不確定環(huán)境下車企如何破壁升級(jí)：從排產(chǎn)排程到倉儲(chǔ)物流的全局優(yōu)化

當(dāng)前，汽車行業(yè)正在發(fā)生巨變。隨著造車新勢力崛起，新能源汽車正加速替代傳統(tǒng)燃油車，汽車產(chǎn)業(yè)鏈不斷被解耦，生產(chǎn)供應(yīng)模式被重塑，市場競爭日益加劇，疊加長期面臨著國際局勢動(dòng)蕩、原材料成本上升、雙碳政策管制、疫情反復(fù)爆發(fā)等諸多挑戰(zhàn)，市場不確定性成為常態(tài)，汽車供應(yīng)鏈亟需借助數(shù)智化技術(shù)提升韌性和柔性。

在此背景下，大多車企都在探索更加高效、靈活、低成本的生產(chǎn)運(yùn)營方式，但汽車產(chǎn)業(yè)鏈異常復(fù)雜，轉(zhuǎn)型升級(jí)并非易事。一輛整車的生產(chǎn)會(huì)涉及數(shù)百家供應(yīng)商、上萬個(gè)零部件，生產(chǎn)、供應(yīng)、倉儲(chǔ)、物流等流程環(huán)環(huán)相扣，如何提升決策水平、優(yōu)化各類資源調(diào)度成為降本增效的重點(diǎn)和難點(diǎn)，決策智能化也成為汽車廠商破局增長的突破口。

針對(duì)汽車制造行業(yè)的決策優(yōu)化問題，很多車企進(jìn)行了多種探索和嘗試，比如，通過一些數(shù)字化系統(tǒng)進(jìn)行改造，但很少有從頂層設(shè)計(jì)到計(jì)劃執(zhí)行的全局方案，例如，只從單個(gè)場景或執(zhí)行層面出發(fā)，可能局部問題改善了但整體效益卻不一定提升；計(jì)劃和執(zhí)行不一致，生產(chǎn)紊亂、協(xié)同不暢、效率低下；無法考慮成本因素，影響整體決策效果等等。

汽車制造供應(yīng)鏈流程示意圖

在產(chǎn)能、資源和成本之間綜合尋優(yōu)，是汽車精益生產(chǎn)的需要，也是新一代智能決策技術(shù)在汽車制造領(lǐng)域的價(jià)值所在。基于全局優(yōu)化思維，杉數(shù)科技打造了針對(duì)汽車行業(yè)的智能決策解決方案，以綜合經(jīng)濟(jì)效益最優(yōu)為導(dǎo)向，以求解器COPT、COMatrix、COForecast三大技術(shù)引擎為基礎(chǔ)，深度融合汽車制造各個(gè)場景構(gòu)建了定制化的智能排產(chǎn)、智能排程、需求預(yù)測、倉儲(chǔ)優(yōu)化、物流運(yùn)輸優(yōu)化等模塊，從全局視角優(yōu)化生產(chǎn)制造各個(gè)環(huán)節(jié)，不僅可以快速解決各場景的復(fù)雜決策問題，也能夠有效整合銷售、生產(chǎn)、供應(yīng)、倉儲(chǔ)、物流等全流程，促進(jìn)多層級(jí)聯(lián)動(dòng)和多工廠協(xié)同，實(shí)現(xiàn)從局部到整體、從效率到效益的多維升級(jí)。

從應(yīng)用情況看，領(lǐng)先車企正通過新一代智能決策技術(shù)快速“超車”，不同場景的落地成果表明，智能決策技術(shù)對(duì)車企當(dāng)下業(yè)務(wù)增長和長期戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型都舉足輕重，那么智能決策技術(shù)到底是如何撬開車企智能化轉(zhuǎn)型的枷鎖的？以下我們將從汽車生產(chǎn)制造的不同環(huán)節(jié)逐一拆解。

01整車工廠的智能排產(chǎn)

生產(chǎn)計(jì)劃包括排產(chǎn)（不同周期的生產(chǎn)數(shù)量計(jì)劃）和排程（計(jì)劃執(zhí)行－生產(chǎn)排序）

