APS是笔者的主要研究实践方向之一，也是企业数字化建设的核心与重点。不管智能制造与人工智能如何发展，APS的建设已经浮上甚至跃上水面了。结合笔者这一年多的项目承接经验和企业调研经验，总结一下这个带有时效性的发展态势新观察吧。

（1）企业的需求从被动牵引到主动提出

虽然在科研项目上还一直在探讨APS的新模式，但是仍然是有更大量乃至绝大多数的企业是没有相关科研项目来作为尝试的。原先有些企业借助于科研项目可能做了一点儿技术验证，是被研究机构或者说供应商牵引的，而现在的局面是大量的企业都在主动的提出APS的需求。

（2）标准化的APS需求基本只在想象中

这一年来同时在实施着大概10个APS项目，更是调研对接和策划着很多企业的APS需求。基本上来说根本就没有发现不需要定制就凭以前积累的APS可以套用的客户。货架产品的路子仍然任重道远，标准化的APS在目前来说根本就不是现实，而是一种想象，或者说大家的努力方向而已。反过来说，如果有供应商这么来宣传，其实我感觉是不负责任的，或者说我们看到和接触到的不是同一个世界企业的需求，

（3）企业面向APS所需要的信息化环境和数据基础之差仍然触目惊心

APS是一个集成一体化、相对紧凑的数字化系统，对于数据需求的种类、数量和准确性都有较高的要求，包括对于已有信息化环境的支撑也是有相关要求的。虽然各种示范案例网上到处都在宣传，但是我接触的很多企业这方面都是存在着很大的不足的，尤其是很多企业号称已经上了相关的数字化系统，比如ERP，比如MES等等，但实际调研下来和面向APS的集成应用就会发现，差距不是一般的小。因此，现在APS项目的一个典型特点就是迁移企业已有信息化系统的完善，以及要花费大量的精力进行基础数据的数字化、结构化准备。这些工作基本上是与APS本身的工作等齐重要的内容，必须并重才能够保证最终的实施应用效果。

（4）APS的本质核心在于工艺而不是管理

传统上认为APS是实现资源优化配置的管理型系统，但接触过APS的人应该都知道，其所需要建立的超级BOM以及相关约束和目标的求解机制，其最核心的都是相关的工艺业务实际需求。脱离了工艺核心来建设APS，基本上是缘木求鱼。笔者接触有的企业就是因为自身业务，尤其是工艺非常的有特点，所以会将这个系统的建设归入到自己的数科公司来进行，这种对于供应商的不信任其实是情有可原的。这也就为APS供应商提出了新的挑战，最起码有时间要多学习、了解和掌握支持客户的工艺需求。

（5）套用国外的产品或内核号称自主可控的现象并不罕见

笔者接触的一些企业在APS建设方面确实有这种现象，好用倒是没看到，看到的基本上无一例外都是失败的。这里面的不合理现象有两个：一是客户企业本应该强调自主可控的，这个不自知倒也有可能，二是有的供应商并不是无背景的小公司，这个不可能不自知的。

（6）APS的应用范围越来越丰富

传统的APS是偏重于车间级的作业排产与调度，比如柔性车间作业调度等。但实际上来说，企业对于APS的需求是多种多样的。既有贯穿整个生产体系的综合集成计划，也有面向产线单元的IT与OT融合的排产调度等。从广义的角度来说，凡是涉及到任务在资源时间维度上的配置安排，基本上来说都可以纳入APS的范畴。其实这里面有大量的技术难题，都是之前研究的盲区，只是企业已经等不了这个时间了。

（7）APS的借壳应用形式越来越多样化

这里就说一个例子，比如我们经常提到的工厂建模与仿真系统，我们经常说它的仿真核心是离散事件仿真，但这个本质上来说其实是APS。不相信你可以看一下高校里面真正研究APS的都是哪些人。机械工程学科这一方面是责无旁贷的，另外一个重点就是搞自动化学科的人。比如笔者做博士后的国家cims工程技术研究中心，这个中心的一部分就在清华大学的自动化系，重要的研究方向和领域之一就是复杂系统建模仿真（包括制造企业运行），也有相关的几个团队的老师研究APS。没有APS支撑的这种系统最多可以称其为三维可视化模型展示系统（甚至美其名曰：数字孪生），仿真功能尤其是生产过程的仿真，基本上是实现不了的。以APS为引擎的工厂建模仿真系统，笔者正在开发这个系统（笔者之前也做过几个制造执行状态驱动的数字孪生系统项目，正好这两个方面可以结合），预计9月份可以形成初版系统，敬请期待。

（8）人工智能与APS的融合将是后续发展的重点

江山代有才人出，技术新浪涌不停，APS也是这样。现在不管是企业还是政府主导的数转智改，人工智能都是绕不过去的坎儿呀。传统的第二代、第三代APS其实并没有真正的研究透彻和明白，人工智能推动的第四代、第五代APS已经无处可躲了。嗯，这也是好事儿，推动APS向前发展，只是要注意一下节奏。这个方向笔者在几年前就开始布局了，但仍然属于技术秘密，不做赘述，预计这两年内会完成自我革命。问题还是这些问题，只是技术实现手段会有颠覆性的转变。

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总体上来说，APS的发展有很多新的态势在呈现，有很多非常有兴趣的技术难题需要去解决，竞争很卷，但思考有乐实践有趣，是值得为之奋斗的一个领域。

来源：微信号  智能制造随笔

作者：王爱民

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