解说：为制造业排忧解难

更新计划的工作量巨大

即使你已经努力创建了一个计划，如果要求变更计划的时候，你将不得不更新它。 只要是手工操作，就会出现错误，而且需要的检查量也不小。 计划越精细，涉及的工作量就越大。 另一方面，如果变化的影响不大，更新也保持在最低水平，这反过来想可能表明计划是粗略的，或者有太多的余地，也许工厂没有充分发挥其潜力。

有无数的因素会导致计划的变化，如突击性的订单、数量或交货日期的变化、工人突然缺席或机器维修等等。 如果不加控制，计划的可靠性将继续恶化，但如果让计划员承担每次更新计划的机械性任务，那么与其他部门协调和收集信息的更重要任务将被忽视。

如果可以的话，让计算机做这些常规工作是理所当然的。 使用计算机也避免了不必要的人为错误。

生产排程系统FLEXSCHE是一个提供了精确和准确的高速计划的软件包。 一旦你事先准备好必要的主数据， 只需设置订单、库存等条件就可以不费吹灰之力地多次更新计划。 计划员花在更新计划上的时间可以被更为有效地利用。

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不是基于实际工作时间的计划
，不够精细

许多传统的制造计划方法依赖于粗略的 "标准前置时间"， 而不是每个工序的工作或转移所需的实际净时间。 这包括那些基于MRP的生产管理系统。 这涉及到估算每个时间段（如一周或一天）的工作量和资源负荷， 并决定在这段时间内可以容纳多少工作。 这种方法可能对大规模生产有效， 但对于复杂的高混合、低产量的生产来说，它可能严重破坏计划的准确性。 此外，当工序数量较多时，从开始生产到成品的时间（生产提前期）会比原来的净时间多出许多倍， 由此造成的损失是不可估量的。

由于准备的发生条件的复杂性（每项工作的前准备和后清理）， 很难对总工作时间作出合理的估计。 此外，在工作中使用的副资源（人、工具、动力等）的限制可能会使人 根本无法制定一个可行的计划。 在这个时代，简单地推出一个粗略的计划，让生产车间处理其他问题（加班等）， 已经无法让人接受了。 但是，如果为了得到可执行的计划，你给自己太多的回旋余地，或减少吞吐量（工厂生产力）， 那就是本末倒置了。

为了拟定一个既精简又可行的计划，我们必须根据每种资源（参与制造的设备、机器和人员）和产品组合的处理能力， 计算出合理的工作时间，然后根据各种约束条件，详细决定每项工作的开始和结束日期和时间。 这就是生产排程手法（也叫排产或APS高级计划排程）。

用传统的方法，在计划阶段不可能确定为某一时间桶（Time bucket）计划的工作在该时间段内实际发生的位置， 所以下一个工序的工作是计划在下一个时间桶（下一周或下一天），造成生产准备时间的重大延误。 然而，有了详细的日期和时间，如果工作在上午完成，下一个过程就可以在当天下午开始。 原则上，这种方法可以大大缩短生产提前期，从而缩短交货时间。 通过准确估计工序的每一步， 以确保交付日期得到满足，这也可以避免意外的延误。 它将极大地改变工厂运作。

生产排程系统FLEXSCHE以秒单位表达每个工作的实际时间，直接模拟您工厂中的工序的流程。 一旦您开始使用FLEXSCHE，您就会意识到基于标准提前期和时间桶的计划是多么的不合理， 并理解所造成重大的时间和成本损失。 你可以期待看到制造周期的大幅减少，并对订单量的波动有更大的适应性。

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计划制订的诀窍和信息没有明文化、
依赖特定的人

通常的情况是，工厂里有一个 "总规划师"， 即使有复杂的限制条件和特殊情况，只要把生产现场交给这个人，就能运转起来， 但其他人就很难做到这一点。 通常的情况是，一个大师多年来积累的技术诀窍没有明确的记录或转化为数据， 因此很难传给他的继承人。 另外师傅们制定的计划一般都没有经过第三方验证是否真的合理。

