C. 产销平衡与生产计划 — 平衡产供销 , 稳定生产 订单优先级 和上线日期 需求计划 订单状态 B. 订单管理 — 确保订单准时交付 物料供应对 需求管理 的要求 供应商约束 生产资源约束 A. 需求管理 — 提升计划准确率 , 降低库 存 销售目标 整机库存 基于商机的 联合预测 需求计划 订单信息 D. 零部件计划与交付 — 确保零部件准时供应 交付与 供应计划 场 动 态 ， 实 时 处 理 销 售 订 单 生产组织稳定有序、快速实现订单交付 实 现 后 端 信 息 共 享 ， 缩 短 采 购 到 货 时 间 供 应 商 8 其中，基于产能约束和零部件约束的 APS 高级排产平台，是集成计划体系的 核心，将有效实现预排产功能，快速响应市场需求，及时反馈订单交期 A7 A8 A9 A1 B1 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A1 产能规划及物料计划 订单优先级 产能约束 物料约束 订单交付期反馈 1 2 3 4 5 4 当前时点 （ N 月） 计划周 第 2 周 第 1 周 第 -1 周 第 0 周 第 4 周 第 3 周 四 六 日 一 二 三 五 四 六 日 一 二 三 五 一 二 三 四 五 六 日 四 六 日 一 二 三 五 一 二 三 四 五 六 日 四 六 日 一 二 三 五 约束 条件 A1 A2 A3

型 电 装 产 线 的 应 用 --- APS 2 、计划编制中的约束条件  数量类型约束  空间类型约束  包括类型约束  分组类型约束  位置类型约束  平均分配类型约束 系统设计了 6 种类型的约束 尚未安排 非交货时间 发动机 空闲能力 占用能力 第一次尝试 无限能力计划策略 第二次尝试 计划策略 产能约束 物料制约 排程规则 排程方向 资源评估 计划结果 详细计划 入库计划 计划评估 投料计划 计划可视化 项目甘特图 订单甘特图 资源负载图 资源甘特图 滚动计划 分步排程 重排算法 交期承诺 约束算法 瓶颈优化 换线优化 资源优化 规则优化 炉资源优化 全局优化 遗传优化 经典算法 模糊算法 人工智能 APS 是考虑了工艺约束、设 备、物料、班组、生产日 制造提前期和原材料采购 提前期、库存等因素 MRP 的逻辑来计算 ; 是基于订单 的无限产能计划。 MES 的生产计划 MES 的生产计划以生产物 料和生产设备为对象，按照 生产单元进行排程 ; 以执行 为导向，考虑约束条件，把 ERP 的生产订单打散，重 新计划生产排程 ; 是基于时 间的有限产能计划 为了更好的实现生产，必须将 MES 生产计划 管理和 ERP 生产计划管理有效的结合在一起， 构成完整闭环 •

园区认定、评价和引导工作,为化工园区高质量发展做出贡献。 本标准提出了化工园区综合评价的基本原则、指标和流程。基本原则包括高质量发展引领、分类系 统评价,采取可统计、可监测、可考核方法执行。评价指标包括约束性指标和引导性指标,约束性指标是 化工园区规范化发展所必须选取的指标;引导性指标是化工园区高质量发展建议选取的指标。 本标准对各项指标的基准值和打分标准不做具体规定,对于具体指标和基准值的选取,建议根据化 信息化和工业化的高层次深度结合。 注:以信息化带动工业化、以工业化促进信息化,走新型工业化道路。两化融合的核心就是信息化支撑,追求可持 续发展模式。 1 GB/T39217—2020 3. 4 约束性指标 obligatorytarget 化工园区为实现规范化发展应达到的指标。 3. 5 引导性指标 anticipatorytarget 化工园区为实现高质量发展尽可能提升的指标。 3 GB/T39217—2020 7 评价流程 7. 1 选取并建立评价指标 应符合下列要求: a) 从约束性指标和引导性指标两个方面,选取并建立评价指标体系,见表 A. 1; b) 所有约束性指标均应进入最终的评价指标体系; c) 应根据化工园区发展情况和评价目标,科学合理选择所需评价的引导性指标。 注:约束性指标是必选指标,引导性指标是可选指标。 7. 2 指标基准值确定 7. 2. 1 设计评价指标数据调查表格

