计划与排产的异同

第一篇：计划与排产的异同

浅谈计划与排产的异同

计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。

我们经常提到APS（高级计划与排产Advanced planning and Scheduling），计划与排产有什么区别呢？华晟机械公司专业OEM金加工件

计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货。它确定用户为满足独立的需求实际需要生产、采购的物料数量以及生产的时间。相对时间周期较长，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它为计划提供了更详尽的结构。相对时间周期较短，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。

计划主要考虑的问题是：

◆客户今后的需求有可能是什么？

◆什么样的计划能满足客户将来需求？

◆即使生产中断我仍然能正常工作吗？

◆如何调整和保守我的承诺并达到目标？

◆在计划中作出的更改如何影响每个订单？

而排产主要考虑的问题是：

◆如何实现数量/日期承诺和的运营目标？

◆在瓶颈上最佳工作顺序是什么？

◆我需要对相似的处理需求进行成批装载吗？

计划一般考虑的条件为：

☆计划参数

☆需求-客户订单、预测、安全库存需求、生产订单和主生产计划等

☆供应-采购单、请购单、库存、生产订单、主生产计划等

☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外等

☆BOM ☆物料。

而排产一般考虑的条件则为：

☆排产参数

☆生产订单

☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外

☆物料清单

☆物料。

常用的排产工具主要有：

☆作业优先级活动

☆排产活动

☆排产界面-通过甘特图方式进行模拟排产

☆约束来源（物料、资源、运输等）

☆分析工具-使用what-if分析解决排产问题。

在排产规则上，主要有：

一、任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板。它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性。以下是标准算法任务选择规则的详细介绍:

(1)瓶颈:基于次要任务选择规则的排列。向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单。重点是瓶颈资源的工序的。双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务。能用任何可得到的规则计划剩余任务。

(2)完成日期:基于最早完成日期。

(3)先到先服务:按照先到定单，先安排生产

(4)升序定单属性值:按规定的定单升序的值排列。定单的属性可以是数值，字母。

(5)优先级:按照最小数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义。

(6)加工时间:按照最小定单的加工时间优先

(7)下达日期:按照最早开始日期优先

(8)相反优先级:按照最大数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义I，闲散时间:按照最小闲散时间优先。

二、基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time):

实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用。有二个基本的规则:(1)工序选择规则OSR。(2)资源选择规则RSR。以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍:

针对不同产品和资源，必须选择不同的规则，在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时，主要考虑的是什么是一个好的计划标准。一旦确定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。

1、工序选择规则(Operation Selection Rule)

在APS至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源，采用OSR。此规则决定那一个工序被加载。这就是决定计划结果质量好坏的关键因素。独立的工序选择规则详细介绍如下:(1)最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期)(2)最高优先级优先:选择最高优先级(最低值)的工序

(3)最低优先级优先:选择最低优先级(最高值)的工序

(4)最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序

(5)最低定单属性字段:选择最低(最小)定单属性字段的工序

(6)动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序

(7)动态最低定单属性字段:选择动态最低(最小)定单属性字段的工序

(8)排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序

(9)关键率:选择最小关键率的工序。

关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间)(10)实际关键率:选择最小实际关键率的工序

实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间

(11)最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序

(12)最长等待时间:选择最长等待时间的工序

(13)最短等待时间:选择最短等待时间的工序

(14)最大过程时间:选择最大过程时间的工序

(15)最小过程时间:选择最小过程时间的工序

(16)最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序。

定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间

工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数

(17)最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序

(18)最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序。

2、资源选择规则Resource Selection Rule

RSR选择工序加载到资源组内的哪一资源。

(1)最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源

(2)最早开始时间:选择将要最先开始工序的资源

(3)最迟结束时间:选择将要最迟完成工序的资源

(4)与前工序一样:选择被用于前一工序的资源

(5)非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源

3、相关选择规则:

如果选择一工序选择规则，就自动的选择相应的资源选择规则。

(1)系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(2)系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序

(3)系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值的工序

(4)最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。

(5)最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序

(6)定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(7)定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(8)定时区的系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(9)定时区的最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(10)定时区的最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序，且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。三，工序选择规则的分析

标准的工序选择规则是已在APS定义好的。使用者可以简单选择其一规则。在APS里有二十多个标准规则。不同的规则对应不同的目标。这些规则可以进一步分成静态与动态的规则。华晟机械公司专业OEM金加工件

静态规则:为所有在排队中的订单，所有等待的工序提供一简单的索引机制。这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估。用于工序选择规则的参数是固定的。例如规则是

最早完成日期规则，完成日期在顺序排程中从未改变。在排队中的第一个工序被分配到一等待资源。因为规则总是选择第一个等待工序，此规则执行的非常快。

动态规则:每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查。因此，我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择。这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果。例如，最小工序空闲规则，因为工序的空闲值随时在改变。因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序，它比静态规则要慢一些。

国外先进的排产系统介绍

计划与排产在本质是一致的，但侧重点各有不同，国外很多ERP产品都有很多排产工具软件，如I2的APS、SAP的APO、Oracle的APS、MAPICS的THRUPUT、BAAN的SCS、LILLY的APS、IFS的CBS等等，各家软件在生产排产上大同小异。我们来大致看看：

I2的Tradematrix

RhythmFP乍看之下很像MRP，主要差异是：在ICP的阶段，RhythmFP会对每笔订单建立一个产能有限的生产规划。使用RhythmFP时，不必预先定义工厂的限制在哪里，RhythmFP会自动找出整个系统的关键限制点在何处。RhythmFP是套非常复杂的资源分配系统，所以建置时需要企业的精英与高阶主管参与。

