导读：APS已成为实现从长期的供应链设计和优化到生产调度在内的整个生产过程的精确计算和全权掌控的核心，从而被誉为ERP精益化的核心、供应链优化的引擎、MES系统的指挥棒，成为制造业实现精益化、柔性化和智能化生产的重要组成部分，得到越来越多的企业关注和认可。
文/ 北京大学 马国钧老师
“本文首发于2008年，作者——北京大学马国钧老师，来源于公众号【Q管理】
两年前，金蝶董事局主席徐少春撰写了《ERP改变中国》。的确，这本书出版之前的几年中，中国企业界开始认识并运用ERP（企业资源计划）提高企业的管理水平。一时间，ERP似乎成了企业管理的代名词。ORACLE、SAP、i2等一批外国品牌的ERP大举进攻占领了中国的主要市场。同时，ERP在企业的实际运作中开始出现了种种问题。“上ERP是找死，不上ERP是等死”，洋产品开始水土不服。本来，这个现象并不是ERP本身的问题。任何企业信息化都要依照自身的基础条件来实施。不能想象，当一个企业连物料都乱摆放，各种数据都不准确的情况下，ERP能够发挥作用改变企业的管理水平。于是，ERP在企业实施中的切换和磨合期非常漫长，等全部就绪了，才发现，与企业实际管理的预期目标相差甚远。ERP对于财务、进销存、人事薪金管理功能非常好，但对于生产管理的功能几乎为零。ERP从最初的出现就不是针对生产管理的。它依据的管理原则是：清晰的现状，未来可能的趋势。它最大的贡献在于企业现状管理的信息透明、准确。因此，对于企业信息化的建设，ERP的基础地位毋庸置疑，无可替代。关键的问题在于，我国企业的制度建设相对滞后，管理模式陈旧，所以中国企业ERP的实施，注定要在斗争中进行。但这不是ERP本身的原因，而恰恰是企业的现实发展与ERP的革新管理思想不相适应的一面。ERP对于生产管理的缺陷是天生的，它出生之初的目的就是为了上层管理者服务的。ERP中的生产部分一般由如下几大模块构成：MPS（主生产计划）、MRP （物料需求计划）、MOM（生产订单管理）、SFC（车间现场管理）。由于ERP是基于无限产能，并且是以订单向后“推出”的计划，所以无法给出生产详细计划准确交期详细的排产安排以及物料需。ERP生产管理模块（MPS、MRP、MOM、SFC）提供的就是一个非常粗略的计划与生产过程数据采集统计功能，无法满足用户实际的生产流程控制。必须一个计划层和控制层之间的执行环节。于是，生产管理的任务当然地由MES（制造执行系统）来完成了。
MES(Manufacturing Execution System)制造执行系统的理念起源于上个世纪90年代，MES软件在最近若干年才逐渐成熟。MES是在公司的整个资源按其经营目标进行管理时，为公司提供实现执行目标的执行手段，通过实时数据库连接基本信息系统的理论数据和工厂的实际数据，并提供业务计划系统与制造控制系统之间的通信功能。近十多年来，中国通过863 CIMS项目应用的研究和推广，大大提高了企业的竞争力，使中国的制造业水平上了一个崭新的台阶。“十五”期间，国家863项目研究将MES作为重点研究课题，流程工业领域MES成为技术研究的突破口。在离散型制造企业如何应用MES系统？在工厂底层自动化完善的车间或工厂，实施MES比较容易。但是目前中国制造企业底层自动化都不完善，通过自动化返回信息进行生产控制不可能一步到位，必须根据底层自动化水平的提高，局部完善。目前实施MES的实时生产信息必须有人工收集与输入。要充分发挥执行层MES的作用，必须加强底层（控制层）的基础建设。● 出现用户产品投诉的时候，能否根据产品号码追溯这批产品的所有生产过程信息？能否立即查明它的：原料供应商、操作机台、操作人员、经过的工序、生产时间日期和关键的工艺参数？● 同一条生产线需要混合组装多种型号产品的时候，能否防止工人部件装配错误、产品生产流程错误、产品混装？● 过去12小时之内生产线上出现最多的5种产品缺陷是什么？次品数量各是多少？● 目前仓库以及前工序、中工序、后工序线上的每种产品数量各是多少？要分别供应给哪些供应商？何时能够及时交货？● 生产线和加工设备有多少时间在生产，多少时间在停转和空转？影响设备生产潜能的最主要原因是：设备故障？调度失误？材料供应不及时？工人培训不够？还是工艺指标不合理？● 能否对产品的质量检测数据自动进行统计和分析，精确区分产品质量的随机波动与异常波动，将质量隐患消灭于萌芽之中？● 能否废除人工报表，自动统计每个过程的生产数量、合格率和缺陷代码？现代企业的目标是追求精益生产，也就是通过减少资源浪费以最小投入实现最大产出的生产理念以及以具有最优质量和最低成本的产品，对市场需求做出最迅速的响应的理念。MES是实施精益生产必须的环境条件。为了达到精益生产，MES必须实时监测、控制、统计、分析各个生产环节全部细节，这也是MES的主要功能。计划调度是精益生产的关键环节，很多MES的生产计划调度模块功能非常有限，不能有效化解，以至于很多企业不得不使用Excle表格去应付精确排产的重任。首先是生产需求的随机性，生产需求发生变化时，人工生产排程将十分困难；同时，当生产瓶颈无法预测时，人工排程很难操作，资源不得充分利用，订单不能按期交付。尤其是，当小批量、多品种、工序复杂的离散型制造业企业矛盾极其突出。人们于是急切地转向求助更加强有力的精益生产解决方案：APS。APS就是高级计划排程。APS应该说本来是MES的一个模块，也许是因为优化排产太重要了，技术门槛太高了，才拿出来单独作为一个功能软件使用。