生產(chǎn)計(jì)劃是整車工廠運(yùn)作的重要抓手，發(fā)揮著連接市場需求、指導(dǎo)生產(chǎn)執(zhí)行、拉動(dòng)物料供應(yīng)的重要作用。其中，排產(chǎn)是對(duì)長中短期生產(chǎn)數(shù)量進(jìn)行計(jì)劃的過程，排產(chǎn)需要考慮客戶需求、車型、工藝、產(chǎn)能、成本、排班等因素，排產(chǎn)約束多，計(jì)算量級(jí)大，決策復(fù)雜度很高。目前整車工廠在排產(chǎn)時(shí)主要依靠人工或者基于既定排產(chǎn)規(guī)則的APS系統(tǒng)，效率低，準(zhǔn)確度不高，而且無法全面考慮成本、產(chǎn)能等約束。

智能排產(chǎn)方案框架示意圖

某整車廠商采用杉數(shù)提供的智能排產(chǎn)方案，以生產(chǎn)成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)，充分挖掘企業(yè)生產(chǎn)、銷售等部門的數(shù)據(jù)，結(jié)合設(shè)備、工藝等參數(shù)及人工經(jīng)驗(yàn)，全方位考慮產(chǎn)能、車間關(guān)系、均衡性、排班等約束，充分發(fā)揮算法模型和COPT求解器的優(yōu)化求解優(yōu)勢，制定全局最優(yōu)的排產(chǎn)方案，不僅在排產(chǎn)效率上得到了大幅提升，也幫助企業(yè)節(jié)省了大量成本，有效提升了產(chǎn)能。同時(shí)，更精準(zhǔn)的排產(chǎn)計(jì)劃可以提升物料籌措準(zhǔn)確率，減少資源浪費(fèi)。

從實(shí)際業(yè)務(wù)效益推算，使用智能排產(chǎn)系統(tǒng)后，該企業(yè)的JPH提升1％，可貢獻(xiàn)機(jī)會(huì)產(chǎn)能1萬臺(tái)左右，減少設(shè)備停產(chǎn)2％，可貢獻(xiàn)機(jī)會(huì)產(chǎn)能5000臺(tái)左右，在降本增效的同時(shí)，為企業(yè)靈活應(yīng)對(duì)市場變化提供了強(qiáng)有力的支撐。

和傳統(tǒng)排產(chǎn)方式相比，智能排產(chǎn)改變的不僅是計(jì)劃方式，更是生產(chǎn)運(yùn)營的思維和模式，基于智能排產(chǎn)，后續(xù)的生產(chǎn)流程都將更加精細(xì)化和科學(xué)化。不過需要指出的是，通過智能排產(chǎn)系統(tǒng)做出的生產(chǎn)計(jì)劃，對(duì)實(shí)際生產(chǎn)執(zhí)行起到的是預(yù)測指導(dǎo)和參考基準(zhǔn)的作用，在具體生產(chǎn)時(shí)，企業(yè)會(huì)根據(jù)該生產(chǎn)計(jì)劃數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整和轉(zhuǎn)換，以確定其他相關(guān)層級(jí)的執(zhí)行計(jì)劃。

02整車工廠的智能排程

生產(chǎn)計(jì)劃排程，主要是在執(zhí)行層面對(duì)不同車間和產(chǎn)線的生產(chǎn)進(jìn)行排序。整車生產(chǎn)要經(jīng)過沖壓、焊裝、涂裝和總裝四大工藝，執(zhí)行生產(chǎn)時(shí)各個(gè)工藝車間和產(chǎn)線的排序會(huì)影響到最終的執(zhí)行結(jié)果。比如，計(jì)劃同時(shí)有10個(gè)車型需要生產(chǎn)，如何在保證產(chǎn)能的情況下滿足不同訂單的需求？應(yīng)該先生產(chǎn)哪個(gè)車型？幾個(gè)車間如何保證生產(chǎn)一致性？同一個(gè)車型應(yīng)該先生產(chǎn)哪種顏色？

計(jì)劃排序涉及訂單、產(chǎn)線、生產(chǎn)工藝、車型、顏色、配置、混線生產(chǎn)等多項(xiàng)業(yè)務(wù)需求，根據(jù)整車生產(chǎn)的實(shí)際場景，杉數(shù)智能排程系統(tǒng)可以將這些問題轉(zhuǎn)化為有限約束條件，構(gòu)建排序計(jì)劃算法模型，并搭載求解器COPT進(jìn)行求解，最終達(dá)成綜合最優(yōu)的生產(chǎn)排序計(jì)劃。