大量的混线生产 • 多工厂协作，需要考虑与其它工厂的相互调度 • 众多排产约束 : 批次约束，颜色约束，预先安排位置约束，颜色连续区间 限制约束，特殊车型安排约束等 . 解决方案 • 将主生产计划问题转化成为一个整数规划问题 • 添加规则配置模板，方便计划员对规则进行修改 • 开放约束调整功能，使计划员能对约束进行选择 • 不同厂的计划员根据本地需求制定适合自己的排程计划 59 GUANLIJISHUHUA

生产计划 移动数据 DCS 内操管理 外操管理及智能巡检 操作指令 实时数据 投入产出约束 在线优化（ RTO ） 模拟与评估 模型更新 区域优化模型 数据调合 调度排产模型 生产指挥 操作约束 加工方案 作业计划约束 智慧化工厂生产控制工艺流 能源管理 能效监测 能效分析 电 \ 水 \ 风 等 移动指令 操作约束 调合优化 原料在线调合 半成品在线调合 生 产 计 划 计划管理 计量管理 实时数据 调度约束 生产目标 生 产 调 度 排 程 PID 监 视 故障诊断 实时数据 物料平衡与统计 生产绩效 CO 生产统计与绩效 操作管理 操作绩效 操作参数 实时数据 物料移动与库存管理 FI 财务数据 APC 监 视 运行评价 APC 精制 生产计划约束 优化模型 效益目标

30/63 被誉为供应链优化引擎，称为高 级计划与排程 (Advanced Planning and Scheduling), 在满足能力约束、 原料约束、需求约束、运输约束、资 金约束等各种生产资源约束的基础上， 实时、同步地给出在不同生产阶段的 最优生产排程计划，最大化用户优化 目标，如准时交货、设备利用率、成 本 等 。 智能制造 APS 产品平台体系以“方

SUV 、 MPV 、跑车等进行外 气动优化设计。结合气动阻力分析技术，提高外形设计效率。 • 结构部件优化设计：包括白车身架构、悬臂系统、曲轴、传动系统等结构部件进行优化设计。 结合部件质量、尺寸等约束条件对部件进行强度优化设计。 • 泵、风机、汽轮机、燃机等行业优化设计：各类泵、风机、涡轮增压器及汽轮机等 各类叶轮机械产品设计，包括建模、仿真、优化；流动性能分析、空化分析、结构 强度分析、振动 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 / 充分考虑物料 / 产能的实际情 况及约束 结果：排产计划沟通成本未能有效 降低，输出结果执行率低 Gap4 ：缺乏 MES 系统或实际 执行的生产反馈环节，或者实时 性响应效率低 结果：造成生产问题的积压，进 一步影响计划执行率 综合提升整体生产环节的制造柔性 化流程，为排产引擎提供良好的数据 源，构建产能数据平台 基于多种生产排程业务需要，通过 基础排产引擎生成排产计划，加速 排产过程，实现提高产能利用率， 降低订单延误率 基于基础排产引擎，通过调整不同参数 或加入不同业务约束（换线次数限制， 交期提前，部分交期优先满足）进行模 拟排产，提高排产决策效率 每天实际生产中，可通过排产平台，监 控生产状况，产出延误预警，分析缺料 情况，推送优先缺料警报，提供补料建 议，提高各个环节响应与决策效率

