在现代制造业中，生产排程（Production Scheduling）和产能排期（Capacity Planning）是确保工厂高效运作、按时交付订单的核心环节。如果计算不当，很容易导致交期延误、库存积压或资源浪费。本文将详细讲解如何科学计算生产排程和产能排期表，以避免延误交期。我们将从基础概念入手，逐步深入到计算方法、工具使用、实际案例分析，以及优化策略。内容力求通俗易懂，但会结合具体例子和公式进行说明，帮助您在实际操作中应用。

1. 理解生产排程与产能排期的基本概念

生产排程是指根据订单需求，将生产任务分配到具体的时间段、设备和人员上，确保生产过程有序进行。产能排期则是评估工厂的生产能力（如机器工时、人力工时），并将其与订单需求匹配，避免超负荷或闲置。两者结合，能帮助工厂实现“准时制生产”（Just-In-Time），从而不延误交期。

为什么容易延误交期？ 常见原因包括：低估生产时间、忽略设备故障、忽略供应链波动，或未考虑多订单并行时的资源冲突。例如，一家电子厂接到1000个手机壳订单，如果只计算单个产品的加工时间，而忽略机器切换时间（Setup Time），就可能延误。

关键原则：

  • 准确性：基于真实数据计算，如历史生产效率、设备利用率。
  • 灵活性：预留缓冲时间（Buffer）应对突发情况。
  • 可视化：使用甘特图（Gantt Chart）或软件工具跟踪进度。

通过这些概念，我们能建立一个可靠的排期框架，确保交期不延误。

2. 数据收集：计算的基础

要准确计算排程，首先需要收集可靠的数据。没有数据，一切都是空谈。以下是必需的数据类型和收集方法：

  • 订单数据：订单数量、交期、产品规格。例如，订单A：500件，交期2024-02-15，产品需3道工序（切割、组装、测试）。
  • 生产能力数据：
    • 机器产能：每小时产量（如切割机每小时100件）。
    • 人力产能：每个工人每天8小时，效率因子（如80%，考虑休息）。
    • 设备可用时间：考虑维护、故障（如每天可用20小时）。
  • 工艺数据：每道工序的标准工时（Standard Time），包括加工时间和准备时间。例如，切割工序：加工时间0.5分钟/件，准备时间30分钟/批次。
  • 外部因素：供应链延迟、季节性需求波动。使用历史数据估算，如过去3个月平均延误率5%。

收集方法：

  • 使用MES（制造执行系统）或ERP系统导出数据。
  • 现场测量：用秒表记录实际工时。
  • 公式示例：总产能 = (机器数量 × 每日可用小时 × 效率) / 单件工时。

例如，假设工厂有2台切割机，每台每天可用16小时（两班制），效率90%，单件工时0.5分钟/件。则每日产能 = 2 × 16 × 60 × 0.9 / 0.5 = 3456件。这为后续计算提供基础。

3. 计算生产排程：从订单到时间表

生产排程的核心是将订单分解为工序，并分配时间。常用方法是逆向排程（从交期倒推）或正向排程（从当前时间正推）。为了不延误交期，推荐逆向排程，确保有足够缓冲。

步骤1: 分解订单和工序

将每个订单分解为工序序列。例如，订单A（500件手机壳）：

  • 工序1：切割，工时0.5分钟/件。
  • 工序2：组装，工时1分钟/件。
  • 工序3：测试，工时0.2分钟/件。

总标准工时 = (0.5 + 1 + 0.2) × 500 = 850分钟 ≈ 14.17小时。

步骤2: 考虑批量和切换时间

如果订单是多批次，需加切换时间（Setup Time）。例如，切换机器需15分钟/次。假设分5批，每批100件，则总切换时间 = 5 × 15 = 75分钟。

步骤3: 分配资源和时间

使用逆向排程：从交期2024-02-15 18:00开始，倒推。

  • 测试工序：需100分钟（500×0.2），从交期前100分钟开始，即2024-02-15 16:20。
  • 组装工序：需500分钟，加上切换75分钟，总575分钟，从16:20倒推至2024-02-15 07:05。
  • 切割工序：需250分钟，从07:05倒推至2024-02-15 02:55。

如果当前时间是2024-02-10，需检查是否可行。如果不可行，调整批量或加班。

步骤4: 生成排程表

使用表格形式可视化：

订单 工序 开始时间 结束时间 资源 备注
A 切割 2024-02-15 02:55 2024-02-15 07:05 机器1 批量5批
A 组装 2024-02-15 07:05 2024-02-15 16:20 工人2 含切换
A 测试 2024-02-15 16:20 2024-02-15 18:00 测试台 -

优化技巧：并行处理多个订单。如果订单B（300件）也需切割，可在同一天早间并行，但需检查机器冲突。使用优先级规则：先交期紧的订单优先。

4. 计算产能排期表：匹配需求与能力

产能排期表用于验证生产排程是否可行，确保资源不超载。核心是计算产能利用率（Capacity Utilization）和瓶颈识别。

步骤1: 计算总需求产能

汇总所有订单的工时需求。例如，一周内订单A（14.17小时）+订单B（8小时）=22.17小时。

步骤2: 计算可用产能

考虑多资源。例如，切割机总可用：2台 × 16小时/天 × 5天 = 160小时/周。效率90%，实际可用144小时。

步骤3: 比较需求与可用，识别瓶颈

产能利用率 = (需求产能 / 可用产能) × 100%。如果>100%，则超载，需调整。

例如：

  • 切割需求：订单A 250分钟 + 订单B 150分钟 = 400分钟 ≈ 6.67小时。
  • 可用切割产能：144小时/周，但每日限16小时/台。
  • 日利用率：6.67 / 16 = 41.7%，安全。

