数字化智造下的APS软件 制造企业APS生产计划自动排产系统

APS（Advanced Planning and Scheduling） 指的是高 级计划与排程均衡供应链与生产过程中各种资源，在不同的供应链与生产瓶颈阶段给出优化的生产与排程计划，实现快速计划排程并对需求变化做出快速反应。

APS系统开始运用是在一个企业的范围内进行生产计划排程的运算和优化，后被扩展到供应链的计划上，这包括供应商、分销商和出货点的需求。不同的APS软件供应商选用不同的优化算法搭建自己的高 级计划系统软件，需要根据解决不同的问题来决定采用哪种算法引擎。 各个软件公司也各自及时推出了APS软件。尽管种类很多，但是多数APS都能找到共同的结构特征。一般而言，APS由若干软件模块组成，这些软件模块又分成若干组件构成，每个软件模块执行某项特定的计划任务。

SCOR模型论述了供应链计划中重要的几个任务，并从两个方面，即计划时间跨度和供应链流程方面对其分类。

战略网络计划包括所有四个长期规划，特别是工厂选址和分销结构设计。战略销售计划所引发的一些问题（如在某个市场上该投放哪些产品）也可以包括在内。基本上，该计划决定了供应链设计和供应商与客户之间基本物料的流动。

战略销售计划进一步的任务（如长期需求预测）和中期销售计划一般由需求规划模块支持。大多数APS软件供应商都提供需求履行和CTP（DemandFulfillment &CTP）组件，我们用它来制订短期销售计划。

主计划（MasterPlanning）在中期计划的层次上协调采购、生产和配送。一般会同时考虑配送计划、产能计划和中期人员汁划。

如果制订生产计划与排程（Production Planning and Scheduling）的任务由两个不同模块承担，那么第 一个模块负责确定生产批量，第 二个模块则用于制订机器排程和车间控制。但通常来说，是由一个单独的模块来处理这三项工作。因为非常详尽，所以短期计划层次上制订的计划特别受生产系统组织结构的影响。因此，应明确所有瓶颈。如果企业采用多级生产流程和产品结构，还要用一体化管理的方式对其进行协调。为了满足特定行业的特殊要求，一些软件供应商还提供其他种类的生产计划与排程模块。

短期运输计划（transport planning）由相应的模块来完成。有时候，还要增加分销计划（distribution planning）模块来制订比主计划更详尽的物料流动计划。

展开BOM与订购物料（BOM explosion and Odering of material）的工作常常留给ERP系统，ERP传统上就是用以支持这些功能的，而且无论如何这些工作都是交易系统完成的。至于那些非瓶颈物料，完全可以在ERP系统内展开BOM。但ERP系统无法支持原材料和零部件的“高 级”采购计划，这些计划应该涉及备选供应商、数量折扣、供给量的上下限（上限受原材料供给量不足的影响，下限受中期供应协议的影响）等因素。只有少数APS供应商推出了特殊的采购与物料需求计划（Purchasing＆Material Requirements Planning）模块，该模块可以直接支持（中期到）短期的采购决策。有时，至少会存在一个协作（Collaboration）模块，它有助于加速传统上制造商及其供给者之间互动（协作）的采购流程。不过这种“高 级”模块并不多。

APS模块都致力于决策规划。但是，系统的输入信息（inbound，供应商不可靠、机器设备故障）和输出信息（outbound，未知的客户需求）都存在着不确定性。为了抵御这种不确定性，就要利用缓冲系统，即或者保有安全库存，或者设定安全时间。缓冲不确定性是涉及整个供应链流程的工作，并且实际上无法将该项工作分配给任何一个单独的模块来完成，因为缓冲或容裕度因特定行业和制造策略而不同。多层的优化安全库存计算和分配一般在需求计划模块处理。

软件供应商也经常提供对位于不同地点供应链伙伴进行一体化管理的工具。这些软件组件为整个供应链的中、长期计划提供必要数据，并将集中计划的结果传送到各单位。大多数情况下，都要有一个警报系统来集中计划和各自计划之间的互动。由于互联网、云计算技术可以用于各种用途，所以APS供应商将提供越来越多的电子商务工具，例如为购买原材料开放虚拟市场所用的工具。

供应链主要关注“协作”，而非以市场为基础的协调。市场主要是通过价格机制来完成两方或多方之间的协调，因此，协调的本质是竞争，而协作或联合计划的核心是供应链管理所追求的合作。

与供应商的协作。从供应链中某成员的角度来看，两方面的协作对其SCP钜阵（销售和采购方面）都非常重要。两种协作的差异在于与客户的协作是离心型结构，而与供应商的协作是向心型结构。

销售协作的一个主要应用是中期联合需求计划，双方以迭代的方法联合做出预测。在这一过程中，需要对预测进行协调和调整，例如以审判法预测，而不仅仅是汇总数据。特别是在缺货情况下，短期联合预测通过提供备选的产品配置、交货日期和价格等方面的附加信息来支持普通CTP流程。

中期采购协作流程的任务是就采购计划达成协议，而该采购计划源于主计划。企业需要将产品总量分解，并根据各供应商的供给能力进行分配。迭代式的协作流程能够很好地评估供应商的能力，并加以充分利用。因此，有可能生成避免物料短缺的采购计划和交货安排。

