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          如何確保APS系統實施成功之能力篇
          2021-10-27

          中國制造業的APS的導入需求正在井噴,盛世繁華烈火烹油下面同時伴隨的卻是重重危機。在APS導入項目中,失敗的案例比比皆是,項目驗收率不到3成,同時實施公司幾乎都是虧損或者微利狀態。更糟糕的是我可以斷定,在未來幾年中,這個情況不會好轉。作為一個曾經的工廠管理者、如今的APS推廣者,對兩方都是憂心、擔心和痛心。這里寫篇文章,希望能夠幫助一部分有緣的讀者。

           

          為什么失敗的概率這么高?這里有幾個因素:

          1,象ERP、MES、WMS、CRM、SRM這些管理軟件,基本上是流程承載軟件。在實施項目上線后,總能輸出一個結果,結果總是和預期流程結果是一致的,項目優劣是很難判別的,因為流程總能運行,至于流程之優劣,那是仁者見仁、智者見智,反正業主是評審過的。所以,除非業主單位執行力極差死活整不出數據來或者實施公司能力特別差基本的軟件都開發或者配置不出來,流程類項目是很難失敗的。

          APS項目就完全不一樣了,APS是運算平臺,直接輸出的結果就是生產計劃(或者含物料計劃)。生產計劃結果直接用來指導生產,生產計劃排得不好,現場立馬發現問題了,要么計劃不可行,要么不夠優化,要么兩個毛病都有,無論怎樣業主方是不會簽字驗收的(當然也有業主出于某種原因,啞巴吃黃連的,勉強簽字驗收的)。

          結果的可辨識性、難度高是APS實施成功率低的一個重要原因。

          2,APS確實難,以算法為例,ERP里的算法,數學就是加減乘除另外邏輯YES、NO的判斷,實在想不出還有什么復雜數學和邏輯,屬于小學生低年級認知范圍。碰上APS,遺傳算法、線性規劃、約束等等,我這個985的工科生都是認識不清,相信絕大部分大學本科生基本搞不懂,連聽懂都困難。這個難度可想而知。

          3,APS還難在邏輯復雜,動不動一個模型中whatif的業務場景,千萬級數量是起步,經常碰到幾十億上百億種組合。這種條件下,唯有復雜嚴密的邏輯才可能在浩瀚的大海撈針一樣尋求到那個最優的解法。

           

               

          4,當有了好的軟件,項目組可以不去管內部的邏輯運算,但是邏輯必須由項目組去收集、整理、提煉。邏輯水平差點的人,寫給他能看懂就不錯了,更別提自己去整理、提煉了。碰到過一個實際案例場景,業主方對業務邏輯的描寫整整一頁紙,實施顧問理解就花了幾天,后面一估算,光這個場景就需要建模時間1個月(利用Asprova 配置,如果是開發實現,不敢想還要花多少時間?。?,還要測試驗證數據準備,想想頭大。幸好,我們有業務專家,在現場充分調研后,調整了業務邏輯同時調整了邏輯表達的方式,整個配置工作量縮短到3天了。這種調整,業務和邏輯思維能力必須同時達到很高的高度才有可能完成。這種簡化,不僅僅是減輕了項目組工作量,同時降低了失敗的風險,另外上線前數據收集和上線后數據維護的工作量也是大幅度地減少。

          5,另外,成功也是有不同程度的,有些項目好像驗收通過了,可以定義為成功了(在前文所說的30%內了),從財務回報來說,看看也還可以。但是從專業改善的角度來講,本來可以獲取100的收益的,可能連20都不到,我就如看到一塊和氏璧楞是被村里的石匠打磨成了一個粗糙的掛件了,覺得非??上Я?。

           

           總之來說,整個APS導入的過程,優秀的軟件是基礎,是必要條件,加上項目組甲乙雙方干系人的能力才能決定項目是成功還是失???成功到什么程度?我嘗試總結一下,一個APS項目導入成功的能力必須包括以下幾點:

           

          1,策劃的能力。策劃內容包括:

          • 導入范圍策劃(組織范圍、產品范圍、工序范圍、計劃業務范圍)及推廣策略的制定。業主方清晰地了解APS能做什么,做好了可以解決哪些些業務痛點?提升多少計劃業務水平?清晰地了解這個范圍需要投入多少?在導入期,未來長期投入的工作量是多少?先做AP還是AS還是物料協同?這些策劃不僅僅要考慮痛點或者業務重點,還要考慮內部條件(預算、人力投入上限、業務成熟度、業務數據現狀)等等。

          • APS邊界的策劃。我本人經常在一些項目上發現,有些明明是精益生產解決的問題、有些用BI解決的問題、有些用MES解決的問題,被一股腦塞到APS項目。而相反有時候,恰恰用APS最適合解決的問題,卻被忽視了。這種把握,絕對需要很綜合的業務管理能力和IT知識技能。

          • 導入中的顆粒度的策劃。做到多精細?若干個工序每個都引入復雜的排產邏輯還是挑選重點工序?哪些是重點?邏輯是粗一點還是精細一點?數據準確度達到什么程度?做這個決策的主要依據有一點:越精細需要的長期維護成本越高(主要是數據收集、維護的成本);但是如果精細度不夠,就無法取得很好的計劃業務改善效果。所以度的把握絕對是個高難度的活,需要策劃者具有很強的洞察力,這種洞察力只能來源于良好的業務經驗和決策能力。

                 

           

           

          2,掌握整個排產規則的能力(邏輯與參數)

              APS導入還需要一種能力,具體來說掌握APS實施中和實施后的排產規則。排產規則是由排產邏輯和排產參數組合確定的。在實施過程中,能不能收集到完整的排產邏輯,對其整理、提煉?這是建模的必要條件。能不能設置合理的計劃參數?在實施后運行階段,能不能掌握這些邏輯,甚至要知其所以然,因為未來當產品變化、業務變化、生產現場變化、管理要求變化時,不僅能復制還能持續改善。

           

          3,日常業務關聯方要有執行APS的能力(操作和數據)

            這個需要關鍵用戶充分理解已設定的規則,一絲不茍按照步驟排產;需要各個相關業務部門,及時準確地提供數據等等。曾經有客戶問我:“我們生產部門就是不報工、工藝部門不維護制造BOM,李老師有辦法嗎?”我只能苦笑。

                 

           

          以上能力,是指甲乙雙方的綜合能力,在1、2項能力上,顧問應該也必須做出積極貢獻,甚至是主要貢獻,同時要引導客戶掌握這些技能,轉移這些技能去業主方。怕就怕業主單位和顧問單位兩家都不具備這個能力,那這個項目就是盲人騎瞎馬,只有自祈多福了。還有一種情況是明明顧問公司具備這個能力,但是業主方固執己見或者朝令夕改讓顧問無從發揮;或者顧問不愿貢獻真正的才智,這樣的項目氛圍,客觀上項目組還是不具有這種能力,項目也很難成功。

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