探索APS技术在流程制造中的应用实例-APS技术

来源：发布时间：2025-07-24

流程制造（如化工、制药、食品加工）具有连续生产、工艺复杂、质量管控严格等特点，传统生产计划依赖人工经验，难以应对订单波动、设备故障、原料短缺等动态变化。APS技术通过数学建模、算法优化和实时数据集成，能够实现生产计划的动态调整与资源的高效配置，成为流程制造智能化升级的关键工具。

一、APS技术重要价值：从“静态计划”到“动态优化”

流程制造中，APS技术通过以下方式突破传统计划局限：

多目标优化：平衡交货期、设备负荷、能耗、原料库存等多维度约束，生成全局好的计划；

实时响应能力：集成MES、ERP等系统数据，动态调整计划以应对突发状况；

可视化仿真：通过数字孪生技术模拟生产过程，提前识别瓶颈与风险。

二、行业应用实例解析

案例1：化工行业——石化企业的生产计划重构

大型石化企业面临产品种类多、工艺路径长、设备切换成本高的挑战。传统计划模式下，设备闲置率高达20%，订单交付延迟率超15%。引入APS系统后：

工艺路径优化：通过遗传算法自动生成好的生产序列，减少设备切换次数30%；

库存动态管控：结合原料供应周期与市场需求预测，降低安全库存15%；

能耗协同优化：将蒸汽、电力等能源成本纳入计划模型，年节约能源费用超500万元。

案例2：食品加工——乳制品企业的柔性生产实践

乳企需同时满足常温奶、低温酸奶等多品类订单，且需严格遵守保质期与卫生标准。APS系统实现：

订单优先级动态排序：基于客户等级、交货紧迫性、生产线适配性自动分配产能；

清洁验证时间较小化：通过约束编程模型优化产品切换顺序，减少设备清洗时间25%；

质量追溯强化：与LIMS系统集成，确保计划执行与质量标准严格匹配。

三、APS技术落地关键挑战与对策

数据质量瓶颈：流程制造设备传感器数据易受干扰，需通过边缘计算与AI清洗提升数据准确性；

工艺知识封装：将专业人士经验转化为算法规则，例如通过知识图谱构建设备维护与生产计划的关联模型；

组织变革阻力：通过沙盘推演与培训体系，推动计划员向“决策支持者”角色转型。

上海智聆信息技术有限公司深耕流程制造领域十余年，其自主研发的APS系统融合了离散制造与流程工业的双重优化逻辑，支持复杂工艺建模、多工厂协同、碳排放约束等高级功能。公司已为全球300+企业提供解决方案。通过“咨询+实施+运维”的全生命周期服务，上海智聆助力企业实现计划效率提升50%、运营成本降低20%的明显效益，成为流程制造智能化转型的值得信赖的合作伙伴。