这种 "属人性 "的最大问题是大师们请病假或退休的风险。 意识到这种风险的制造商不在少数，但却无法找到一个根本的解决方案。 为了摆脱这种情况
·复杂的约束条件和资源的能力
·工厂的特殊情况
·指定好计划的经验诀窍
等需要客观的进行数据化，并确定标准化的计划制定流程。

无论哪个工厂，规划技能依赖个人能力都是一个主要的关注点。 话虽如此，但建立关于这些技能的手册和客观数据的负担非常大，以至于没有确立恰当的方法， 所以人们自然不愿意这样做。 引进FLEXSCHE生产排程系统图将给我们一个重要的机会。 通过以FLEXSCHE的数据模型和调度规则的形式描述 "大师 "的知识诀窍和专长， 我们可以在将知识诀窍和专长传给下一代方面取得巨大进展。 通过简单地执行排程处理， 将有可能重现 "规划大师 "的大部分规划。 此外，排程结果即时可视化，并可从不同角度进行客观评估， 从而任何人都可以验证其合理性。

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制造现场的工作实绩
未能反馈给计划

好不容易制定计划并想工作现场发行了指令，但如果工作的实绩表现没有反映在下次的计划制定中， 计划和现实之间的差距只会越来越大。 现实情况是，没有任何工作是完全按照计划完成的，因此对绩效的反馈对于正确的计划至关重要。 如果不这样做，可能因为以前的订单还有工作要做，导致新的计划无法实施， 因为没有事情可做所以浪费了宝贵的时间，而且也不可能发行出高效的工作指令吧。

许多制造商以某种形式收集工作绩效数据， 但大多数只用于业务分析和成本计算，没有多少工厂用它来提高计划的质量。 在整个生产车间实时分享工作业绩，也有助于更顺利地制定计划（见下文）。

通过将工作实绩信息导入生产排程系统FLEXSCHE， 可以使计划（=虚拟工厂）与生产现场（=真实工厂）同步，防止出现偏差。 通过添加工作绩效信息作为约束条件，下一步规划过程的准确性将得到改善。

工作绩效信息可以有不同程度的准确性。 你可能清楚地知道每项工作的开始和结束时间，也可能只是列出当天完成的任务。 实绩的准确性将反映出计划的准确性，但重要的是，无论准确性水平如何， 实绩信息都会反馈到FLEXSCHE，以确保计划和车间之间没有偏差。

此外，FLEXSCHE CarryOut能够在生产现场共享高度准确的实绩信息， 这不仅提高了计划的准确性，还确保了计划的顺利执行。

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计划和进度在制造现场未被共享

仅仅向生产车间发送工作指令，并不足以确保计划的顺利执行。 工作时间的波动、故障、突然插单等，在生产车间是司空见惯的。 当它们发生时，需要实时处理。 执行计划的麻烦和困难并不亚于计划。

在多工序制造环境中，前一工序的进展对后一工序有重大影响。 除非以增加在制品库存和交货时间为代价在工序之间留出足够的时间， 否则会产生连带影响，必须加以适当处理。 例如，如果你在前一个工序的货物还没有到达时才发现前一个工序的延误， 将造成巨大的浪费。 如果后端工序可以提前收到通知或警告等得知前端工序延迟的信息，它将有机会做更合理的对策。

另外如果是班长等根据职位，可能要关注整体的进展和问题不时地做出决定吧。 这些决定必须以新计划的形式在整个生产现场得以共享。

进展应在正确的时间输入，实时分享，并作为反馈信息用于未来规划。

通过使用FLEXSCHE CarryOut（支持计划执行的系统）， 每个工序和资源的计划都会从持有当天计划副本的服务器传递到生产车间的终端（iPad/Android/Windows）。 输入的工作状态（如开始或完成）在整个生产车间得以共享，以便受影响的人能够采取适当的行动。 通过在服务器上进行局部调度，该计划也可以根据当前情况进行更新。 生产车间的任何波动结果将在某一时刻（如一天结束时）作为绩效信息并入计划员的计划中，以便第二天可以发布高精细的计划。

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