西門子APS系統實施方法論

Siemens APS快速部署法

    APS的實施落地，可謂業界一大難點，在中國猶甚。有些企業望而卻步，談APS而色變，認為實施時機尚不成熟而一推再推；有些企業“曲線救國”，打算先把其他信息系統先上全了，若干年后再打造APS；還有一些企業，已經在APS上苦苦糾纏良久，卻總盼不到光明看不到出路。APS到底有多難？有沒有成功實踐的經驗可供借鑒，讓想上而不敢上的企業少走彎路？如果您正好有此顧慮，本文就是給您量身定做的。

01

一線調研

    “沒有調查就沒有發言權。”這句名言用在APS的實施落地上同樣具有指導意義。“一線調研”之于APS項目有兩個方面：一是親臨車間一線觀察生產情況，二是和物流部/計劃部組織面對面的研討和溝通。可以說，一個不去車間的顧問，不會給你一個合格的方案；一個不重視車間參觀的甲方，不可能成功落地一個合格的APS系統。之所以把一線調研放到這么重要的地位，除了其本身可以讓顧問能看到、了解企業的生產組織狀況，計劃執行水平以外，通常還可以讓顧問在第一時間發現當前生產中存在的問題（各種浪費），于是才能給出有針對性的優化方案。怎奈總有很多企業不了解或者不重視這一關鍵環節，總覺得自己已經整理好需求了，供應商們只要回答行不行，多少錢即可。在筆者接觸過的眾多企業中，諸如此類的并不在少數，結果呢？無一例外的最終沒能達成預期目標，甚至項目都沒能正常招標 -- 發布的需求實際上存在著大量的偏離APS范疇的指標 -- 導致供應商也是左右為難，最終雙方都哭笑不得。

    所以，我們都必須旗幟鮮明地拒絕“懸絲診脈”式的溝通調研方式，必須始終強調“一線調研”。

02

建立工廠模型

    工廠模型的建立，比較偏技術面，對于甲方來說不是太關心如何實現，但是對于APS落地本身來說是不可或缺的一環。這里面至少要包括：

主約束資源：即基礎產能資源，比如device，cell，line；

二次約束資源：即對主約束資源的約束，講起來比較拗口，但實際場景比比皆是：各類工裝夾具就是對主設備的再次約束，即為此類；

主數據：BoM，Routing；

業務數據：Work Order， Stock， Purchase Order

工作日歷：定義工作時間與非工作時間；

工廠模型的建立，是給APS引擎的計算做一個根本性的約束，使得計算范圍被約束在這個模型里面，也可以算作是基礎收斂條件組。

03

審核你的工藝和工時

    在APS實施過程中的最大、最頑固的一個隱患就是工藝和工時數據的不可靠。說是隱患，是因為各大企業都不缺這類數據，更不認為這方面有問題，理由也很充足：我們已經對信息化建設進行了巨大的投入，不存在如此低水平的問題；我們現在企業運行的也不錯啊，怎么可能有這些基本問題；我們有完整的工時統計；我們有專業的IE工程師隊伍優化工藝結構.....以上理由可能都是事實，不能說他們說了謊，只是世易時移，這些已有的數據，已經無法滿足企業未來在APS指揮下的新局面了，打開你的ERP系統，看看是否存在這樣的問題：

工藝路徑簡單粗暴 -- 只為財務角度服務，成本發生后能有地方對應記錄即可。而APS對工序的要求是到機臺級別；

標準工時不標準：所有的標準工時，只是為了算成本用，各種分攤，各種滯后。APS需要的，是明確劃分的工時：作業時間和換線、換工裝、預處理等非生產時間分別統計；

數據未經檢驗：有了數據不等于數據合格，必須要經過一個檢驗閉環，才能被認可，您的數據，有經過檢驗嗎？工藝路徑，有沒有缺失工序（屢見不鮮），工時數據，有沒有統計、錄入錯誤？通常來說，對于數據量龐大的大型企業，對已有數據做一個5%的抽檢，就能判定數據質量的好壞。

工藝工時數據通常是很多企業在導入APS的時候遇到的最困難的一步！難不是因為事情本身難做，而是認識不足，不認為這里有問題。總以為自己最不缺的就是這塊，卻忘了現在是衡量標準變了，按照以前粗線條的標準自然是ok的，但是APS的要求是用“放大鏡”重新審視這些數據，是標準提高了，自然原來的情況就不達標了，需要修正。

