APS如何選型

APS最重要屬性是它有決策功能，它是否“聰明能干”，就看它決策好壞了，而它的決策直接關系到企業生產效率和效益。

 APS經過十多年的蟄伏和修煉，不論是從技術角度還是市場角度已經逐步走向成熟。本文從APS屬性的學術角度，分析了APS的一些特性，僅作為企業用戶選型的參考思路。

一、APS的基本屬性
    APS（Advanced Planning and Scheduling 高級計劃和排程）是一個比較年輕的工業軟件。從軟件的應用目的和目標來說，APS與其他的軟件有很大的不同。比如，財務軟件、進銷存軟件、客戶資源管理軟件等，主要是利用計算機運算速度快，數據存儲、傳遞、演繹、糾錯和交換方便，可以把人的很多工作實現“自動化”。這些軟件沒有決策功能，只會做我們讓它做的事情，不會指揮人來做什么事情。
    APS最重要的屬性就是它有決策功能，它是否“聰明能干”，就看它的決策好壞了，而它的決策直接關系到企業的生產效率和效益。排程也就是排序。排程就是把企業的資源狀況和將要應對的一組任務告訴APS，APS來回答該怎么辦，誰（設備、人）來做？做什么？做多少？什么時間做？等等。
    APS最初出現在一些流程型工業和專線生產環境。其實，在這些應用場合，APS一點兒也不比人聰明，但是它處理速度快，可以實現自動化，還不會出錯。
    生產計劃調度的復雜程度主要由資源（Resources）、物料清單（BOM）、流程（Process）的情況決定的。比如說，一個廠把資源分為若干條生產線，專門生產若干種不同產品，排程很簡單。但是，如果幾百種產品混線生產，排程就復雜得多。如果再加上動態的資源（例如模具、工裝、人員的約束和變量）、物料結構的復雜性以及特定的一些時間的約束，暫且不說優化的問題，僅僅是排出一個可執行的調度指令就變得異常復雜（生產調度員多么不容易！這也證明計算機太認真，丁是丁卯是卯；不像人那么靈活，有錯誤也沒有關系，到現場再臨時調整）。
    在離散型制造業，呈現出多目標、多約束、動態隨機的環境條件，企業生產計劃調度是一個極其復雜的大系統問題。如果要應用于實際生產中，排程的困難遠遠不止像一個零件毛坯，經過車、銑、刨、磨的工序交接就完了。時間、空間、溫度、物料的形態、交集、分散等等，具有非常多的約束條件。工序工藝的特定要求可以羅列出成千上萬。排程中如果遇到相對重要的約束沒有考慮進去，其結果就不可執行。不可能利用一種數學模型應對所有問題。這也就是APS要做到像ERP那樣通用性幾乎是不可能的。而ERP應用MRP/MRPII這一種方法來應對所有的工業企業計劃問題，也恰恰是它在某些項目實施中引起失敗的主要原因。
    對于APS來說，應對企業千差萬別的生產約束條件，能否具有非常強大的、靈活的建模方式是它的主要性能之一，這是解決排程是否可以執行，是否符合企業實際的方法。其次就是它的擇優能力，也就是在無窮多的可執行方案中能否找到最優的那個。一般來說，找到一個可執行排程還不算非常難，可能用不了一秒鐘。但要擇優就太困難了。
    排程結果的擇優有兩個方面的困難。企業的需求是多目標的，并且很多目標相互是矛盾的。比如，完成最多的訂單又要縮短訂單的生產周期就是矛盾的。擇優需要人來決策。確定目標后，就是如何找到最好的工作排序了。排序在數學上就是排列組合。這可以用N！來表示。如果計算機每秒可處理1,000,000序列，我們每分鐘最多只能處理11個結果排序。如果給定20個結果排序，找出最優解則需要77147年！實際上，我們排程的可執行解何止是成千上萬！這就需要我們常常談到的“優化算法”。
    優化算法問題的探討過于高深，生產企業根本就不想聽，也無須多費口舌。企業用戶就看結果。只需要說明的一點，優化算法的實現必須要一個強大的“優化引擎”，優化的過程需要時間，APS不可能在瞬間運算得到優化結果。這將使云計算平臺大有作為。
    有沒有優化運算，直接的結果就是延遲訂單數量是多是少？或者是潛在的20％產能是否挖掘出來。對生產企業來說，這有質的區別，可能正是企業上APS的初衷。
 