Oracle制造排产

车间层的制造排产计划可以随同Oracle的ASCP高级供应链计划一起产生。Oracle制造排产是一种全面的车间层的排产工具，它能根据约束条件让车间管理者以图表的方式查看和重新安排车间作业计划。它通过一个可视的图表(甘特图)来表示出车间层作业，并能通过交互拖拉图表来重新安排这些作业。您在提高生产率，灵活性和反应能力的同时，便能使生产能力和产量最大化。

Oracle制造排产包括以下特点: －基于互联网的结构

－制造排产工作台

－交互式的排产

－优先级优化制造排产程序

企业商务环境正极快地改变，实际需求很快就和预测不一致，除此之外，机器故障、天气耽误船运、工人请假等这些偶然因素，使得制造环境不断地在发生变化。计划者，产品经理，车间主管们迫切需要一种工具来快速地响应改变了的商务环境。

Oracle制造排产能让您的业务处于最有活力的状态，它以图表拖拉功能来重新排产，使您能很快地找到最佳方案。运用这种根据计划强制实现的技术，以及非常直观的图形界面，您能很快地重新安排积压的作业，并能提高工作效率。如下图所示：

SAP的APO排产：

在产业的计划和进度安排中使用APO中的PP/DS模块，那么最基本的要在系统中保存以下几种结构性数据：

地点；

产品或部件；

资源；

生产过程模型(PPMs)；

组织矩阵；

供应链模型。

除此之外，计划还需要一些由状态所决定的数据，例如销售订单、计划订单、库存和资源的初始状态。由于APO是使用标准的R/3基础体系去维护系统的功能，所以它使用了自己的一个相关数据去维护结构性的和由状态决定的数据。因此，与大多数的高级计划系统不同，APO系统的数据不是由系统启动时就被读入的ASCII文本文件传输的。考虑到这一点，应当提供一些在系统中填入数据的信息。

SAP提供的一个特殊的界面通常会用于APO系统和R/3系统的互联。通过在开始时进行下载，这一界面可以产生结构性的数据，并且当由状态决定的数据被某个系统改变时，这一界面能立即传送它，这就保证了数据能被及时迅速地传输。尽管如此，也可以使用其他的非R/3系统的界面。如下图所示：

MAPICS和Thruput排产：Drum-Buffer-Rope(DBR)就是一套集排程、执行、计划于一体的完备的方法论，它基于戈德拉特博士提出的TOC(约束理论)已被众多此类工厂证实是最为有效的一种管理理论。

DBR---不只是先进的排程计划

DBR：鼓（Drum）－缓冲器(Buffer)－绳子(Rope)

在一个制造环境中，那些相对于其生产能力而言，达到了最大程度的生产负荷资源是一个瓶颈，限制了其他资源的运转。

TOC理论创始人戈德拉特博士最早意识到各产品资源并非互不相干，而是同在一条链上、相互依存的多个环节－－朝着创造利润的共同目标运转。正如最薄弱的环节决定着一条链的强度，仅有几个关键资源在限制工厂的运转。只有首先将这些瓶颈因素分别进行识别与

排程，管理工厂的产品流才成为可能。非瓶颈因素将仅仅服务于这些瓶颈因素，亦即和着企业同步生产的节奏－－“鼓点”节拍前进。

为获取最大利润，如果工作排程适当，同时最大瓶颈运行不被打断，且物料发放井然有序以保证生产不在非瓶颈资源上形成等待加工的在制品长队。这家工厂将获得最优流程：产销率（单位时间内生产出来并销售出去的量）最大化；在产品和产成品库存最小；维持各项活动的运行费用最低。

另一方面，静态批量的传统的管理方法则强调非瓶颈最优化与连续重排程等，它制造着流程中的浮动瓶颈，加剧了供应链所有环节的内在波动。

瓶颈本身并不能完全控制产销率，它需要非瓶颈因素的支持。只要当某一传送资源停滞，“非瓶颈”会暗示瓶颈可能濒于危险边缘。在DBR实施中，解决方法不是通过对抗每一次动荡让车间忍受剧烈不稳定性，而是设置Time-buffers保护关键资源避开麻烦。利用这些时间缓冲区工件将到达一个特殊时段，在它们本应抵达瓶颈之前。然而延迟后，它们仍须在规定时间内抵达瓶颈以持续生产。

除使产销率最大之外，今天工厂另一个当务之急是对顾客需求作出快速反应。当市场需求不能精确预测，库存是对抗不确定性的一种保险措施。但设立一定容量的原料、工件和产成品的库存需要不菲的资金，另外，连续的产品设计与开发造成的过时风险往往高出许多。为保证顾客的需求，建立库存相对而言是一个极端昂贵的手段。真正保持车间物料畅通才是唯一明智的选择，尤其当车间的排队时间占提前期的80％以上。

正如每一个生产管理者所证实的，不必要的库存阻碍了流水线和物料流。因此，DBR规定车间作业标准是维持市场需求，而不是仅让工人和机器连轴转。另外，被鼓点所维持的约束（被便利的时间缓冲区弥补）将及时分散。就象有根无形的绳子把系统所有部分与鼓串联起来，“绳子”起的是传递作用，以驱动所有工序按“鼓”的节奏进行生产。

如下图所示:

BAAN的排产：

通过提供易于理解的工厂视图，“排程器”可成为非常有价值的决策支持工具。借助整体图表和每个条块下显示的信息，用户可以决定最关键的、需要解决的问题，及采取何种行动可以帮助解决问题。例如，主生产计划员可以了解工厂关于使准备时间最小化的决定是否与及时交货相冲突，并找出折衷方案。如果是由于缺少合格人员而造成交货延期，厂长则可决定让某些员工加班；物料计划员可以找出是哪些物料引起了客户订单的延期，并决定更改订货数量或订货日期；

