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提率和效益的利器——APS

　　APS 就是計劃排程。APS應該說本來是MES的一個模塊，也許是因為優化排產太重要了，技術門檻太高了，才拿出來單獨作為一個功能軟件使用。APS要滿足資源約束，均衡生產過程中各種生產資源；要在不同的生產瓶頸階段給出*的生產排程計劃；要實現快速排程并對需求變化做出快速反應。

　　企業的難題：

　　·訂單——企業是否滿足隨機的訂單需求？怎樣排產才能完成訂單？
　　·產能——企業設計產能很高，就是產量上不去，機器、人員忙閑不均，生產成本居高不下。
　　·調度——在排滿計劃的車間，調度指令牽一發而動全身，一個插單、一個工序，后面一連串的計劃都要調整。誰能預見未來的狀況？誰能做出快速準確判斷？誰能平衡計劃、生產、物流部門的矛盾？
　　·庫存——怎樣在zui小庫存的時候保證生產的需要和按時交貨？

　　企業調度天天都在均衡這些問題，但總是按下葫蘆浮起瓢。解決問題必須依賴計算機優化排程。那么優化的計劃排程和手工排程有多大的區別呢？

　　調查數據給出：

　　·需求完成率（Dem_and Fulfil Rate），提高20%
　　·客戶滿意（Customer Satisfaction）提高
　　·整個車間半成品庫存（WIP），減少30%
　　·勞動力成本（Labor cost），減少10%
　　·平均生產周期（Average Cycle Time），減少30%
　　·機器利用率（Machine Utilization），增加20%

　　當前人民幣對外升值對內貶值、人工成本上升、企業利潤銳減。一些制造業企業已經到了生死存亡的緊要關頭！從上面數據可以看出，企業為提高生產效率求助于APS已經非常現實。

　　優化排程難嗎？

　　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、復雜系統的優化問題。

　　排程就是排序，就是先做什么，后做什么的問題。但是你可以這樣想象，從現在起，幾百大小設備、幾百人同時要做各種任務，怎樣才能在各種約束（設備能力、人員、時間、場地、物料等）條件下以及隨時可能發生變化（動態）的，實現多個目標（交貨期、設備有效使用率、*等）？

　　舉一個簡單排序例子：假設計算機每秒可處理1,000,000序列，我們希望構建一個*調度系統，9個jobs可以不到一秒鐘就完成，11個則要一分鐘，如果給定20個 jobs，找出*的排程則需要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非常復雜。當然，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為解決大系統的優化尋找一種快速方法。統籌法、啟發式、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點，有些“算得快”，但結果不是*解，有些收斂極慢不實用。甚至學術理論界都曾懷疑有沒有*解。直到前幾年，美國的一位應用數學家發明了分割嵌套（NP）算法，證明生成馬克夫鏈，實現全局收斂，并可以給出離*解的置信區間。這成為解決大系統復雜系統優化問題的一條捷徑。
 
當前APS行業現狀

　　APS在流程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，因此，優化排程容易實施。

　　APS 在離散制造業，由于排程問題的復雜性，幾乎目前所有的APS系統都采用規則或啟發式算法。規則法或啟發式算法zui大優點就是能快速得到一個可行的排程結果，但是無法保證*解，也無法量化排程結果。對于簡單的流程，較少的訂單，不論什么算法得到的結果相差無幾。復雜的排程問題，是否具有優化功能其結果將有很大差異。

　　*計劃排程（APS）的核心就是“*”二字，否則只剩下計劃排程了。大量研究數據表明：由規則法或啟發式法得到的排程結果距離*排程可相差30%～150%。以zui少延遲訂單為目標，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。由于優化算法技術門檻的限制，目前中國市場上絕大多數“APS”產品由于“算不出來”，不得不加入很多人工干預（例如：人為制定了很多規則，而這些規則本身可能就是不優的）或者忽略一些問題。

　　從價格上來說，APS的價格從一兩萬元到一兩百萬。簡單算法的低端產品對于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作用；很多企業的實際生產極其復雜，APS是企業管理軟件中技術含量zui高的產品， APS的應用可以提高企業生產效率百分之幾到百分之幾十。從經濟學的角度，真正具有優化排程的APS的價格定位應該至少在幾十萬以上，這說明，中國的APS的市場和技術都不成熟。

企業需要什么樣的APS？

　　APS（*計劃排程）是企業管理軟件，它具有高度智能的生產計劃調度功能，可以在多任務的復雜條件，并存在著諸多約束條件的生產流程中，zui充分地利用企業的資源條件，找到*的調度排程結果。APS的核心是具有尋找*結果的優化運算引擎。

　　在實際生產中，離散型的工業企業（小批量，多品種，訂單變化大），任務、資源復雜，約束條件很多，工序流程復雜，并且*是一個動態的過程。企業需要的就是在可以容忍的時間內（例如10分鐘）排出一個*化的調度計劃，并且這個排程計劃的優化程度是可以判斷和量化的，同時還可以預測對今后的影響（比如可以看到三個月后的情況）。

　　APS不僅僅具有強大的排程運算功能，還應該可以把專家領域知識量化，自動加入到計算機優化排程中，使得排程更加智能化，更快更好的得到*的排程結果。

　　APS必須有很強的適應性，企業的實際經營運作在不同的時間可能會遇到不同的要求。例如，有時會要求zui短交貨期，有時會要求*的設備使用率，有時會要求zui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，滿足企業不同時期的需求。

　　APS的人機界面必須要符合企業調度人員的思維模式和排程習慣，讓人經過極其復雜的培訓，去適應計算機的要求，是企業使用人員不能接受的。