吉利自研APS系统逆袭：库存锐减30% 交付率飙至99%

2025年4月，珠海国际会展中心内，吉利汽车数字化中心制造负责人陈兴艳的演讲PPT上跳出一组对比数据：物料库存面积减少30%、整车准时交付率99%、排产效率提升2400%。这组令人震撼的数字背后，藏着中国汽车制造业最硬核的数字化转型样本。

四年前，这家拥有8大汽车品牌、20余家工厂的行业巨头正深陷"多而不强"的困局。2000多家供应商的复杂供应链、100余种生产工艺的互相掣肘，让传统排产系统频频"死机"。即便是引入国际大厂的SAP系统，面对每月数万台的个性化订单，依然出现计划准确率不足50%、排产耗时两小时的窘境。

"当时车间经常出现戏剧性场面：焊装线在赶工新款极氪，涂装车间却在处理领克订单，总装线上积压着几何车型的物料。"陈兴艳用手机拍摄的车间实况视频，揭开了传统排产系统的致命伤——各车间各自为战，导致资源错配严重。

转机出现在2021年。当行业还在争论"该买系统还是自研系统"时，吉利组建了由30位算法工程师和产线老技师混编的攻坚团队。这群"最懂车间"的IT人，用18个月啃下了焊装、涂装、总装三大车间独立排产联动的硬骨头。

在杭州湾基地的试点车间，工程师们将排产系统拆解成236个微流程。他们发现，传统系统失效的关键在于"把汽车当标准品排产"，而新能源车时代，每辆车都是带着用户定制需求的"特殊个体"。这种认知颠覆催生了四大创新：

1. 动态物料追踪算法：通过实时抓取2000余家供应商的库存数据，系统能预判72小时内的物料缺口，自动触发替代方案。2024年东南亚橡胶短缺事件中，该系统为吉利避免了3.2亿元损失。

2. 分布式排产架构：各车间既接受中央调度，又保留自主调整权限。就像智能交通系统，既保证全局畅通，又允许区域微调。这使得银河L7混动车型上市时，三大车间协同效率提升70%。

3. 人机协作排产模式：系统给出基础方案后，经验丰富的计划员只需像"修图"般微调关键参数。这种"AI打底+人工精修"的模式，让复杂订单排产时间从2小时压缩至5分钟。

4. 柔性制造协议栈：针对不同品牌的生产标准，系统内置差异化管理模块。极氪009的航空座椅与几何E的入门级内饰，能在同一条产线上无缝切换。

这套被员工戏称为"车间最强大脑"的APS系统，正在创造惊人效益：宁波春晓工厂的零部件库存面积缩减3800平方米，相当于解放出5个标准篮球场的空间；成都基地的整车滞留周期从14天降至3天；最让管理层欣喜的是，个性化定制订单的交付准确率跃升至99%，这意味着每天少发300余条客户致歉短信。

但吉利的野心不止于此。陈兴艳透露，团队正在将大语言模型植入排产系统。"未来的车间主任或许会对着AI说：下周三杭州有雷暴，把长三角的电池运输计划提前24小时。"这种具象化描述，暗示着智能制造正从"数字化"向"智能化"跃迁。

在大会展厅，一块实时数据屏印证着这场变革的深度：每15秒刷新一次的全国工厂运行图，20余家生产基地像精密咬合的齿轮般协同运转。这或许揭示了中国制造的新法则——在超级复杂的产业生态中，真正的护城河不再是规模优势，而是将每个生产单元都变成智能节点的系统能力。