智能排程案例示意圖

在上汽通用凱迪拉克工廠智能化升級(jí)過程中，杉數(shù)智能排程方案發(fā)揮了重要作用。針對(duì)凱迪拉克工廠焊裝車間（BS）、涂裝車間（PS）、總裝車間（GA）的計(jì)劃執(zhí)行和運(yùn)營問題，智能排程方案從平準(zhǔn)化排產(chǎn)、分車間排序和車身分子線排序三個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化，首先，按配置級(jí)制定滿足工藝要求的平準(zhǔn)、循環(huán)的排序計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)平準(zhǔn)化排產(chǎn)。然后，根據(jù)各個(gè)車間工藝及運(yùn)作限制，統(tǒng)籌平衡物流及車間整體資源，充分考慮排序約束條件，準(zhǔn)確制定分車間排序計(jì)劃。同時(shí)，單獨(dú)制定符合子線工藝限制的子線排序計(jì)劃，提升子線計(jì)劃與實(shí)際生產(chǎn)匹配度。

通過智能排程，該工廠打破了原有的三個(gè)車間按照同一序列、取最長的路徑、按同一節(jié)拍打散到物料需求的排產(chǎn)規(guī)則，提高生產(chǎn)計(jì)劃排程的科學(xué)性和生成效率，提升全鏈路生產(chǎn)與物流運(yùn)作的精益化水平。上線后，該項(xiàng)目組反饋，“作業(yè)計(jì)劃電子化并實(shí)現(xiàn)與其他系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)，分車間排序使不同工廠的排產(chǎn)更加精細(xì)化，更好地指導(dǎo)了整車生產(chǎn)和物料采購”。

03動(dòng)力總成工廠的智能排產(chǎn)和排程

汽車動(dòng)力總成包括發(fā)動(dòng)機(jī)、變速箱、驅(qū)動(dòng)軸等汽車核心部件，通常單獨(dú)生產(chǎn)運(yùn)營，最后在總裝環(huán)節(jié)進(jìn)行組裝成整車。大型整車廠商一般擁有自己的動(dòng)力總成工廠，動(dòng)力總成在做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)，主要有兩個(gè)痛點(diǎn)：如何與整車廠計(jì)劃保持一致，以及如何提升計(jì)劃的效率和效果。

如果整車排產(chǎn)計(jì)劃不合理，那么動(dòng)力總成排產(chǎn)也將不準(zhǔn)確，因此整車排產(chǎn)計(jì)劃是動(dòng)力總成排產(chǎn)的關(guān)鍵約束之一。除此外，動(dòng)力總成排產(chǎn)的限制因素還包括生產(chǎn)能力、換型損失、設(shè)備及工藝限制、人員安排、建儲(chǔ)庫存等。

根據(jù)杉數(shù)智能排產(chǎn)方案，某車企的動(dòng)力總成工廠在做生產(chǎn)計(jì)劃時(shí)，以整車工廠的生產(chǎn)計(jì)劃為基準(zhǔn)，再結(jié)合自身的生產(chǎn)約束得出動(dòng)力總成排產(chǎn)計(jì)劃，包括與當(dāng)前整車計(jì)劃時(shí)間一致的動(dòng)力總成生產(chǎn)數(shù)量和生產(chǎn)日歷。優(yōu)化后，可以在每月每機(jī)型的庫存數(shù)量大于庫存標(biāo)準(zhǔn)水平的同時(shí)，最小化庫存數(shù)量，在建儲(chǔ)方面，當(dāng)某月生產(chǎn)計(jì)劃不滿足該月需求時(shí)，優(yōu)先用該月前一個(gè)月進(jìn)行建儲(chǔ)，并依次向前面的月份推進(jìn)。由此，一方面能夠靈活滿足整車工廠的需求，另一方面也能靈活拉動(dòng)相關(guān)供應(yīng)商的物料籌措。

動(dòng)力總成工廠在進(jìn)行計(jì)劃執(zhí)行時(shí)，生產(chǎn)排程和整車工廠類似，系統(tǒng)需要輸出一定周期內(nèi)每天每產(chǎn)線每品種的生產(chǎn)順序，不過約束條件及優(yōu)化目標(biāo)和整車有所不同。動(dòng)力總成工廠生產(chǎn)排程的約束條件包括安全庫存、期初庫存、型號(hào)信息、換型時(shí)間、建儲(chǔ)庫存、班次信息、時(shí)間占用等，通過對(duì)生產(chǎn)場景建模求解后，可以得到換型損失時(shí)間最小和庫存數(shù)量最優(yōu)的生產(chǎn)排序方案。

