SIMPLE.APS -Zarządzanie produkcją z systemem APS Simple
Nieustannie postępujące procesy globalizacji, dynamicznie zmieniające się otoczenie oraz niepewność łańcucha dostaw sprawiają, że proces planowania produkcji we współczesnym przedsiębiorstwie jest coraz bardziej złożony. W firmach produkujących wyroby na zamówienie niezwykle ważne są takie kwestie jak elastyczność i szybka reakcja na zmiany harmonogramu. Jednak ilość czynników, które trzeba uwzględnić podczas planowania oraz częste zmiany powodują, że tradycyjne metody planowania nie są już wystarczające.
W celu rozwiązania tych problemów postały systemy APS (ang. Advanced Planning and Scheduling), których zadaniem jest tworzenie harmonogramu produkcji uwzględniającego terminy zamówień, dostępność materiałów, dostępność maszyn i zasobów ludzkich i wiele innych czynników.
Pierwotnie systemy APS skupiały się nad poprawnym stworzeniu harmonogramu produkcji, tak aby uwzględnić dostępność wszystkich zasobów. Obecnie coraz bardziej istotna jest optymalizacja takiego harmonogramu z uwzględnieniem bardzo wielu kryteriów takich jak:
Do powstania systemu SIMPLE.APS wykorzystano ideę algorytmów ewolucyjnych bazujących na pracach biologów nad mechanizmami ewolucji naturalnej w żywych organizmach. Istotą zastosowanych algorytmów ewolucyjnych jest skuteczne dostosowanie do zmieniającego się otoczenia, co stanowi także główny cel SIMPLE.APS.
Ponieważ specyfika produkcji w różnych przedsiębiorstwach może być bardzo odmienna, w systemie APS firmy Simple można uwzględnić indywidualne wymagania poprzez definiowanie własnych procedur w języku python. Dzięki temu SIMPLE.APS pozwala na zdefiniowanie dowolnego środowiska produkcyjnego uwzględniając jego specyficzne cechy i wymagania.
Rysunek 1. Indyfidualne definiowanie zasobów w języku python
Funkcjonalności systemu APS Simple
SIMPLE.APS daje możliwość tworzenia i optymalizacji harmonogramów produkcji uwzględniających równocześnie wiele kryteriów optymalizacji, np.:
Rysunek 2. Wykres Gantt'a dla zasobów produkcyjnych
Algorytm tworzenia harmonogramu produkcji uwzględnia wszystkie zasoby występujące w procesie produkcyjnym, takie jak:
Zasoby typu pracownicy można planować indywidualnie lub zbiorczo. Dla planowania zbiorczego można wprowadzić obsadę zmian w poszczególnych dniach.
Rysunek 3. Definiowanie obsady pracowników
Podczas tworzenia harmonogramu produkcji planista może ustawiać indywidualne preferencje dla różnych kryteriów optymalizacji i tworzyć wiele wersji planu. System SIMPLE.APS pozwala na bieżące monitorowanie postępu produkcji i wykrywanie konfliktów planu wynikające z odstępstwa realizacji produkcji od planu. Dla maszyn można zdefiniować tabele przezbrojeń, dzięki czemu algorytm optymalizacji planu produkcji może minimalizować przezbrojenia.
Korzyści wynikające z zastosowania systemu SIMPLE.APS
Zastosowanie w systemie SIMPLE.APS algorytmów sztucznej inteligencji pozwoliło na szybsze i efektywniejsze tworzenie harmonogramów produkcji. Łatwiejsze jest również wdrażanie nowych wyrobów. Wielokryteriowa optymalizacja planu produkcji przynosi wiele korzyści w procesie planowania i w procesie produkcyjnym takich jak:

Rysunek 4. Definiowanie tabeli przezbrojeń
Implementacja systemu SIMPLE.APS Wdrażanie systemów typu APS wymaga w pierwszej kolejności przygotowania odpowiednich danych niezbędnych do planowania. Podstawą są odpowiednio zdefiniowane procesy technologiczne wraz z informacjami o normatywach czasowych i ilościowych. Systemie SIMPLE.APS ma mechanizmy definiowania różnych źródeł danych, tak aby możliwe było zasilanie z systemów różnych producentów lub np. z arkuszy kalkulacyjnych. Kolejnym etapem jest odwzorowanie w systemie środowiska produkcyjnego (tak zwanego cyfrowego bliźniaka). Im dokładnie odwzorujemy w systemie środowisko produkcyjne, tym lepsze będą wyniki planowania.