APS系统的供应链建模以支持其长期到短期的决策。对与订单履行流程相关的计划排程任务的一体化管理带领着我们进入了一个新的智能时代，一个对整个企业、整个供应链与生产过程活动进行计划排程的时代。

因此，APS系统带来的丰硕成果不仅体现在竞争力的三个关键要素，成本、质量和时间。还将使：

1、流程更加透明

2、提高灵活性

3、发现系统的制约因素

整个供应链与生产过程中随处可得的信息将产生更加透明的订单履行流程。这使得企业和供应链可以为客户提供有关订单状况的准确信息。一旦由于意外事件导致订单交付延迟，系统也可以及时发出警告。但是在此之前，决策者也寻找、考察其他履行订单的方法，可能是从别的仓库、别的工厂发货，也可以是提供更有效的配件。

不仅如此，透明的流程可以减少整个供应链与制造价值链上的浪费，因为过量库存或资源的利用率过低造成的浪费可以被及时发现，且可以提出改进的方法。更重要的是，APS系统的更优化功能可以从一开始就使浪费更少。

随着市场和客户期望的迅速改变，供应链与生产过程不仅要对这些变化做出反应，还要能预测新的趋势。有些时候，整个供应链与生产过程中的关键成员就有可能达到这种效果。而另一些时候，灵活性开始扮演重要角色。

灵活性可以从两个方面进行讨论：

一是能在现有存货水平、装备和人员基础上应对实际需求的变化；二是随着时间的推移，供应链与制造随市场的变化而进行调整，这就是称为敏捷性。APS系统可以同时对这两个方面进行支持。例如，CTP模块可以给出利用当前存货更有效的方法，同样，生产计划与排程模块也可以迅速对新订单组合再次进行更优化处理。APS系统也可以加强供应链的灵活性，因为冻结的（不可改变的）时间跨度显著地缩短了。中期的主计划不仅可以协调各分权的决策单位，还可以随时间的推移制订计划，保持合理的灵活性。

为提高竞争力，持续改进过程的关键就是要发现系统的约束因素。不同的计划层次都可以发现系统的约束因素。比如，中期主计划不仅给出既定条件下的更优解决方案，也同时揭示了瓶颈因素，也就是使我们无法实现更高目标的因素。找出解除约束因素的方法就可以更进一步提高企业的竞争力。这样，我们就可以找到几个可供选择的方案。与过去相比，现在给出方案、找到答案不再是几个星期的事，而只是几个小时的问题。因此，管理人员和计划人员可以比以前更紧密、更有效地合作。

有人会认为上述一些看法仅仅是幻想，但是正如一些成功的实践所表明的，已经有一些行业使用APS，而且已经显示出显著的进步。为了将成功扩大到更多的企业制造过程和供应链，要注意三个主要问题：

1、提高APS系统建模和解决问题的能力

2、将APS系统的应用范围从车间设备扩展到多中 心的供应链

3、向管理人员、员工和咨询人员提供特殊培训

由于大多数APS系统都还在发展，我们希望在不久的将来能引入更多的特色，但是，模型的标准结构还将保持稳定。一些模型的经验表明，对给定生产流程的建模还有一些局限性，因为供应链要迅速适应新的市场潮流，所以模型应该既易于学习，又能迅速实施，支持随需而变的个性化需求的SOA架构。

面对多品种小批量个性定制并达到大规模定制的复杂系统，复杂因素下的集中优化已被分而治之即分布式优化。故APS也要支持工业4.0的分布式制造Agent代理计划达到集中与分散智能的协作。即SCP、APS、CPS、PCS的松耦合集成。随着工业CPS平台的成熟，智能制造分布式多智能体范式就可实现，智能的满足客户服务。

随着AI人工智能的介入到APS系统中，尤其是AI的深度学习，使得APS模型算法可以自我完善，并能自适应的制造中的高度柔性，做到自主、分布的系统智慧自治。但要迈过三道坎：

1、工业知识场景训练数据模型的提炼

2、能存储足够大的数据量

3、学习的计算速度、能力与成本等等

为了更有效地使用APS，管理人员和员工应接受特殊培训，使他们能够解释解决方案，能辨别出与供应链其他部分的接口，能建立假定条件并对警告做出适当的反应。现在的咨询人员除了掌握项目管理、变化管理以及信息科学的基本知识以外，还应有针对APS不同模块为供应链与制造建模的知识和经验。模型既不能太详尽，也不能太概括，要能支持决策系统，还要有一定的计算能力。不完全的模型不但不能提升反而会削弱供应链与制造的有效。

引进APS不单纯是在公司现有软件中加入新的软件包，恰好相反，它将取代许多过去的所谓计划软件。同时，一些过去需要由多名员工参与的决策（如为车间排程）将会自动生成。因此，一些员工将被调到其它岗位，这也许会造成某些抵触情绪。另一方面，APS强大的优化能力将产生比以前更好的计划，还会以图形交互式方法附带产生对其它方案考察的结果，从而使人们更满意。

现在，我们要重新探讨如“供应链的实施″或“数字化工厂转型”等课题，APS作为供应链、生产计划的优化引擎，整合各模块和数据流仍然是个艰巨的任务。至于SCM、MES整体的未来发展，在工业4.0的驱动下，人们将看到SCM将不仅仅专注于订单执行与履行流程，还将整合其相邻流程，如PLM、MES/MOM、EAM、QMS、WMS、BI、BPM等流程。

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