客户案例 | 处置企业排产难题，助力工厂转型“智造”

上周，OpenAI宣布开放ChatGPT插件体系，这一晋级极大地扩展了聊天机器人的功能。人工智能作为新兴产业具备赋能传统行业数字化转型的特征，将继续吸引更多关注。在工业4.0与“中国制造2025”浪潮的席卷下，中国制造业已站在淘汰或晋级的岔路口。市场需求的不时变换，同样也在倒逼制造业向数字化和智能化的转型和晋级。随着大数据、物联网、云计算、人工智能等新技术的呈现，不但加剧了制造业内部的市场竞争，更开启了跨界竞争。
供给链排产是企业消费过程中最为关键的环节之一，但也是最难处置的问题之一。它需要考虑多个因素，如消费才干、原资料供给、消费设备使用情况等，同时还要满足客户需求和市场变化，保证消费效率和质量。因而，对于企业来说，如何合理、高效地停止供给链排产是一项极具挑战性的难题。APS智能排产作为一种基于人工智能的智能化排产处置方案，可以协助企业实现消费进度的优化和消费效率的提升，以下是一家胜利应用APS智能排产的客户案例。
业务背景

用户信息： SKU 235个、工厂(北区) 9家、产线 13条、客户 22家、每周次排产将来14周方案
方案系统： 主方案排产系统，目前使用的市场主流排产系统，主要处置零售业供给链管理问题。
用户痛点： 现使用的排产系统排产结果客户需求满足度只要65%左右，同时运输本钱也很高。
用户需求： 1）本钱不变的前提下，客户满足度提升 2）需求满足度不下降的前提下，降低本钱
项目收益

1、方案执行时间减少70%
与主流排产系统相比，相同入参数据，排产执行时间可节省70%，现系统执行时间需10min以上，PB系统执行仅需3min。

方案输出快

2、年运费本钱降低1200万
用户需求满足度与现系统类似的前提下，PB系统计算出的运输本钱，与现系统结果相比可节省1200万/年。
3、客户需求满足比例提升5%

需求与本钱权重可调整

用户可自行调整需求与本钱的权重，找到更适宜自身企业需求与本钱的平衡点。PB系统算法权重设置最高的情况下，执行结果的需求满足度与现系统相比，可由65%左右提升至70%左右，同时运输本钱根本维持未变。
4、工厂需求满足比例提升3%
PB系统算法权重设置最高的情况下，执行结果的需求满足度与现系统相比，可由86%左右提升至89%左右，同时运输本钱根本维持未变。
在本案例中，通过对客户消费过程的深化理解，我们协助客户实现了消费方案智能化、排产自动化、产能优化等目的，大大进步了消费效率和质量。在实际应用中，APS智能排产可以协助企业优化消费线规划，提升设备利用率，缩短消费周期，减少消费本钱，加强市场竞争力。同时，APS智能排产可以实现对消费方案的实时监控和调整，及时发现和处置消费中的问题，确保消费方案的稳定性和可靠性。
上海比孚信息科技有限公司（以下简称“比孚”），是一家集咨询、设计、开发、施行以及运维等全方面信息技术效劳的高新技术企业。比孚聚焦于快消零售，医疗安康及智能制造行业，不时研发和打磨针对这三个行业的处置方案和产品，协助企业以更低本钱，更好效果，在更短时间内实现业务流程的数字化转型，提升业务效率，同时优化本钱。面对客户的不同业务与技术问题，比孚始终坚持“专业客观，客户至上”的效劳理念，为客户提供易于管理、方便落实、快速见效的专业处置方案。

比孚的方案排产处置方案能为企业制定高效的消费方案。