探索APS技術在流程制造中的應用實例-APS技術

來源：發布時間：2025-07-24

流程制造（如化工、制藥、食品加工）具有連續生產、工藝復雜、質量管控嚴格等特點，傳統生產計劃依賴人工經驗，難以應對訂單波動、設備故障、原料短缺等動態變化。APS技術通過數學建模、算法優化和實時數據集成，能夠實現生產計劃的動態調整與資源的高效配置，成為流程制造智能化升級的關鍵工具。

一、APS技術重要價值：從“靜態計劃”到“動態優化”

流程制造中，APS技術通過以下方式突破傳統計劃局限：

多目標優化：平衡交貨期、設備負荷、能耗、原料庫存等多維度約束，生成全局好的計劃；

實時響應能力：集成MES、ERP等系統數據，動態調整計劃以應對突發狀況；

可視化仿真：通過數字孿生技術模擬生產過程，提前識別瓶頸與風險。

二、行業應用實例解析

案例1：化工行業——石化企業的生產計劃重構

大型石化企業面臨產品種類多、工藝路徑長、設備切換成本高的挑戰。傳統計劃模式下，設備閑置率高達20%，訂單交付延遲率超15%。引入APS系統后：

工藝路徑優化：通過遺傳算法自動生成好的生產序列，減少設備切換次數30%；

庫存動態管控：結合原料供應周期與市場需求預測，降低安全庫存15%；

能耗協同優化：將蒸汽、電力等能源成本納入計劃模型，年節約能源費用超500萬元。

案例2：食品加工——乳制品企業的柔性生產實踐

乳企需同時滿足常溫奶、低溫酸奶等多品類訂單，且需嚴格遵守保質期與衛生標準。APS系統實現：

訂單優先級動態排序：基于客戶等級、交貨緊迫性、生產線適配性自動分配產能；

清潔驗證時間較小化：通過約束編程模型優化產品切換順序，減少設備清洗時間25%；

質量追溯強化：與LIMS系統集成，確保計劃執行與質量標準嚴格匹配。

三、APS技術落地關鍵挑戰與對策

數據質量瓶頸：流程制造設備傳感器數據易受干擾，需通過邊緣計算與AI清洗提升數據準確性；

工藝知識封裝：將專業人士經驗轉化為算法規則，例如通過知識圖譜構建設備維護與生產計劃的關聯模型；

組織變革阻力：通過沙盤推演與培訓體系，推動計劃員向“決策支持者”角色轉型。

上海智聆信息技術有限公司深耕流程制造領域十余年，其自主研發的APS系統融合了離散制造與流程工業的雙重優化邏輯，支持復雜工藝建模、多工廠協同、碳排放約束等高級功能。公司已為全球300+企業提供解決方案。通過“咨詢+實施+運維”的全生命周期服務，上海智聆助力企業實現計劃效率提升50%、運營成本降低20%的明顯效益，成為流程制造智能化轉型的值得信賴的合作伙伴。