按订单装配制造型企业基于业务规则的资源计划研究
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作者: 谈晓勇 任永梅
[摘要] 由于目前企业常用的高层面资源计划工具ERP和APS不能满足按订单装配制造型企业对业务规则运用的需求,笔者在本文中提出并探讨了使用业务规则引擎进行企业资源计划的方法,并对其中用到的关键性业务规则进行了分析和识别
[关键词] 按订单装配 资源计划 业务规则
一、引言
资源计划是企业通过对资源的合理调配,对供应和需求进行的一个较高层面的匹配,资源计划的输出是企业可行的总生产计划,计划频率一般是一个月。资源计划的资源考虑范围既包括物料,也包括产能、资金、人力等其他各类资源。
按订单装配制造型企业市场需求多变且复杂,需求周期短,对未来需求不易提前准确预测,市场同类产品间竞争激烈,企业产品更新换代速度比较快,企业为充分应对市场竞争,需要制定产品策略、区域策略、客户策略等许多业务规则来指导企业运营。这类企业不但在资源计划过程中要考虑约束资源,还需要考虑企业管理策略的具体执行,因此对资源计划有较高的要求。
现在企业多采用企业资源计划(Enterprise Resource Planning,ERP)系统来进行资源计划,但是,由于传统的ERP 系统本身不能反映适应市场需求变化的各类业务规则的变化,ERP系统并不适合做高层面的资源计划。
高级计划与排程系统(Advanced Planning & Scheduling,APS)是另外一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具,包含了大量的数学模型、优化及模拟技术,在计划与排产的过程中,APS将企业内外的资源与能力约束都考虑范围在内,用复杂的智能化运算法则,作常驻内存的计算。APS能及时响应客户要求,快速同步计划,自动识别潜在瓶颈,提高资源利用率。
但由于APS算法的局限性,当企业业务规则变化后,APS很难跟上更新的步伐,使得APS的适应性仍比较差,尤其是对按订单装配制造型企业此矛盾则更为突出。
二、规则引擎原理
规则引擎起源于基于规则的专家系统,它的主要思想是将系统中随着时间、空间动态易变的业务决策部分分离出来并使用预先定义的语义模块编写,由系统在特点的时刻用于系统控制。
一个典型的规则引擎由规则库、工作内存和推理引擎三部分组成。规则库包括系统所涉及的所有业务规则。工作内存包括规则系统运行时所需要的信息。推理引擎是规则引擎中最重要的部分,由模式匹配器、议程和执行引擎组成,它用模式匹配器将规则库中所有规则与工作内存中的事实进行对比,找出本次推理循环中的活跃规则,与前面的推理循环的所有活跃规则构成冲突集,系统通过冲突解析将议程中首条规则交给执行引擎去处理,整个过程将根据特定的频率和时间循环执行,从而完成系统控制过程。
三、基于规则引擎的资源计划
利用规则引擎,可将按订单装配制造型企业资源计划建立在一系列企业业务规则之上,将会比ERP和APS更能符合企业的资源计划需要,适应性也将更强。
资源计划要求的输入有来自市场的无约束预测,供应方面的数据,以及关键资源、产品层次、产品数据等。
按订单装配制造型企业关键性业务规则通常应具有以下几个部分:来自管理层的指令、需求类型的优先级排序、产品策略、区域策略、客户策略等。
管理层的指令代表了管理层做出的有关产品销售决策方面的指令,具有最高的优先级。例如,对于处于生命后周期的产品,对其设定一个最大量,通过改变产品的可供货能力来达到产品在市场上转型的目的;针对新产品设定一个最小量,来推动产品更新换代的速度。
需求类型是为资源调整和分配而对需求进行排序的规则。一般来说,企业的需求类型主要包括:已签订订单(包括退货、样品、其他已签订订单)、未签订订单(包括客户预留、一般预测等)。通过对需求类型的排序,可以保证把资源分配给优先级高的需求,避免优先级低的需求类型抢夺优先级高的需求类型的资源。
产品策略可对产品需求的结构进行细化。这些策略主要是:1)最小保护量,即出于维持市场策略的需要,由行销部门决定需要给予产品的最小产量,它的优先级是最高的;2)全力支持策略,这类产品主要是高利润产品、新产品、战略性产品和专属产品;3)公平分配策略,它是应用于所有其他的产品策略之后,在没有其他产品策略时的默认原则。
区域策略也可分为最小保护量、全力支持和公平分配等规则。最典型的区域策略就是公平分配,当某个区域具有战略性的地位时,将采用全力支持的策略,以保证对该区域的产品供应。
另外,还可以通过一定的客户策略,优先满足某些客户的需求,为其提供更短的提前期和更高的服务水平。
四、结束语
根据设定的一系列业务规则和资源状况,对资源进行合理分配和优化,不仅在约束资源有限的情况下,保证这些资源可以首先满足最重要、最紧急的需求,同时,它也是企业管理策略的一个重要执行途径,为最终输出一个可行的总生产计划奠定了基础,保证了计划的连续性、一致性和可执行性。
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