在人生的旅途中，我们总是在不断的征程之中，一项工作的结束意味着新的工作的开始，而只有好的计划才能让我们在新的工作中找准方向，那么什么才算一份好的计划呢？以下是小编精心整理的《订单计划排产范文》的文章，希望能够很好的帮助到大家，谢谢大家对小编的支持和鼓励。
第一篇：订单计划排产范文
关于订单排产的基本要求
(一)对于评审中的订单，生产部在进行模拟排程时一定要遵循以下几点基本要求：
1.以客户的要求为第一标准进行排程生产;
2.以品管开发部已确定的生产工艺和流程进行生产编排;
3.以生产线不停顿的满负荷的生产来尽可能地满足客户的要求;
4.以最长的生产流程的完工日期为订单的完成时间;
5.以不影响已确定的订单生产秩序为前提条件(除非是特别订单);
6.以最接近客户要求的且生产可确保的日期为“建议日期”;
(二)销售部对于订单排程确定后的处理方法：
1. 经审核通过且能满足客户要求的订单，应第一时间确认客户订单已接受，进入生产安排中;
2. 经评审，出现与客户要求不一致时，须第一时间紧急和客户进行磋商，并将磋商结果以及最后决定明确告知各相关部门;
(三) 一经订单评审通过，即表示生产排程正式确定。销售、品管、采购、仓储、生产车间等各相关单位的各项工作，都必须全力以赴地围绕已确定好的订单排程而进行部署，以不影响订单排程的顺利实现为最高原则。
2013年10月16日
第二篇：谈计划与排产的异同
我们经常提到APS(高级计划与排产Advanced planning and Scheduling)，计划与排产有什么区别呢? 计划的目的是为生产与采购搭起桥梁，确保按时为客户订单发货。它确定用户为满足独立的需求实际需要生产、采购的物料数量以及生产的时间。相对时间周期较长，它侧重于外部。排产是在计划执行范围内工作的，它为计划提供了更详尽的结构。相对时间周期较短，它侧重于内部。它明确了计划执行的详细执行情况并且制定一个最终排定优先级的工作顺序。 计划主要考虑的问题是： ◆客户今后的需求有可能是什么? ◆什么样的计划能满足客户将来需求? ◆即使生产中断我仍然能正常工作吗? ◆如何调整和保守我的承诺并达到目标? ◆在计划中作出的更改如何影响每个订单? 而排产主要考虑的问题是：
◆如何实现数量/日期承诺和的运营目标? ◆在瓶颈上最佳工作顺序是什么?
◆我需要对相似的处理需求进行成批装载吗? 计划一般考虑的条件为： ☆计划参数
☆需求-客户订单、预测、安全库存需求、生产订单和主生产计划等 ☆供应-采购单、请购单、库存、生产订单、主生产计划等 ☆资源组和资源
☆班次、假日、班次例外等 ☆BOM ☆物料。
而排产一般考虑的条件则为： ☆排产参数 ☆生产订单 ☆资源组和资源
☆班次、假日、班次例外 ☆物料清单 ☆物料。
常用的排产工具主要有： ☆作业优先级活动 ☆排产活动
☆排产界面-通过甘特图方式进行模拟排产 ☆约束来源(物料、资源、运输等) ☆分析工具-使用what-if分析解决排产问题。 在排产规则上，主要有：
一，任务顺序计划选择规则(Job-at-a-time): 它是用于哪一任务的定单加载到计划板。它们大部分是简单的排序规则-基于一些任务的属性。以下是标准算法任务选择规则的详细介绍: (1)瓶颈:基于次要任务选择规则的排列。向前和向后方法来计划所有未分配的任务定单。重点是瓶颈资源 的工序的。双向模式只计划需要指明瓶颈资源的任务。能用任何可得到的规则计划剩余任务。 (2)完成日期:基于最早完成日期。 (3)先到先服务:按照先到定单，先安排生产
(4)升序定单属性值:按规定的定单升序的值排列。定单的属性可以是数值，字母。 (5)优先级:按照最小数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义。 (6)加工时间:按照最小定单的加工时间优先 (7)下达日期:按照最早开始日期优先
(8)相反优先级:按照最大数值优先。如果你用此规则，优先级字段必须在定单上定义I，闲散时间:按照最小闲散时间优先。
