不得不說的印染之“痛”

在印染行業，因排產無法自動化、智能化，企業在交期、成本、生產管理方面承受著巨大的壓力，尤其當下印染企業生產管理正從傳統的粗放式轉向精細化，這些痛點愈加凸顯。

一方面，客戶和企業面臨一個共同難題——“準確的訂單交期”。一般預估交期需要銷售員從計劃員處詢問，計劃員根據手上的訂單進行粗略預估。由于實際生產過程取決于排產員，而排產員一般只能排出1-2天的生產計劃，如果預估過于保守，可能會因為交期時間長，錯失訂單；如果預估激進，又容易產生逾期，影響客戶口碑；如果選擇緊急插單，又會導致排產調整，成本增加。

另一方面，“成本、質量、交期”一直是印染企業管理需要平衡的三個重點。交期無法準確答復、洗缸成本高、部分機臺空轉、排產變動協調難、不同的染缸適合不同的產品等等，這些難題不破解，企業就很難在三者之間找到全局最優解。

APS智能排程排產就是圍繞交期、質量、成本等多維度目標，為企業制定最科學、合理的生產計劃。我們運用人工智能技術，首先完全模擬人工排產的思維，然后再結合生產數據，系統通過自學習不斷提升優化。這很像Alphago(圍棋人工智能棋手)戰勝人類棋手的過程。目前安達發APS智能排程排產已經內置了很多條規則，包括配方、拆合缸、深淺色、訂單交期等，未來隨著數據不斷積累，規則還會不斷增加，實現越用效果越好。

APS智能排程排產有兩個基礎：數據建模和規則梳理。根據數據模型和約束規則，智能算法引擎可以對訂單、生產卡進行預排，然后排產員進行審核與糾正。一但有糾正，智能算法引擎馬上能感知到，并且記下這條規則。

事實上，排產員很難把所有的經驗一次性全部梳理出來，比如，有一類面料要和某種缸進行綁定生產，排產員并沒把這個規則說出來，智能算法引擎不知道，排產時候會出問題。當排產員發現問題，予以修正，智能算法引擎就能夠知道：噢，原來我少了這么條規則。根據這條規則，智能算法引擎還會結合生產數據自己總結出哪類面料在哪類缸生產效果更好，向排產員推薦更合理計劃。

安達發APS智能排程排產應用的價值

每家企業都不同，平均來說可以實現這些目標：交期及時率提升20%；能耗成本大幅降低，洗缸次數減少10%；為排產員減少工作量60%；整體設備利用率提升6%；染缸滿載率提升8%；瓶頸環節設備利用率提升到90%以上；減少在制品積壓15%。另外，生產過程中，業務員、跟單員可實時查看訂單進展，不用再聚集在車間辦公室，工作秩序井然；在回修、設備故障、緊急插單等情況下，排產員可以迅速調整計劃，并通知到相應人員。

審核編輯黃昊宇