伺服电机 1756-L65 循环时间快
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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，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。
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。
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。附近地区人工成本高，运输更快成本更低。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。
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