总结了基于TOC(Theory of Constraints,约束理论)的APS(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)智能工厂实践中的落地经验。首先介绍了APS系统在PCB智能工厂中的定位和应用价值...总结了基于TOC(Theory of Constraints,约束理论)的APS(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)智能工厂实践中的落地经验。首先介绍了APS系统在PCB智能工厂中的定位和应用价值。随后,详细解释了基于TOC的APS系统的计算原理。为了弥补原生APS系统在排产方面的缺陷,我们结合了PCB产品的工艺和制造信息,提出个性化定制的排产规则。最后,通过实际案例展示了该定制化APS系统在实时生产计划、资源调度与平衡、多目标排产优化等方面的出色表现,证明该系统能为PCB智能工厂的管理与运营提供高效、科学的决策支持。展开更多
在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)制造领域,准确的交期预测对于提升客户满意度和市场竞争力至关重要。文章将OLT(Order Lead Time,订单周期)科学计算模型与AP S(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统的订单预...在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)制造领域,准确的交期预测对于提升客户满意度和市场竞争力至关重要。文章将OLT(Order Lead Time,订单周期)科学计算模型与AP S(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统的订单预排功能相结合,以提高PCB工厂的交期预测准确性和订单交付效率。首先,分析了现有OLT计算方法的局限性。基于此,本文根据业务流程对OLT进行细化,并引入一种考虑在制数量和资源分配的加工周期计算模型。进一步,阐述APS系统的订单预排功能的算法逻辑,并利用该功能模拟多订单、多资源、多目标下的排产,估算订单的排程与交期。最后,通过案例展示了在实际生产环境中两者的交叉验证和结合应用,突显了本文方法在科学预测生产周期、提升订单履行率和增强客户满意度方面的显著优势。展开更多
文摘总结了基于TOC(Theory of Constraints,约束理论)的APS(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)智能工厂实践中的落地经验。首先介绍了APS系统在PCB智能工厂中的定位和应用价值。随后,详细解释了基于TOC的APS系统的计算原理。为了弥补原生APS系统在排产方面的缺陷,我们结合了PCB产品的工艺和制造信息,提出个性化定制的排产规则。最后,通过实际案例展示了该定制化APS系统在实时生产计划、资源调度与平衡、多目标排产优化等方面的出色表现,证明该系统能为PCB智能工厂的管理与运营提供高效、科学的决策支持。
文摘0引言由于人工智能(artificial intelligence,AI)服务器需要对超大规模的数据量进行处理,需为视觉、交互等人工智能应用提供强大的计算力,促使印制电路板(printed circuit board,PCB)不断向高密度、高精度、高集成度方向发展[1]。AI服务器较通用服务器PCB设计有所区别,由传统金属化孔(plating through hole,PTH)跨入多阶高速高密度互连(high density interconnector,HDI)设计,除对材料的电性能有明确要求之外,材料还需要具有多次压合能力和高可靠性。
文摘在PCB(Printed Circuit Board,印制电路板)制造领域,准确的交期预测对于提升客户满意度和市场竞争力至关重要。文章将OLT(Order Lead Time,订单周期)科学计算模型与AP S(Advanced Planning and Scheduling,高级计划与排程)系统的订单预排功能相结合,以提高PCB工厂的交期预测准确性和订单交付效率。首先,分析了现有OLT计算方法的局限性。基于此,本文根据业务流程对OLT进行细化,并引入一种考虑在制数量和资源分配的加工周期计算模型。进一步,阐述APS系统的订单预排功能的算法逻辑,并利用该功能模拟多订单、多资源、多目标下的排产,估算订单的排程与交期。最后,通过案例展示了在实际生产环境中两者的交叉验证和结合应用,突显了本文方法在科学预测生产周期、提升订单履行率和增强客户满意度方面的显著优势。
