其實，早就想說說APS，也有些顧慮，因為最近兩三年APS剛剛熱起來了，說多了也不好。最近企業(yè)咨詢APS的比較多，我覺得有必要讓企業(yè)知道原委。

先說說APS這個名字。APS（Advanced Planning Scheduling）被翻譯成“高級計劃排程”，也有“先進計劃排程”。我覺得似乎advance用在這里應(yīng)該是“進階”的意思，就是在原來手工作業(yè)或者MRP、MRPII基礎(chǔ)進了一步。高級，總覺得是高大上，而APS就是一個輔助決策的工具。我們討論APS，看看它的原理是什么，它能做什么，不能做什么，以及為什么？

現(xiàn)在有不少關(guān)于APS的書和很多APS方面的學(xué)術(shù)論文。假如制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)主管能夠看懂，會覺得他們對真實的生產(chǎn)現(xiàn)場實際了解還不夠，還沒有從學(xué)術(shù)殿堂走進車間。這句話也是對我們自己說的。十多年前，我們研發(fā)了一款APS系統(tǒng)并在企業(yè)艱難地推廣。通過對幾百個工廠車間樣本深入研究后，六年前，我們才覺得過去對工業(yè)制造的理解還不深，也找到了APS存在的幾個缺陷。于是才有了“Q管理”系統(tǒng)的誕生。

決策層次和運行機制的問題

制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)計劃和車間調(diào)度是不同層級的決策問題。計劃和調(diào)度的決策目標不同，決策對象不同，需要配置的資源不同，環(huán)境和約束條件也不同。通常，生產(chǎn)計劃針對的是訂單，主要考慮是能不能按時交付，能不能掙錢，即使虧錢是不是符合企業(yè)長期利益，需要動用多少庫存，哪些外協(xié)，哪些自制，刀具模具的準備，車間產(chǎn)能夠不夠，勞動力情況，供應(yīng)商能不能及時供貨等等。

而車間調(diào)度就是把所有的工單按照預(yù)定時間，保質(zhì)保量完成，同時考慮生產(chǎn)效率問題，產(chǎn)能最大發(fā)揮，關(guān)鍵設(shè)備使用率提升，以及工人的勞動強度，安全和身體健康，以及勞動報酬等。

生產(chǎn)計劃和車間調(diào)度是不同任務(wù)，不同目標，不同約束的兩個層面的事情。局部利益（目標）有時候是相互矛盾的。比如，產(chǎn)能最大化和最短訂單生產(chǎn)周期本身相互矛盾就不可能同時兼顧。同一個架構(gòu)同一個運行機制不可能魚和熊掌兼得。依靠APS同時做好生產(chǎn)計劃和車間調(diào)度是強人所難。

假如，一個訂單產(chǎn)品的BOM主部件A有兩個子部件B和C，C有兩個子部件D和E。這些分別在五個車間加工。APS排程一定是從底層子部件往上主部件排程。假如D車間出現(xiàn)異常，D零件無法正常加工，APS就需要重排。由于各個車間相互關(guān)聯(lián)，這時候各個車間都需要根據(jù)新的約束條件重排。這就出現(xiàn)了APS的“牽一發(fā)動全身”的整體聯(lián)動效應(yīng)。按說，這樣做沒有錯。但是工廠的運作真不是這樣的，所以這種安排工廠無法執(zhí)行。工廠并不會因為一個車間出點事情，所有的車間重新布置作業(yè)計劃。當(dāng)然，APS有一個“凍結(jié)”功能，以避免這個尷尬。問題是車間異常變動司空見慣，凍來凍去就失去APS按約束條件排程的初衷了。

APS會按照有限能力資源和各種約束排程。如果有足夠訂單，APS可以把一個月甚至半年的訂單都排進去。然后，把得到的結(jié)果切割成日計劃、周計劃、月計劃甚至季度計劃。這是用調(diào)度的手法做計劃。在實際的工廠，即使你把后幾個月的訂單都排進去，未來資源和訂單也肯定會發(fā)生變化。長期排程結(jié)果對調(diào)度沒有意義，但是這種類似仿真的技術(shù)手段用于指導(dǎo)生產(chǎn)計劃的制定應(yīng)該是挺好的。可惜，如果調(diào)度不好用，企業(yè)可能也不會用APS這個做計劃的方法。