二、如何來選擇APS
    1、PK的方式
    APS是一個優化的排程調度工具，歸根結底，APS追求的是企業生產效率的提升，而不是替代人工排程。如何驗證呢？對于APS用戶來說，檢驗衡量的最簡單的方法就是，拿出過去某一個月實際生產計劃的歷史數據，指定一個優化指標序列，讓若干APS軟件供應商排一下?？梢蕴岢鲆粋€目標序列，例如：第一滿足訂單最少延遲；第二滿足最大設備使用率；第三滿足最短訂單生產周期等。企業只要給APS供應商提供統一的基本數據和必須的約束條件即可。有些數據（例如標準工時）不是十分準確也沒有關系，差不多就行了。必要時，可以請APS供應商到生產現場調研。因為生產企業的計劃調度專家已經非常有經驗了，一看排程結果就能知道這個APS是否適合自己的企業應用，通過對比就知道各個供應商的結果有什么區別。讓幾家APS供應商PK，客戶坐等結果再分析論證。
    企業用戶根據實際需求還可以提出一些苛刻的目標。比如，給出足夠的訂單，要求結果將一些相對瓶頸設備的使用率逼近100％；某些訂單的生產周期不得超過多少天，等等。太簡單的數據和需求就沒有PK的意義了。即使這些目標不能實現，APS供應商也必須給出讓人信服的原因。
    排程結果是否符合并滿足企業需求是選擇APS最重要的條件，企業生產效率的提升主要依賴與此，同時這也是APS技術含量的體現。在可視界面上的其他需求（報表、甘特圖等）都屬于次要需求。
    2、客戶的適應能力
    生產計劃調度絕不是精度越高越好。理論上，APS可以實現排程到分秒不差，可以排到每一個人每個設備的每個動作。這只對自動化生產線有意義。
    我國企業的管理水平參差不齊。不客氣地說，很多工業企業的管理水平可能還達不到一百年前泰勒所在的年代。對于一些以農民工為主的工業企業，能把訂單跟住，能夠實現班組、工作中心級別的信息流和物質流的同步就非常不錯了。所以，企業選擇APS并不是越高級越好，可以選擇比較經濟實用的APS。
    各個企業的生產現場管理的復雜性差距很大。有些企業，產品品種不多，專線生產，產品結構簡單，設備資源很少，工藝簡單，人工排程和APS排程的結果不會有太大差距。這種情況下，利用APS可以大大降低人工的工作強度，也能避免一些低級錯誤。這種企業也沒有必要選擇太昂貴的APS。
    有些企業，具有明顯的瓶頸設備（主資源）。不論是用APS或者是ERP中的MRP都能實現企業的需求。
    有一點需要強調。精益管理是一個漸進的過程。一些企業目前管理水平只能適應比較粗的管理，采用功能簡單的APS是可以的。但是，當企業管理水平提升以后，APS是否能夠適應新的需求環境是必須要考慮的。
    一個優秀的APS，應該體現先進的管理理念并將這一理念在系統運行過程得到貫徹實施。在APS的系統下運行，企業能夠不斷發現問題，不斷解決問題，不斷提高企業的管理水平。而這些要求的實現，應該由生產企業自行實施，而不是必須隨時要軟件供應商提供幫助。
    3、是手工自動化？還是利用人工智慧？
    在大型工業企業，生產計劃調度專家是企業的寶貴財富。在多年的生產實踐中，他們積累了大量的經驗。這些經驗絕不是用某些軟件就能替代的。換句話說，如果軟件系統不能吸收企業的專家經驗（用專業一點的說法是：量化專家經驗），那么，這個APS可能不會得到比這些專家更好的結果。
    受到ERP解決方案模式的影響，國內外一些APS供應商根據工業企業普遍性的問題設計標準模板（標準化建模），再根據客戶的需求做一些個性化的輸出表格方面的外圍開發。這種建模方式必須對生產現場需求和約束做出簡化或者近似，同時很難吸收專家經驗。從這一方面講，不要指望APS有非常成熟的模板可以套用。相對ERP來說，APS的二次開發量應該多很多，企業調研也更加細致。尤其是，在軟件系統中對于專家經驗的量化工作得到體現。沒有這些條件，APS的排程優化問題無從談起。
    企業多年形成的管理模式包括一些細節都是有其合理性的。APS必須適應企業并在原有基礎不斷改善；而不是企業適應APS，一開始就要求企業做出某種改變。比如，企業生產中的各種報表，APS應該完美地適應企業的習慣。這一點與ERP的實施非常不同。
 