如下图：

LILLY的APS Lilly的APS的DBR生产排程是一种基于Murphy专利技术，他可以对生产、采购等进行DBR排程。

他利用缓冲技术来实现排产：

时间缓冲

1、CCR缓冲

瓶颈缓冲是在发出物料给工作定单后，到达瓶颈的允许时间。

CCR缓冲的目的是保护CCR。

2、发运缓冲

在你完成在CCR的工作以后，允许执行工序顺序的时间，对根本不用CCR的工作定单，发运缓冲反映是对所有完成的工作的一般允许时间。一旦你已经发料给工作定单。因为你生产这些工作定单不用约束资源，这些工作定单有时叫“FreeOrders。” 发运缓冲的目的是不能错过客户的需要日期。

3、装配缓冲

对多个工作定单，有一个或多个分枝没有通过CCR，但是，另外一个分枝却通过CCR工序，装配工序允许作到达和CCR分枝连接的点，一旦你已经发料给非CCR的分枝。

装配缓冲的目的是保护“Murphy”消耗的在non-CCR分枝事件。物料下达日期是由非CCR分枝计算的，从客户交货日期减去发运缓冲时间和装配缓冲时间。

如下图：

以上是各种国外知名ERP软件厂商的排产系统，在学习和实施过程有非常大的体会：ERP的实施完善和企业管理的细化到位是决定排产系统是否启用的关键因素，很多企业在ERP系统选型阶段就在选择好的排产软件，这无可厚非，但是需对本企业的生产及物流情况进行评估，需认真的评估企业自身是否具备起用高级排产系统的必要，高级排产功能固然是非常的科学合理，在理论上是无可挑剔，面面俱到，但对数据、人员及生产现场的管理要求非常高，静态数据及各种排产规则，动态数据及各种外界因素（运输，工厂场地、质检等）都对系统起着制约作用。

一般来说：在企业的ERP运行稳定后（库存准确/计划完整、各种在途、在产、完工数据准确，及时等）可以对车间管理进行系统的细化管理，甚至可以细化到机台与班组，将计划与成本综合考虑，提高机台利用率的同时，尽可能的降低机台或人工的成本，达到产能与利润的最大化。

第二篇：谈计划与排产的异同

谈计划与排产的异同

我们经常提到APS（高级计划与排产Advanced planning and Scheduling），计划与排产有什么区别呢？ 计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货。它确定用户为满足独立的需求实际需要生产、采购的物料数量以及生产的时间。相对时间周期较长，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它为计划提供了更详尽的结构。相对时间周期较短，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。计划主要考虑的问题是： ◆客户今后的需求有可能是什么？ ◆什么样的计划能满足客户将来需求？ ◆即使生产中断我仍然能正常工作吗？ ◆如何调整和保守我的承诺并达到目标？ ◆在计划中作出的更改如何影响每个订单？ 而排产主要考虑的问题是：

◆如何实现数量/日期承诺和的运营目标？ ◆在瓶颈上最佳工作顺序是什么？

◆我需要对相似的处理需求进行成批装载吗？ 计划一般考虑的条件为： ☆计划参数

☆需求-客户订单、预测、安全库存需求、生产订单和主生产计划等 ☆供应-采购单、请购单、库存、生产订单、主生产计划等 ☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外等 ☆BOM ☆物料。

而排产一般考虑的条件则为： ☆排产参数 ☆生产订单 ☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外 ☆物料清单 ☆物料。

常用的排产工具主要有： ☆作业优先级活动 ☆排产活动

☆排产界面-通过甘特图方式进行模拟排产 ☆约束来源（物料、资源、运输等）☆分析工具-使用what-if分析解决排产问题。在排产规则上，主要有：

一，任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板。它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性。以下是标准算法任务选择规则的详细介绍:(1)瓶颈:基于次要任务选择规则的排列。向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单。重点是瓶颈资源 的工序的。双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务。能用任何可得到的规则计划剩余任务。(2)完成日期:基于最早完成日期。(3)先到先服务:按照先到定单，先安排生产

(4)升序定单属性值:按规定的定单升序的值排列。定单的属性可以是数值，字母。(5)优先级:按照最小数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义。(6)加工时间:按照最小定单的加工时间优先(7)下达日期:按照最早开始日期优先

(8)相反优先级:按照最大数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义I，闲散时间:按照最小闲散时间优先。

二，基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time): 实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用。有二个基本的规则:(1)工序选择规则OSR。(2)资源选择规则RSR。以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍: 针对不同产品和资源，必须选择不同的规则，在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时，主要考虑的是什么是一个好的计划标准。一旦确定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。

1，工序选择规则(OperationSelectionRule)在APS至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源，采用OSR。此规则决定那一个工序被加载。这就是决定计划结果质量好坏的关键因素。独立的工序选择规则详细介绍如下:(1)最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期)(2)最高优先级优先:选择最高优先级(最低值)的工序(3)最低优先级优先:选择最低优先级(最高值)的工序(4)最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序(5)最低定单属性字段:选择最低(最小)定单属性字段的工序(6)动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序(7)动态最低定单属性字段:选择动态最低(最小)定单属性字段的工序(8)排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序(9)关键率:选择最小关键率的工序。

关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间)(10)实际关键率:选择最小实际关键率的工序 实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间(11)最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序(12)最长等待时间:选择最长等待时间的工序(13)最短等待时间:选择最短等待时间的工序(14)最大过程时间:选择最大过程时间的工序(15)最小过程时间:选择最小过程时间的工序

(16)最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序。定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间 工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数(17)最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序