但如果多订单叠加，利用率>80%，则需加班或外包。

步骤4: 生成产能排期表

使用甘特图或表格：

日期 资源 可用小时 已用小时 剩余小时 利用率
2024-02-15 切割机1 16 4.17 11.83 26%
2024-02-15 切割机2 16 2.5 13.5 16%
2024-02-15 组装工 16 9.17 6.83 57%

缓冲策略：为每个工序预留10-20%缓冲时间。例如，总工时加10% = 22.17 × 1.1 = 24.39小时。如果利用率>90%，立即调整排程。

5. 实际案例：完整计算示例

假设一家小型家具厂，订单如下：

  • 订单1：100张桌子，交期2024-02-20，工序：锯切（0.8分钟/件）、钻孔（1.2分钟/件）、喷漆（2分钟/件）。
  • 订单2：50把椅子，交期2024-02-18，工序：锯切（0.6分钟/件）、组装（1分钟/件）。

资源：2台锯机，1台钻机，1个喷漆房，每天8小时，效率85%。

生产排程计算（逆向）：

  • 订单1总工时：(0.8+1.2+2)×100 = 400分钟 ≈ 6.67小时。加切换20分钟（2批），总6.83小时。
    • 喷漆：从2024-02-20 17:00倒推200分钟，至13:20。
    • 钻孔：从13:20倒推120分钟，至11:20。
    • 锯切：从11:20倒推80分钟，至10:00。
  • 订单2总工时：(0.6+1)×50 = 80分钟 ≈ 1.33小时。加切换10分钟，总1.42小时。
    • 组装：从2024-02-18 17:00倒推60分钟，至16:00。
    • 锯切：从16:00倒推30分钟，至15:30。

检查冲突：订单2锯切在2024-02-18 15:30，订单1在2024-02-20 10:00，无冲突。但需检查资源可用：锯机每天可用8小时×2=16小时，实际用(80+80)/60=2.67小时/天，安全。

产能排期计算：

  • 周需求：锯切 (400+80)/60=8小时；钻孔 120⁄60=2小时；喷漆 200⁄60=3.33小时。
  • 可用：锯机 2×8×5×0.85=68小时/周；钻机 1×8×5×0.85=34小时；喷漆 1×8×5×0.85=34小时。
  • 利用率：锯切 8⁄68=11.8%；钻孔 2⁄34=5.9%；喷漆 3.33⁄34=9.8%。全部<20%，产能充足。

延误风险：如果供应链延误喷漆材料，需提前1天备料。结果：交期准时，无延误。

通过此案例，可见计算需精确到分钟，并考虑多资源。

6. 工具与软件推荐

手动计算适合小厂，但大厂需工具：

  • Excel：用公式计算工时，生成甘特图。示例公式：= (订单量 * 单件工时 + 切换时间) / (机器数 * 小时 * 效率)。
  • 专业软件：如SAP ERP、Oracle SCM，或免费的GanttProject。它们能自动优化排程，考虑约束（如机器不可用）。
  • 高级方法：使用线性规划（Linear Programming）求解最优排程。例如，在Python中用PuLP库： “`python from pulp import *

# 定义问题 prob = LpProblem(“Production_Scheduling”, LpMinimize)

# 变量：订单1在机器1的工时 x1 = LpVariable(“Order1_Machine1”, lowBound=0) x2 = LpVariable(“Order2_Machine1”, lowBound=0)

# 目标：最小化总时间 prob += x1 + x2

# 约束：机器1总工时 <= 16小时 prob += x1 + x2 <= 16

# 订单需求：订单1需4小时，订单2需2小时 prob += x1 >= 4 prob += x2 >= 2

prob.solve() print(f”Order1 on Machine1: {x1.varValue} hours”) print(f”Order2 on Machine1: {x2.varValue} hours”) “` 这段代码求解最小化总时间，确保不超载。运行后输出：Order1:4小时，Order2:2小时，总6小时<16，可行。

7. 优化策略：确保不延误交期的实用建议

  • 动态调整：每日审视排程，使用“滚动排程”（Rolling Schedule），每周更新。
  • 瓶颈管理：识别瓶颈资源（如喷漆房），通过加班、外包或增加设备解决。
  • 风险评估：用蒙特卡洛模拟估算延误概率。例如，假设故障概率5%，则在排程中加5%缓冲。
  • KPI监控：跟踪OTD（On-Time Delivery）率、产能利用率。如果OTD<95%，分析原因并优化。
  • 团队协作：与采购、销售部门沟通，提前锁定物料。
  • 持续改进：使用PDCA循环（Plan-Do-Check-Act），每月复盘延误案例。

通过这些策略，工厂能将延误率降至%。例如，一家汽车配件厂实施后，交期准时率从85%提升到98%。

结论

计算工厂生产排程与产能排期表不延误交期，需要从数据收集开始，通过逆向排程和产能匹配，生成可视化表格，并结合工具和优化策略。本文提供的步骤、公式和案例（如家具厂示例）可直接应用。记住，关键是准确数据和预留缓冲。如果您有具体工厂数据，可进一步定制计算。实践这些方法，将显著提升您的生产效率和客户满意度。