Z reguły w pierwszym etapie tworzymy rozwiązanie pilotowe opisujące podstawowe zasoby produkcyjne wraz z ich głównymi cechami. Pozwala to na stosunkowo szybkie wdrożenie systemu i uzyskanie pierwszych efektów. Następie rozpoczyna się proces ciągłego doskonalenia opisu środowiska produkcyjnego, co pozwala na ciągłe doskonalenie planowania. Ponieważ proces konfigurowania systemu tak naprawdę nigdy się nie kończy ważne jest aby przygotować pracowników przedsiębiorstwa do samodzielnego wprowadzania zmian w konfiguracji.
Źródło: www.simple.com.pl
Pierwotnie systemy APS skupiały się nad poprawnym stworzeniu harmonogramu produkcji, tak aby uwzględnić dostępność wszystkich zasobów. Obecnie coraz bardziej istotna jest optymalizacja takiego harmonogramu z uwzględnieniem bardzo wielu kryteriów takich jak:
- terminowość realizacji zamówień
- minimalizacja przestojów maszyn.
- minimalizacja cykli produkcyjnych (produkcji iw toku)
- optymalne wykorzystanie zasobów ludzkich.
- minimalizacja kosztów zużycia energii
Do powstania systemu SIMPLE.APS wykorzystano ideę algorytmów ewolucyjnych bazujących na pracach biologów nad mechanizmami ewolucji naturalnej w żywych organizmach. Istotą zastosowanych algorytmów ewolucyjnych jest skuteczne dostosowanie do zmieniającego się otoczenia, co stanowi także główny cel SIMPLE.APS.
Ponieważ specyfika produkcji w różnych przedsiębiorstwach może być bardzo odmienna, w systemie APS firmy Simple można uwzględnić indywidualne wymagania poprzez definiowanie własnych procedur w języku python. Dzięki temu SIMPLE.APS pozwala na zdefiniowanie dowolnego środowiska produkcyjnego uwzględniając jego specyficzne cechy i wymagania.
Rysunek 1. Indyfidualne definiowanie zasobów w języku python Funkcjonalności systemu APS Simple
SIMPLE.APS daje możliwość tworzenia i optymalizacji harmonogramów produkcji uwzględniających równocześnie wiele kryteriów optymalizacji, np.:
- terminowość realizacji zamówień,
- optymalizacja wykorzystanie zasobów,
- minimalizacji cykli produkcyjnych,
- optymalizacja zapasów magazynowych,
- inne kryteria zdefiniowane przez użytkownika.
Rysunek 2. Wykres Gantt'a dla zasobów produkcyjnychAlgorytm tworzenia harmonogramu produkcji uwzględnia wszystkie zasoby występujące w procesie produkcyjnym, takie jak:
- materiały i półfabrykaty,
- maszyny,
- pracownicy,
- oprzyrządowanie,
- narzędzia.
Zasoby typu pracownicy można planować indywidualnie lub zbiorczo. Dla planowania zbiorczego można wprowadzić obsadę zmian w poszczególnych dniach.
Rysunek 3. Definiowanie obsady pracowników
Podczas tworzenia harmonogramu produkcji planista może ustawiać indywidualne preferencje dla różnych kryteriów optymalizacji i tworzyć wiele wersji planu. System SIMPLE.APS pozwala na bieżące monitorowanie postępu produkcji i wykrywanie konfliktów planu wynikające z odstępstwa realizacji produkcji od planu. Dla maszyn można zdefiniować tabele przezbrojeń, dzięki czemu algorytm optymalizacji planu produkcji może minimalizować przezbrojenia.
