数字化指利用信息系统、各类传感器、机器视觉等信息通讯技术,将物理世界中复杂多变的数据、信息、知识,转变为一系列二进制代码,引入计算机内部,形成可识别、可存储、可计算的数字、数据,再以这些数字、数据建立起相关的数据模型,进行统一处理、分析、应用。
人们是在发展过程中创造各种知识,并根据积累下来的知识给自己指导自己进行一个更好、更有效率的劳动。随着数字经济的发展,企业的知识不是一个人,极有可能是企业内部与外部的一个集成。
随着互联网信息技术的及智能技术的发展,企业需要依托信息技术,将企业知识与网络技术融合,构建一个企业的知识化系统,让企业知识更加标准化、系统化,推动企业的数字化发展。
企业的业务活动伴随着大量的信息生产、传播及应用,知识具有碎片化、数量多、范围广的特征,知识和知识管理的作用在数字经济发展下尤为突出,那如何将企业知识进行系统化、标准化,为企业的生产活动进行一个更优的指导与管理?
企业在传统的知识管理模式的建设中,面临着诸多的挑战:
缺乏系统化、标准化的企业管理;
企业因人员流失导致知识资产无法得到有效传承,导致企业生产混乱;
大量的知识集成管理需耗费大量的人力及技术;
缺乏标准管理,容易由于人为错误导致企业损失,企业决策难度大。
APS高级排产基于智能优化的车间排产及计划排产的AMRP高级物料需求计划,具有灵活滚动式的订单交货计划、生产计划,极大地提升计划效率,确保齐套,减少欠料:
将个人将经验用数据、规则等方式传承给系统,系统再来安排计划,确保了经验的连续传承,即使新人,也无需担心计划难做。
管理标准化、系统化。生产计划靠系统数据、规则自动计算,避免了人为的随意性。减少人为疏忽与误差导致的一系列后果。 如漏排、少排、错排、重复、延误等等。
在影响生产的因素变化后,可提前模拟预测出未来的订单交期、生产计划、产能负荷等,使得生产有序,客户满意度提升。
APS高级排产将生产工艺流程系统化,减少人为的随意性,实现工艺的基本资源约束,实现机台产线的尽量连续生产,解决客户订单交期评估与答复、人工排产效率低、设备资源利用率低、物料计划与生产计划脱节、生产计划执行率低、库存积压与生产缺料等相关问题。
APS高级排产有助于企业构建知识化系统,实现车间生产的一个自动智能化排产,解决企业可能因人员流失而导致的生产混乱问题,降低企业人力成本,使得企业管理更具效益,推动数字化发展。
审核编辑 黄昊宇
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