04物料需求計(jì)劃（BKM預(yù)測）

合理地進(jìn)行物料籌措是能否完成生產(chǎn)計(jì)劃的必要條件之一，汽車生產(chǎn)物料數(shù)量多達(dá)上萬種，每種物料又對(duì)應(yīng)多個(gè)供應(yīng)商，隨著供應(yīng)鏈不確定性增加，如何預(yù)訂供應(yīng)商產(chǎn)能以保證生產(chǎn)需求成為整車廠面對(duì)的棘手問題。

為了更好地指導(dǎo)供應(yīng)商準(zhǔn)備物料，某整車廠商引入了杉數(shù)智能決策解決方案。方案結(jié)合歷史銷量數(shù)據(jù)、歷史銷售支持?jǐn)?shù)據(jù)、歷史銷售需求數(shù)據(jù)、未來銷售支持計(jì)劃、未來銷售需求計(jì)劃、最大產(chǎn)能等定制化算法模塊，預(yù)測未來2年的銷量以及相應(yīng)的資源準(zhǔn)備計(jì)劃。和傳統(tǒng)人工計(jì)劃相比，基于智能算法的預(yù)測可以明顯提高預(yù)測準(zhǔn)確率，降低變動(dòng)成本。

根據(jù)BKM預(yù)測結(jié)果，再經(jīng)過PR（PR指汽車技術(shù)裝備和結(jié)構(gòu)代碼）打散，整車廠商就可以從PR號(hào)級(jí)別來指導(dǎo)各個(gè)零部件供應(yīng)商的產(chǎn)能。在實(shí)際運(yùn)營過程中，雖然供應(yīng)商不會(huì)完全按照整車廠提供的需求計(jì)劃來供貨，但是會(huì)將供貨量保持在一定的安全水位，更精準(zhǔn)的需求預(yù)測可以幫助整車廠和供應(yīng)商更敏捷地調(diào)整和變動(dòng)，提升物料籌措效率和柔性。

05物流優(yōu)化—零部件入場物流調(diào)度優(yōu)化

在物流領(lǐng)域，汽車制造行業(yè)被認(rèn)為是最復(fù)雜、難度最大的行業(yè)之一。尤其是入場物流，涉及零件及物料數(shù)量大，運(yùn)輸調(diào)度約束條件多，如何在正確的時(shí)間、把正確的零件和物料運(yùn)送到工廠或者生產(chǎn)車間，是極其復(fù)雜的運(yùn)籌優(yōu)化難題。

物流運(yùn)作與物料籌措的流程示意圖

整車工廠的零部件供應(yīng)商一般分布在全球各地，入場物流呈現(xiàn)多樣性的特點(diǎn)。在做路線規(guī)劃時(shí)要考慮多個(gè)維度，比如訂單類型、交付時(shí)間與成本、區(qū)域限制、線路等等，在裝箱配載時(shí)，要考慮組托計(jì)算邏輯，組垛車型等，已經(jīng)超越了人工可計(jì)算的范疇。

杉數(shù)為某汽車主機(jī)廠提供的入場物流解決方案，對(duì)提卸貨時(shí)間窗、車輛裝載體積、裝箱配載、最大里程數(shù)／站點(diǎn)間距／最大作業(yè)時(shí)間限制等多方面約束進(jìn)行綜合考慮建模，利用路徑優(yōu)化求解器和配載優(yōu)化算法得出最優(yōu)入場物流方案，實(shí)現(xiàn)了綜合總成本、總車次數(shù)、總里程數(shù)的最小化，以及裝載率的最大化。

06倉儲(chǔ)優(yōu)化—零部件倉儲(chǔ)布局智能規(guī)劃

一般整車廠會(huì)根據(jù)中長期產(chǎn)能和計(jì)劃對(duì)倉儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整體規(guī)劃和布局，但在新產(chǎn)品導(dǎo)入或工廠／產(chǎn)品需要調(diào)整時(shí)，需基于最新的輸入信息，對(duì)LOC內(nèi)零部件倉儲(chǔ)庫位布局進(jìn)行調(diào)整，以保持零部件在工廠內(nèi)的高效周轉(zhuǎn)。傳統(tǒng)的規(guī)劃方式是由人工收集并處理相關(guān)輸入信息，然后再由人工規(guī)劃接收／上線路徑并繪制庫位布局圖。人工規(guī)劃主要依賴規(guī)劃員的經(jīng)驗(yàn)，無法全局考慮所有影響因素，而且無法對(duì)規(guī)劃結(jié)果進(jìn)行對(duì)比和評(píng)估，具有很大優(yōu)化空間。

