3C模具制造加工受限于人、机、料、法、环、测，每一个环节都存在痛点。
人工之痛
人工经验限制生产优化
模具制造工艺流程复杂，计划员在做生产计划时，需要考虑工厂内多个关键工段的产能、工时和人员等多种复杂的排列组合问题，工艺路径、精度规则、材质规则、形成规则、管理设备资源组、铣磨工段是否有产能、工序单号如何分配到对应的工段，不同交期的生产单如何排序、产能是否足够，是否需要进行工序拆解等等。同时需要查看各种相关数据，到PLM系统查工艺、到ERP系统查订单和采购、到WMS系统查库存、到MES系统或现场查进度等等。
面对多种混合可能的排列组合，冗杂的数据和复杂的工艺工序规则，计划人员只能凭借行业经验做出决策。但人脑思考具有时间线性，将复杂问题拆成不同步骤，在规则太多的时候，会把可行解的范围缩小，可能最后生成的计划耗时耗力，结果却往往并不尽如人意，工厂资源受限，成本居高不下。
质检需求严苛，人力效率低
随着数字化转型的推进，在制造企业产品生产过程中，产品质检将涉及到比以往更多数量、种类零部件的识别、检测等操作，相应的产品质检对检测准确性、灵活性、成本管控等方面有严苛需求，对产品外观的要求也愈发苛刻。
当前整体环境影响下，生产人力问题面临困境：人工质检容易产生疲劳，效率较低，无法快速应对产品变化或工艺升级等问题。
同时，质检工作面临检测步骤多、QC检测工序多、产品数量众多、精度要求高等挑战，不同的生产线标准不一，需要人工逐个进行确认，检验等待时间长，检验工序资源利用率低，存在交付慢、依赖人工的困扰。
工序之痛
工序复杂，诸多不可预测状况
从产品3D设计开始，到模具制作、注塑、装配及表面处理等，模具行业工序较为繁琐，同时工序之间相互影响，必须前后配合才能做好。相同工艺路径下，不同产线相对效率往往不同，线割、大水磨、小水磨、中走丝、NC开粗、EDM、QC质检……一个产线或某一环节衔接出现问题，则会牵连生产全过程，影响订单交付。
在模具设计未完成之前， 生产时间不可预测，设备/生产资源不可预测，导致订单交期不可控，客户订单延期，加班赶工期增加工时和人力成本，加工不到位品质检测不通过也可能延期更严重。
而在生产模具之前，钢件生产时间、电极设计、电极编程、电极运转程序，电极拆解时间如何排程等问题也难以精准把握。最终造成未来产能释放情况不可知，无法充分利用生产资源，各方面成本浪费。
无效工时多，成本管理困难，工费率高
模具的检测环节有不同的检验规则和检验逻辑，工段检、终检、过程检，检验等待时间高，质检工序增加工时成本，检验工序资源利用率不足，检测时间占用设备产能问题，造成设备资源成本浪费。
保养规则、保养周期、保养时长和时间范围，设备切换质检的空闲时间存在浪费，专门的保养计划又影响生产工时。
设备之痛
停机损失重，资源浪费
模具生产设备日益机械化、复杂化，设备在生产中的作用和影响也随之增大，生产过程对设备的依赖程度越来越高，备品备件库存成本、设备故障停机损失、设备维修费用等，导致设备维保管理成本居高不下，对企业资源造成严重浪费。
换模、刀具工具更换、调整、故障停止等情况的停机时间多，稼动率不稳定，性能损失多，时间成本损失高，良品率无法保证。
维保费用高，成本上升
模具加工企业由于产品品种多，模具更换较频繁，在完成一个生产周期后，模具一般入库保存直到下一生产周期来临时再拿出使用。但有时模具会发生锈蚀、表面光洁度下降等现象，造成产品质量下降、废品率高，修模也会使得模具企业制造成本提升，利润下降，而一旦出现必须重制模具的状况，模具生产企业订单则损失严重。
