欣旺达：引入排产易APS系统搭建集成供应链数字化体系

一、企业简介

       欣旺达电动汽车电池有限公司是欣旺达电子股份有限公司（股票代码:300207)的全资子公司。公司致力于通过先进的锂电池集成技术，为中国乃至全球新能源车企提供电动汽车电池包解决方案。公司建立了电动汽车电池包领域完整的研发、制造能力，拥有完全自主知识产权的电池管理系统（BMS），高度自动化电芯分选、模组成组和电池包装配全自动化生产线。

二、企业在智能制造方面的现状

       随着新能源动力电池行业的迅猛发展，国际、国内的主机厂对于动力电池供应商的供应链运营的要求也越来越高；供应链条中各个约束环节动态变化，浪费了大量人力物力跟进，【事中】、【事后】管理方面投入了大量的系统建设，仍然存在着46%左右的拉动效率提升空间，也正因为如此，参照木桶原理分析，【事前】管理反倒变成了当前整个运营的短板。

       因此，在欣旺达电动汽车电池有限公司集成供应链体系与系统建设蓝图规划基础上，通过动力板块集成供应链（ISC）项目实施，增强核心竞争力，对接国内外一流新能源主机厂，逐步实现国际一流智能制造系统的长远目标。
三、参评智能制造项目详细情况介绍

1. 项目背景介绍

       现状：动力业务需求重点在于建模分析，通过需求、生产、物料为主的三个维度建模，快速、多次模拟分析，打通客户-工厂-供应商的信息孤岛，在第一时间把变化信息及时、准确传递贯通，从而实现供应链管理模式从“人工管控”到“系统管控”的转型。为了解决这些难题，导入智能排产APS系统。
       生产计划特点分析： 

• 电池以按单生产（MTO）为主，电芯以按库存生产（MTS）为主；
• 主计划：计算供需平衡，需要考虑跨组织；
• 主计划：非套料采购备料，如果是给特定订单备的料，可能会被新接的订单占用；
• 电池计划：排产后产生的对应电芯和BMS需求传递给电芯和BMS生产时丢失客户信息，导致生产不能跨组织追溯；
• 电芯计划：产能没有统一维护、优率没有统一维护、工厂日历没有统一维护，维护流程和规则和岗位职责定义不清晰；
• 电池物料齐套：齐套计算下层物料电芯需求时要考虑电芯的档位；
• 电芯物料齐套：按前中和后工序计算物料齐套，要根据排产到工序级计算齐套结果，驱动生成备料；
• 生产制造：MES接收工单级车间计划，不控制工序；
• 物料交付：要能根据排产计划生成物料缺料需求计划，通过接口传给ERP生成采购计划；根据车间排程计划生成物料欠料，过接口转给供应商门户驱动供应商送货。；
• 手工分析报表量大。

2. 项目实施与应用情况详细介绍

2.1APS项目实施目标：

       （1）供应链全流程可视，从订单下达，到备料，到排产以及生产，入库和出货全链条数据通畅

       （2）通过合理制定加工顺序，减少瓶颈工序等待时间，同时更精准的排产到具体工序，助力生产周期优化，降低成本。

2.2APS导入范围： 

       惠州、深圳、南京等多地工厂和组织。

       [导入实施的经过]

       APS导入实施从2020年7月初到2021年下半年，项目组历经近10多个月时间成功上线，离不开企业领导层的高度重视和支持，定期听取项目汇报。业务部门负责人牵头业务需求分析，手工排产逻辑的清晰展示，关键用户的大力测试，协助相关部门解决实施过程中的难点。

       [项目实施成果]
       （1）计划层次全覆盖，组织全互联
       
       实现多组织、多层次、多场景业务建模，主要包括主生产计划（MPS）、详细生产计划（DPS）、物料需求计划（MRP）、物料交付计划（MDEL）；以及多个制造系统的数据通过APS作为桥梁打通，摆脱手工排产时的数据从系统导出EXCEL操作的数据准确性，时效性不高的困境；

       （2）订单交期快速答复

       基于有限能力，多工序计划平衡排产，进行快速的交期答复；

       （3）计划执行反馈

       已经生产完成的计划执行情况通过MES（不同组织多个）回馈APS，分析计划执行的差异性，计划内达成，未达成的责任部门分析，计划外生产的工作，有数据支撑，有利于现场的计划执行优化改善。

3. 效益分析
3.1供应链各系统集成，实现互通互联，数据共享效率大幅提升90%以上

       ERP & MES & APS集成完成，实现请购 & 要货下发ERP，工单下发MES，整个数据收集提升到分钟级。
3.2供应链各节点协同办公，自动校验防错，数据规范达95%以上
3.3整体流程可1天跑完，提升66% 

       从原来的3天提升到1天完成。实现销售需求对接客户，采购需求对接供应商，供应链数据全流程可视、可控、可跟踪。
       基于智能制造的框架，深入应用并持续优化APS，继续提升快速响应，快速交付能力，为企业运营层的大数据可视化分析提供决策的依据，帮助制造现场优化改善，APS在智能制造中呈上启下，发挥大脑的指挥作用，提升整个供应链管理水平。