三、關于APS展現形式
    倒排和正排：
    一些市場上的APS具有倒排和正排的選擇功能。首先，這個不應該是用戶需要選擇的功能。軟件愛怎么排都行，用戶只關心結果。其次，理論和實踐都已經證明，倒排（JIT）必須以足夠的設備資源能力為前提，只有流水作業或者產能非常豐富的時候，倒排才是可選擇的。優化排程目標是挖掘最大產能和降低成本。到底是采用正排？倒排？混合排？是“整體解決方案”確定的，而不是要客戶選擇的。
    人工干預：
    看到排程結果（甘特圖）有些不滿意的時候，局部拖動甘特圖，試圖對排程結果進行改善，并體現人工干預。在十年前，這個方法在歐美地區應用很多。這是因為，當時運籌學的成果還不能支持復雜生產現場的計劃調度運算?，F在，在歐美地區這個方法早就棄用了。能否支持全局優化是APS升級換代的一個標志。
    1、甘特圖拖動并立即重新排程，它的前提是排程運算必須非?？?，否則人們三拖兩拽就煩了。前面已經說過了，找出千千萬萬可執行解中的一個排程結果是容易的。例如有些算法只排出一個結果就結束了。在系統不會自動去尋找最優結果。所以，需要人工反復拖拽，期望找到比較滿意的結果。
    2、實際上，通常人工拖拽甘特圖的方法一定是局部的優化，整體指標不一定有好處。只有在產能極大豐富的時候，才有可能同時得到全局的改善。
    3、采用了智能化的軟件工具，人工干預應該體現在“排兵布陣”，而不是“指揮單兵作戰”?？吹侥硞€班組（設備）空閑或者哪個訂單延遲，拖拽一下讓他們提前作戰，攻占了這個山頭。但如果后續部隊沒有跟進是毫無意義的，或者是占了這個山頭丟了那個山頭。
    人工干預應該體現在整體布局和目標上。例如，制定本階段的排程優化目標序列；一些訂單需要優先安排；把某些資源指定給某個對質量要求高的重要客戶；安排定期維護計劃；縮減和調整非瓶頸設備資源和人力，安排到瓶頸環節；供應鏈的改善等等。把你的需求和戰略告訴APS，具體的安排由它來做并且達到你的要求，這才是需要的人工干預。
    4、從軟件供應商拓展市場的需要，一拖拽，呼啦啦出現一個新的排程結果，這的確好看。對于初次接觸APS的人來說，非常有鼓動效果。但是，APS是一個優化排程工具，而不是游戲機。從技術實現角度，甘特圖拖拽沒有任何難度。關鍵的是當排程考慮到全局優化的時候，這樣做沒有實際意義。再說，人的視覺是有很大局限性的，當幾百個訂單甘特圖呈現在眼前，如果產能已經很緊張了，拖拽的結果一定是顧此失彼。
四、APS僅僅是一個軟件工具
    企業生產管理是一個系統工程問題，從形式上看到的生產現場的計劃調度問題是一種表象。解決企業生產管理難題只能從全系統的角度去分析去論證。千萬不要以為上一個APS就能解決企業的生產計劃調度難題，APS僅僅是一個工具，并且是必須在擁有了正確的整體解決方案后才能奏效的。
    造成企業生產計劃調度困惑的原因很多，影響的程度也不同。企業的管理體制機制、銷售和市場的管理模式、供應鏈尤其是供應商的管理問題、庫存管理、布局和環境問題、設備管理體制、工藝技術管理問題、人力資源管理機制、以及車間的生產管理模式，生產流程等等問題都會為計劃調度帶來困惑。對一個企業改善生產現場管理，首要的是對企業生產管理全面做一個科學診斷，找到問題的核心以及各種問題之間的關系。之后，才能根據企業的實際設計APS解決方案。這是APS真正的價值所在。與ERP等軟件不同的是，APS必須適應企業現狀，而不是相反。受傳統的軟件工具實施模式的影響，企業往往會忽視這個關鍵問題。企業診斷和咨詢又是另外一個密切相關科學領域。
五、其他技術指標
    ——系統集成（接口）
    企業的信息化構架應該以企業的核心業務為主，也就是應該從企業的生產計劃調度的信息化為核心，并由此向外圍擴展。遺憾的是，很多企業或多或少有了ERP、MES、PDM、CAPP等軟件，恰恰在核心部分屬于空白。無論現狀怎么樣，APS必須考慮好與其他軟件的接口問題。
    1、開放標準
    2、模塊設計
    3、良好的應用編程接口(API)設計
    4、分布式協議
    5、整合機制