PMC部門或供應鏈組織經理們常?？嘣V訂單總是延遲、供應缺料、庫存積壓、工廠始終處于不穩(wěn)定狀態(tài)。但許多企業(yè)至今仍然使用Excel進行詳細的生產計劃編排。但是伴隨企業(yè)的成長或面對不斷變化的客戶需求導致生產和相關業(yè)務流程變得越來越復雜，尤其當滿足交貨時間變得越來越重要，制造企業(yè)苦手工或傳統(tǒng)的無約束計劃久矣，數字化計劃變革轉型已是大勢所趨。

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供應鏈計劃優(yōu)化決策的數字化集成與工廠生產排程調度智能決策是我們PMC或SCM供應鏈組織的面對兩大難題與機會：

1、如何更好的滿足客戶，提高整體鏈的效率與庫存的流動，實現端到端的柔性與韌性？

2、如何智能的排產調度，快速準時的交期履約，提高車間資源的利用率，柔性與快速響應現場與訂單的變化？

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可欣慰的是，我們看到許多企業(yè)在過去不平凡的2020一年，仍奮力向更高的水平攀登。他們的大部分的需求個統(tǒng)一歸納如下：

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1、需求計劃管控與把三大訂單（合約訂單，預測訂單，銷售訂單）用產能對訂單進行交期評審，需求整合。

2、生產計劃根據需求計劃、產能瓶頸、庫存等自動優(yōu)化的輸出日生產計劃，實現均衡化生產。

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3，日計劃訂單拉動物料需求與配送計劃。

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4、根據日計劃優(yōu)化排出各機臺詳細作業(yè)順序。

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5，詳細排程輸出生產指令指導車間執(zhí)行生產，并實時根據實際進度調整排程計劃，形成反饋閉環(huán)。

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在實踐中，有的企業(yè)側重AP高級計劃，有的企業(yè)側重AS高級排產。這還是要根據行業(yè)特征，自身的能力，企業(yè)目前面臨的痛點等來選擇。

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APS智能優(yōu)化計劃與排產調度決策是工業(yè)4.0、工業(yè)互聯網、智能制造、智能供應鏈的關鍵應用。局部的改善和局部智能化并不能給企業(yè)帶來價值，整體的運籌優(yōu)化才可以最小化總體擁有成本并獲取最高的客戶服務水平。

當然，企業(yè)計劃模式的選擇是多樣化的，應根據不同產品的制造策略和庫存策略來優(yōu)化平衡，但沒有集成需求計劃、生產計劃、采購計劃的一體化智能計劃與詳細的數字化靈活排程調度系統(tǒng)，是很難適應這個快速變化的時代。

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很多企業(yè)以為按照JIT的滾動計劃N+1實現年、月、周、日滾動就可以拉動了。如果上游工序的生產周期，外加工、釆購期過長，靠提前二至三天的日順序計劃和看板是拉不動的。要么主動縮短周期、要么上游備庫存計劃，要么上游預先的計劃（周、日推動）結合下游的訂單排產及工序調度（小時、分鐘拉動），形成推拉結合的模式。

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再好的計劃到了戰(zhàn)場也會發(fā)生變化。APS系統(tǒng)應是我們PMC或供應鏈組織的最佳的輔助決策工具。做到計劃是可行的（受到約束）、可視的、實時的、可交互的、易使用的、可以模擬分析。通過實踐學習訓練計劃排程模型，形成人機協作的運籌模式，進而演化到高級智能的自主決策。

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APS應該與MES或WMS集成，形成閉環(huán)的應用，用實際數據反饋來修正重算與現場現實同步，進而指揮生產運作的全過程。

APS的模型算法要能在實際運作中改善，擴充特殊約束能力（平臺重構），訓練模型優(yōu)化（機器學習）。

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APS就是要能處理品種的變化、數量的波動、產能負荷的損失、機動快速的響應。能夠及時發(fā)現及糾正處理意外的波動，從而發(fā)現是物料問題還是產能問題，引起的交貨期延期與物料短缺等。

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關于基礎數據的準確也可以逐步的改善，可以對關鍵產能工時進行管理，也可先放寬計劃排程的顆粒度，由粗到細的數據應用?？梢酝ㄟ^工業(yè)工程的學習曲線與人工智能的機器學習來人工調整改善和自訓練學習改善。

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APS的實施難度不能小視，行業(yè)特性較為顯著，對應用場景熟悉、工藝熟悉、能搞清楚優(yōu)化目標，約束條件、邊界條件等。在計劃邏輯上是先考慮產能后平衡物料？還是先安排物料后優(yōu)化產能？在產能平衡上，是分析瓶頸再優(yōu)化限制？還是只允許有限產能加載優(yōu)化？

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實施過程中不能貪大求全，以改善與變革導航的思維，實踐中迭代，完善數據、完善流程、完善系統(tǒng)、完善組織及人的知識。企業(yè)必須有供應鏈計劃與生產排程的變革組織與戰(zhàn)略、運營、執(zhí)行層的業(yè)務與信息技術IT、工業(yè)工程IE（精益生產）、工業(yè)控制OT等組合的專業(yè)團隊使企業(yè)轉型數字化計劃排程，實現實時觀察現場、動態(tài)洞察未來。

隨著組織的分權、去中心化趨勢，集團的集中計劃模式因應對快速復雜多變環(huán)境和激勵自主化，故即需要可以集中協同，也可以分布式自主靈活的計劃應變。工業(yè)物聯網、移動互聯、云計算、大數據等新技術，尤其是產業(yè)互聯網的云邊端的分布式協同技術，使得供應鏈數字協同平臺可以針對不同客戶需求及客戶心理分析來細分供應鏈應對供應鏈多層次、多維度的復雜動態(tài)的供需匹配并可以與實際快速磨合進化，達到供應鏈的柔性及韌性。

