相對于MES，APS一般都是以一種獨立的工具軟件系統來出現的。MES的實施難點，在于對管理流程的梳理和固化，過程當中當然要結合先進的一些管理思想來進行。而對于APS來說，其實這個難度，可能大家認為比MES還要高。APS也會對企業生產管理比如計劃管理流程方式和精細度帶來一定的改變，也是存在很多的難點的。今天就對APS當中，總被人提及的數據的問題，進行一下梳理，也就是：APS實施中的數據準備的幾點思考。只有知道了問題才能夠針對性的進行解決。本文對EPS數據準備中的問題進行梳理，讓打算實施APS相關企業能夠引起重視。具體的數據管理及其作業排產解決思路和辦法，可以進一步同筆者進行聯系。
APS需要的數據是非常多的，包括訂單數據、工藝數據、BOM數據、工時數據、資源數據等等，其難點不僅在于這些相對獨立的數據，更多的還是體現為這些數據之間的關聯關系。
（1）訂單數據
一般人可能認為訂單數據相對比較獨立，也就是包括那些屬性：時間、數量、優先級等。但其實對于訂單數據來說，并不是一個靜態的管理，而是一個動態的管理。訂單數據是APS進行排產的數據源頭之一，在APS實際運行過程當中，這些訂單數據并不是一成不變的，其中很多數據都是在發生變化的。
比如訂單的數量，當某道工序出現廢品之后，這道工序之后的訂單數量，其實是要把廢品的數量去掉的，否則按照初始訂單的數量進行排產，將導致指導資源的無謂占用。
比如優先級數據，在訂單執行過程當中，也可能會發生改變，比如初始不太緊張的訂單或者優先級比較低的訂單，隨著執行的展開，優先級可能也是需要調整。
比如交貨期數據，在訂單執行過程當中，這個交貨期，可能也是會發生變化的。可能見得比較多的是，將交貨期提前，也相當于從一個原先時間比較寬裕的一個訂單，轉變為時間比較緊張的一個訂單，這個對排產都是有很多影響的。
最復雜的是，訂單在執行過程當中會存在大量的分批，這就需要建立原始訂單和執行批次之間的關系。最常見的分批是整體分批，就是在訂單還沒有開始執行之前，對訂單進行分批；更加復雜的是，在執行過程當中進行分批，比如說第三道工序執行完畢之后，分出來一個執行批次，這個批次相對于母訂單來說可能在交貨期和優先級，都有很大的調整。進一步更為復雜的是，這些過程分批的執行批次，在執行過程當中，在某個階段，甚至有可能會發生合批，這都是企業實際生產管理當中，經常發生的現象，對于這些必須要進行有效的管理，否則APS將得不到有效的輸入，再來談計劃排產就無從談起了。
（2）工藝數據
現在在APS當中，有一個復雜的技術問題，就是解決柔性工藝的排產。這種柔性工藝，主要體現為工藝超越、工藝并行、具有分支的工藝并行并且具有可選擇性，在工藝管理上面是非常復雜的。但更復雜的事，APS作業排產如何來響應和解決？這些柔性工藝下的作業排產，從本質上來說，這些柔性工藝對于車間制造資源的運用，提供了更大的優化空間，相應的APS的技術復雜性，也是呈指數上升的。
有的企業產品在不同的狀態情況下呢，執行的工藝流程也是不一樣的，這也算是一種柔性工藝，不過相對比較簡單
（3）BOM數據
BOM主要用來表達層次，比如訂單之間的層次關系。但其實BOM可以表達任何具有層次關系的數據。
現在車間里面接到的很多訂單，其實都是有關聯的，基于BOM的訂單管理、訂單和執行批次之間的管理，都是非常重要的，但管理方法也是非常復雜的。
（4）資源數據