《電子技術(shù)應用》
您所在的位置:首頁 > 模擬設(shè)計 > 業(yè)界動態(tài) > 智能算法對汽車企業(yè)的C2M制造模式的影響

智能算法對汽車企業(yè)的C2M制造模式的影響

2017-12-08
關(guān)鍵詞: C2M制造模式 智能算法

  隨著社會的快速發(fā)展,大眾的消費需求越來越趨向于個性化。這種消費趨勢對于汽車制造企業(yè)來說是機遇也是挑戰(zhàn)。

  本文引用地址: http://www.21ic.com/news/auto/201712/746437.htm

  汽車生產(chǎn)制造端的復雜程度極高,要適應大規(guī)模個性化定制的工業(yè)4.0時代轉(zhuǎn)型,車廠需要在產(chǎn)品體系、營銷模式、產(chǎn)銷聯(lián)動、交付體驗上進行技術(shù)賦能,才能滿足“產(chǎn)品交期節(jié)奏快、生產(chǎn)周期短、批量少品種多”的個性需求,初步落地C2M的嶄新經(jīng)營模式。

  具體來說,首先,在產(chǎn)品配置方面,車廠提供對C端在線配車功能,使客戶能夠自由選擇車系配置。在產(chǎn)品體系上,車廠從原先的工程定義車型銷售配置轉(zhuǎn)變?yōu)橛煽蛻暨x擇配置,由后臺工程規(guī)則來驗證。

  進一步,在營銷模式上,車廠在線上同時提供透明交期功能,在客戶下訂單的那一刻, 后臺實時計算所預訂車輛的準確交付時間,通過交期可視化大幅提升客戶體驗。為了讓客戶及時獲得準確的交期信息,我們需要增加后臺預測模塊,在客戶選擇配置后,快速分析物料、產(chǎn)能、運能等限制條件,結(jié)合生產(chǎn)計劃及發(fā)運計劃,為客戶提供一個準確的交期范圍。

  緊接著,在產(chǎn)銷聯(lián)動層面,車廠需結(jié)合交期計算與排產(chǎn)規(guī)劃,找到客戶需求與生產(chǎn)計劃的平衡點。對于這一點,我們可以增加智能排產(chǎn)模塊,基于運籌學算法制定最優(yōu)的生產(chǎn)計劃。

  1a9cdf55dedd66deb7f219744eba2f1e.jpg

  簡而言之,在C2M模式下,從客戶體驗的角度,客戶需要實現(xiàn)從購車到交付全程透明化的可控體驗。因此,系統(tǒng)能夠支持在訂單全周期實時在線連接客戶與車廠,隨時調(diào)用后臺C2M算法引擎能實時計算,使得客戶隨時感受到交付可控的安全感。

  在這些創(chuàng)新功能之中,最為核心,也是實現(xiàn)難度最大的就是生產(chǎn)規(guī)劃排程的后臺預測與優(yōu)化C2M算法引擎。

  目前車廠主流以MRP排程邏輯為主的排產(chǎn)排程系統(tǒng)在生產(chǎn)規(guī)劃時,并未將企業(yè)的資源限制與企業(yè)目標納入考慮,使得規(guī)劃結(jié)果無法達到最佳化,甚至說不可行。而要實現(xiàn)C2M模式,系統(tǒng)必須應用先進的規(guī)劃技術(shù)與方法,在進行生產(chǎn)規(guī)劃時能夠同時考慮到企業(yè)限制和目標,從而得出最優(yōu)的生產(chǎn)計劃。

  車廠的生產(chǎn)計劃制定面臨多重限制,這些限制條件綜合在一起,形成了一個龐大復雜的多維空間。如果要在C2M制造模式中實現(xiàn)個性制造與規(guī)模成本的完美平衡,就要求在這個復雜多維空間求得最優(yōu)解實現(xiàn)均衡的生產(chǎn)計劃。

  從算法角度,就是將多維空間求最優(yōu)解轉(zhuǎn)化為數(shù)學問題來解決。通過對限制條件的分類可將其轉(zhuǎn)化為一個運籌學算法問題,即在一組約束條件下尋求某一目標函數(shù)的最大(小)值。

  經(jīng)過我們在兩家C2M先鋒探索車廠的系統(tǒng)落地,現(xiàn)在可以很有信心地說,車廠C2M多維空間規(guī)劃優(yōu)化問題是屬于可求出最優(yōu)解的求解問題。

  要得到客戶體驗的完美提升,僅僅優(yōu)化求解是不夠的,還需要從客戶體驗的角度設(shè)計一些配套計算步驟。比如,客戶選擇配置后,系統(tǒng)需要提供交付日期范圍給客戶,這就需要C2M算法引擎在有限的時間內(nèi)根據(jù)所選配置,進行排期計算,得到最早下線時間和最晚下線時間,再加入出廠發(fā)運參數(shù)再次運算,這時客戶就能在選車界面上獲得交付日期的范圍。

  f83042049b2187609e81c9fb7be9bbcf.jpg

  客戶在這個范圍內(nèi)選擇了交付日期后,C2M算法引擎還要做一次最優(yōu)解可解性驗證,確定插單是否成功。實現(xiàn)這個內(nèi)核后,我們就能獲得生產(chǎn)、發(fā)運各個具體環(huán)節(jié)的時間節(jié)點,接下來只要確保生產(chǎn)、發(fā)運過程的各個環(huán)節(jié)按時完成就可以了。

  這塊相對比較容易,開發(fā)內(nèi)部生產(chǎn)的過程監(jiān)控系統(tǒng),通過可視化的進度監(jiān)控與延誤報警系統(tǒng),我們就能夠讓從操作員到管理層的相關(guān)干系人參與到進度把控的過程中,齊心協(xié)力實現(xiàn)車輛的準時交付。

  不難預見,準確、快速、高效地將智能算法引擎融合到C2M模式中,才能支持有效提升生產(chǎn)制造及供應鏈對市場需求波動的響應能力,縮短響應周期,降低庫存,從根本上實現(xiàn)“以客戶為中心”的個性化生產(chǎn)方式。


本站內(nèi)容除特別聲明的原創(chuàng)文章之外,轉(zhuǎn)載內(nèi)容只為傳遞更多信息,并不代表本網(wǎng)站贊同其觀點。轉(zhuǎn)載的所有的文章、圖片、音/視頻文件等資料的版權(quán)歸版權(quán)所有權(quán)人所有。本站采用的非本站原創(chuàng)文章及圖片等內(nèi)容無法一一聯(lián)系確認版權(quán)者。如涉及作品內(nèi)容、版權(quán)和其它問題,請及時通過電子郵件或電話通知我們,以便迅速采取適當措施,避免給雙方造成不必要的經(jīng)濟損失。聯(lián)系電話:010-82306118;郵箱:aet@chinaaet.com。