此外，诸多不确定因素的大环境下，企业面临突发异常多的状况，常见的突发异常包括材料异常，如到料延迟、质量不合；生产异常，如设备故障，工装缺失；订单异常，如插单、订单变更等等。
智能转型，势在必行
工业转型升级是时代大势，不进则退，传统制造正向精密制造、智能制造发展，以新冠疫情为代表的不可预测事件频发，正深刻影响国内模具行业。
作为我国先进水平的电子精密企业，某3C制造业龙头企业在对传统业务流进行全局数字化改造的探索过程中发现，现有的生产模式虽然已经具有了完善的信息化系统作为支撑，但是仍有生产排程的问题亟待优化。
以NC/HNC加工为例：
· 刀具进给量不同，精度损失，吃刀程度不一样；
· 不同设备需要的程序不一样；
· 精机台加工粗产品需要两倍的时间，效率不一样；
· 多面加工，目前通过人工经验判定，经验十分复杂无法量化；
· 系统自动判定可能导致大量订单转移情况，成本上不合理；
……
计划人员面临部分不可预测情况下，如何判定粗加工生产单在精加工机台上生产的困扰。
想要继续引领市场，乘数字化转型的浪潮而上，该企业了解到了智能决策技术在工业制造领域的势头正盛，各个行业龙头企业也正纷纷通过智能决策技术进行供应链计划升级转型。既能提供智能高效排产解决方案，满足中长期到短期日计划自动排程排产需求；又能够理解模具制造业务运作模式和个性化需求的悠桦林，成为了该企业的最终之选。
痛定思痛，模具行业的困境
悠桦林经过深入调研和实地考察，系统梳理了该3C制造企业生产排程存在的问题，发现该企业存在以下问题：
· 使用excel表格进行计划编制，缺少系统工具支持。
· 各计划员线下管理计划，缺乏一体化计划系统，计划数据分散，协同性差；无法实时分析数据，对于各工序的产能负荷、订单交期的达成情况等信息无法实时掌控。
· 订单变更、插单、缺料、生产异常发生时，难以快速进行全局计划更新。
· 缺乏模拟分析的手段，当异常发生时，无法快速尝试不同计划策略，通过多版本计划比较寻找最经济计划方案。
全新赋能，打破技术和经验的壁垒
悠桦林根据该企业面临的困境和业务现状，为其搭建了一套智能排程系统。在满足企业各种生产资源约束的基础上，基于悠桦林强大的算法引擎和运筹数学建模方法，突破传统人工经验局限，设置不可打破的规则限制，一次计算中考虑全部约束条件，保障计划可执行性；兼顾多个业务目标，在互相冲突的目标之间取得均衡，在比较大的范围内通过先进的运筹算法寻求最优解。
通过本项目的建设，建立注塑模具生产计划系统，用于实现计划输入数据的接口与数据维护，大规模订单下的自动化计划优化，生产单状态跟踪，生产异常发生时快速计划调整，计划策略模拟分析、报表制定及数据分析等能力的项目生产管控系统，降低运营成本，保障生产稳定运行，提升企业竞争力。
悠桦林针对该企业现状，量身打造的智能供应链计划与排程解决方案：
· 通过对接现有ERP及MES系统，实现订单数据及工艺数据整合。
· 构建全工厂工艺模型，充分模拟工厂全工序实际运作情况。
· 对所有订单进行全工序计算，获取准确的交期。
· 通过MES系统及时接受异常情况，对计划影响作出预判并告警，APS及时对计划进行修复。
电极生产单的计划排配
当主生产单工序中有EDM工艺时，进行电极生产单检索，检索到对应主生产单的电极生产单后，将进行电极计划排配；如果未检索到对应的电极，则提示建议的拆电极完成时间，CAM编程完成时间，电极生产开始时间，或建议确认该电极是否是复用/委外加工。
电极预排程