二，基于模拟的顺序计划选择规则(Operation-at-a-time): 实现模拟顺序计划的关键是二步导向的规则使用。有二个基本的规则:(1)工序选择规则OSR。(2)资源选择规则RSR。以下是详细的模拟顺序器的工序选择规则和资源选择规则的决策逻辑分析与介绍: 针对不同产品和资源，必须选择不同的规则，在决定是使用工序选择规则或资源选择规则时，主要考虑的是什么是一个好的计划标准。一旦确定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。
1，工序选择规则(OperationSelectionRule) 在APS至少一个资源是空闲的和二个或多个工序能用于这个资源，采用OSR。此规则决定那一个工序被加载。这就是决定计划结果质量好坏的关键因素。独立的工序选择规则详细介绍如下: (1)最早完成日期:选择最早完成的工序(也许是定单完成日期) (2)最高优先级优先:选择最高优先级(最低值)的工序 (3)最低优先级优先:选择最低优先级(最高值)的工序 (4)最高定单属性字段:选择最高(最大)定单属性字段的工序 (5)最低定单属性字段:选择最低(最小)定单属性字段的工序 (6)动态最高定单属性字段:选择动态最高(最大)定单属性字段的工序 (7)动态最低定单属性字段:选择动态最低(最小)定单属性字段的工序 (8)排程文件的顺序:选择排程文件里出现先到先服务的工序 (9)关键率:选择最小关键率的工序。
关键率=剩余计划工作时间/(完成日期-当前时间) (10)实际关键率:选择最小实际关键率的工序 实际关键率=剩余实际工作时间/(完成日期-当前时间 (11)最少剩余工序(静态):选择最少剩余工序时间的工序 (12)最长等待时间:选择最长等待时间的工序 (13)最短等待时间:选择最短等待时间的工序 (14)最大过程时间:选择最大过程时间的工序 (15)最小过程时间:选择最小过程时间的工序
(16)最小工序闲散时间:选择最小工序闲散时间的工序。 定单任务的闲散时间=任务剩余完成时间-剩余工作时间 工序闲散时间=任务闲散时间/完成任务的剩余工序数 (17)最小定单闲散时间:选择最小定单任务的闲散时间的工序
(18)最小工作剩余:选择所有需要完成定单的最小剩余过程时间的工序。 2，资源选择规则ResourceSelectionRule RSR选择工序加载到资源组内的哪一资源。 (1)最早结束时间:选择将要最先完成工序的资源 (2)最早开始时间:选择将要最先开始工序的资源 (3)最迟结束时间:选择将要最迟完成工序的资源 (4)与前工序一样:选择被用于前一工序的资源
(5)非瓶颈最早开始时间:选择将要最早开始工序的非瓶颈资源 3，相关选择规则: 如果选择一工序选择规则，就自动的选择相应的资源选择规则。
(1)系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。
(2)系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值的工序 (3)系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值的工序 (4)最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。 (5)最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序
(6)定时区的系列顺序循环:选择同样或下一个最高(最低)系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。当没有最高值的工序，顺序将相反，选择最低的工序。
(7)定时区的系列降顺序:选择同样或下一个最低系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。