Korzyści wynikające z zastosowania systemu SIMPLE.APS
Zastosowanie w systemie SIMPLE.APS algorytmów sztucznej inteligencji pozwoliło na szybsze i efektywniejsze tworzenie harmonogramów produkcji. Łatwiejsze jest również wdrażanie nowych wyrobów. Wielokryteriowa optymalizacja planu produkcji przynosi wiele korzyści w procesie planowania i w procesie produkcyjnym takich jak:
- optymalizacja wykorzystania zasobów – minimalizacji przestojów i czasów przezbrojeń
- skrócenie cykli produkcyjnych i zmniejszenie produkcji w toku
- poprawa terminowości realizacji zamówień. • zmniejszenie zużycia energii np. przez grupowanie operacji energochłonnych
- szybkie reagowanie na zakłócenia w łańcuchu dostaw
- poprawa kontroli nad postępami produkcji
- zmniejszenie pracochłonności i skrócenie procesu planowani

Rysunek 4. Definiowanie tabeli przezbrojeń
Implementacja systemu SIMPLE.APS Wdrażanie systemów typu APS wymaga w pierwszej kolejności przygotowania odpowiednich danych niezbędnych do planowania. Podstawą są odpowiednio zdefiniowane procesy technologiczne wraz z informacjami o normatywach czasowych i ilościowych. Systemie SIMPLE.APS ma mechanizmy definiowania różnych źródeł danych, tak aby możliwe było zasilanie z systemów różnych producentów lub np. z arkuszy kalkulacyjnych. Kolejnym etapem jest odwzorowanie w systemie środowiska produkcyjnego (tak zwanego cyfrowego bliźniaka). Im dokładnie odwzorujemy w systemie środowisko produkcyjne, tym lepsze będą wyniki planowania.
Z reguły w pierwszym etapie tworzymy rozwiązanie pilotowe opisujące podstawowe zasoby produkcyjne wraz z ich głównymi cechami. Pozwala to na stosunkowo szybkie wdrożenie systemu i uzyskanie pierwszych efektów. Następie rozpoczyna się proces ciągłego doskonalenia opisu środowiska produkcyjnego, co pozwala na ciągłe doskonalenie planowania. Ponieważ proces konfigurowania systemu tak naprawdę nigdy się nie kończy ważne jest aby przygotować pracowników przedsiębiorstwa do samodzielnego wprowadzania zmian w konfiguracji.
Źródło: www.simple.com.pl
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Oferty Pracy
-
Młodszy konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant programista Microsoft Dynamics 365 Business Central
-
Konsultant Microsoft Dynamics 365
-
Konsultant Wdrożeniowy Symfonia – księgowość
-
Microsoft Fabric Engineer (MFE)
-
Data/Business Analyst (PBI/Fabric)
-
CRM consultant
-
Starszy architekt systemów rozproszonych
-
Inżynier Zastosowań AI
Przeczytaj Również
Cyfrowa logistyka pojazdów w praktyce: jak CMPL wykorzystuje Qguar APS i MES
CMPL, jeden z największych operatorów logistyki samochodowej w Polsce, codziennie zarządza tysiącam… / Czytaj więcej
Bez efektywnego planowania nie ma zysków: jak APS w Abas ERP zmienia reguły gry w produkcji
Planowanie produkcji to jeden z kluczowych obszarów, który decyduje o sukcesie każdej firmy produkc… / Czytaj więcej
Technologia zorientowana na człowieka – czy jesteśmy gotowi na erę Przemysłu 5.0?
Przemysł jest motorem napędowym Europy od czasu pierwszej rewolucji przemysłowej. Obecnie przechodz… / Czytaj więcej
SIMPLE.APS -Zarządzanie produkcją z systemem APS Simple
Nieustannie postępujące procesy globalizacji, dynamicznie zmieniające się otoczenie oraz niepewność… / Czytaj więcej
Precyzja w zarządzaniu produkcją w spółce Grupy Apator
Należąca do Grupy Apator spółka Apator Telemetria to obecnie wiodący polski producent systemów i ur… / Czytaj więcej
System APS - innowacyjna aplikacja do automatyzacji audytu teraz także w Thule!
APS, innowacyjna aplikacja stworzona przez Etisoft Smart Solution i 2KMM, w prosty sposób automatyz… / Czytaj więcej

