APS是在基于订单工艺资源以及日制所构成的超级BOM基础之上的一种运筹优化。从上个世纪80年代开始其实就有很多关于车间资源调度配置的相关学术性研究，期间其实一直是学术研究的热点应该是培养的大量的博硕士研究生，但很遗憾的是这中间几乎经历了近30年的“无作为期”，一直到近几年，随着智能制造主流趋势的兴起，似乎一夜之间就冒出来了很多 APS系统。随便想一想，即使技术架构和人才力量都在发展和加强，但这应该也是不可能的。这篇公众号文章不想对各种所谓的APS系统做什么点评和判断，而更多的是想思考出现这种现象的原因，尤其是为什么似乎存在这么长时间的”无作为期”，我们到底在APS的研究和应用当中缺失了什么才导致这种局面？

而这种根源一定是与企业的实际需求存在一定的偏差，这应该是一个最根本的原因。 APS在很大程度上是一个0和100的关系，当因为基础数据不足、管理精细水平不够等情况而对企业的实际需求及其约束做简化的时候，其实可能得到的结果就与企业实际想要的相差很远了，因为APS很难归结到局部或者部分能够得到成功应用的范畴，或者即使螺蛳壳里做了道场但其实意义也并不大而不能得到企业的认可。这是APS的核心难点，从这个角度来说，对于企业来说，APS是一个系统而不仅仅是一个工具。这是如何看待APS所带来的一些问题。

其实这里面隐藏着企业的一些实际诉求。现在绝大部分APS所体现的正向的这种排产调度方式，看起来是与企业的业务需求相贴合，这可能只是表面现象而已。企业对APS的真正需求，其实最核心就两个字：决策。

 APS是企业各项业务运行的中枢大脑，决策是应该其天然就应该具有的功能或性能要求。比如，当接到订单的时候，我们需要对其进行交货期评估，但仅仅评估不是终点，而是应该在发现评估结果有问题的时候。我们能够提出什么样的决策建议性决策方案，这才是重点。

发现问题不是目的，解决问题才是最终的追求。我们当然可以通过APS来产生生产平衡表之类的输出，将后续的决策交给企业的经营运行人员，但这是在当前APS功能不足的情况下的无奈之举而已，不是APS本来应该有的样子，其实也降低了企业对于APS的期望值，或者。在某种程度上APS在自废武功。

同时，决策的要求对于APS内部的技术内含其实也带来非常深重的影响。传统上我们的决策其实还是一种试探性的或者正向的决策，而企业其实需要很多逆向的决策。比如当前的资源配置状态，能够提供什么样的产能支持，甚至要和企业的经营效益指标进行挂钩和体现。

来源：微信号  智能制造随笔

作者：王爱民

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