如果有一個高效計劃排程系統(tǒng)，具有現代控制技術算法，應對變化的動態(tài)的平衡，可以可視化交互調整進度圖，可以實時場景模擬，就可以控制交貨期，物料可以準確供料，可視化監(jiān)控整個工廠的運作狀態(tài)，PMC就可以從容應對以下七個方面的頑疾。

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一、客戶服務滿意問題

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1、喪失市場份額，收入和利潤

2、無法充分交付產品

3、無法快速的生產所需的產品

4、無法快速的反饋客戶

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從接單到交貨的周期中超過80%的時間是非增值活動，加上許多緊急的訂單活動，使得大部分企業(yè)的客戶服務水平較低，無法做交期承諾。

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APS同步優(yōu)化所有在供應鏈與制造過程中的計劃到排程的活動，徹底的縮短生產周期和消除浪費。

?二、多工廠同步，供應鏈加速問題

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1、無法做跨地點的計劃

2、存在工廠間的溝通、同步、成本與生產周期的問題

3、多工廠之間存在庫存與生產的無可視性問題

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實際上，許多緊急物料已存在在其他工廠中，某工廠超負荷生產但其他的工廠仍有余力生產。工廠間必須連續(xù)性計劃和累積的重計劃，時間為幾天或幾周。工廠之間存在時間和庫存的緩沖。

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APS是供應鏈計劃引擎.?它可以處理多工廠的需求供應關系?？梢蕴幚砜绻S物料的分配、物料和能力的計劃。

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三、交付績效,?滿足率問題

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因為差的交付績效而喪失客戶?，F在的客戶更加在意交期而非價格，由于事前不知道調整導致必須緊急生產。因無限能力計劃而過多承諾導致無法交付。預測與生產脫節(jié)。

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APS的CTP可以準確的承諾交期，優(yōu)化作業(yè)可以生成最有效率的計劃排程，保證所有訂單均可準時交付，所有資源的優(yōu)化與同步。

四、過多庫存問題

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1、過多的原材料，在制品，成品庫存

2、低于水平的庫存周轉率

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很多工廠都具有較低的庫存周轉率，在收料區(qū)、車間或倉庫到處可見庫存，等待其它材料以生產，在制品WIP在等待生產資源。

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APS利用共識一致的需求計劃與多頻的滾動校正可以動態(tài)降低庫存目標水平，同步計劃資源與活動計劃可以減少物料與在制品適量與及時供料。

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五、趕工、快速運輸等問題

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因計劃不好導致延遲，成品或采購的物料必須用較貴的運輸方式交運，導致增加不必要的運輸成本。為求及時送達，經常使用昂貴的運輸方法。

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APS有限能力的ATP和CTP可避免超能力的承諾，短的生產周期和高產出率將降低訂單推遲的機率。

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六、準備、調整時間浪費、瓶頸問題

1、需長時間的設置(setup)準備或換線時間

2、無效率的排產順序導致產出減少

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因花太多的設置準備時間導致生產推遲，需很多的時間計算決定生產順序，只有有經驗的人才能做到。

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APS利用設置矩陣和檢驗各種不同組合找出最佳的順序與設置時間。

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七、浪費與廢棄

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庫存過多是由于：

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1、預測準確率過低、交期不合理

2、無效率的生產順序

3、具時效性物料因儲存太久而變質

4、因新產品推出而導致目前或已訂購的物料無法使用

APS的排序將降低設置的報廢，將計算何時使用導入新產品成本效益最高。高效的計劃可處理活動間時效性問題，減少報廢與過時物料。

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總之，我們必須系統(tǒng)的考慮問題，出現這七大頑疾的原因對每個企業(yè)來說可能是不一樣的。但是，一個集成閉環(huán)的計劃排程指揮系統(tǒng)對每一個企業(yè)都至關重要。計劃排程不準導致交貨不準、引發(fā)客戶抱怨，庫存積壓、資金占用，現金流斷裂，影響企業(yè)生死存亡。

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幸運的是APS逐漸開始走向實踐，從中小型企業(yè)的車間可視化排程，到中型企業(yè)的高效敏捷的計劃到大型企業(yè)的供應鏈優(yōu)化計劃，均可以幫助企業(yè)轉型數字化、智能化并贏得競爭力。

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制造企業(yè)應該主動（proactive）掌控未來，整體供應鏈端到端的協同(collaborate)，現場的快速響應（reactive）執(zhí)行。所以，一個是否高效的計劃體系和是否先進的數字化工具已嚴重影響了企業(yè)的生存和發(fā)展，我們應該立即對企業(yè)的計劃體系從組織、流程、績效、數字化應用進行系統(tǒng)的改善優(yōu)化。

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制造計劃排程數字化轉型參考解決方案：

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1、銷售預測和需求計劃

2、整合多工廠集中式或分布式計劃

3、訂單承諾計劃與接單與插單模擬

4、庫存計劃與運輸計劃、配送排程

5、供應商協同計劃與JIT/JIS供貨排程

6、約束物料計劃同步能力計劃

7、智能車間作業(yè)調度與排產

8、多種可視化甘特圖和人機交互、模擬分析

9、實時動態(tài)滾動重排

10、應用規(guī)則或運籌優(yōu)化與人工智能算法

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