(8)定时区的系列升顺序:选择同样或下一个最高系列值工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。
(9)定时区的最小准备系列:选择最小准备时间及最近的系列值的工序。且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。
(10)定时区的最小准备时间:选择最小准备或换装时间的工序，且只考虑在特定的时区里的定单完成日期里的工序。
三，工序选择规则的分析
标准的工序选择规则是已在APS定义好的。使用者可以简单选择其一规则。在APS里有二十多个标准规则。不同的规则对应不同的目标。这些规则可以进一步分成静态与动态的规则。
静态规则:为所有在排队中的订单，所有等待的工序提供一简单的索引机制。这些规则在每一次预先模拟时间时不需要再次评估。用于工序选择规则的参数是固定的。例如规则是最早完成日期规则，完成日期在顺序排程中从未改变。在排队中的第一个工序被分配到一等待资源。因为规则总是选择第一个等待工序，此规则执行的非常快。
动态规则:每一个在排队的工序被每一次调用的规则检查。因此，我们是基于当前的定单任务和系统的状态决定我们的选择。这个机制充分考虑了任何改变出现的时间和事件的结果。例如，最小工序空闲规则，因为工序的空闲值随时在改变。因为动态选择规则需要在每一次事先模拟以后检查在排队中的每一个工序，它比静态规则要慢一些。
第三篇：中国化工油气总公司计划优化先进排产项目正式启动
正和石化利用“滚动计划”实现生产精益管理
加强计划管理是油气总公司今年精益管理的重点之一，对月计划执行率低于95%、高于105%的企业列入考核。正和石化根据这一要求，结合公司实行的“日安排、周分析、月调度”制度，精益求精，细化计划管理，逐步总结形成自己的计划管理法——滚动计划法。上半年该公司计划执行率保持在98%与100%之间，保证了生产运营的稳定性。
滚动计划动态调整，保持计划相对稳定。公司计划部按照部门职责，在每月25日前组织生产部、技术质量部、采购部、销售部、财务部等相关部门召开专题会议，根据年度经营计划，讨论、制定下月生产经营计划，并下发至各部门;生产部依据月度计划制订周生产计划，组织、平衡、协调生产装置的正常运行;各运行部门依据周计划分解落实日计划，确保装置安全平稳运行。为保证生产经营计划的稳定性，减少波动，生产部根据周计划完成情况，及时分析对月度计划的影响并调整修订下周计划，于16日前预测月度计划完成情况;计划部每月16日组织召开计划工作会议进行沟通，尽可能保证计划的优化与可实施性，提出当月计划修订意见，进行综合调整后报油气总公司审批。
定期分析查找不足，保证计划有效落实。每周二，公司召开经济运行例会，生产部、计划部根据部门职责，按照周、月效益测算情况，对相关部门周工作计划完成情况进行分析、通报、点评，查找工作中存在的不足和问题，对各项工作实行周落实、月考核。每月10日组织召开公司生产经营活动分析会，主要职能部门汇报上月生产情况，分管领导进行点评、分析，会上查找不足，总结亮点，制定措施，以进一步提升工作效率，增强计划的执行力。
油气总公司计划优化先进排产项目正式启动
10月10日，油气总公司计划优化先进排产软件(G4)项目正式启动，来自油气总公司、昌邑石化、正和石化、济南分公司、华星石化、大庆中蓝、天津石化及青岛安邦的13名项目组关键用户参加了会议。油气总公司副总经理杨道学、生产经营办主任冯朝森、首席信息官滕远方分别作了重要指示，要求各关键用户全力完成软件学习、数据搜集、整理、建模等各阶段工作，确保先进排产软件顺利实施。
正和石化能量系统优化实施方案编制完成
日前，正和石化能量系统优化项目实施方案经各运行部室的讨论、审核，正式编制完成。根据方案规划，相关项目实施后，正和石化综合能耗可较目前降低7%，预计年节约标准油1.9万吨。