APS模型的討論

我們研究的對象是真實的工廠。針對這個真實的工廠原型去研究它的運營規(guī)律、管理機制、制造過程的管理控制。在研究中我們對工廠直接實施改造控制，其風(fēng)險和代價很大。這樣我們需要根據(jù)原型建立一個模型進行研究。原型和模型的關(guān)系就是“digital twin”。模型的有效性非常重要。如果建立的模型不能反映系統(tǒng)原型的基本特征，研究的結(jié)果就無效，更不可能付諸實施。

用表格建數(shù)學(xué)模型是科學(xué)研究非常通用的方法。大多數(shù)APS是依靠Excel建立工廠生產(chǎn)計劃調(diào)度系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。現(xiàn)在的問題是，制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)運營管理和制造過程的管控是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，即使我們能夠設(shè)計出反映企業(yè)基本運行規(guī)律的表格，那么這個表格必然會非常復(fù)雜，制造企業(yè)不可能正確填寫表格，那么這個模型也就失去實際作用。

在實際的APS，為了能夠在企業(yè)實施項目，為了讓制造企業(yè)能夠填表，APS的表格不會太復(fù)雜。然而，這就帶來了模型太粗燥的弊端。為了彌補模型的缺陷，APS在軟件界面就設(shè)計了很多的配置項。俗話說，麻袋繡花底子不行?；A(chǔ)模型沒有建好，不能反映原型的特征，制造企業(yè)就難以接受，難以應(yīng)用。遺憾的是，恰恰是由于APS模型缺陷引出來的很多的用戶配置界面，反而成為APS的一個功能強大的銷售賣點。

在這里對制造企業(yè)建模主要目的是研究企業(yè)運營的效率、質(zhì)量、成本。建模是極具挑戰(zhàn)性的創(chuàng)造。對一個工廠來說，期望所建模型既有效，又可操作，又簡單，就需要對工業(yè)制造的本質(zhì)有深刻的理解。如果不能在車間生產(chǎn)現(xiàn)場沉下去，如果不研究大量的工廠樣本，如果不經(jīng)過理論和實踐多次迭代和一次又一次的失敗，很難達到預(yù)期。

我們必須說APS模型有缺陷，但是它絕不是不可用。當(dāng)我們把系統(tǒng)的范圍縮小，研究一些局部運營管理問題；當(dāng)我們消除一些局部系統(tǒng)外部的不確定性；當(dāng)我們把排程的“顆粒度”與研究對象實際更貼近一點；當(dāng)我們可以把系統(tǒng)的某些非線性近似為線性的時候；APS還是一個有效的工具。這也是很多中小企業(yè)能夠?qū)嵤〢PS的原因。

APS算法的討論

模型和算法肯定是綁在一起的。模型的有效性是算法尋優(yōu)的基礎(chǔ)。

大多數(shù)APS都是基于規(guī)則的算法?，F(xiàn)在尚不存在一種全局最優(yōu)的規(guī)則。所以，如果APS是基于規(guī)則算法，它僅存在局部優(yōu)化的可能。制造車間排程尋求最優(yōu)是極其困難的。APS排程優(yōu)化運算結(jié)果應(yīng)該是在千千萬萬可行解中的一個。

鑒別APS是否有優(yōu)化算法的一個方法就是，以最短生產(chǎn)周期為目標，給APS輸入足夠多訂單并且不設(shè)定優(yōu)先級，然后讓Solver分別運算一秒鐘、一分鐘、一個小時，再觀察結(jié)果的變化。

實際上，對于管理水平很差的企業(yè)，APS的優(yōu)化能力不重要。重要的是排出來一個企業(yè)能夠執(zhí)行的結(jié)果。真正的排程優(yōu)化只有管理水平很高且數(shù)字化/自動化環(huán)境很好的場景才能體現(xiàn)。

理論上的可行解與實際上的可執(zhí)行指令是不同的。計算機模型算法可以忽略很多約束和干擾，而實際上這些問題不可忽略。因此，APS常常出現(xiàn)輸出的指令可執(zhí)行率不高的現(xiàn)象。