(18)最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序。2，资源选择规则ResourceSelectionRule RSR选择工序加载到资源组内的哪一资源。(1)最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源(2)最早开始时间:选择将要最先开始工序的资源(3)最迟结束时间:选择将要最迟完成工序的资源(4)与前工序一样:选择被用于前一工序的资源

(5)非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源 3，相关选择规则: 如果选择一工序选择规则，就自动的选择相应的资源选择规则。

(1)系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(2)系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序(3)系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值的工序(4)最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。(5)最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序

(6)定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。

(7)定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(8)定时区的系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(9)定时区的最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

(10)定时区的最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序，且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

三，工序选择规则的分析

标准的工序选择规则是已在APS定义好的。使用者可以简单选择其一规则。在APS里有二十多个标准规则。不同的规则对应不同的目标。这些规则可以进一步分成静态与动态的规则。

静态规则:为所有在排队中的订单，所有等待的工序提供一简单的索引机制。这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估。用于工序选择规则的参数是固定的。例如规则是最早完成日期规则，完成日期在顺序排程中从未改变。在排队中的第一个工序被分配到一等待资源。因为规则总是选择第一个等待工序，此规则执行的非常快。

动态规则:每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查。因此，我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择。这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果。例如，最小工序空闲规则，因为工序的空闲值随时在改变。因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序，它比静态规则要慢一些。

第三篇：排产计划表

浙江丹碧华服饰有限公司生产计划排程表

浙江丹碧华服饰有限公司生产辅料到位情况跟进表

注：按生产计划排程表所确定的时间提前进行跟进管理，以保障各个生产工序的流畅。篇二：生产计划排工表

生产计划排工表 篇三：生产计划排产交货计划

生产计划排产－原料交货计划（日生产）erp中目前下达的工单，是一个周期性的工单，mrp需求算得了一个周期性的需求，对于jit送货时间过长，车间根据下达的这些周期性的工单（大的生产计划），制定每天（或近几天）的安排生产计划，根据每天（或近几天）的安排的生产计划，来算得用料需求，jit送料需求及交期！

一、目前系统中的功能

系统中现有这样的功能，类似满足这种情况！将工单计划变成每天实际生产的工单，方案如下： 制造通知单asfi500－>制造通知单转工单asfp302－>工单维护asfi301

1、制造通知单asfi500 销售、预测或者mrp转过来的生产计划送达到制造通知单，制造通知单内有预计完工日，计划产量、已开工单量、入库量

2、转成每天工单asfp302 车间根据制造通知单安排每天（或近几天），在系统中将制造通知单转成工单，此时的工单即为每天或者近几天的车间实际生产任务！

3、工单开工asfi301 这里转了3张工单，模拟车间3天的生产计划，分别是：

（1）、2013/8/23 100（2）、2013/8/24 200（3）、2013/8/25 300

4、系统料件情况

为了查询更详细的效果，预做如下处理

（1）、料件20，原料2001收货4660进仓库

（2）、在途采购订单

预计2013 /8/24交货10

5、运算mrp得需求cmrp500 运行3天的工单需求！

6、查看mrp运行结果amrq510（1）、3天的生产计划

（2）、8月23日之前用料2001后的结存还有50（3）、2013/8/23-2013/8/25 3天的用料需求 1：3张工单共需 600 2：有一张采购订单数量10，到货日期为24日 3：预计结存=工单需要备600－库存结存数量50－采购订单到货10＝540（还需要采购540）

7、采购需求汇总

抓一张报表，取mrp运算结果得采购料件、供应商、交货数量、送货日期

8、按每天的生产计划 上面是3天安排的车间合在一起算得的需求，如果算每天的需求，mrp计算时距设置为天！就会得到每天安排生产所需要的用料！篇四：谈计划与排产的异同

谈计划与排产的异同

我们经常提到aps（高级计划与排产advanced planning and scheduling），计划与排产有什么区别呢？ 计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货。它确定用户为满足独立的需求实际需要生产、采购的物料数量以及生产的时间。相对时间周期较长，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它为计划提供了更详尽的结构。相对时间周期较短，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。

计划主要考虑的问题是：

◆客户今后的需求有可能是什么？

◆什么样的计划能满足客户将来需求？

◆即使生产中断我仍然能正常工作吗？

◆如何调整和保守我的承诺并达到目标？

◆在计划中作出的更改如何影响每个订单？

而排产主要考虑的问题是：

◆如何实现数量/日期承诺和的运营目标？

◆在瓶颈上最佳工作顺序是什么？

◆我需要对相似的处理需求进行成批装载吗？

计划一般考虑的条件为：

☆计划参数

☆需求-客户订单、预测、安全库存需求、生产订单和主生产计划等 ☆供应-采购单、请购单、库存、生产订单、主生产计划等 ☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外等

☆bom ☆物料。

而排产一般考虑的条件则为：

☆排产参数

☆生产订单

☆资源组和资源

☆班次、假日、班次例外

☆物料清单

☆物料。

常用的排产工具主要有：

☆作业优先级活动 ☆排产活动

☆排产界面-通过甘特图方式进行模拟排产

☆约束来源（物料、资源、运输等）

☆分析工具-使用what-if分析解决排产问题。在排产规则上，主要有：

一，任务顺序计划选择规则(job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板。它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性。以下是标准算法任务选择规则的详细介绍:(1)瓶颈:基于次要任务选择规则的排列。向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单。重点是瓶颈资源的工序的。双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务。能用任何可得到的规则计划剩余任务。

