APS智能排产助食品制造加工企业提升生产管理？
最近，某品牌月饼吃出塑料纸的新闻登上热搜，在该事情得到发酵后，品牌发声明表示，接到投诉后已第一时间顾客取得联系，并针对此事件的专项检查正在进行。除了此次月饼被吃出塑料的问题外，在某一投诉平台上，有关于该品牌的食品安全问题的投诉数量已经高达一千六百多起，在质疑声中，该品牌的股价不断走低。
食品制造加工企业质量问题的频发，必定会导致消费者对企业的信任下降，从而导致口碑下滑，订单减少，甚至可能导致企业亏损、倒闭。
食品企业食品安全问题频发，主要有这三点：
一.生产工艺及环节没有一个系统化的管理。
传统的生产通常是采用人工的形式，生产工艺及环节没有进行数据系统化，容易让产品在生产过程中，因某一工艺的缺少导致质量问题的产生。
二.生产人员没有经过系统化的培训。
由于企业生产工艺没有一个标准化的管理，容易导致企业关键生产的人员离开后，技艺出现丢失，再加上人员的流动性较大，企业难以对新员工进行一个系统的生产技能培训，进而导致因人为随意性的产品质量问题产生。
三.追求利益忽视消费者健康。
企业的生产是为了满足消费者需求实现盈利的一种经济活动，由于消费者对食品安全的重视，使得企业需要生产健康无害的产品，但健康无害的食品生产往往涉及到巨大的成本，有些经营者会为了追求高额的利润，往往进行低成本的生产导致质量、健康安全问题的产生。
总而言之，食品生产质量问题的产生多归结于企业生产管理的不规范，企业如何使用APS智能排产提升生产管理？
APS智能排产可以实现企业生产资源的约束，将生产工艺系统化，减少因人为随意性可能导致的问题，降低企业的成本，提升企业的生产管理效益。
APS智能排产通过销售预测、物流运输计划、生产需求计划、智能优化排产、高级物料需求计划及供应商交货计划，提供企业供应链全流程计划与解决方案，实现交货需求、生产计划、采购计划、自制件、外购件的拉动式协同供应，从而显着减少交期延误、库存积压、与生产欠料等重大问题。
APS智能排产主要采用工艺流程基础数据与资源约束、订单级的优先选择规则方案、工序优化规则来实现排程结果的最优化：
- 在产品工艺中，我们预先定义好每个产品工艺流程中每个工序的资源与特征约束，包括工序资料、特征、可用 机台产线、模治具、物料、时间等，由此实现工艺的基本资源约束。
- 我们把所有待排程订单按紧急程度分为3大类：特急、一般、不急，并针对每种紧急程度分别设置具体的排序 选择规则，由此实现大范围的急单先做的效果。
- 我们针对每个工序详细设置其优化规则，如少换产、少换模、少换料、少换规格、按某个特征从小到大从大到 小等。并对短期的排程结果进行优化，由此实现机台产线的尽量连续生产，从而显着减少换产带来的工时和物料损失。
APS智能排产不仅可以实现普遍的资源约束，另外还提供多种手工调整的方法，可灵活的对排程结果做可视化的拖动调整，从而实现了个别个性需求的灵活处理。
APS智能排产依靠严谨的数据及逻辑运算，短时间内自动分解长期计划到日计划（短期内车间产线机台精细化排产），可以实现多任务工序前后联动，并自动扣减完工数和库存，最后产生多种直观化报表，帮助企业进行决策。
食品制造企业可以使用APS智能排产实现企业生产工艺的标准化，实现生产的规范性，减少人为错误而造成的损失，让企业的生产管理更加高效。
