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BEST PRACTICES

行业案例

离散制造-大型整车企业复杂供应链计划案例





行业特点
一、传统四大工序的差异化生产模式
“冲、焊、涂、总”作为整车制造的四大核心工序,在排产逻辑与工艺特点上存在显著差异。
  • 冲压工序采用面向库存(MTS, Make-To-Stock)的生产模式,以“部件”为排产对象。其计划排程需综合考虑板材利用率、一模多件等工艺特性,确保生产批量与订单需求相匹配,避免库存积压或物料短缺。此外,因应不同车身部件在造型、板厚、强度及材料类型方面的差异,该工序需频繁进行模具、板材与机床的切换。为满足焊接工序对物料齐套的严格要求,冲压工序在向焊接环节交付时须确保“整车件”的完整性。因此,该工序的排程需在追求单料号批量最大化的同时,兼顾不同料号间的产出平衡,并尽量减少因换模、换材造成的生产效率与良率损失。
  • 焊接、涂装、总装工序则以“车辆”为排产对象。焊接工序以“车型相同”为集批原则。其生产齐套性不仅受制于焊接产线的设备能力,还依赖于上游冲压工序的物料供应、焊装夹具与运具等辅助资源的齐备,以及特定焊接环节的人力资源配置。涂装工序的前处理(如脱脂、磷化、电泳、涂胶)延续“车型相同”的集批逻辑,而色漆与罩光漆等后处理则转为“颜色相同”的集批逻辑。由于各子工序的化学反应与物理处理时长差异显著,为维持产线平衡,通常在工序间设置缓冲区作为库存点。总装工序以“版本相同”为集批原则,需综合考量装配节拍、人力负荷、物料供应节奏与线边库容之间的协调,并通过对车型进行大小车配对,实现集群分组优化。
二、新技术对传统制造流程的变革影响
随着新能源汽车的快速发展,压铸技术、新材料应用、电池车身一体化、智能座舱及智能驾驶系统等新兴技术,正深刻重塑传统“冲、焊、涂、总”四大工艺的计划排程体系。
  • 压铸技术的引入形成了新的制造子路径,改变了传统金属散件在冲压与焊接环节的流转方式。
  • 碳纤维、工程塑料等新材料的应用,以及电池车身一体化技术,将部分原属冲压、焊接、涂装的子工序转移至总装环节。
  • 智能座舱与智能驾驶系统则在总装工序中新增了软件刷写与系统测试等子工序。



计划难点
整车制造的计划排程面临以下三大难点:
  • 订单与库存的平衡难题
汽车行业已由过去的“推式”生产全面转向“拉式”生产。市场供需关系的逆转及消费者需求的日益多元化,促使整车厂采取“车海战术”与快速产品迭代策略,导致产品线复杂度与迭代速度不断提升。
在此背景下,计划排程需在承接个性化定制订单的同时,为畅销车型与热门配置维持合理库存。由于订单提前期、生产提前期与采购提前期之间存在固有错配,完全意义上的“以销定产”难以实现。因此,如何在订单驱动与库存备货之间寻求最优平衡,成为计划排程的首要难点。
  • 瓶颈物料与设备资源的弹性管理
汽车电动化、智能化及新材料、新制造技术的应用,为物料齐套与生产稳定性带来空前挑战。
物料端:动力电池的供应稳定性、成本波动与快速技术迭代直接制约生产计划;芯片短缺风险尚未根除;碳纤维、特种钢材等新材料供应商普遍规模有限,产能与品质稳定性不足,加剧缺货风险。计划排程需动态跟踪关键长周期物料的库存与到货预期,并预备替代料方案以应对供应中断。
设备端:车身一体化、一体化压铸等技术的应用,增强了生产的“刚性”。与传统冲压-焊接工艺可通过设备柔性调节生产节奏不同,一体化技术的一次成型特性使得计划一旦确定,调整余地极为有限。此类关键瓶颈设备的维护、换模时间及良品率,直接决定整体生产计划的产出效能。
应对这一难点,需建立涵盖资源准备、分配与调度的短周期计划机制,并在更高层级与更长周期内,实施“自面至线、由线到点”的系统性资源规划。
  • 混线生产系统的排程优化
在全面转向纯电平台之前,多数工厂需同时生产燃油车(ICEV)、混动车(HEV)、插电混动车(PHEV)、增程混动车(REEV)及纯电动车(BEV)等多类车型。这些车型虽共享部分冲、焊、涂、总工序,但在底盘结构、动力总成、装配工艺及工时等方面存在显著差异。
因此,计划排程的第三大难点在于:如何在一套复杂的混线生产系统中,科学安排不同技术路线车型的生产顺序,以最大化设备利用率和人员效率,同时最小化因频繁切换所带来的生产损失。



典型痛点
某整车企业是国内头部品牌,整车业务上有三个经营板块,分别是完全自营、与ICT企业合作联营、为ICT企业代工。其中联营板块属于典型的“两头在外、身子在内”,即整车企业和ICT企业之间下游零售订单体系和上游零部件采购和供应链体系各自独立,但中段生产环节共用资质目录和产线。
这一模式与传统的委托加工、代工生产、定制生产不同,销售、采购、生产、储运、交付等五个环节上的运作体系分别为“2+2+1+2+2”。

单体系与多体系的排产逻辑、规则、运算点与运算量存在显著差异,该项目中两个体系都要最大化交付,但供应链计划的约束、目标有双层体系,之间互相影响,传统APS的规则算法、运筹算法+开源求解器、运筹算法+商用求解器,都无法做出双体系最优的计划。




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