APS要满足资源约束，均衡生产过程中各种生产资源；要在不同的生产瓶颈阶段给出最优的生产排程计划；要实现快速排程并对需求变化做出快速反应。● 订单——企业是否满足随机的订单需求？怎样排产才能完成订单？● 产能——企业设计产能很高，就是产量上不去，机器、人员忙闲不均，生产成本居高不下。● 调度——在排满计划的车间，调度指令牵一发而动全身，一个插单、一个工序，后面一连串的计划都要调整。谁能预见未来的状况？谁能做出快速准确判断？谁能平衡计划、生产、物流部门的矛盾？● 库存——怎样在最小库存的时候保证生产的需要和按时交货？企业调度天天都在均衡这些问题，但总是按下葫芦浮起瓢。解决问题必须依赖计算机优化排程。那么优化的计划排程和手工排程有多大的区别呢？● 需求完成率（Demand Fulfil Rate)，提高20%● 客户满意（Customer Satisfaction）提高● 劳动力成本（Labor cost），减少10%● 平均生产周期（Average Cycle Time），减少30%● 机器利用率（Machine Utilization），增加20%当前人民币对外升值对内贬值、人工成本上升、企业利润锐减。一些制造业企业已经到了生死存亡的紧要关头！从上面数据可以看出，企业为提高生产效率求助于APS已经非常现实。不能小看仅仅是一个车间一个工厂的计划排程问题，从学术上讲，这是一个大系统、复杂系统的优化问题。排程就是排序，就是先做什么，后做什么的问题。但是你可以这样想象，从现在起，几百大小设备、几百人同时要做各种任务，怎样才能在各种约束（设备能力、人员、时间、场地、物料等）条件下以及随时可能发生变化（动态）的，实现多个目标（交货期、设备有效使用率、最低成本等）？举一个简单排序例子：假设计算机每秒可处理1,000,000序列，我们希望构建一个最优调度系统，9个jobs可以不到一秒钟就完成，11个则要一分钟，如果给定20个jobs，找出最优的排程则需要77147年！实际计划调度问题会涉及上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，人们不会以穷举的方法傻算的。统筹学家、计算机专家们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是最优解，有些收敛极慢不实用。甚至学术理论界都曾怀疑有没有最优解。直到前几年，美国的一位应用数学家(LEYUAN SHI)发明了分割嵌套（NP）算法，证明生成马克夫链，实现全局收敛，并可以给出离最优解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。APS在流程企业有许多成功应用，特别是与MES模块集成应用。流程业如钢铁，化工等计划调度问题相对简单，因此，优化排程容易实施。APS在离散制造业，由于排程问题的复杂性，几乎目前所有的APS系统都采用规则或启发式算法。规则法或启发式算法最大优点就是能快速得到一个可行的排程结果，但是无法保证最优解，也无法量化排程结果。对于简单的流程，较少的订单，不论什么算法得到的结果相差无几。复杂的排程问题，是否具有优化功能其结果将有很大差异。先进计划排程（APS）的核心就是“先进”二字。否则只剩下计划排程了。大量研究数据表明：由规则法或启发式法得到的排程结果距离最优排程可相差30％－150％。以最少延迟订单为目标，优化与否的APS在处理100个订单时，可能总有30个在延迟交货，日积月累，对企业是很大的损失。由于优化算法技术门槛的限制，目前中国市场上绝大多数“APS”产品由于“算不出来”，不得不加入很多人工干预（例如：人为制定了很多规则，而这些规则本身可能就是不优的）或者忽略一些问题。从价格上来说，APS的价格从一两万元到一两百万。简单算法的低端产品对于一些流程简单的小型企业，从手工排产过渡到APS排产，应该说是一个进步，也起到了辅助的决策作用。很多企业的实际生产极其复杂。APS是企业管理软件中技术含量最高的产品，APS的应用可以提高企业生产效率百分之几到百分之几十。从经济学的角度，真正具有优化排程的APS的价格定位应该至少在几十万以上。这说明，中国的APS的市场和技术都不成熟。APS（先进计划排程）是企业管理软件，它具有高度智能的生产计划调度功能，可以在多任务的复杂条件，并存在着诸多约束条件的生产流程中，最充分地利用企业的资源条件，找到最佳的调度排程结果。APS的核心是具有寻找最优结果的优化运算引擎。在实际生产中，离散型的工业企业（小批量，多品种，订单变化大），任务、资源复杂，约束条件很多，工序流程复杂，并且完全是一个动态的过程。企业需要的就是在可以容忍的时间内（例如10分钟）排出一个最优化的调度计划。并且这个排程计划的优化程度是可以判断和量化的，同时还可以预测对今后的影响（比如可以看到三个月后的情况）。APS不仅仅具有强大的排程运算功能，还应该可以把专家领域知识量化，自动加入到计算机优化排程中，使得排程更加智能化，更快更好的得到最佳的排程结果。APS必须有很强的适应性。企业的实际经营运作在不同的时间可能会遇到不同的要求，例如，有时会要求最短交货期，有时会要求最佳的设备使用率，有时会要求最少库存，有时会遇到紧急插单，APS必须很方便的根据企业的需求，满足企业不同时期的需求。APS的人机界面必须要符合企业调度人员的思维模式和排程习惯。让人经过极其复杂的培训，去适应计算机的要求，是企业使用人员不能接受的。
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