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|从ERP、MES到APS—寻找提高企业效率和效益的利器( 三 )


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 。
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优化排程难吗？
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 。
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当前APS行业现状
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 。
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企业需要什么样的APS?
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） 。


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