数策张椿琳：制造企业计划管理面临的挑战

如何消除阻碍生产有序化、产品标准化、流程标准化的这三大障碍？ 张春林认为，盛威需要建立“三位一体”的解决方案，即数字化、智能化的组织变革、管理流程和管理工具。

张春林| 上海数策软件有限公司CEO、创始人

以下为演讲摘要：

制造企业计划管理面临的挑战

并不是每个制造企业的生产计划和智能决策都很困难，有的也很简单。 那么什么样的生意会比较困难呢？ 包括三个方面。 一是下游需求分布不稳定，插单、紧急订单较多。 二是上游供给能力存在不确定性。 如果供应商有客户指定的专用设备，那么安排生产就会非常困难。 三是产品标准化程度低，非标产品较多。 如果是这样的企业，非标多、生产供应复杂，生产计划的安排就会非常具有挑战性，人脑也用不上。 这样的企业会发现一些普遍的现象——策划者太多。

图片来源：树策智能

整车厂的好处是他们有很多创新车型。 不好的是都是新型号。 OEM 厂商不知道自己能卖多少。 这种不确定性传导给零部件企业，让它们变得更加不确定，也更难应对。 。 需求不稳定、分散、无序，影响零部件生产企业有序生产调度，导致企业难以长期健康运营。

在汽车行业，目前只有特斯拉和理想实现了单品规模化。 其余的本土品牌和海外品牌都采取了车海战略。 OEM产品模块化程度低、零部件通用性差，也加剧了上游产品的非标准化。 这方面现在比以前好多了，但是风险还是很大，平台还需要规范。 最近，当我在做配件公司时，我发现流程很复杂，并且存在很多不确定性和不标准。

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从原材料到成品各工序存在巨大变量，订单与工单之间存在多对多关系，生产工艺标准难以统一。 在整车生产方面，无论是冲压、焊接、喷涂还是总装，都不存在这样的不确定性。 计划生产100辆，100辆的材料和产能全部分配给生产100辆。 然而，当我们继续做的时候，我们发现我们只能生产95台，我们不得不补货并返工生产。 事实上，一些零部件的生产比整车的生产还要复杂。 上游成套供应的高度不确定性也是零部件生产企业有序排产的重要制约因素。

练习有效的业务响应

虽然这件事情从书策的角度来说是用软件来应对挑战，但事实上，从最终的实践经验来看，单靠软件并不足以真正做好工作、真正解决问题。 软件只是实现管理思维变革、流程变革的工具。 管理思维必须改变，支撑管理流程必须用好软件，最后要有一个能够很好地实施业务实践的软件工具平台。 称它们为三位一体，它们相互影响。在供应链中做出明智的决策最重要的是必须有整体的管理变革。

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落实组织管理变革是企业应对三大挑战的关键之一。 第一步是让听到炮火的人能够呼叫作战资源，因为他最了解当前的情况。 但只有给他情报分析和判断，他才能要求正确的火力在正确的时间击中正确的地点。 人们通常说，企业的战略决策是管理层的责任，而管理层会有自己的直觉和愿景。 对于基层管理者来说，这些数据非常适合日常运营。 如果向他们提供足够的数据，他们实际上可以对日常工作做出正确的决策。 需要利用数据和管理工具来辅助规划人员，提高规划人员应对供应链的能力，让规划人员成为具有行业知识和思维视野的“链主”。

精简核心管理流程是企业应对三大挑战的第二个关键。 在制造业中，产销协调会议通常是高层争论最多的地方。 只有一组数据。 大家都认可这组数据，所做的一切都是从这组数据开始的。 基于这组数据的协作效率非常低。 通常造成两个最大的现象，一是库存高，二是销售方因为不知道什么时候发货，不敢急急单，销售疲软，库存也高。

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如果有一个好的平台把各个部门连接起来，从研发到销售、生产、物流，都可以很好的连接起来。 一旦 OTD 变得透明，他们就可以很好地协作。 如果没有良好的平台协作，这是不可能的。 相反，如果搭建了这样一个平台，在组织业务流程中不实施组织变革，就没有人会使用这个平台，也不会形成小闭环。 渐渐地，这个平台就会消失。 使用。

对IDEAS APS的思考和思考

首先，我们认知上觉得需要对生产供应链做出好的决策，建立基于数据的综合规划系统。 它通常被称为 APS。 这个词在不同的时代有不同的含义。 20年前，重点是生产过程中与MES结合的调度。 但现在更多是在供应链的背景下，企业在生产制造方面有很多系统，提到最多的就是ERP和MES。 APS 是做什么的？

APS是调度员，ERP是车站负责人。 它可以告诉我们在任何时刻和时间段有什么是可用的，有多少零件，有多少半成品，有多少成品。 告诉公司员工在正确的时间把正确数量的东西送到正确的地点，是一个复杂的协作和调度，需要数字大脑提前思考清楚、实时指挥、闭环监控，ERP才能保证事物就在需要它们的地方。 有时，MES确保生产按照工艺技术完成，包括物流和采购。 必须数字化实现，必须使用运筹优化的算法。 我们目前正在探索利用人工智能自学习算法来实现良好的协作。

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运筹学的科学始于二战期间盟军在全球范围内部署军事物资。 这是复杂协调所迫使的数学研究。 如何制作优秀的APS软件？ APS软件有很多，但故障率很高。 众所周知的西门子、SAP的APO、达索都是20、30年前的事情了。 对于20、30年前的技术架构和我们的架构的思考，我们是踩在前人的肩膀上，如何去实践？ 充分利用事物？ 本质上，我们需要有一个好的商业模式来抽象业务。 商业模型可以有一个简单的框架，能够解释现实中任何企业的生产供应链流程和生产技术的所有特征。

这样的商业模式有很多，也是大家比较认可的。 我们选择了其中之一。 国外很多管理学院和咨询公司的专家对此都解释得很清楚。 只需选择一个非常容易解释的即可。 我们选择了供应链网络模型。 有了模型，对于搞算法的人来说就会非常简单。 通过一个简单的框架和模型，我们就可以概括现实世界。 有相应的数学模型，逻辑也相应。 约束对约束，追求解决方案，成本最低或者速度最快，就能很好地建立相应的数学模型框架。 最后一步是用什么样的数据结构和算法结构来实现这个数学模型，需要分为三步。

通过将这三个模型的抽象相匹配，我们可以做出非常好的供应链优化软件。 为了让能力、效率、适用性变得更好，我们需要不断的迭代。 从5年前我们开始做这个产品以来，我们已经投入了1亿多的研发费用。 一开始，有很多误会。

最后也是最重要的一点与技术无关。 要建立业务数字化先锋队，将业务从基层骨干引入高层管理，共同深入变革管理理念和经营方式。 决策领导的参与应该作为项目组的一员，进行业务咨询，梳理当前的业务状况，思考如何更好地进行业务管理和流程思考。

（以上内容摘自上海数测软件有限公司CEO、创始人张春林在9月18日2023第二届汽车数字化转型大会上发表的主题演讲《供应链智能决策的成功之路》 ，2023 年。）