APS系統的現狀以及與MES系統的關聯

MES是智能工廠的核心，將前端產品設計、工藝定義階段的產品數據管理與後端製造階段的生產數據管理融合，實現產品設計、生產過程、維修服務閉環協同全生命週期管理。

APS就是高級計劃排程

應該說APS原本是MES的一個模塊，也許是由於優化排產過重要了，技術門檻過高了，纔拿出來單獨做爲一個功能軟件使用。APS要知足資源約束，均衡生產過程當中各類生產資源;要在不一樣的生產瓶頸階段給出最優的生產排程計劃;要實現快速排程並對需求變化作出快速反應。

不能小看僅僅是一個車間一個工廠的計劃排程問題，從學術上講，這是一個大系統、複雜系統的優化問題。

排程就是排序，就是先作什麼，後作什麼的問題。可是你能夠這樣想象，幾百臺大小設備、幾百人同時要作各類任務，怎樣才能在各類約束(設備能力、人員、時間、場地、物料等)條件下，實現目標(交貨期、設備有效使用率、最低成本等)最優?

舉一個簡單排序例子：假設計算機每秒可處理1,000,000序列，咱們但願構建一個最優調度系統，9個jobs能夠不到一秒鐘就完成，11個則要一分鐘，若是給定20個jobs，找出最優的排程則須要77147年!實際計劃調度問題會涉及上百臺設備，上千個訂單(jobs)，可見大系統優化排程問題很是複雜。固然，人們不會以窮舉的方法傻算的。

統籌學家、計算機專家們多年來一直在爲解決大系統的優化尋找一種快速方法。統籌法、啓發式、規則法、仿真法、遺傳基因法等等，這些算法對一些特定的需求都有各自的特色，有些「算得快」，但結果不是最優解，有些收斂極慢不實用。甚至學術理論界都曾懷疑有沒有最優解。

直到前幾年，美國的一位應用數學家發明了分割嵌套算法，證實生成馬克夫鏈，實現全局收斂，並能夠給出離最優解的置信區間。這成爲解決大系統複雜系統優化問題的一條捷徑。

當前APS行業現狀

APS在企業有許多成功應用，特別是與MES模塊集成應用。流程業如鋼鐵，化工等計劃調度問題相對簡單，所以，優化排程容易實施。

APS在離散製造業，因爲排程問題的複雜性，幾乎目前全部的APS系統都採用規則或啓發式算法。規則法或啓發式算法最大優勢就是能快速獲得一個可行的排程結果，可是沒法保證最優解，也沒法量化排程結果。對於簡單的流程，較少的訂單，不論什麼算法獲得的結果相差無幾。複雜的排程問題，是否具備優化功能其結果將有很大差別。

先進計劃排程(APS)的核心就是「先進」二字。不然只剩下計劃排程了。大量研究數據代表：由規則法或啓發式法獲得的排程結果距離最優排程可相差30%-150%。以最少延遲訂單爲目標，優化與否的APS在處理100個訂單時，可能總有30個在延遲交貨，日積月累，對企業是很大的損失。

因爲優化算法技術門檻的限制，目前中國市場上絕大多數「APS」產品因爲「算不出來」，不得不加入不少人工干預(例如：人爲制定了不少規則，而這些規則自己可能就是不優的)或者忽略一些問題。

從價格上來講，APS的價格從一兩萬元到一兩百萬。簡單算法的低端產品對於一些流程簡單的小型企業，從手工排產過渡到APS排產，應該說是一個進步，也起到了輔助的決策做用。不少企業的實際生產極其複雜。APS是企業管理軟件中技術含量最高的產品，APS的應用能夠提升企業生產效率百分之幾到百分之幾十。真正具備優化排程的APS的價格定位應該至少在幾十萬以上。這說明，中國APS的市場和技術都不成熟。

須要什麼樣的APS?

APS是企業管理軟件，它具備高度智能的生產計劃調度功能，能夠在多任務的複雜條件，並存在着諸多約束條件的生產流程中，最充分地利用企業的資源條件，找到最佳的調度排程結果。APS的核心是具備尋找最優結果的優化運算引擎。

在實際生產中，離散型工業企業(小批量，多品種，訂單變化大)，任務、資源、工序流程複雜，約束條件不少，而且徹底是一個動態的過程。企業須要的就是在能夠容忍的時間內(例如10分鐘)排出一個最優化的調度計劃。而且這個排程計劃的優化程度是能夠判斷和量化的，同時還能夠預測對從此的影響（好比能夠看到三個月後的狀況）。

APS必須有很強的適應性

企業的實際經營運做在不一樣的時間可能會遇到不一樣的要求，例如，有時會要求最短交貨期，有時會要求最佳的設備使用率，有時會要求最少庫存，有時會遇到緊急插單，APS必須很方便的根據企業的需求，知足企業不一樣時期的需求。

APS的人機界面必需要符合企業調度人員的思惟模式和排程習慣。讓人通過極其複雜的培訓，去適應計算機的要求，是企業使用人員不能接受的。

MES與APS融爲一體

APS和MES在排產功能上是重疊的。不過，如今的趨勢是APS和MES融爲一體，實現四個閉環：

1. 需求預測和訂單承諾閉環。

2. 計劃與排產閉環。

3. 排產與執行閉環。

4. 訂單承諾與訂單履約發貨閉環。造成系統自治，自反饋、自決策。