(2)完成日期:基于最早完成日期。(3)先到先服务:按照先到定单，先安排生产(4)升序定单属性值:按规定的定单升序的值排列。定单的属性可以是数值，字母。(5)优先级:按照最小数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义。(6)加工时间:按照最小定单的加工时间优先(7)下达日期:按照最早开始日期优先(8)相反优先级:按照最大数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义i，闲散时间:按照最小闲散时间优先。二，基于模拟的顺序计划选择规则(operation-at-a-time): 实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用。有二个基本的规则:(1)工序选择规则osr。(2)资源选择规则rsr。以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍: 针对不同产品和资源，必须选择不同的规则，在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时，主要考虑的是什么是一个好的计划标准。一旦确定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。1，工序选择规则(operationselectionrule)在aps至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源，采用osr。此规则决定那一个工序被加载。这就是决定计划结果质量好坏的关键因素。独立的工序选择规则详细介绍如下:(1)最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期)(2)最高优先级优先:选择最高优先级(最低值)的工序(3)最低优先级优先:选择最低优先级(最高值)的工序(4)最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序(5)最低定单属性字段:选择最低(最小)定单属性字段的工序(6)动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序(7)动态最低定单属性字段:选择动态最低(最小)定单属性字段的工序(8)排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序(9)关键率:选择最小关键率的工序。

关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间)(10)实际关键率:选择最小实际关键率的工序

实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间(11)最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序(12)最长等待时间:选择最长等待时间的工序(13)最短等待时间:选择最短等待时间的工序(14)最大过程时间:选择最大过程时间的工序(15)最小过程时间:选择最小过程时间的工序(16)最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序。

定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间 工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数(17)最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序(18)最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序。2，资源选择规则resourceselectionrule rsr选择工序加载到资源组内的哪一资源。(1)最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源(2)最早开始时间:选择将要最先开始工序的资源(3)最迟结束时间:选择将要最迟完成工序的资源(4)与前工序一样:选择被用于前一工序的资源(5)非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源 3，相关选择规则: 如果选择一工序选择规则，就自动的选择相应的资源选择规则。(1)系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。(2)系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序(3)系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值的工序(4)最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。(5)最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序(6)定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。(7)定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。(8)定时区的系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。(9)定时区的最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。(10)定时区的最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序，且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。

三，工序选择规则的分析

标准的工序选择规则是已在aps定义好的。使用者可以简单选择其一规则。在aps里有二十多个标准规则。不同的规则对应不同的目标。这些规则可以进一步分成静态与动态的规则。

静态规则:为所有在排队中的订单，所有等待的工序提供一简单的索引机制。这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估。用于工序选择规则的参数是固定的。例如规则是最早完成日期规则，完成日期在顺序排程中从未改变。在排队中的第一个工序被分配到一等待资源。因为规则总是选择第一个等待工序，此规则执行的非常快。

动态规则:每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查。因此，我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择。这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果。例如，最小工序空闲规则，因为工序的空闲值随时在改变。因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序，它比静态规则要慢一些。

第四篇：ERP排产详细介绍

ERP排产详细介绍

好长时间没有在博客园发文章了,前段时间一直忙着毕业答辩,现在刚进实验室又要忙着赶项目.所以只有偶尔来博客园看一下大家的文章了.实验室的网络比较慢,所以也只有在比较空闲的状态下随便写一点东西了.最近研究的东西是APS(Advanced Planning & Scheduling System),感觉理论知识还是不够用,要求的数学水平比较高,所以只有先转载一些文章了.估计最近一段时间也不会去研究.NET了,因为现在的项目最后是要与客户方已有的ERP系统整合的,而对方使用的就是金蝶的K3,所以很可能要去研究Java了.下面是我在网上看到的一篇比较好的介绍ERP和APS的文章,所以就放在这里了,希望有所借鉴.ERP应该以生产为核心，这点是业界公认的。但如何以生产为核心？却极少有详细的论述。根本原因在于‘详细生产排程’这个技术瓶颈。

‘详细的生产排程’也可以说成是‘生产作业计划’，可谓关系重大。企业制定生产计划的过程一般分成两部分，首先是生成主生产计划，其次是根据主生产计划生成生产作业计划。要得到‘主生产计划’一般是从订单，部分企业是从市场预测，出一个生产数量，基本是管理者在进行决策，人的因素起绝对作用。这个过程中会有一些行业或者企业的特别计算方法，需经过一些四则运算式的统计分析，ERP软件要做二次开发，但基本不存在技术难题。

但是，光有主生产计划是远远不够的。一个简单的主生产计划的生产要求，要把它自动分解为复杂、具体的生产作业过程，这就是详细生产排程，这才是ERP系统中最关键的一个环节，是ERP系统真正的核心功能。只有从复杂、具体、详细的生产作业计划中，才能体现出‘ERP企业资源计划’中的‘R——资源’的存在；也只有从这个详细生产作业计划的‘可行性’与‘优化性’上，才能体现出‘P——计划’的价值。有了‘资源’，有了‘计划’，才是真正的ERP系统。

一般说，生产作业计划越详细，它给出的信息越丰富、越有价值，相应计算起来也就越困难。生产作业计划越粗略，越接近主生产计划，信息越少、价值就越低。企业总是希望自动得到尽可能详细的作业计划。但是ERP在这方面遇到了真正的技术瓶颈。就我们目前所见，几乎全部的ERP生产管理都是从四则运算的主生产计划入手，重点利用BOM解决MRP物料需求计划，之后再解决生产过程的记录和统计。恰恰在企业最需要的详细作业计划方面最薄弱、最无所作为。如想证明一下这个现状，去考察一下上了ERP的企业，会发现一个有趣的现象——该企业无论ERP软件搞得如何如火如荼，似乎都与生产调度人员无关。车间里或者生产线上的生产作业计