2011年以来，正和石化技术部门对生产装置进行调研分析，发现各装置加工原料与设计之间存在一定的差距，换热流程缺乏适应性，各装置能源利用较独立，全厂能量使用存在不均衡，出现能源浪费，综合能源偏高等问题。对此，正和石化技术部门对炼油过程能量优化技术进行广泛的调研、论证，借智借力，积极引进能量系统优化新技术思路，并与专业能源服务公司上海优华系统集成技术有限公司开展项目合作。
2012年10月上旬，上海优华公司技术人员对正和石化常减压、催化裂解(DCC)、延迟焦化、汽柴油加氢、制氢、气分、MTBE、硫磺及酸性水汽提等8套装置及储运、蒸汽动力、低温热、水资源和燃料等5套系统进行了细致深入地现场调研。11月初，上海优华公司向正和石化提交了《正和石化炼油过程用能新技术和新工艺开发优化思路》。该优化方案以三环节理论为依据，通过对各装置能量利用环节、回收环节、转换环节的分析，系统核算、科学分析全厂能量使用现状，提出了“常减压装置瓦斯气利用”、“DCC顶循与气分脱丙烷塔热联合”等39项优化项目。以目前生产加工能力测算，全部项目实施后，全厂综合能耗可较目前降低7%，预计将年节约标准油1.9万吨。目前，优化方案中所涉及的39项优化项目已经相关单位讨论、审核，即将进入正式实施阶段，这标志着正和石化能量系统优化项目取得了阶段性进展。
青岛安邦召开协同办公平台项目需求汇报会
2011年11月9日上午，青岛安邦协同办公平台项目需求汇报会在公司办公楼三楼会议室召开。青岛安邦常务副总经理王延生及公司中层正职以上领导、各部门信息专员、神州数码项目组等共计45人参加了本次会议。
神州数码协同办公项目经理邹志宇对青岛安邦项目需求做了详细汇报。会议第一部分为需求收集情况汇报，青岛安邦协同办公平台项目自11月1日正式启动至今共收集137个业务需求，涉及行政办公、机关服务、财务管理、人事管理、生产经营、技术质量、管理与信息化、监事工作等，涵盖公司所有处室。每一个业务流程都经过部门信息专员、部门负责人、相应的分管领导书面确认，保证了信息的准确性。会议第二部分展示了各个部门的
流程汇总表，并重点展示了15条典型流程，参会人员对典型流程进行了具体分析、探讨，并对一些细节进行完善。会议第三部分为下阶段项目计划的汇报，青岛安邦协同办公项目于11月1日正式启动，11月1日至11月11日为需求调研阶段，确定需求并签署需求报告;11月14日至12月9日为设计编码、内部测试阶段;12月12日至12月16日为用户测试阶段;12月19日至12月23日为部署上线阶段，项目预定于12月26日正式上线。 王延生在会上要求公司各部门对OA项目的认识要提高到相应的高度、在上线前要做好充分的准备来适应工作方式的变革，并对下一阶段的测试上线做出了部署。
青岛安邦通过“5S“管理提升机泵维护标准
近日，为实现装置区内"5S"管理标准，青岛安邦对运行一部四套装置所有机泵做了刷漆防腐。此次机泵刷漆防腐不仅使设备更加清洁干净、大大降低了员工清理维护机泵卫生的劳动强度，而且使机泵区的目视化程度有了大幅度的提高。机泵防腐刷漆标准借鉴中石化设备防腐刷漆颜色规定，并结合该公司装置自身特点进行统一粉刷，其中电机颜色为草绿色，泵体及泵支座为天蓝色，联轴器防护罩底色为黄色，上层刷间隔均匀的黑色线条，盘车线为蓝、白色，联轴器为红色，所有机泵刷漆颜色严格按照规定执行，统一着色，达到了美化机泵外观的同时，也保护了机泵减缓了机泵的腐蚀，确保了机泵长周期稳定运转。
第四篇：ERP排产详细介绍
好长时间没有在博客园发文章了,前段时间一直忙着毕业答辩,现在刚进实验室又要忙着赶项目.所以只有偶尔来博客园看一下大家的文章了.实验室的网络比较慢,所以也只有在比较空闲的状态下随便写一点东西了.
最近研究的东西是APS(Advanced Planning & Scheduling System),感觉理论知识还是不够用,要求的数学水平比较高,所以只有先转载一些文章了.估计最近一段时间也不会去研究.NET了,因为现在的项目最后是要与客户方已有的ERP系统整合的,而对方使用的就是金蝶的K3,所以很可能要去研究Java了.
下面是我在网上看到的一篇比较好的介绍ERP和APS的文章,所以就放在这里了,希望有所借鉴.
