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轴承与热处理Bearing & Heat-Treat
炉类合炉合槽瓶颈工序的有限产能智能排程。
- 炉次装载率 ↑
- 瓶颈积压 ↓
- 一键排产 + 滚动
- 设备利用率 ↑
仅对炉 / 槽瓶颈做工序级详排,相同条件任务合炉合槽、同进同出。
行业原型与工艺特征
典型为热表车间,通常聚焦热处理、表处理、渗碳等少数瓶颈工序。这类炉/槽工序以「整批同进同出、固定炉时」为核心节拍,排程对象多为零件级单工序而非多层装配 BOM,工艺存在回流与等待。突出共性在于「合炉/合槽、规格匹配、有限产能」:相同条件的任务需成组占用同一炉/槽资源同时入出,加工时长由工艺决定而非按件累加。
计划难点
- 瓶颈工序产能受限且易积压,传统人工排产难以兼顾交期与炉次利用率。
- 合批维度各异:热处理按炉合批、表处理按槽合批、渗碳按物料规格/材质匹配设备,规则不一。
- 炉时为固定批量节拍,装载量与满载率构成硬约束,超限即需拆批分炉。
- 表处理等工序需同时占用设备与人员,人员/班组成为不可忽略的并行约束。
- 上游完工时间、物料齐套与现场报工持续波动,要求计划随实绩滚动重排。
APS 方案要点
- 计划体系
- APS 承接上层主计划,仅对瓶颈工序做工序级详细排产,定位为供产销协同中的一环;主计划下达、APS 排产、执行报工各司其职,分层边界清晰。优先级按月度计划与在制品订单分层。
- 排程逻辑 / 瓶颈
- 以有限产能为核心,按交期、优先级、同品连续生产、产能约束、齐套顺序等可配置规则排序;合炉/合槽通过批次标识把同组任务排到同一资源同进同出;报工反馈驱动滚动重排闭环。
- 关键约束
- 炉/槽资源的最大装载量与满载率、固定炉时节拍、设备与物料规格匹配度、人员/班组辅助资源、工作日历与设备不可用时段、上游接续时间与齐套口径。
典型价值
把瓶颈工序的人工经验排产升级为可一键生成、可视化调整、随实绩滚动更新的智能排程,提升炉次装载与设备利用率,缓解瓶颈积压,并在交期、产能与批量节拍间取得更优平衡。