划、生产过程的调度和管理仍然是在用最初最原始的那种老方式——多数时候是经验，有时候是感觉在起作用，加上少量的以EXCELL为工具的报表运算，虽老虽笨但是有效。ERP功能再强管得再宽似乎也管不到这里。结果，表面风风火火的ERP与企业最关键的运转过程发生了断层，从这个断层衍生出来的一大堆问题成为众家ERP难解之死结。最突出的一个：企业生产调度是要对企业最底层的生产资源——人员、设备、场地等，按照它们的能力进行合理安排。但是上层的ERP无论干什么事情都不去考虑这些资源和它们的能力，或者假设生产能力无限，或者按照一个人为定义的瓶颈资源进行简单四则计算。这种关键矛盾由于ERP技术瓶颈的存在而无法解决，ERP的前景可谓是不容乐观。

那么，这到底有什么难的？为什么众多的名牌ERP企业都无法提供这种基本功能？ERP技术瓶颈到底在什么地方？回答这个问题，就要从企业中直接干此工作的岗位——生产调度的职责说起。

一个企业的生产调度人员，首先是要对该企业的生产工艺流程烂熟于心，也就是了解企业到底是怎么进行生产的，包括其中每个细节，这是当一个生产调度最基本的前提条件。同样的，ERP要想干同样的事情也必须达到同样的前提条件：清楚了解企业究竟是怎样进行生产的，每个细节都不能差！这对一个人来说可能并不算难，但对于一个ERP系统来说就是一件非常困难的事情！有人称之为企业建模，这远不象建立BOM那么简单，其中涉及到的除了物料，还有工序、资源、时间、逻辑关系、技术参数、成本等等错综复杂的生产信息。不同行业不同企业的建模方式更是千差万别，这是第一个技术难点。

且不说离散生产模式的电子、汽车行业与流程生产模式的化工、制药行业在基本生产方式上的巨大区别，就算同属电子、汽车，或者同属制药、化工的不同企业，他们的生产方式在细节上仍然有很大的差别。一套ERP系统能以不变应万变统统接受这种差别吗？技术上很难！只好对每一个行业开发一个专用生产版本，这是必须的。但是行业版本到了企业里就能高枕无忧了吗？大的行业版本一般仍然无法满足行业内特定类别企业的细节差别，比如制药行业细分为‘制剂药’和‘原料药’，生产方式差别还是很大，需再开发更细分的小类别版本。可是同类别的不同企业还有自己的生产特性，针对不同企业的二次开发就类似于把企业的生产特征逐一写到程序中。且不说对生产系统的任何改动都要投入巨大人力，软件企业很难接受频繁和复杂的二次开发要求，更不用说企业生产过程一旦发生变化软件还是很难应对！很多企业的生产流程每隔几天就会变，而软件商不可能每天都重写代码。应变方式只能是降低企业的要求——生产流程建模与实际近似、大概差不多就行了。关键是用户会不会满意？忙了半天还是用不起来，损失就太大了。所以，除了部分院校的理论研究者，目前国内ERP厂商还没有尝试迈过详细生产流程建模的这第一道门坎。

建立生产模型，让软件接受企业的详细生产过程，这的确很麻烦，但并非是无法完成的，真正的难点在于下一步：根据模型和生产请求得到详细的作业计划，也就是详细生产排程。ERP的真正技术瓶颈就发生在这里。

详细生产排程的结果是‘生产作业计划’，是针对每个人员每个设备的生产资源的工作计划。作业计划必须满足在生产工艺上不能有半点差错。首先，工序之间必须满足特定的逻辑关系，以及要求某些工序必须连续、同时、或者间隔进行等等，这是对作业计划最基本的要求。其次，作业计划必须满足资源能力限制，一个资源在一个时间内只能干一件事情，生产作业计划中不能有资源冲突；最后，作业计划必须满足物料供应的限制，没有原材料不能开始生产。也就是说：作业计划必须同时满足多种复杂的约束条件。TOC约束理论早已有之，只是需要比较高级的算法和数学理论，在这方面需要进行长期投入才会有所收获。因此国内理论界对此的研究还很少。

有了按照TOC理论计算出来的计划，满足企业生产工艺要求是不是就行了？很遗憾，这还是差的很远。现在我们以一个假想例子来说明。

一个ERP生产调度系统，很顺利接受了某企业的全部生产细节，并计算出了一套生产作业计划，打印成一份给所有生产资源安排工作的作业计划。现在，由一个有经验的老调度师来决断这个ERP计划系统是不是可以用的，他将如何做？

首先，他会逐一检查每个工序的时间安排，看它们之间的次序和逻辑关系是不是符合企业生产工艺的逻辑关系要求；其次，他会观察这个计划中对每个资源的安排是不是合理，有没有一个时间干两个活这种冲突的情况发生；最后他要看在计划时间内物料能不能供应的上。这些都没有问题了，他必须承认：这个计划已经是一个‘可行’的计划了，也就是说，照此计划一定可以完成生产任务。

但是，还有一个关键的事情，老调度师根据自己习惯的做法，也手工制定了一个作业计划，他把这两个计划一对比，发现问题了。手工的计划可以8个小时完成全部工作，而计算机的计划需要9个小时。或者手工计划可以在8：00完成而计算机的计划要在9：00点完成。原因在于：计算机对某几个工序的顺序安排虽然可行但是不合理，而老调度师根据长期经验早已清楚此时安排工序应该哪个先、哪个后、哪些并行比较好，结果可以得到更短时间完成的计划。这是一种优化安排，而计算机没有找到这种安排方法，所以计算机给出的是一个‘可行’的，但是‘不好’的计划！理想中计算机应自动计算出一个比手工计划更好更优化的排产方案结果，指导人如何工作。这样的软件才能体现出‘企业资源计划’的威力。否则，不能满足最优化排程的ERP在企业生产中还是无法代替手工。