ERP应该以生产为核心，这点是业界公认的。但如何以生产为核心?却极少有详细的论述。根本原因在于‘详细生产排程’这个技术瓶颈。
‘详细的生产排程’也可以说成是‘生产作业计划’，可谓关系重大。企业制定生产计划的过程一般分成两部分，首先是生成主生产计划，其次是根据主生产计划生成生产作业计划。要得到‘主生产计划’一般是从订单，部分企业是从市场预测，出一个生产数量，基本是管理者在进行决策，人的因素起绝对作用。这个过程中会有一些行业或者企业的特别计算方法，需经过一些四则运算式的统计分析，ERP软件要做二次开发，但基本不存在技术难题。
但是，光有主生产计划是远远不够的。一个简单的主生产计划的生产要求，要把它自动分解为复杂、具体的生产作业过程，这就是详细生产排程，这才是ERP系统中最关键的一个环节，是ERP系统真正的核心功能。只有从复杂、具体、详细的生产作业计划中，才能体现出‘ERP企业资源计划’中的‘R——资源’的存在;也只有从这个详细生产作业计划的‘可行性’与‘优化性’上，才能体现出‘P——计划’的价值。有了‘资源’，有了‘计划’，才是真正的ERP系统。
一般说，生产作业计划越详细，它给出的信息越丰富、越有价值，相应计算起来也就越困难。生产作业计划越粗略，越接近主生产计划，信息越少、价值就越低。企业总是希望自动得到尽可能详细的作业计划。但是ERP在这方面遇到了真正的技术瓶颈。就我们目前所见，几乎全部的ERP生产管理都是从四则运算的主生产计划入手，重点利用BOM解决MRP物料需求计划，之后再解决生产过程的记录和统计。恰恰在企业最需要的详细作业计划方面最薄弱、最无所作为。 如想证明一下这个现状，去考察一下上了ERP的企业，会发现一个有趣的现象——该企业无论ERP软件搞得如何如火如荼，似乎都与生产调度人员无关。车间里或者生产线上的生产作业计
划、生产过程的调度和管理仍然是在用最初最原始的那种老方式——多数时候是经验，有时候是感觉在起作用，加上少量的以EXCELL为工具的报表运算，虽老虽笨但是有效。ERP功能再强管得再宽似乎也管不到这里。结果，表面风风火火的ERP与企业最关键的运转过程发生了断层，从这个断层衍生出来的一大堆问题成为众家ERP难解之死结。最突出的一个：企业生产调度是要对企业最底层的生产资源——人员、设备、场地等，按照它们的能力进行合理安排。但是上层的ERP无论干什么事情都不去考虑这些资源和它们的能力，或者假设生产能力无限，或者按照一个人为定义的瓶颈资源进行简单四则计算。这种关键矛盾由于ERP技术瓶颈的存在而无法解决，ERP的前景可谓是不容乐观。
那么，这到底有什么难的?为什么众多的名牌ERP企业都无法提供这种基本功能?ERP技术瓶颈到底在什么地方?回答这个问题，就要从企业中直接干此工作的岗位——生产调度的职责说起。
一个企业的生产调度人员，首先是要对该企业的生产工艺流程烂熟于心，也就是了解企业到底是怎么进行生产的，包括其中每个细节，这是当一个生产调度最基本的前提条件。同样的，ERP要想干同样的事情也必须达到同样的前提条件：清楚了解企业究竟是怎样进行生产的，每个细节都不能差!这对一个人来说可能并不算难，但对于一个ERP系统来说就是一件非常困难的事情!有人称之为企业建模，这远不象建立BOM那么简单，其中涉及到的除了物料，还有工序、资源、时间、逻辑关系、技术参数、成本等等错综复杂的生产信息。不同行业不同企业的建模方式更是千差万别，这是第一个技术难点。
且不说离散生产模式的电子、汽车行业与流程生产模式的化工、制药行业在基本生产方式上的巨大区别，就算同属电子、汽车，或者同属制药、化工的不同企业，他们的生产方式在细节上仍然有很大的差别。一套ERP系统能以不变应万变统统接受这种差别吗?技术上很难!只好对每一个行业开发一个专用生产版本，这是必须的。但是行业版本到了企业里就能高枕无忧了吗?大的行业版本一般仍然无法满足行业内特定类别企业的细节差别，比如制药行业细分为‘制剂药’和‘原料药’，生产方式差别还是很大，需再开发更细分的小类别版本。可是同类别的不同企业还有自己的生产特性，针对不同企业的二次开发就类似于把企业的生产特征逐一写到程序中。且不说对生产系统的任何改动都要投入巨大人力，软件企业很难接受频繁和复杂的二次开发要求，更不用说企业生产过程一旦发生变化软件还是很难应对!很多企业的生产流程每隔几天就会变，而软件商不可能每天都重写代码。应变方式只能是降低企业的要求——生产流程建模与实际近似、大概差不多就行了。关键是用户会不会满意?忙了半天还是用不起来，损失就太大了。所以，除了部分院校的理论研究者，目前国内ERP厂商还没有尝试迈过详细生产流程建模的这第一道门坎。
建立生产模型，让软件接受企业的详细生产过程，这的确很麻烦，但并非是无法完成的，真正的难点在于下一步：根据模型和生产请求得到详细的作业计划，也就是详细生产排程。ERP的真正技术瓶颈就发生在这里。
详细生产排程的结果是‘生产作业计划’，是针对每个人员每个设备的生产资源的工作计划。作业计划必须满足在生产工艺上不能有半点差错。首先，工序之间必须满足特定的逻辑关系，以及要求某些工序必须连续、同时、或者间隔进行等等，这是对作业计划最基本的要求。其次，作业计划必须满足资源能力限制，一个资源在一个时间内只能干一件事情，生产作业计划中不能有资源冲突;最后，作业计划必须满足物料供应的限制，没有原材料不能开始生产。也就是说：作业计划必须同时满足多种复杂的约束条件。TOC约束理论早已有之，只是需要比较高级的算法和数学理论，在这方面需要进行长期投入才会有所收获。因此国内理论界对此的研究还很少。
有了按照TOC理论计算出来的计划，满足企业生产工艺要求是不是就行了?很遗憾，这还是差的很远。现在我们以一个假想例子来说明。
一个ERP生产调度系统，很顺利接受了某企业的全部生产细节，并计算出了一套生产作业计划，打印成一份给所有生产资源安排工作的作业计划。现在，由一个有经验的老调度师来决断这个ERP计划系统是不是可以用的，他将如何做?