从0到1——特殊工艺 委外加工
悠桦林通过运筹算法，为该企业搭建了委外工艺计划。某些特殊的工艺路径，比如玻璃硬化、镀层，热处理，涂层等等，计划系统需要考虑这些特殊委外工序的时长，但委外产能可以视为无限产能资源。
如果厂内某工段的产能不足，则提示委外加工建议，采取单工段外协的方式进行排产。用户可以将这些产能不足的工段所涉及产品的工艺设置为委外加工工序。
QC检测不占用产能
工段辅助检测如果可以并行，则无需增加质检工序，可将对应生产工序所需工时进行累加。
如果无法并行，建议分出QC工段，解决QC检测时间占用设备产能问题。
举例：HNC工序完成，钢件进行中段检测，由于量测需要排队等待5个小时，那么生产该工序的HNC设备可以开始加工其他生产单。待检测完成，根据检测结果规划设备任务。
该项目最终能满足该企业如下业务需求：
保障排产计划遵循生产工艺、物料材质、日常产能等规则，使计划具有可执行性，缩短制造周期，提升订单准时交付率。
实现模具加工流程的生产计划自动生成，通过可视化的方式呈现结果，进行有限产能下的工段排产计划。
有限产能下的设备资源组排产计划，向生产执行部门下达清晰的生产计划指令，外部情况发生变更使计划不可执行时，能够对计划进行及时修正。
对不同的设备设置各自的工作时间，如果有保养维修计划，可在设备日历上进行精确到分钟级的备注。用户可以在日历上维护计划内设备维修计划，计划外设备检修计划等事件。
产线计划优化和产能负荷管理
数智助力，彰显价值
悠桦林智能供应链计划与排程解决方案将为该企业带来全局精益化水平的显著提升：
上下游工序统一排产，协同完成订单交付
业务流程简洁，用户一键计算
快速产出排产结果，解放计划人员工作量
多版本模拟与比对，通过KPI比较不同版本排产结果的优劣
快速对插单、改单、生产异常、工艺变更等进行告警、响应、计划调整
提供电极拆解，编程，生产的建议时间
保证交期的情况下平衡产能或提高设备利用率
提供委外加工建议
最终达到以下优化效果：
√ 计算效率提升120倍，新系统支持3个目标仅耗时1分钟
√ 通过多工序协同，整体生产工期缩短了40%
√ 订单交付及时率提升，从60%提升至86%
面临当前全球局势不稳定，贸易摩擦严峻，市场竞争愈发激烈的情况下，产成品计划可预测性低，突发状况多等困境，智能、敏捷、柔性的智能供应链计划已经成为3C制造企业转型探索的新路径。智能决策技术正在帮助精密制造企业提升生产排程的精确性和稳定性，悠桦林作为智能决策技术的领航者，致力于智能决策技术平台的迭代升级，已经在众多行业的龙头企业业务场景中成功落地应用，积累了丰富的经验和良好的口碑。
悠桦林将继续和众多制造企业共同探索供应链数智化变革，用智能决策技术助力更多的行业企业发展，护航产业智能升级的变革。
作为国内领先的智能决策解决方案公司，悠桦林一直致力于推进基于海量数据的智能决策技术在中国的落地推广，聚焦制造业场景需求，为企业提供“行业+AI+OR” 的智能决策整体解决方案，提升企业决策水平，助力企业实现决策环节的快速、明智和可量化。
截止目前，悠桦林业已发布多款制造业供应链优化产品；签约各行业龙头客户，并且与领域内顶尖企业达成长期战略合作协议。未来，悠桦林作为国内领先的智能决策解决方案提供者，将继续深耕智能决策算法、产品和服务实施，基于行业经验和行业场景需求，增强行业的普适性应用标准化，加强悠桦林智能供应链计划与排程系统的技术优化，为制造企业提供更适合的智能决策解决方案，赋能制造企业精益生产，提高市场竞争力。