这隔例子凸现出了一个世界性的关键技术瓶颈：一个生产过程可能有无穷多种‘可行’的安排方式，但是必须从其中找出一个‘最优’的计划，即使不能达到最优，起码要比人的手工计划更优，这才是一套可用的生产排程软件，否则企业还是用不起来。

找出‘可行’计划的难度已经很大，找出‘优化’计划的难度更大。不仅要处理错综复杂的约束条件，还要从几乎无穷多种满足约束的可行方案中找到优化排程方案。怎样才能找到这种优化的计划？这是ERP系统共同面对的真正瓶颈问题，是世界性的技术难题。其中的关键在于算法，算法的基础是数学模型，特别是高级图论、离散数学与线性代数中的矢量矩阵技术。对此，国外已经作出了很多年的努力，其研究成果已形成了多个‘APS先进生产排程’产品，发展出了几十种先进生产排程算法，比较常用的如：启发式图搜索法、禁忌搜索法、神经网络优化、遗传算法等，这些算法各有优劣，可用在不同场合。目前不同的新的算法仍正在蓬勃发展中。

用一句话来形容APS的主要功能：可以自动给出满足多种约束条件、手工排程无法找到的、优化的排产方案。其实关键就是‘可行’和‘优化’这两个概念。这个说起来很简单的功能意义十分重大，主要体现在它可以给传统ERP带来以下几个关键的变化：

1）对企业来说，在不增加生产资源的情况下，通过最大限度发挥当前资源能力的方式实现了提高企业生产能力的目标。

2）APS排程的结果给出了精确的物料使用和产出的时间、品种、数量信息，用这些信息可以把很多相关企业或者分厂、车间联合在一起组成一个‘SCM供应链’系统，最大限度减少每个企业的库存量。

3）APS可以用来做为生产决策的依据，它的排程计算结果不光可以作为生产计划，还可以通过不断what if的‘试算’的方式为企业提供生产决策依据。

4）根据自动生成的作业计划还可以自动生成质检、成本、库存、采购、设备维护、销售、运输等计划。带动企业各个不同管理模块围绕生产运转，改进这些模块的运转方式，大大提高这些模块的运转效率，提升企业整体管理水平。

但是，APS系统的开发难度很大，需要融合最前沿数学理论和最先进管理理论，专业人才很少，投资见效很慢，在国外的价格非常昂贵。即使是世界性大ERP公司也很少独立投入力量研发，都是采购外插件直接引入相应功能。国内对这方面的研究除了个别公司外，基本停留在大学院校的实验室中。

再进一步，如果已经解决了优化排程问题，那么对APS来说有什么技术瓶颈呢？

APS第一个最大的技术瓶颈就是它的运算时间问题。因为企业生产过程中经常会有一些突发事件，相当于临时改变了排产的初始条件，需要APS进行动态处理。APS系统能按照旧的条件制

定计划也肯定能按照新的条件制定新计划。但是，它的计算时间是不是能赶上变化的时间，这是一个关键。如果APS按照新条件重排计划的时间是10分钟，它大概只能处理30分钟以上的临时变动，而无法处理30分钟以下的临时变动。动态处理对计算时间的要求引发算法的不断优化，以及发展并行计算技术，这也是国外APS系统的主要技术发展方向。

APS的第二个技术瓶颈就是如何不断提升次优解的优化程度。如果不能得到最优解，那么需要找到一个尽可能接近最优的次优解。不同APS软件的算法不同，次优解的优化程度也不同，直接体现了其核心技术的水平高低。所以拿不同APS软件对相同问题进行处理，对比他们解答的优化程度和计算时间，很容易比出高下。不断接近最优，这将是APS类软件始终不变的追求。ERP与APS的结合是ERP未来发展的必然方向。与当前简单的BOM－MRP运算和进销存财务功能相比，APS占据了ERP的核心功能，有极深的技术含量，更是未来SCM系统的基础功能。拥有这种核心技术的ERP公司必然在市场竞争中占有极大优势。目前国外企业早已经是磨刀霍霍，未来数年内，美国、德国、日本、台湾软件公司开发的结合了APS核心功能的ERP软件就有可能以低廉价格进入国内市场，那时国内ERP软件公司将难有还手之力。

由于生产排程技术瓶颈的存在，中国ERP软件行业已经远远落后，除了唯一一家专业开发APS系统的北京东方小吉星公司以外，绝大多数企业目前仍然停留在对BOM的低层次的完善和对进销存财务模块低水平重复开发上。由于一直拿不出足够的技术储备向瓶颈发起冲击，因此不重视基础技术储备的工作，甚至对目前状况视而不见；由于不重视基础技术的储备，所以更加无法解决瓶颈问题。目前这个恶性循环还在继续之中。从用友向台湾汉康大价钱买技术的挫折，以及神州数码引入鼎新生产模块的尴尬合作，国内ERP企业对此的无奈状态可见一斑。

第五篇：中国化工油气总公司计划优化先进排产项目正式启动

正和石化利用“滚动计划”实现生产精益管理

加强计划管理是油气总公司今年精益管理的重点之一，对月计划执行率低于95%、高于105%的企业列入考核。正和石化根据这一要求，结合公司实行的“日安排、周分析、月调度”制度，精益求精，细化计划管理，逐步总结形成自己的计划管理法——滚动计划法。上半年该公司计划执行率保持在98%与100%之间，保证了生产运营的稳定性。