有了合格的工藝工時數據，您終于邁出了第三步！

04

管好你的庫存

    很多人對庫存問題是嗤之以鼻的：庫存還不容易嗎，隨時可以查。事實是，絕大多數企業，無法在任意時刻獲取準確的庫存數據！！！這不是危言聳聽，而是基于大量的客戶調研得出的結論（樣本數不低于100家）。這里說的庫存，包括成品，半成品，原料和在制品；對于大多數企業，存在的常見問題包括：

1. 入賬不及時 -- 實物入庫賬目未更新；

2. 線邊料未管理 -- 線邊暫存物料未納入庫存管控；

3. 報交時間差 -- 車間已經完成生產，入庫時間滯后，存在一個管理間隙；

以上幾點的檢驗和改善并非多么困難，只是需要意識的轉變：庫存再也不能馬馬虎虎大差不差，更不能只在盤點那天才“精準”。

那么，庫存對APS為什么重要？顯而易見的問題是物料可用性檢查。當賬目有料而實際不存在的時候，APS是給你排產呢，還是不排？

所以，庫存是你要管好的第四步。

05

啟動你的APS

    現在，可以“接單”了，您的APS系統至此已經完成了基礎的準備工作，并且對上游的基礎數據做了規范和要求。只要工單數據源源不斷地輸入進來，APS就可以憑借強大地引擎和高速的運算能力，“分分鐘”給你計算出一個排產結果來！是的，以往需要數人、數天的工作量，至此可以壓縮到幾分鐘級別。這個變化就不能簡單的用“改善”來形容了，已經從量變引起了質變，讓你有可能在短時間內多次模擬各種場景的排產結果。并給你帶來一個根本性的變化：從拒絕、抱怨訂單波動，到主動接受并擁抱變化 -- 因為任何訂單變化，都可以在短時間內重新計算出新的排產結果，快速調整。

至此，最后一步完成，你獲得了一個快速、高效、一次建設重復使用的高性能APS系統。你的排產效率將從天壓縮到分鐘。是不是很有誘惑？

06

控制你的欲望

    為什么要寫這一條？因為再大的框也裝不下無盡的欲望！你要WIP最小化，就得忍受交期達成的劣化；你要OEE最大化，就得部分接受庫存增加的必然結果；要縮短交付期，代價就是部分半成品可能需要備貨......總之，這個世界上不存在完美無缺，有的是取舍。而APS，恰恰提供了在特定取舍下的快速分析和結果計算。如果必須要找一個方方面面都100%滿意的方案，那就“只應天上有，莫向人間尋”。所以，一個理性的，有輕重取舍的建設方向，是避免走入死胡同的關鍵因素。

    

    六個步驟，一套基于西門子Preactor的APS系統便可落地。讓我們回顧一下，到底是什么難倒了大多數企業？第一點和第二點主要是APS實施顧問來完成的，做的好不好取決于你找了什么樣的顧問團隊；后四點則主要是企業自己的事情！！！看到太多的企業，要么“甩手掌柜” -- 我的情況就這樣，你給我解決所有的問題；要么“自信爆棚” -- 你照著我的需求和安排去實現就好。如此這般不接地氣，本質是對APS的認知嚴重不足：要么把APS當作全知全能，凡是現在系統完不成的，統統交給APS去做；要么是把APS當作一個類似Excel的孤立工具，而忽視了其橫跨多職能、貫穿供應鏈的“指揮中心”本質。而真正的落地方法，其實也并不難，如本文所述，對一個個具體問題，踏踏實實的去解決，系統自然水到渠成。

寫在最后：本文所寫的，是對APS最基本的應用，你可以用來：

1. 快速制定多場景、多版本的生產計劃；

2. 快速交期答復；

3. 節約大量的手工數據處理時間；

4. 多人分享同一個數據平臺減少資源沖突的溝通時間；

5. 可以和其他信息系統集成以減少數據傳輸錯誤；

對于大多數企業，您的投資收益已經可以達成。但是，對于部分規模龐大、本身信息化和管理水平已經到一定水平的企業，您的目標肯定不止于此：

• 如何優化產能利用率

• 如何實現供應商協同

• 如何實現JIT物料供應

• 如何縮短交期

• 人員、工裝復雜約束

......

路漫漫其修遠兮，APS也不是一蹴而就。讓我們一步一步來，打造一個跨職能的，支撐精益制造的數字化供應鏈體系！