首先，他会逐一检查每个工序的时间安排，看它们之间的次序和逻辑关系是不是符合企业生产工艺的逻辑关系要求;其次，他会观察这个计划中对每个资源的安排是不是合理，有没有一个时间干两个活这种冲突的情况发生;最后他要看在计划时间内物料能不能供应的上。这些都没有问题了，他必须承认：这个计划已经是一个‘可行’的计划了，也就是说，照此计划一定可以完成生产任务。
但是，还有一个关键的事情，老调度师根据自己习惯的做法，也手工制定了一个作业计划，他把这两个计划一对比，发现问题了。手工的计划可以8个小时完成全部工作，而计算机的计划需要9个小时。或者手工计划可以在8：00完成而计算机的计划要在9：00点完成。原因在于：计算机对某几个工序的顺序安排虽然可行但是不合理，而老调度师根据长期经验早已清楚此时安排工序应该哪个先、哪个后、哪些并行比较好，结果可以得到更短时间完成的计划。这是一种优化安排，而计算机没有找到这种安排方法，所以计算机给出的是一个‘可行’的，但是‘不好’的计划!理想中计算机应自动计算出一个比手工计划更好更优化的排产方案结果，指导人如何工作。这样的软件才能体现出‘企业资源计划’的威力。否则，不能满足最优化排程的ERP在企业生产中还是无法代替手工。
这隔例子凸现出了一个世界性的关键技术瓶颈：一个生产过程可能有无穷多种‘可行’的安排方式，但是必须从其中找出一个‘最优’的计划，即使不能达到最优，起码要比人的手工计划更优，这才是一套可用的生产排程软件，否则企业还是用不起来。
找出‘可行’计划的难度已经很大，找出‘优化’计划的难度更大。不仅要处理错综复杂的约束条件，还要从几乎无穷多种满足约束的可行方案中找到优化排程方案。怎样才能找到这种优化的计划?这是ERP系统共同面对的真正瓶颈问题，是世界性的技术难题。其中的关键在于算法，算法的基础是数学模型，特别是高级图论、离散数学与线性代数中的矢量矩阵技术。对此，国外已经作出了很多年的努力，其研究成果已形成了多个‘APS先进生产排程’产品，发展出了几十种先进生产排程算法，比较常用的如：启发式图搜索法、禁忌搜索法、神经网络优化、遗传算法等，这些算法各有优劣，可用在不同场合。目前不同的新的算法仍正在蓬勃发展中。
用一句话来形容APS的主要功能：可以自动给出满足多种约束条件、手工排程无法找到的、优化的排产方案。其实关键就是‘可行’和‘优化’这两个概念。这个说起来很简单的功能意义十分重大，主要体现在它可以给传统ERP带来以下几个关键的变化：
1) 对企业来说，在不增加生产资源的情况下，通过最大限度发挥当前资源能力的方式实现了提高企业生产能力的目标。
2) APS排程的结果给出了精确的物料使用和产出的时间、品种、数量信息，用这些信息可以把很多相关企业或者分厂、车间联合在一起组成一个‘SCM供应链’系统，最大限度减少每个企业的库存量。
3) APS可以用来做为生产决策的依据，它的排程计算结果不光可以作为生产计划，还可以通过不断what if的‘试算’的方式为企业提供生产决策依据。
4) 根据自动生成的作业计划还可以自动生成质检、成本、库存、采购、设备维护、销售、运输等计划。带动企业各个不同管理模块围绕生产运转，改进这些模块的运转方式，大大提高这些模块的运转效率，提升企业整体管理水平。
但是，APS系统的开发难度很大，需要融合最前沿数学理论和最先进管理理论，专业人才很少，投资见效很慢，在国外的价格非常昂贵。即使是世界性大ERP公司也很少独立投入力量研发，都是采购外插件直接引入相应功能。国内对这方面的研究除了个别公司外，基本停留在大学院校的实验室中。
再进一步，如果已经解决了优化排程问题，那么对APS来说有什么技术瓶颈呢?