滚动计划动态调整，保持计划相对稳定。公司计划部按照部门职责，在每月25日前组织生产部、技术质量部、采购部、销售部、财务部等相关部门召开专题会议，根据经营计划，讨论、制定下月生产经营计划，并下发至各部门；生产部依据月度计划制订周生产计划，组织、平衡、协调生产装置的正常运行；各运行部门依据周计划分解落实日计划，确保装置安全平稳运行。为保证生产经营计划的稳定性，减少波动，生产部根据周计划完成情况，及时分析对月度计划的影响并调整修订下周计划，于16日前预测月度计划完成情况；计划部每月16日组织召开计划工作会议进行沟通，尽可能保证计划的优化与可实施性，提出当月计划修订意见，进行综合调整后报油气总公司审批。

定期分析查找不足，保证计划有效落实。每周二，公司召开经济运行例会，生产部、计划部根据部门职责，按照周、月效益测算情况，对相关部门周工作计划完成情况进行分析、通报、点评，查找工作中存在的不足和问题，对各项工作实行周落实、月考核。每月10日组织召开公司生产经营活动分析会，主要职能部门汇报上月生产情况，分管领导进行点评、分析，会上查找不足，总结亮点，制定措施，以进一步提升工作效率，增强计划的执行力。

油气总公司计划优化先进排产项目正式启动

10月10日，油气总公司计划优化先进排产软件（G4）项目正式启动，来自油气总公司、昌邑石化、正和石化、济南分公司、华星石化、大庆中蓝、天津石化及青岛安邦的13名项目组关键用户参加了会议。油气总公司副总经理杨道学、生产经营办主任冯朝森、首席信息官滕远方分别作了重要指示，要求各关键用户全力完成软件学习、数据搜集、整理、建模等各阶段工作，确保先进排产软件顺利实施。

正和石化能量系统优化实施方案编制完成日前，正和石化能量系统优化项目实施方案经各运行部室的讨论、审核，正式编制完成。根据方案规划，相关项目实施后，正和石化综合能耗可较目前降低7%，预计年节约标准油1.9万吨。

2011年以来，正和石化技术部门对生产装置进行调研分析，发现各装置加工原料与设计之间存在一定的差距，换热流程缺乏适应性，各装置能源利用较独立，全厂能量使用存在不均衡，出现能源浪费，综合能源偏高等问题。对此，正和石化技术部门对炼油过程能量优化技术进行广泛的调研、论证，借智借力，积极引进能量系统优化新技术思路，并与专业能源服务公司上海优华系统集成技术有限公司开展项目合作。

2012年10月上旬，上海优华公司技术人员对正和石化常减压、催化裂解（DCC）、延迟焦化、汽柴油加氢、制氢、气分、MTBE、硫磺及酸性水汽提等8套装置及储运、蒸汽动力、低温热、水资源和燃料等5套系统进行了细致深入地现场调研。11月初，上海优华公司向正和石化提交了《正和石化炼油过程用能新技术和新工艺开发优化思路》。该优化方案以三环节理论为依据，通过对各装置能量利用环节、回收环节、转换环节的分析，系统核算、科学分析全厂能量使用现状，提出了“常减压装置瓦斯气利用”、“DCC顶循与气分脱丙烷塔热联合”等39项优化项目。以目前生产加工能力测算，全部项目实施后，全厂综合能耗可较目前降低7%，预计将年节约标准油1.9万吨。目前，优化方案中所涉及的39项优化项目已经相关单位讨论、审核，即将进入正式实施阶段，这标志着正和石化能量系统优化项目取得了阶段性进展。

青岛安邦召开协同办公平台项目需求汇报会

2011年11月9日上午，青岛安邦协同办公平台项目需求汇报会在公司办公楼三楼会议室召开。青岛安邦常务副总经理王延生及公司中层正职以上领导、各部门信息专员、神州数码项目组等共计45人参加了本次会议。

神州数码协同办公项目经理邹志宇对青岛安邦项目需求做了详细汇报。会议第一部分为需求收集情况汇报，青岛安邦协同办公平台项目自11月1日正式启动至今共收集137个业务需求，涉及行政办公、机关服务、财务管理、人事管理、生产经营、技术质量、管理与信息化、监事工作等，涵盖公司所有处室。每一个业务流程都经过部门信息专员、部门负责人、相应的分管领导书面确认，保证了信息的准确性。会议第二部分展示了各个部门的流程汇总表，并重点展示了15条典型流程，参会人员对典型流程进行了具体分析、探讨，并对一些细节进行完善。会议第三部分为下阶段项目计划的汇报，青岛安邦协同办公项目于11月1日正式启动，11月1日至11月11日为需求调研阶段，确定需求并签署需求报告；11月14日至12月9日为设计编码、内部测试阶段；12月12日至12月16日为用户测试阶段；12月19日至12月23日为部署上线阶段，项目预定于12月26日正式上线。王延生在会上要求公司各部门对OA项目的认识要提高到相应的高度、在上线前要做好充分的准备来适应工作方式的变革，并对下一阶段的测试上线做出了部署。

青岛安邦通过“5S“管理提升机泵维护标准

近日，为实现装置区内“5S”管理标准，青岛安邦对运行一部四套装置所有机泵做了刷漆防腐。此次机泵刷漆防腐不仅使设备更加清洁干净、大大降低了员工清理维护机泵卫生的劳动强度，而且使机泵区的目视化程度有了大幅度的提高。机泵防腐刷漆标准借鉴中石化设备防腐刷漆颜色规定，并结合该公司装置自身特点进行统一粉刷，其中电机颜色为草绿色，泵体及泵支座为天蓝色，联轴器防护罩底色为黄色，上层刷间隔均匀的黑色线条，盘车线为蓝、白色，联轴器为红色，所有机泵刷漆颜色严格按照规定执行，统一着色，达到了美化机泵外观的同时，也保护了机泵减缓了机泵的腐蚀，确保了机泵长周期稳定运转。