2025年3月28日，Asprova中國參加了由e-works數(shù)字化企業(yè)網(wǎng)主辦的“2025 中國制造業(yè)APS應(yīng)用研討會”，祝賀此次活動在寧波成功召開。作為e-works舉辦的第三屆APS領(lǐng)域的專業(yè)盛會，本次論壇吸引了智能制造領(lǐng)域權(quán)威專家、制造企業(yè)高層領(lǐng)導(dǎo)、智能制造負責(zé)人以及APS領(lǐng)域領(lǐng)先解決方案供應(yīng)商等400余名嘉賓的熱情參與。
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國家智能制造專家委員會委員、e-works CEO黃培博士帶來了“智能工廠推進策略”的演講。黃博士分享了如何通過精益生產(chǎn)、自動化升級、供應(yīng)鏈優(yōu)化、能碳管理、工藝改進和數(shù)字化轉(zhuǎn)型等多方面來實現(xiàn)制造企業(yè)的降本增效，闡述了智能工廠建設(shè)的五級修煉，以及智能工廠規(guī)劃的“十八般武藝”，并強調(diào)了智能工廠的標準體系建設(shè)。最后，他還分享了人工智能技術(shù)在工業(yè)中的應(yīng)用案例以及工業(yè)大模型的場景應(yīng)用。
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APSS高級計劃與排程研究協(xié)會會長蔡穎分享了如何構(gòu)建APS端到端閉環(huán)智能輔助決策系統(tǒng)。蔡穎指出，外部與內(nèi)部環(huán)境變化越來越來劇烈，企業(yè)需要不斷提升內(nèi)部的柔性來應(yīng)對外部的不確定性。APS將幫助企業(yè)構(gòu)建端到端智能閉環(huán)供應(yīng)鏈，以計劃的核心能力為企業(yè)的戰(zhàn)略規(guī)劃做出貢獻。蔡穎強調(diào)，APS的復(fù)雜性遠超人們的直覺認知，需要不斷從過去的計劃排程決策中學(xué)習(xí)改進。
Asprova 中國，展示APS領(lǐng)先解決方案
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本次論壇上，Asprova中國華東區(qū)總經(jīng)理尹春明先生帶來了精彩發(fā)言，不僅現(xiàn)場講解了APS在實際客戶案例中的應(yīng)用，同時分析了“以APS為核心，建立集成供應(yīng)鏈計劃體系，驅(qū)動供應(yīng)鏈全流程端到端全場景應(yīng)用”，并且強調(diào)了生產(chǎn)計劃排產(chǎn)對制造企業(yè)的重要影響。
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在論壇的圓桌討論環(huán)節(jié)，與會嘉賓就“制造企業(yè)推進APS應(yīng)用最大的難點與挑戰(zhàn)是什么？”、“如何實現(xiàn)APS與ERP、MES等企業(yè)核心系統(tǒng)的高效協(xié)同？”、“企業(yè)實施與應(yīng)用APS需要具備哪些基礎(chǔ)條件？”等議題進行展開了熱烈的探討和分析。
·參與嘉賓：Asprova中國·高級技術(shù)顧問·魏鯤
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為了讓與會嘉賓更直觀地了解各廠商的解決方案，方便企業(yè)與廠商之間的溝通交流，論壇還設(shè)立了展示交流區(qū)，熱鬧的氣氛、良好的互動使廠商和企業(yè)可以零距離地探討APS與智能制造相關(guān)技術(shù)，更全面的了解各種解決方案和產(chǎn)品，受到了嘉賓的歡迎。
作為提升企業(yè)智能決策水平的核心系統(tǒng)，APS正受到制造企業(yè)廣泛關(guān)注。APS在提升企業(yè)市場響應(yīng)速度、資源優(yōu)化、成本控制、供應(yīng)鏈管理、柔性生產(chǎn)等方面具有明顯優(yōu)勢，但APS成功實施應(yīng)用仍面臨極大挑戰(zhàn)。
APS軟件的核心算法、建模能力、系統(tǒng)架構(gòu)、功能完整性、產(chǎn)品化模塊化能力和后期的擴展能力都決定著APS是否能成功實施應(yīng)用，不僅對軟件要求高，對甲方、乙方的業(yè)務(wù)能力要求高，對數(shù)據(jù)要求也更高。若數(shù)據(jù)治理不足，項目易因數(shù)據(jù)質(zhì)量問題失敗。同時，APS不僅是技術(shù)工具，更涉及生產(chǎn)流程重構(gòu)和組織變革。若企業(yè)缺乏精益管理基礎(chǔ)或變革管理能力，系統(tǒng)可能因執(zhí)行困難被棄用。此外，APS核心在于基于約束條件的優(yōu)化算法，需根據(jù)企業(yè)生產(chǎn)場景（如多品種小批量）選擇算法模型，這對實施方的行業(yè)經(jīng)驗和算法能力要求極高。
如今，APS已從單一車間排程向供應(yīng)鏈計劃（如S&OP、多工廠協(xié)同）延伸，與供應(yīng)鏈管理系統(tǒng)深度集成，幫助企業(yè)構(gòu)建端到端的智能計劃體系。另一方面，AI技術(shù)與行業(yè)場景的深度結(jié)合正推動APS向更加智能化、協(xié)同化的方向演進。例如，AI和大模型技術(shù)可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)生產(chǎn)規(guī)律，優(yōu)化排程模型，解決傳統(tǒng)運籌學(xué)方法在動態(tài)復(fù)雜場景下的局限性。AI驅(qū)動的APS也可整合供應(yīng)鏈需求預(yù)測、庫存優(yōu)化等功能，實現(xiàn)從計劃到執(zhí)行的閉環(huán)智能決策。