基于優(yōu)化算法和仿真模擬的倉儲(chǔ)優(yōu)化方案

某汽車主機(jī)廠與杉數(shù)合作后，將智能算法和模擬仿真技術(shù)應(yīng)用到倉儲(chǔ)優(yōu)化場景中，將生產(chǎn)模式、零件清單、包裝信息、堆高、緊急響應(yīng)時(shí)間、供貨間隔等因素全面抽象為數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行仿真計(jì)算和優(yōu)化，從而得到最優(yōu)的倉庫布局方案，實(shí)現(xiàn)了零部件倉庫規(guī)劃和運(yùn)營的智能化升級(jí)。最終，有效提高了物流運(yùn)作的效率和精度，提升了場地利用率，降低物流運(yùn)作成本，并實(shí)現(xiàn)倉儲(chǔ)運(yùn)營的量化和可視化管理。

實(shí)施過程中，杉數(shù)結(jié)合定性＋定量的原則給出多種方案及對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，從庫內(nèi)動(dòng)線、流通性、空間利用率等角度，綜合給出初始布局設(shè)計(jì)方案。在貨位分配方面，確定貨位分配方案及商品與貨架的對(duì)應(yīng)關(guān)系，在滿足庫位容量約束、sku庫位需求約束的情況下，優(yōu)化貨位分配對(duì)應(yīng)任務(wù)路徑及貨架利用率。同時(shí)，通過模擬仿真系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)不同倉庫布局規(guī)劃下對(duì)應(yīng)的物流成本模擬，實(shí)現(xiàn)布局規(guī)劃模型和結(jié)果的不斷迭代優(yōu)化。

總結(jié)

汽車制造的決策智能化升級(jí)是一個(gè)極其復(fù)雜的過程，每個(gè)場景的問題和約束都不一樣，但整體思路是一致的，即把各種生產(chǎn)運(yùn)營決策問題轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)規(guī)劃問題進(jìn)行求解優(yōu)化，從而在決策層面實(shí)現(xiàn)從人工到智能的轉(zhuǎn)變。借助于智能化、精細(xì)化的運(yùn)營決策方式，汽車制造工廠將更加“聰明”，考慮問題更全面，求解規(guī)模更大，求解速度更快。

從協(xié)同應(yīng)用價(jià)值來看，任何一個(gè)環(huán)節(jié)的優(yōu)化都將直接或間接地促進(jìn)相關(guān)環(huán)節(jié)的改進(jìn)，帶來1＋1＞2的效果。比如，排產(chǎn)優(yōu)化除了能降低成本提升產(chǎn)能外，還能夠?yàn)槲锪匣I措、倉儲(chǔ)物流等提供更好的參考；入場物流優(yōu)化不僅可以為企業(yè)節(jié)省大量運(yùn)輸成本，還將提升整車廠物料籌措的效率和效果等。通過全局協(xié)同運(yùn)營，汽車生產(chǎn)各個(gè)環(huán)節(jié)能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)平衡，在遇到突發(fā)狀況時(shí)企業(yè)就可以靈活響應(yīng)。

未來汽車的生產(chǎn)運(yùn)營模式會(huì)持續(xù)變化，但不管如何變化，精益生產(chǎn)的需求不會(huì)變，企業(yè)對(duì)精細(xì)化和敏捷性的要求只會(huì)越來越高。一方面，新能源汽車的快速發(fā)展讓代工方式及全球化布局更加多元，對(duì)企業(yè)的整體運(yùn)營水平提出了更高要求；另一方面，新型汽車供應(yīng)鏈生態(tài)將以用戶為中心進(jìn)行定制化生產(chǎn)，將改變傳統(tǒng)串聯(lián)模式為并行工程，以最大限度地提高資源利用率。在生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變過程中，智能決策技術(shù)將發(fā)揮越來越重要的作用。杉數(shù)根據(jù)汽車生產(chǎn)運(yùn)營場景打造的定制化算法、模型和求解器，不僅可以實(shí)現(xiàn)新舊系統(tǒng)的打通和轉(zhuǎn)換，以及不同流程的對(duì)接和整合，還可以可根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則進(jìn)行靈活復(fù)制和調(diào)整，將為各類汽車生產(chǎn)廠商智能化轉(zhuǎn)型提供全方位技術(shù)和方案支持。