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默认11月26日，在中国物流与采购联合会举行的“2018年全国汽车物流行业年会”上，上汽通用生产控制与物流部“基于智能排产的供应链全局优化”等四个项目获得“年度汽车物流行业创新奖”。
生产控制与物流部作为上汽通用经营及运行的核心部门之一，持续推进物流业务提质增效；在不断夯实传统业务的基础上，通过大数据、模拟仿真、算法建模等数字化技术的引入和应用，从计划排产源头对供应链进行全局优化，以智能化排产驱动企业物流的高效运作和转型升级。
冲压智能化排产是物流智能化排产项目的第一块阵地，是智能制造协同共建的标志性项目，也是物流与IT战略深入合作的典范。
冲压车间联合团队直面困难和挑战，经过6个月的攻坚克难，搭建完成包含30个约束条件及异常业务场景的复杂模型，取得了较满意的结果；去年8月份正式上线试运行，初步实现了项目第一阶段目标。
智能化排产为冲压车间创造了实在的效益。通过系统优化模型测算，冲压排产在成本、效率和响应等方面都具有可观的收益，减少了换模损失，产量提升大约5%；同时，兼顾各类生产限制，约束限制满足率从40%提升至90%；此外，智能化系统大幅提升排产效率，相比手工排产，效率提升近16倍，预计整个项目一年可以节省1000万元。
在传统的手工排产模式下，计划工程师无法实时通过系统分析产能负荷情况、生产实际完成情况、生产均衡情况。
通过数字化建模技术，动力总成工厂实现了高效的自动化排产。从排产效率来看，排产时间从原先的8个小时缩短至0.5小时，排产速度提升了16倍。排产时所考虑的约束条件从原先的12个增加至42个，大幅度地满足生产限制，一次运算可支持长达104周的精准排产，从而实现更全局的优化。从排产结果来看，通过智能化排产的优化，减少了动力总成产品换型带来的产能损失，从而提升产量。同时，通过图表展示排产结果，快速发现问题及数据关联，提升异常及突发状况的响应速度。此外，多版本快速排产方案模拟多维度对比分析，可以方便管理层进行生产决策，每年节省175万元。
整车生产工艺复杂，涉及冲压、车身等多个车间，同时需协同动力总成工厂发动机、变速箱、电池包等零件，完成整个生产流程。各车间的生产工艺各不相同。与冲压车间和动力总成工厂不同，整车智能排产通过“解剖麻雀”的形式，结合车身、油漆及总装车间的生产工艺及供应链运作特点，将整个大排产项目解剖为一个个小项目。
其中，已完成的项目分别有小配置/小颜色的梳理与精简等。后续将进一步研究车身车间序列与结块的排产优化等项目，通过各子项目研究的起承转合，以由点及面的研究方式，最终实现整车智能排产，达到供应链的全局优化。（黄炎威）
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