为了大家能早点用上空调，悠桦林悄悄做了这些努力

⭐发布日期：2024年10月07日 | 来源:中国火箭军

⭐作者：岛形麻衣奈责任编辑:Admin

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大家夏天听到最多的两个字是什么？

?好热?

最近，中央气象台连续发布全国各地的高温预警，多地甚至出现连续多日36～40度以上高温天气，体感温度高达43度以上！

在客户现场实施小伙伴在群里抱怨：

“热到怀疑人生”

果然，夏天打工人的命是空调给的

据相关数据统计：2023年，中国‌家用空调的总销量为15694.6万台，同比增长10.4%，中国家用空调产能在全球占比高达90%以上。

当今，空调已然成为家家户户夏日必备单品。每年夏季，空调的销量也会随着温度的提高而上涨。

如此大的需求量空调工厂是如何应对供应需求变化将“续命”的冷气送达到千家万户的？

小悠最近跟着实施同学去了国内头部家用空调企业那做了客户回访，才发现悠桦林为了大家能在炎炎夏日早点吹上空调，也做了一些努力。

在正式开始回访之前，我们先来做个家用空调的科普：市面上常见的家用空调主要由“外机”和“内机”两个部分组成。

空调外机与内机结构图

其中，主要部件是两器、塑胶、钣金、电子，其中涉及30多道复杂的工序。各部件都有独立的分厂，生产好的部件成品/本成品会按订单需求运到总装分厂进行成品组装和发货。

常见家用空调生产工序及生产约束条件

家用空调生产都是采用MTO的生产模式，简单来说就是：按单生产。

MTO生产模式加上家用空调的生产特性会给空调制造企业带来一系列生产计划问题：换型频繁、急单插单、改单、原料供应不及时、库存信息滞后等情况会影响生产效率，随之出现订单交期延期、客户投诉等不利于企业健康运营和发展的因素。

以下为某空调生产企业CIO王总回访实录

“以前，每到生产旺季每个分厂的计划员都会乱成一团，因为空调款式很多，订单庞杂、生产工艺、工序不一样，但产线是不变的。人工排产的工作量和难度非常大，用Excel排产单个目标就要耗时5个小时”

家用空调排产约束条件

空调的需求变化主要受季节波动影响，旺季时生产计划会面临巨大的压力，淡季时又要合理调节产能避免库存积压闲置浪费。对企业生产计划协同和快速调节能力是一个巨大的挑战。

除此之外，王总还提到：部件供应短缺、急单插单、频繁换产、各分厂之间库存信息滞后都会影响计划员的排产效率。

“现在使用悠桦林产销协同排产，2分钟就可以同时把总装厂和4个部装厂的生产计划排出来，计算效率提升150倍，人效也提高了很多倍！”

悠桦林将空调工厂的原有的数据进行规模化的梳理并建立了智能供应链计划与排程一体化计划平台。总装和部装分厂通过智能供应链计划平台能力进行排产计划等产销协同工作，并基于历史数据自动化生成中长期的主计划和短期的日计划。摆脱以往人工经验进行不合理的排产计划，有效提升计划排产效率。

家用空调总装产线

“优化的效果都是环环相扣的，上线系统这几年我们库存同比降低了20%，换型用时大幅度减少，新订单交期平均能提早两天。现在的客户能提前装上空调，也有悠桦林的一份功劳！”

以前，各分厂之间库存信息都是各管各的，数据不互通。计划员没有实时库存信息合理进行生产计划，经常出现库存积压的情况。并且每次面临插单砍单、物料到货变化、生产异常时，计划员需要不断调整计划，每一次调整都要对空调生产涉及的所有物料进行齐套分析，用传统手工计算容易出错，需要反复评审和计算，费时还费力。

悠桦林通过对各分厂的在库库存、在制库存、在途库存信息等，对物料齐套性进行检查和快速评估，对人、机、料进行合理规划，有效降低了备库量。

通过物料供应、产能的约束条件，计算出产线准确的换型时间点，减少换型时间，提高生产效率。现在，每个新订单的交期可以提前2天以上，让消费者能在炎炎夏日早点用上凉爽的空调。

悠桦林物料齐套性分析能力

王总坦言

“以前我们找过很多软件服务商来做供应链计划优化，也做了很多投入但效果都不理想。但悠桦林能从数据梳理整合和业务协同上根本性去实现供应链计划和排程一体化，就跟悠桦林项目经理说的一样：用智能决策替代人脑决策，省时、省力更省心”

写在最后

家电行业复杂的制作工艺和多样化的市场需求，造成了订单繁杂、供应商交期不准、计划排产难等现象。企业内部外部沟通成本日渐加剧，对企业协同和供应链计划的要求也越来越高。如何实现跨部门、跨工厂高效协作，降低库存、满足订单交期是企业做出合理决策、市场份额增长的关键。

悠桦林自成立至今持续深耕于家电行业，目前已服务海尔空调、大金空调、奥克斯、海信日立、海信视像等家电行业头部制造企业。聚焦制造业业务场景需求，以运筹学、强化学习、大数据分析等智能决策技术为核心驱动，致力于推进基于海量数据的AI智能决策技术在中国的落地推广，为企业提供“行业+AI+OR”的智能决策整体解决方案，提升企业的决策水平，实现企业决策环节的快速、明智和可量化。

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