放置的偏差，造成机器 人与工件之间没有接触 或损坏工件。 机器人控制中需解决四大关键问题 位置伺服 未知环境的约束研究 力传感器 碰撞冲击及稳定性研究 力控制是将环境考虑在内的控制问题 为了对机器人实施力控制，需要分析机器人末端执行器与环境的约 束状态，并根据约束条件制定控制策略，此外，还需要在机器人末端安 装力传感器，用来检测机器人与环境的接触力。 控制系统根据预先制定的控制策略对这些力信息做出处理后，控制 机器人在不确定环境下进行与该环境相适应的操作，从而使机器人完成 复杂的作业任务。 机器人的力控制最终是通过位置控制来实现，所以位置控制是机 器人实现施力控制的基础。另外，约束运动中机器人终端与刚性环境 相接触时，微小的位移量往往产生较大的环域约束力，因此位置伺服 的高精度是机器人力控制的必要条件。 1 、位置伺服 经过几十年的发展，单独的位置伺服 已达到较高水平。 因此，针对力控制力 / 位之间的强耦 的几何模型往往不能精确得到，多数情况是未知的。因此对未知环境 的几何特征作在线估计，或者根据机器人在该环境下作业时的受力情 况实时确定力控方向（表面法向）和位控方向（表面切向），实际为 机器人力控制的重要问题。 3 、未知环境的约束 传感器直接影响力控制性，精度高（分辨率、灵敏度和线性度）、 可靠性好和抗干扰能力强是机器人力传感器研究的目标。就安装部位 而言，可分为关节式力传感器、手腕式力传感器和手指式力传感器。 4 、力传感器

SUV 、 MPV 、跑车等进行外 气动优化设计。结合气动阻力分析技术，提高外形设计效率。 • 结构部件优化设计：包括白车身架构、悬臂系统、曲轴、传动系统等结构部件进行优化设计。 结合部件质量、尺寸等约束条件对部件进行强度优化设计。 • 泵、风机、汽轮机、燃机等行业优化设计：各类泵、风机、涡轮增压器及汽轮机等 各类叶轮机械产品设计，包括建模、仿真、优化；流动性能分析、空化分析、结构 强度分析、振动 ：生产建模与实际业 务规则及复杂度不匹配，复 杂业务场景无法考虑 结果：导致建模结果输出范 围有限（如多工厂、复杂物 料规则等） Gap3 ：隔离式的排产计划未协 同 / 充分考虑物料 / 产能的实际情 况及约束 结果：排产计划沟通成本未能有效 降低，输出结果执行率低 Gap4 ：缺乏 MES 系统或实际 执行的生产反馈环节，或者实时 性响应效率低 结果：造成生产问题的积压，进 一步影响计划执行率 综合提升整体生产环节的制造柔性 化流程，为排产引擎提供良好的数据 源，构建产能数据平台 基于多种生产排程业务需要，通过 基础排产引擎生成排产计划，加速 排产过程，实现提高产能利用率， 降低订单延误率 基于基础排产引擎，通过调整不同参数 或加入不同业务约束（换线次数限制， 交期提前，部分交期优先满足）进行模 拟排产，提高排产决策效率 每天实际生产中，可通过排产平台，监 控生产状况，产出延误预警，分析缺料 情况，推送优先缺料警报，提供补料建 议，提高各个环节响应与决策效率

技术分析不同数据，包括销 售历史数据、供 应链建构、产品价格等数据，做出更加准确的需求预测， 从而使企业更好地安排生产计划， 降低库存水平，降低运输、仓储、供应链 管理成本；（ 2 ）在给定工单、可用资源、约束条 件和公司目标多重 条件下，生成最佳生产计划；  生产过程：预测性设备维护、生产工艺优化、智能化产品检测、智能搬运等。 通过挖掘和提炼生产中产生的海量信息，优化设备运转、工艺流程、提高检测 订单信息 库存信息 订单生产计划 物料需求计划 APS - AP ( 高级计划 ) 智能算法 行业模型 TOC ( 约束规则 ) 人机交互设置 订单信息 工单计划 生产数据 生产信息 BOM 信息 工艺路线 资源信息 APS - AS ( 高级排程 ) 智能算法 行业模型 TOC ( 约束规则 ) 人机交互设置 作业指令 投料计划 备货计划 备货计划 自动化高效工厂： 高级计划与排程（ APS ）