筆者在進行APS實施的時候，面向企業的實際需求，深深感覺到APS的復雜性還是非常高的。其實這些復雜性隱隱決定了APS的實施的步驟和實施重點。
（1）盡快上手應用，替代紙質手工
APS的定制性非常強，不同的企業有不同的約束要求。企業里面的調度人員都有自己的一些經驗體會，而這些經驗知識，其實就是他們的調度習慣。完全通過自動的排產，有時候確實很難響應和滿足調度人員的經驗認識，會認為自動排產的結果不符合他們的習慣，甚至有些他們心里沒有說出的約束沒有滿足。
有的企業就提出了一個要求：利用APS的甘特圖作為畫板，通過將訂單工藝流程的工序塊拖動到甘特圖圖上的方式，來進行完全手工的作業排產。當然APS內嵌了實時的工藝流程約束、資源約束、工時約束等的綜合檢查。
進一步的，有的企業還感覺到基礎數據準備特別龐大，尤其是每一道工序，需要給出能夠完成這道工序的相應的設備集合。這個時候就進一步的提出了，放開這個約束，由調度人員根據經驗來判斷，甘特圖提供靈活的資源檢索、查詢、定位的功能，以便支持手工的作業排產。
這種方式當然有它的局限性，當訂單數量非常多的時候，其實APS的效率并沒有完全發揮出來，但是這也不失為一種企業快速上手的方式，至于這種方式是否還叫APS? 大家就見仁見智吧，但這是企業的一個實際需求。
（2）只做靜態排產，不做動態調度
APS的動態調度，一般認為是非常重要的，是為了使得作業排產計劃能夠和生產現場的實際狀態保持一致，而對各種生產擾動今天及時有效的響應。但是由于生產的復雜關聯，在作業排產計劃當中，任意一道工序進行調整之后，這個工序時間點之后的基本上所有的工序都要發生關聯的調整，也就是所謂的牽一發而動全身，并且不同的企業動態調整策略還是不一樣的，從而導致APS的技術復雜性非常高，對于各方面相關系統的支持要求也是很高的，比如狀態能否及反饋？比如發生調整之后，其他的系統能否及時的根據作業排產計劃來實現關聯式的或者波浪式的業務調整，這些都是企業非常頭疼的問題。
為了避免上面的問題，尤其是當技術復雜之后實施風險比較高的情況下，企業就提出來了另外一種需求，就是只做靜態排產，不做動態調度。就相當于將APS作為一個計算工具，將相關的訂單、工藝、資源、工時等數據輸入進去之后，自動算出一個結果，以這個結果作為參考來指導生產，生產過程當中發生的擾動將不再響應。
（3）只做短期排產，不做長期評估
理論上來說，APS可以支持長期任務的排產，三個月、半年、一年甚至更長時間，只要你能夠將相關的數據輸入進去，他就可以得到結果。但是長期排產對于APS來說也是有一些挑戰的：第1個挑戰就是排產的時間。當數據量很大的時候，排產時間也會延長，當時間長到企業沒有辦法來忍受的時候，其對APS的接受程度也會降低；第2個挑戰是，當APS需要綜合平衡各個訂單的生產周期、交貨期、數量等等，以及資源的約束時，這些也對APS的算法的優化能力，提出了更高的要求
因此有的企業就提出來了，只排一天、三天、或者五天的訂單，剩下的可以暫不考慮。就是說只做短期排長，不做長期排長，這樣算法的復雜度以及計算時間效率，都會有很大的提高，也應該是解決了企業急需的問題。
APS系統的實施是一項復雜的技術，具有豐富的內涵，實施是具有很多種層次的，上面說的這些都是最低層次的APS起點式的部分應用，也都是結合企業實際需求提出來的，可能在降低APS復雜性方面有所促進，隱隱也感覺到，這種實施策略或者說復雜性控制方式，也符合通過20%的努力解決80%的問題這種思路。
當然APS后續的實施還是要走向完整的，從基礎應用、中級應用到高級應用，逐步來提升深化應用效果。下次有機會專門來寫一篇”APS實施的三個層次”。
這篇文章主要是自己在企業調研過程當中，根據企業的需求，所進行的一些總結，可能并不是所有人都會接受，但寫出來給大家做個參考吧。
王愛民，北京理工大學數字化制造研究所所長，長期從事MES、APS等技術研究、系統開發與實施應用。本文來源公眾號：智能制造隨筆，歡迎關注。
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