規(guī)則算法就是按照人為制定的排序規(guī)則，由計算機依據(jù)既定的約束條件把任務(wù)的順序排出來，大部分都是簡單地“碼”出來而已。即使這樣，對于復(fù)雜的生產(chǎn)現(xiàn)場管理來說，能夠按照規(guī)則把生產(chǎn)任務(wù)排序做好也遠遠超過人手操作的能力。所以，規(guī)則算法在很多情況下是非常有效的，尤其是對中小企業(yè)。 

APS的輸出指令都是交給人來執(zhí)行的，因此它有緩沖和協(xié)調(diào)的條件。事實上，對于管理水平還不是很好的中小企業(yè)，不適應(yīng)精準調(diào)度，也沒有必要。中小企業(yè)如果上線實施APS，不要對APS太苛求，能夠比手工作業(yè)更好就達到目的了。而APS的實施，客觀地提升了企業(yè)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，為下一步的改善提供了數(shù)據(jù)環(huán)境。

APS能做什么，不能做什么

由于APS可以實施局部優(yōu)化，所以，在很多車間層面可以應(yīng)用。比如流水線連續(xù)生產(chǎn)、生產(chǎn)周期很短的裝配生產(chǎn)、電子產(chǎn)品生產(chǎn)、服裝生產(chǎn)等。在局部車間生產(chǎn)管理，APS甚至可以做到精準管控。比如，如果確保供應(yīng)鏈線邊庫存充足，APS可以指揮冰箱裝配無人自動化生產(chǎn)。

 但是，就現(xiàn)在APS的架構(gòu)很難實施多車間的協(xié)同生產(chǎn)，它處理不好局部優(yōu)化和整體優(yōu)化的關(guān)系。APS排各個車間的工單嚴絲合縫，可能只要一連起來就無法執(zhí)行。

大型裝備的生產(chǎn)管理也不能用APS，因為大型裝備涉及到的系統(tǒng)環(huán)境非常復(fù)雜，長的生產(chǎn)周期存在很大不確定性，供應(yīng)鏈和多車間的協(xié)同是主要矛盾。

在一些特殊工藝和設(shè)備加工過程，如果物料流動產(chǎn)生很大的非線性，并且排程機制不能近似線性處理，APS也不能用。比如，零部件生產(chǎn)工序是粗加工…熱處理…精加工。如果在熱處理排程導(dǎo)致一兩天時間都誤差，排程沒有指導(dǎo)意義。

制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場管理是管理科學(xué)中最困難的問題之一。制造工廠的生產(chǎn)計劃調(diào)度問題已經(jīng)進入了大系統(tǒng)和復(fù)雜系統(tǒng)研究領(lǐng)域。APS應(yīng)該是探索這一科學(xué)技術(shù)勇敢的實踐者。也許，由于過去幾十年能夠提供我們的管理科學(xué)、運籌學(xué)和計算機科學(xué)的技術(shù)和知識還不能支撐有效研究解決這些問題?，F(xiàn)在云計算技術(shù)、非線性規(guī)劃等數(shù)學(xué)工具的發(fā)展已經(jīng)讓這種科學(xué)進入實際應(yīng)用成為可能。更為重要的是需求的牽引。生產(chǎn)現(xiàn)場管理的改善潛藏著巨大的價值，這是制造業(yè)企業(yè)未來必須收獲的紅利。

根據(jù)經(jīng)驗，研究對復(fù)雜制造企業(yè)生產(chǎn)過程管理的建模和大規(guī)模優(yōu)化技術(shù)，建立“digital twin”(虛擬工廠/虛擬車間)，并且按照多級CPS架構(gòu)實施管控，可能是一條捷徑。

慧都科技是智能工廠整體解決方案提供商的先行者，其獨立自主研發(fā)的慧都APS（EV-APS）被譽為供應(yīng)鏈優(yōu)化引擎，在滿足企業(yè)各種生產(chǎn)資源約束的基礎(chǔ)上，實時、同步地給出在不同生產(chǎn)階段的生產(chǎn)排程計劃，最大化優(yōu)化用戶目標。