伺服电机 1756-L65 循环时间快

伺服电机 1756-l65 循环时间快

1756-pb72

1769-adn

1734-iv4

1746-iv16

1761-cbl-pm02

1756-oa16i

1769-sm2

1734-iv8

1746-iv32

1761-net-aic

1756-ob16e

1769-of4ci

1734-mb

1746-ni4

1762-iq8

1756-ow16i

1769-dps

1734-oa4

1746-ni04i

1768-cnbr

1756-l71

1769-ob16

1734-aent

1746-ni04v

1762-l24bwa

1756-ox8i

1769-ob16p

1734-ob4

1746-no4v

1762-ob16

1756-pa72

1769-l35e

1734-tbs

1746-nt4

1763-ba

1756-pls

1769-0a8

1734-ob4e

1746-oa16

1764-24bwa

1756-psca2

1769-ob16

1734-ob8

1746-p1

1764-lrp

1756-rm

1769-ob32

1734-ob8s

1746-p3

1764-lsp

1756-rmc1

1769-ob8

1734-oe2v

1746-a10

1768-pb3

1756-pa75r

1769-of2

1756-l72

1746-a7

1768-cnb

1756-ob16e

1769-ascii

1734-ow2

1746-ob16

1768-l43

1756-a10

1769-ov16

1734-tbcjc

1746-ob16e

1768-enbt

1756-a13

1769-ow16

1734-acnr

1746-ob32

1768-eweb

1756-a17

1769-ow8

1734-aentr

1746-bas

1768-mi04se

1756-pa75

1769-qwbt

1734-arm

1746-tm16

1771-obn

1756-tbs6h

1769-iq32

1734-afm

1746-ib32

1771-asb

1756-ib16i

1769-iq6x0w4

1734-ep24dc

1746-obp8

1771-ibd

1756-of4

1769-i6x0w4

1734-epac

1746-ow16

1771-oan

1756-cn2r

1769-iq620w4

1734-fpd

1746-hsce

1771-cfm

1756-cn2rxt

1769-l30

1734-ib2

1746-hsrv

1783-bms10cgp

1756-ob32

1769-l30erms

1734-ib4

1746-ia16

1783-ems08t

1756-ob8

1769-l32c

1734-it2i

1746-io12dc

1783-meko8t

1756-a7

1769-l33er

1794-of4i

1746-ow8

1783-sfp1glx

1756-cn2

1769-if4x0f2

1794-of4ixt

1747-asb

1783-us05t

1756-cnb

1769-if8

1794-ow8

1747-l524

1783-uso8t

1756-cnbr

1769-iq16

1794-tb3

1747-l532

1784-cf64

1756-of6ci

1769-pa2

1794-ps13

1747-l542

1784-kt

1756-rm2

1769-pb2

1794-ps3

1747-l543

1784-sd1

1756-of6vi

1769-ba

1794-tb32

1747-l552

1786-rpa

1756-cpr2

1769-ecl

1794-tb3ts

1747-sdn

1786-rpcd

1756-dhri0

1769-ecr

1794-tbnf

1747-sn

1786-rpfm

1756-ob16i

1769-ia16

1794-tb32s

1757-srm

1787-mcabl

伺服电机 1756-l65 循环时间快

随着生产制造向规模化精益化发展，小批量多批次订单越来越多，订单管理日益复杂。在开始生产之前，分单是道坎，尤其对于多工厂生产模式的企业而言，订单分配对生产和交付效率影响较大，不同分配方式也会导致显著的成本差异。

传统的分单模式通常是依靠人工决策或者遵循固定的标准化模式，分单效率低，很难全面考虑所有因素，导致大量的生产资源和成本浪费。那么企业如何实现分单优化呢？

多工厂分单：交期、产能和收益决策博弈

在分析解决路径之前，我们先来看一下多工厂分单的难点所在。相信每个企业在进行分单时，都会考虑的三个问题：交期、产能和收益，严格意义上讲它们都很重要，但是每一家企业的情况不同，考虑的优先级也不一样，常常会出现顾此失彼的情况。

同时，由于技术条件限制，把每个问题的所有因素都计算清楚，对企业而言是一个很大的挑战。不论是交期、产能还是收益，都不只是单一维度的问题，它们互相关联和影响，如何系统地梳理和量化这些影响因素也是一项巨大的挑战。尤其是对于那些生产可能涉及不同区域数百工厂、数千车间及产线的大型企业而言，分单难度更是不言而喻。

总结来看，企业在进行订单分配时常常会面临以下几个问题：

，盲目追求交期，忽视生产能力和成本，出现订单增多但收益未必增长的情况。交期固然非常重要，但也不能不计成本地生产。假如某个订单的交期在5月底，由于某种原料紧缺，需要额外增加费用采购，使得总成本超过了订单收益，这个时候企业就要考虑是否要和客户沟通延期交付了。

第二，工厂产能匹配不合理，导致资源和成本浪费。订单的产品数量有多有少，工厂的产能有大有小，它们并不一定是一一对应的关系，有的订单需要指定工厂，有的工厂可以同时承接几个订单的产量。比如，假设某批订单能够生产的工厂有10个，实际上不会让10个工厂都去生产，有的工厂产能比较大，可以承接5个订单的生产量，企业在分单时就可以有更多选择。在标准化批量生产中，通常生产数量越多，成本越低，工厂开一次机器生产，如果能尽可能多生产，就可以降低机器运转的损耗。

成本和收益计算难度大。在计算收益时，不能仅看订单数额，还要考虑背后的成本情况，很多企业计算成本时，通常会考虑物料、人工等较明显的成本，容易忽视运输物流等潜在成本支出。比如，边远地区工厂人工成本较低，但原料运输成本高，发运成本也高。相反，附近地区人工成本高，运输更快成本更低。因此，要全面科学地比较成本，就不能单独考虑原料和人工成本。

有没有一种方式，可以综合考虑以上这些因素并进行订单分配呢？基于运筹优化和机器学习的智能决策技术，可以将分单问题转化为数学问题进行求解优化，为分单带来了新的解题思路。

伺服电机 1756-l65 循环时间快