隨著社會的快速發(fā)展,，大眾的消費(fèi)需求越來越趨向于個性化。這種消費(fèi)趨勢對于汽車制造企業(yè)來說是機(jī)遇也是挑戰(zhàn),。

　　本文引用地址: http://www.21ic.com/news/auto/201712/746437.htm

　　汽車生產(chǎn)制造端的復(fù)雜程度極高,，要適應(yīng)大規(guī)模個性化定制的工業(yè)4.0時代轉(zhuǎn)型，車廠需要在產(chǎn)品體系,、營銷模式,、產(chǎn)銷聯(lián)動、交付體驗(yàn)上進(jìn)行技術(shù)賦能,，才能滿足“產(chǎn)品交期節(jié)奏快,、生產(chǎn)周期短、批量少品種多”的個性需求,，初步落地C2M的嶄新經(jīng)營模式,。

　　具體來說，首先,，在產(chǎn)品配置方面,，車廠提供對C端在線配車功能，使客戶能夠自由選擇車系配置,。在產(chǎn)品體系上,，車廠從原先的工程定義車型銷售配置轉(zhuǎn)變?yōu)橛煽蛻暨x擇配置，由后臺工程規(guī)則來驗(yàn)證,。

　　進(jìn)一步,，在營銷模式上，車廠在線上同時提供透明交期功能,，在客戶下訂單的那一刻,， 后臺實(shí)時計(jì)算所預(yù)訂車輛的準(zhǔn)確交付時間，通過交期可視化大幅提升客戶體驗(yàn),。為了讓客戶及時獲得準(zhǔn)確的交期信息,，我們需要增加后臺預(yù)測模塊，在客戶選擇配置后,，快速分析物料,、產(chǎn)能、運(yùn)能等限制條件,，結(jié)合生產(chǎn)計(jì)劃及發(fā)運(yùn)計(jì)劃,，為客戶提供一個準(zhǔn)確的交期范圍。

　　緊接著，在產(chǎn)銷聯(lián)動層面,，車廠需結(jié)合交期計(jì)算與排產(chǎn)規(guī)劃,，找到客戶需求與生產(chǎn)計(jì)劃的平衡點(diǎn)。對于這一點(diǎn),，我們可以增加智能排產(chǎn)模塊,，基于運(yùn)籌學(xué)算法制定最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃。

　　簡而言之,，在C2M模式下,，從客戶體驗(yàn)的角度，客戶需要實(shí)現(xiàn)從購車到交付全程透明化的可控體驗(yàn),。因此,，系統(tǒng)能夠支持在訂單全周期實(shí)時在線連接客戶與車廠，隨時調(diào)用后臺C2M算法引擎能實(shí)時計(jì)算,，使得客戶隨時感受到交付可控的安全感,。

　　在這些創(chuàng)新功能之中，最為核心,，也是實(shí)現(xiàn)難度最大的就是生產(chǎn)規(guī)劃排程的后臺預(yù)測與優(yōu)化C2M算法引擎,。

　　目前車廠主流以MRP排程邏輯為主的排產(chǎn)排程系統(tǒng)在生產(chǎn)規(guī)劃時，并未將企業(yè)的資源限制與企業(yè)目標(biāo)納入考慮,，使得規(guī)劃結(jié)果無法達(dá)到最佳化,，甚至說不可行。而要實(shí)現(xiàn)C2M模式,，系統(tǒng)必須應(yīng)用先進(jìn)的規(guī)劃技術(shù)與方法,，在進(jìn)行生產(chǎn)規(guī)劃時能夠同時考慮到企業(yè)限制和目標(biāo)，從而得出最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃,。

　　車廠的生產(chǎn)計(jì)劃制定面臨多重限制,，這些限制條件綜合在一起，形成了一個龐大復(fù)雜的多維空間,。如果要在C2M制造模式中實(shí)現(xiàn)個性制造與規(guī)模成本的完美平衡,，就要求在這個復(fù)雜多維空間求得最優(yōu)解實(shí)現(xiàn)均衡的生產(chǎn)計(jì)劃。

　　從算法角度,，就是將多維空間求最優(yōu)解轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)問題來解決,。通過對限制條件的分類可將其轉(zhuǎn)化為一個運(yùn)籌學(xué)算法問題，即在一組約束條件下尋求某一目標(biāo)函數(shù)的最大(小)值,。

　　經(jīng)過我們在兩家C2M先鋒探索車廠的系統(tǒng)落地,，現(xiàn)在可以很有信心地說，車廠C2M多維空間規(guī)劃優(yōu)化問題是屬于可求出最優(yōu)解的求解問題,。

　　要得到客戶體驗(yàn)的完美提升,，僅僅優(yōu)化求解是不夠的，還需要從客戶體驗(yàn)的角度設(shè)計(jì)一些配套計(jì)算步驟。比如,，客戶選擇配置后,，系統(tǒng)需要提供交付日期范圍給客戶，這就需要C2M算法引擎在有限的時間內(nèi)根據(jù)所選配置,，進(jìn)行排期計(jì)算,，得到最早下線時間和最晚下線時間，再加入出廠發(fā)運(yùn)參數(shù)再次運(yùn)算,，這時客戶就能在選車界面上獲得交付日期的范圍,。

　　客戶在這個范圍內(nèi)選擇了交付日期后，C2M算法引擎還要做一次最優(yōu)解可解性驗(yàn)證,，確定插單是否成功。實(shí)現(xiàn)這個內(nèi)核后,，我們就能獲得生產(chǎn),、發(fā)運(yùn)各個具體環(huán)節(jié)的時間節(jié)點(diǎn)，接下來只要確保生產(chǎn),、發(fā)運(yùn)過程的各個環(huán)節(jié)按時完成就可以了,。

　　這塊相對比較容易，開發(fā)內(nèi)部生產(chǎn)的過程監(jiān)控系統(tǒng),，通過可視化的進(jìn)度監(jiān)控與延誤報(bào)警系統(tǒng),，我們就能夠讓從操作員到管理層的相關(guān)干系人參與到進(jìn)度把控的過程中，齊心協(xié)力實(shí)現(xiàn)車輛的準(zhǔn)時交付,。

　　不難預(yù)見,，準(zhǔn)確、快速,、高效地將智能算法引擎融合到C2M模式中,，才能支持有效提升生產(chǎn)制造及供應(yīng)鏈對市場需求波動的響應(yīng)能力，縮短響應(yīng)周期,，降低庫存,，從根本上實(shí)現(xiàn)“以客戶為中心”的個性化生產(chǎn)方式。