APS系统在制造业中的应用：智能生产调度与效率提升
在制造业的迅猛发展浪潮中，APS高级计划排程系统已成为提升企业智能化生产能力和优化生产运营管理的关键工具，其重要性日益凸显，成为现代制造企业不可或缺的战略级系统应用产品。APS高级计划与排程系统深度整合制造业生产实际，通过智能优化、瓶颈分析和产线均衡管理等自动化验证能力来增强其系统价值，推动制造业在ERP和MES系统信息化瓶颈后持续的生产成本降低和生产效率改进。在高度变化的市场和复杂生产环境中，APS高级计划排程系统不是简单的调度工具，而是必须响应实际生产需求的智能体。
在制造业生产实际场景中，PM和PMC经常面临着众多生产计划运营管理痛点，如：
- 订单交付不及时
- 生产欠料现象多
- 交货日期回复时间长且变动大
- 需要的货出不来，不需要的货一大堆，接单周期比同行长，无竞争力
- 订单交期短，量少批次多，利润空间小
- 为满足交期，付出很大代价
- PMC部门权威不足，对生产主线支持力度不足，且工作量饱和仍遭各部门投诉
- 生产现场问题多，各自为政，无人协调解决
- 资金积压大，赚钱全在库存上
- 仓库面积大，数据不准确，且经常爆仓
- 供应商供应能力无保证，由于物控波动，也很难强制进行供应商管理
如上，制造业在生产管理运营中面临着众多挑战，我们在设计APS系统需求或应用架构图时，首先必须理解这些挑战的本质，正如上述痛点中阐述的制造业面临着订单交付不及时、生产欠料、交货日期变动大等一系列问题，这些问题不仅影响了企业的生产效率，也削弱了其在市场中的核心竞争力。那么通过问题看本质来说，引起最终交付延迟的源头是生产完工未能达到产出目标，同时生产计划与物料供应、装备供应的计划又相辅相成，生产需要完备的物料、治具、装备支撑，同样的物控部门也需要精细化的生产计划做计划指导。从这里我们也就发现，生产与生产配套是相辅相成的，即企业供应链、生产、装备等部门是一个管理闭环，但这个闭环缺乏统一的调度中心，在传统计划模式下，企业的调度中心是PMC部门手工制定各部门计划作业，但这种模式下，人工无法兼顾所有部门的数据管理、业务管理、业务进度管理、计划约束管理等全方位、多维度的计划调度作业。那么在这种模式下，如何在实际生产中发挥APS系统的作用，以及如何通过APS自动化排程系统来进行智能调度与优化来应对上述挑战，是当前制造业需要迫切解决的问题。
从发现挑战到面对挑战，挑战的本质其实就是人工计划模式下，我们趋于完美型人格所积累的的人工计划经验如何在APS系统中进行量化呈现，并给与APS系统验证目标并自动进行验证，直至出具最优的计划调度方案。在APS高级计划排程系统调研和落地中，我们也总结了以下几个重要的算法能力引擎，这在APS滚动运行过程中起到了非常重要的作用。
1. 基于实时数据的产能智能优化：APS系统是计划中心、数据中心和调度中心，这就要求APS系统能够与现有的ERP、MES等系统能够进行交互，这包括了物料需求、产能能力、班次日历、制约关系等，APS通过数据交互的形式（手动导入也可）获取数据变化，并根据生产实际数据进行工单需求智能分配至班组、机台，同时通过工单计划拉动设备、人员、物料等计划供给和监控，结合产品周期、设备状态和人员配置来细化管理产能，并优化生产任务优先级排序、设备维护计划与人员安排，通过产能和需求精准分配，提高产能利用率。
2. 精确瓶颈分析、瓶颈问题的快速定位与资源策略动态调整：APS系统需要具备识别生产瓶颈并实施策略调整的能力。APS系统自动化运算是通过对生产需求计划优化与现有资源配置优化，进行产线计划合并、拆分、换线规划等优化方式，尽可能的减少换线换型时间、停滞时间、固化等待时间，充分利用资源，同时在当前的产能模型下，APS能够快速找出生产的瓶颈，并为此提供优化方案，包括交期变化、资源增投等，为企业计划调度提供预测分析功能。
3. 维持产线动态平衡、产线适应性调节：APS系统在滚动运算中，需要保持生产线均衡，即在生产异常频发的过程中，计划更新应当保证生产现场的稳定性，如已上线工单尽量不下线、固定周期内计划尽量不更改、交期靠后订单尽量不提前等。同时，基于生产系统（MES等）中计划的执行汇报、ERP系统的采购供应变化、销售交期变化等，APS系统进行产线负载监控和智能计划调度，避免产线资源浪费，自动模拟消除生产瓶颈策略等，动态调整产线配置以保持生产均衡，促进生产任务的有效执行与资源的合理分配。
APS系统必须贴合生产实际的需求，同时APS所有的算法模型和算法约束都应该来源于人工经验，是与实际生产流程的紧密结合和多系统数据互通。APS真正的算法引擎是调用内嵌的算法帮助人工进行生产流程与数据经验的转化和多维度计划方案模拟，并通过柔性的算法目标，如交期达成、资源负载、完工时间、资源均衡等，运用智能算法来达成各目标之间的相互约束和平衡，只有这样才能真正提升生产效率、计划可执行率和市场适应性。此外，APS系统的成功落地需要高度成熟化的算法技术，而不是大量的定制开发，定制开发即意味着产品模型的缺失和不可适配性。
在智能化改革波潮中，APS系统的居中作用尤其关键。本文倡导在APS系统设计与应用中更深刻地加强生产实际和智能算法的融合，一同推进制造业的革新与发展。
