确定性和差异性，造成计划安排的随意性和产能不均衡，无法实现排程优化的判断；
3）轴承生产具有较为繁杂的工序，同时设计包括外协（如热处理等）、配套（如有时限的润滑油脂等）等，尤其特种轴承中的设计变更等，都会造成其呈现级数发展的复杂性；
4）无法及时取得订单产品（包括其半成品、在制品）的工作状态，也无法精确控制外协或配套的交货期，造成交货的不确定性增加，无法对客户作出及时的回复；
手动排程缺乏模拟的弹性，当客户需求变更或非预期之例外状况发生时（包括插单、抽单等），会对生产管理造成较大的扰动，而手工排程无法快速准确地适应这些变化。
2 先进排程及其DBR算法实现
先进排程系统（APS, Advanced Scheduling Planning）是为满足企业实现精益生产，特别是针对其制造过程核心的生产流程进行资源优化的一种策略和计算方法，它不仅针对物料的供给，同时也将设备、人员、成本等相关因素纳入了其计算范围。
APS系统考量多个限制条件，充分利用企业当前销售订单、产品结构、生产工艺及工序、采购、库存信息，为管理者提供：生产排程计划、详细产能规划、产能资源负载计划、物料 采购分析、接单的优先顺序分析、订单允交量分析。
对于轴承制造这样典型的离散制造，APS的核心是解决多工序、多资源的优化调度问题，即实现基于多重资源约束优化和建模。作为一个数学上的NP难题，TOC理论中的DBR算法是一种广泛应用的方法，构建符合工艺实际和行业现状的DBR模型是APS实现的首要问题。
DBR算法的核心是：(1)识别生产过程、甚至是工序中的真正瓶颈约束；(2)基于瓶颈约束来建立生产计划(即Drum“鼓”的节拍)；(3)对Buffer“缓冲”的管理；(4)非瓶颈的物料的投入受到瓶颈的产出率的控制，即Rope“绳子”所控制。
在DBR算法模型中：
鼓（Drum）是约束资源的产出速度决定整个生产的速度，即瓶颈控制着企业同步生产的节拍，在安排轴承生产计划时，首先把优先级计划安排在约束资源上,“鼓”反映了系统对约束资源的利用，“鼓”的目标是有效产出最大。
缓冲（Buffer）分为时间缓冲、库存缓冲，是保证瓶颈不会出现因缺料而停工,在约束资源的后续装配工序前设置非约束资源缓冲，保证瓶颈能力100%利用时间，譬如在轴承生产中内外圈的绗磨工艺。绳子（Rope）的目标是在制品库存最小,绳子根据约束资源的生产节拍，决定上游原材料的发放速度，其作用类似于看板管理思想。 （图片） （图片） （图片） | |
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