在经济不确定性增加和利率上升的双重夹击下，各大制造企业面临的一大难题是——必须在不增加甚至减少资本支出的条件下保持高产能并提高工作效率。BCG的客户发现，通过提升与产能驱动因素相关的决策水平，如机器的设置、产线的切换、操作员技能水平、计划外停产时间和闲置时间，可将EBITDA提高8%以上。最近，许多客户发现，基于优化方法的生产计划工具可以帮助他们有效提高决策水平。
BCG助力提高生产力
BCG X推出的高级生产排程工具（APS）将过去费时费力的手动生产排程方法转变成为严密、简化的流程，利用数学优化方法大幅提升排程的效果。在使用 APS 短短八周后，我们的客户就通过减少产线切换频次、提高资产利用率，将OEE提升3%以上（相当于每天增加约30分钟的生产时间），将原本计划员用于人工排产的劳动工时减少超过50%，同时还改善了运营的可持续性、提高了客户履约水平和员工积极性。
APS主要针对四个常见痛点：
  • 人工排程费时费力且不是最优
  • 不同业务目标彼此冲突
  • 数据孤岛，需要大量人工处理
  • 分析和优化能力不足
首先，APS以数据和算法驱动的决策流程取代了过去依托电子表格的繁琐、非标准化流程。
其次，APS引入了先进的数据科学，能够有效调和过去那些常常相互冲突的业务目标，比如生产效率与交付质量/交付速度、成本与客户满意度、灵活性与高成本低速度。
第三，APS可以收集不同来源的数据，并在必要时使用AI驱动的文本挖掘工具清理数据，保障数据的一致性，然后再将数据整合为可以使用的标准化形式进入数据湖，方便随时调用。
最后，该工具可以提供用户所需的数学模型和计算能力，协助用户有效规划生产排程，做出最优决策。
借力AI：以数据科学为指导，
实现运营目标
APS排程算法采用混合整数规划、仿真和启发式算法，将数据集整合为最优生产计划。该工具可以在多个业务目标之间进行权衡，在同时照顾企业不同运营目标的情况下制定最优排程计划。这种设计使企业可以同时追求多个运营目标，包括：
  • 尽量减少产线切换频次：最大化产线利用率，降低平均生产成本
  • 准时全额交货率：通过满足不同层级客户对准时全额交货率的要求，最大限度提高客户满意度
  • 平衡机台/产线排单量：确保配置的资源（机台、产线、操作员）有相对平衡的工作量
  • 平衡各工序排单量：避免出现下游生产环节等待上游环节产品或待加工品大量积压的情况，出现此类情况时，需要调整当前工序的生产计划以帮助下游工序尽快恢复生产或者清除积压单
APS 以运营中可能遇到的情境作为约束条件，其算法则综合利用多种数学规划技术，可以在合理时间内找到最佳答案。典型运行约束条件包括：
  • 因维修、操作员缺岗等原因导致机器无法使用
  • 物料供应不足
  • 物料分配方案
  • 机器与产品不匹配（某产品是否可由某类型机器生产）
  • 机器生产速度（由配置决定）
  • 外包商的生产能力
除上述数学架构外，APS还配有一个机器学习驱动的引擎，该引擎可根据新收到的信息（如紧急来单、关键物料即将耗尽、上游生产环节产量未达预期）发现生产线上的变化，并为计划人员和排程人员提供一整套行动指导。
APS的落地应用
在与企业合作推行例如APS这样的新技术时， BCG会遵循“10—20—70公式”对AI项目进行资源分配：
  • 10%：投入AI、机器学习算法、优化以及数据分析
  • 20%：投入软件和技术基础设施，用于优化、集成和扩展AI和机器学习技术
  • 70%：投入咨询、细分领域专业知识、项目管理和变革管理，以便实现AI转型的内化，并将所有项目与既定的业务目标联系起来
APS成功落地的关键在于合理分配资源，将APS充分整合到整个组织的业务流程中。如此一来可以帮助解决各职能部门利益相关方的关键痛点和问题，释放长期价值；二来也使团队能够更主动、准确地制定计划。
提及数字化转型的主要困难，企业常会将“整合”挂在嘴边。在BCG开展的调研中，管理层和员工都指出，在组织内对流程进行数字化转型时，他们面临的最大问题就是如何培养具备复合型技能的人才。为解决这一问题，BCG与企业展开合作，赋能员工应用、整合新推出的数字化流程。
BCG非常注重客户能力建设和知识移交，让客户能在与BCG的合作结束后继续扩大APS的应用范围。借助敏捷开发流程，客户团队从设计阶段就介入，在提供业务知识的同时，随时了解进展情况，把握最终产品的开发方向。
此外，BCG还建立了一套完整的APS解决方案交接流程，包括组建客户方“数字化团队”，在分阶段推进该工作的过程中将项目主导权逐步交接给客户团队。BCG还可以提供实践知识的移交培训和详细的文档资料。BCG完成交付时，客户数字团队已经可以独立负责后续数字化用例的构建工作。
即使受宏观经济形势影响，资本支出预算出被削减，APS仍能帮助企业保持甚至提高自己的生产能力。BCG建议，制造企业可以将APS纳入更广泛业务流程转型之中。只要能够完成有效集成，APS就可以帮助企业释放该技术的真正价值，让越来越多过去由人工完成的流程，乘上智能分析能力的东风。
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关于作者
何苗
波士顿咨询公司（BCG）董事经理，数据科学。
Kunal Kumar
波士顿咨询公司（BCG）董事经理。
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