Overview
这个模块使生产计划员能够通过汇总原材料的可获得性、供应商的交货时间以及客户的需求预测，生成精确的制造订单。它确保在多个生产地点高效地安排协同制造的产品，而不会过度占用资源。
Implementation Steps
数据聚合
从集成的 ERP 模块中收集原始材料库存水平、供应商的交货计划以及待处理的客户订单。
需求预测
应用统计模型来预测联销产品的短期需求，并考虑季节性因素和促销活动。
容量评估
评估所有注册制造工厂的可用生产小时和机器状态，以确定可行生产时间窗口。
订单生成
计算所需的生产数量，并生成包含指定开始日期、截止日期和资源分配的正式订单。
验证与分发
在最终确定并将订单推送到执行层之前，请先进行逻辑检查，以确保材料充足以及容量冲突。
未来三年，从基于规则的订单生成到预测性、数据驱动的制造编排的演变。
Primary
该系统分析实时库存数据和外部订单信息，以计算最佳生产数量。然后，它根据当前的生产能力限制、机器可用性和每个合作制造商的材料库存水平，将这些数量分配给特定的生产线。
多站点分配
根据地理位置、成本和产能，自动将生产任务分配给不同的合作生产伙伴。
材料约束检查器
如果指定生产场所的关键原材料不足，则阻止订单创建。
动态交货期调整
当供应商延误或机器故障报告时，系统会自动更新预计完成日期。
统一的入场流程
将所有订单来源整合到一个统一的OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的负载转换为一致的运营模型。
98.5%
订单准确率
< 2 分钟
平均订单生成时间
100%
材料短缺预防
System Roadmap Architecture
我们的制造订单创建路线图首先着眼于稳定现有的手动输入点，消除重复数据，并通过标准模板减少即时处理错误。 在中期，我们将直接将实时库存可见性集成到创建界面中，从而使规划人员能够根据实时的库存水平生成订单，而不是依赖静态预测。 这种转变确保了最佳的资源分配，并防止了过生产。 最终，在长期内，我们旨在实现完全自主生成，利用历史销售数据和市场趋势驱动的预测分析。 一旦满足了信心阈值，系统将自动起草、验证和批准订单，无需人工干预。 这种演变将我们的功能从一种反应性的行政任务转变为一种主动的战略引擎，从而在整个生产生命周期中提高效率和可扩展性，同时严格遵守质量标准。
AI 驱动的需求感知
将机器学习模型集成到预测需求波动中，基于市场趋势和历史销售数据。
区块链溯源追踪
通过将生成的订单与材料来源数据关联，实现共同制造产品的完整来源透明性。
预测性维护集成
将设备健康得分纳入产能计算中，以避免在不可靠的设备上安排生产。
Strategic Use Cases
季节性库存平衡
< 24 小时生成错开的生产订单，以确保在旺季和淡季期间，各区域的库存水平保持平衡。
供应链中断应对
< 15 分钟当主要供应商出现延误时，快速将待处理订单重新分配给其他合作生产伙伴。
准时生产排程
< 24 小时提前创建紧凑的交货期限，与进来的原材料供应精确对齐，从而最大限度地减少库存成本。