APS第一个最大的技术瓶颈就是它的运算时间问题。因为企业生产过程中经常会有一些突发事件，相当于临时改变了排产的初始条件，需要APS进行动态处理。APS系统能按照旧的条件制
定计划也肯定能按照新的条件制定新计划。但是，它的计算时间是不是能赶上变化的时间，这是一个关键。如果APS按照新条件重排计划的时间是10分钟，它大概只能处理30分钟以上的临时变动，而无法处理30分钟以下的临时变动。动态处理对计算时间的要求引发算法的不断优化，以及发展并行计算技术，这也是国外APS系统的主要技术发展方向。
APS的第二个技术瓶颈就是如何不断提升次优解的优化程度。如果不能得到最优解，那么需要找到一个尽可能接近最优的次优解。不同APS软件的算法不同，次优解的优化程度也不同，直接体现了其核心技术的水平高低。所以拿不同APS软件对相同问题进行处理，对比他们解答的优化程度和计算时间，很容易比出高下。不断接近最优，这将是APS类软件始终不变的追求。 ERP与APS的结合是ERP未来发展的必然方向。与当前简单的BOM-MRP运算和进销存财务功能相比，APS占据了ERP的核心功能，有极深的技术含量，更是未来SCM系统的基础功能。拥有这种核心技术的ERP公司必然在市场竞争中占有极大优势。目前国外企业早已经是磨刀霍霍，未来数年内，美国、德国、日本、台湾软件公司开发的结合了APS核心功能的ERP软件就有可能以低廉价格进入国内市场，那时国内ERP软件公司将难有还手之力。
由于生产排程技术瓶颈的存在，中国ERP软件行业已经远远落后，除了唯一一家专业开发APS系统的北京东方小吉星公司以外，绝大多数企业目前仍然停留在对BOM的低层次的完善和对进销存财务模块低水平重复开发上。由于一直拿不出足够的技术储备向瓶颈发起冲击，因此不重视基础技术储备的工作，甚至对目前状况视而不见;由于不重视基础技术的储备，所以更加无法解决瓶颈问题。目前这个恶性循环还在继续之中。从用友向台湾汉康大价钱买技术的挫折，以及神州数码引入鼎新生产模块的尴尬合作，国内ERP企业对此的无奈状态可见一斑。
第五篇：需求计划型与订单生产型的优缺点有哪些？
生产的类型可分哪几种
生产的类型有两种
1.需求计划型(BTN型)：是销售部门根据产品、市场状况以往销售业绩、增长速度、销售方法等做销售预测，根据此预测来设定最低的成品存量，而有计划进行生产的一种类型。
2.订单生产型(BTO型)：是不进行销售预测，接到客户的订单后即安排生产的一种类型。
需求计划型与订单生产型的优缺点有哪些? 1.需求计划型的优点有：
◆备有一定存货，可防备旺季时的产能不足。
◆准备较为充分，因此在人力、机器、物料上有良好的计划。 ◆因能提早准备，交货能及时。
◆能凋节淡旺季的人力需求，人员较为稳定，产品品质有保障。
2.需求计划型的缺点有：一旦销售预测不是很准确，容易造成成品浪费。 3.订单生产型的优点有：根据订单安排，人力、机器、物料上不会造成大的浪费。
4.订单生产型的缺点有：
◆人力、机器、材料准备不充分，容易延误交期。 ◆容易造成旺季时的产能不足。
◆容易造成人力需求上的大起大落，影响员工的稳定性和产品品质。 -