项目建设内容
全链路数字化升级，构建智能计划排产体系
1生产计划智能体建设内容
项目目标
基础数据标准化、系统平台化、PC/IE业务数字化
制造工艺管理
设备产能模型
制造BOM
AP排程
AS排程
可视化
数据装载
BOM集成
工控系统集成
物料集成
库存报工集成
基础数据
制造BOM、物料设备产能、设备/模具信息、连续生产主信息、物料主数据、物料库存/在途
2建立统一的数据治理体系
TF-AMD工业互联网平台
快速排程、历史良率监测、经验固化、库存分析、生产执行情况分析、计划调度能力分析
业务支撑
SAP
MES
APS
基础数据
制造工艺、设备产能、生产订单、财务数据、生产数据
3ASSY生产计划智能体
多重约束条件下解决均衡问题
1ASSY订单部分 + ASSY WIP = ASSY工序计划（需求源头）
2APS考虑多重约束条件运用深度学习算法生成最优结果：
物料均衡工序均衡模具均衡载具均衡设备均衡区域限制质保期库存
4TMP生产计划智能体价值
基于良率的排产策略优化
系统通过深化机器学习模型，充分考虑BOM良率及联副产品的应用，基于订单需求合理精准分配库存，选择合适的BOM和工艺进行排产策略优化，从而充分利用中间环节的联副产品，减少重复测试与堆料，释放产能，通过将良率变量纳入实时排程，实现从被动响应到主动调优的转型，提升计划排程的准确性。
工艺良率差异
不同的物料或者相同物料使用不同的工艺在测试各工序产出的bin良率不一样。
痛点分析
- BOM数据量庞大，人工排产只能记住常用的BOM，无法充分考虑多BOM多工艺的组合利用
- 库存结构复杂：库存和BOM的选择组合不合适导致半成品的库存堆积，增加仓储成本
- 传统计划方式无法快速响应良率与需求变化
实现价值
- BOM选择策略优化：在深度学习模型算法下，基于订单需求和库存利用选择不同的BOM工艺组合生产
- 联副产品利用：计划排产中充分利用半成品库存以及未来预期产生的联副产品，提升联副产品利用率，减少首道工序投入量
- 快速排程响应变化：提升排程运算效率，快速响应订单需求的变化
建设成效
滚动模拟多版库存分配方案，基于订单需求，选择合适的BOM组合生产，充分利用联副产品，支持最小化呆滞料规则，减少良率波动影响，提升排程效率和计划准确性。