
数年前,很多企业还不知道APS系统(先进生产排程系统)为何物。到去年年底,大东时代智库(TD)开展数字化转型白皮书全国调研时发现,行业龙头企业上线APS已经不算新鲜事,更有企业投入资金与国内知名高校合作自研APS算法。制造企业对于生产计划和排产的高效性、精准性及库存周转率最大化的追逐从未停歇。在近年内外部不稳定、不确定因素增多,市场需求和供应波动频繁,对企业供应链的柔性和敏捷性产生更大挑战的情况下,国内的APS应用需求逐渐旺盛。
近日,大东时代智库(TD)带着在调研中了解到的企业对APS的疑问,采访了国内APS领军企业深圳市微优微科技有限公司(以下简称“微优微”)总经理秦峰。
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秦峰:影响APS能否实施成功的因素有很多,比如实施队伍的水平、客户的供应链计划管理水平、数字化程度和数据质量等,但长远来看,最重要的其实还是APS的产品质量。
我们很多工业软件企业都有一个错觉,以为搭一个团队,开发一个软件,就算有产品了。其实还远远不够。一个成熟的“工业软件产品”,要能像Word、Excle一样,客户买回去之后,只需要简单“安装”、配置一下就能使用。目前大部分工业软件是做不到的,严重依赖于在实施过程中借助大比例、深度的定制化来解决产品适配性低下的问题,这也使得实施效果存在很大变数。
成熟的“工业软件产品”必然是被大量的行业Know-How、场景化的数据重构过的、适配性很高的产品。以我们为例,在过往服务客户的过程中,我们逐渐明确,正确的工业软件打造方向应该是实现产品的行业化、场景化、标准化、可配置化。基于这个理念,我们根据多年服务各行业积累下来的大量成功案例,总结各行业排产方案库,建立标准化的通用模型、算法库、数据库,以实现多环节的参数化配置、低代码建模为重点,多次重构自己的产品。
现在,微优微的APS系统已完成全流程的参数化配置、低代码建模,所有需要实现参数化配置的环节都实现了低代码建模功能。我们的每个客户都可以让其PMC或IT人员根据自身情况对APS进行参数化配置,按照不同时期不同业务场景的不同计划排产逻辑,自己用低代码建模、修改模型,实现高度可配置的“定制化”“个性化”。这是其他APS厂商还未能做到的。
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TD:微优微的成长过程,某种程度上可以回答很多人心中的疑问:“好的工业软件应该是什么样子的?如何才能打造出这样的工业软件?”您觉得是这样吗?
秦峰:可以作为参考吧。“微优微”这个名字是从VisUal Value(VUV)音译过来的,VisUal Value我们翻译过来,是“为客户提供看得见的价值”。个人认为,好的工业软件应该要以客户价值为导向,要能真正高效率、低成本地帮客户解决问题。为此,我们工业软件企业要严格要求自己,保持对自己产品的高要求。而且,并不是说等企业大了才要提高对产品的要求,而是要在创业早期就有高要求,客户需要的是成熟的工业软件。
为了做出成熟的工业软件,工业软件企业的确需要心甘情愿地潜心积累案例、积累数据,走完打造成熟产品这个过程。这个过程中,公司很有可能会不挣钱。所以说,做工业软件,需要财力、决心、毅力,需要很好的经营能力,同时也需要外部资本的支持。资本也需要有足够的耐心等待工业软件企业走完这个过程。
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TD:有CIO想上线APS,但畏于“APS实施成功率不高”的说法,犹豫不决。对此,您有什么建议?
秦峰:可以先做POC验证(Proof of Concept,数据验证)。企业可以针对核心应用场景比如最复杂或最典型的排产过程,提出需要验证的需求与目标,提供真实数据,我们用APS导入数据、配置参数、演示系统功能,得出计算结果,把我们的APS排产结果跟企业自己手工排产的结果做对比,就能看出我们APS的柔性和匹配度、可配置化程度、算力性能。
除了POC验证,企业还可以挑选APS厂商,进行小范围实施验证。企业可以针对某车间某产线的个别场景试建APS。挑选APS厂商时,最简单的标准是要选择在企业所在行业有较多成功案例的APS厂商,其次要考核APS厂商实施人员对企业所在行业的理解程度。小范围实施验证的方式基本可以排除掉大部分风险。这个方法适合大体量、多工厂的企业。为了避免了选型失败,小范围实施验证也是值得的。
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TD:APS厂商的核心竞争力是什么?
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TD:对APS未来发展趋势有什么预测?微优微接下来的发展策略是什么?
秦峰:趋势很多,比如APS厂商的行业化分化加剧、AI技术应用增加等。APS在不同行业、不同场景的应用情况差异很大,它一定是行业化和场景化的软件,无论是APS厂商还是客户,都需要对于行业和场景有足够的理解。未来,APS必将建立行业应用标准,每个APS厂商都需要找到适合自己的细分领域。
因此,微优微接下来会进一步向标准化、行业化的APS交付产品方向前进,并推进行业应用的标准化,把价格成本降下来、把标准做出来,继续降低实施难度、提高交付成功率。此外,AI技术在不同场景的应用也将是我们的重点。我们2023年推出的新一代供应链计划排产平台,已经在融合数百家客户落地场景和国内外先进APS算法技术的基础上,加入了AI技术的深度应用,将为客户带来更高的价值。