APS排程系统的生产模型

先進規劃與排程系統(APS)企業的生產規劃與排程技術由早期的存貨規劃控制系統、物料需求規劃系統(ＭＲＰ)、製造資源規劃系統(ＭＲＰⅡ)，一直演變到今日的先進規劃與排程系統（Advanced Planning and Scheduling, APS），主要是過去的技術定了許多假設，但卻又不符合生產規劃及排程的需要，而先進規劃與排程系統則是可以克服那些不合理現象，因此已逐漸當今生產規劃的重要技術。

一、先進規劃與排程系統之簡介先進規劃與排程系統係利用許多進步的管理規劃技術，包括限制理論(Theory of Constraints, TOC)、作業研究(Operations Research, OR)、基因演算法(Genetic Algorithms, GA)、限制條件滿足技術(Constaint Satisfaction Technique,CST)等；在有限資源下，追求供給與需求間的平衡規劃；同時利用資訊的儲存與分析能力，以最短的時間，達到最有效的規劃。

(一) 傳統生產規劃與排程系統所面臨之問題傳統生產規劃與排程系統存在許多不易克服的問題，以致企業不得不重新發展更合適的生產規劃及排程技術，以解決實際上的問題。

以下就傳統生產規劃與排程系統面臨的問題說明如下：1. 系統假設不符合實際現況在實務上，企業的產能有限，而且經常有突發狀況的不定期出現，因此傳統的生產規劃與排程系統對產能有限、訂單交期做為演算依據，並不符合真實企業的生產需要，即使是MRP、MRPⅡ均無法解決上述的矛盾點。

2. 供需規劃並不能溝通協調傳統的生產規劃及排程系統係將需求規劃系統與供給規劃系統分別看待，然而，實務上若不將兩者一併整合來分析，則此種生產規劃及排程系統是無效率的，因為不是供過於需，便是供給不足於因應需求，造成服務品質不佳或成本過高的結果。

3. 未能考量上下層資源整合的問題生產規劃及排程的工作通常包括生產規劃、主排程規劃、物料需求規劃、產能需求規劃、詳細作業排程等階段。

基于APS的制丝智能化自适应排产系统模型设计与应用摘要：本文通过研究建立基于APS技术的自适应排产系统模型，可以制定合理优化的生产资源规划策略，并且还可以将实际与计划结合，及时修正因为异常及故障原因造成的计划执行偏差，从而彻底解决工序生产计划与生产资源调配难做的问题。

本文提出的模型与应用方案在卷烟厂进行了大量卓有成效的实践，取得了良好的生产管理效果。

关键字：APS；自适应；排产；资源规划；生产调度作为生产组织和管理的关键，对提高企业的生产效率、设备利用率等有着重要的作用。

但是由于烟草企业生产中约束条件的限制，各个企业的生产调度方案多依靠计划员凭借经验手工完成。

制丝车间之前的生产组织模式，是在调度生产计划的指导下，依据生产管理人员的经验对生产资源进行调配和组织，这种模式容易造成对生产计划和生产状况的误判，做出不适合的生产决策，影响生产进度。

为了更高效、更智能的对生产组织进行管理和控制，制丝车间结合APS(高级计划排程)技术推行以自适应排产系统为基础的智能化生产组织模式。

APS技术主要解决“在有限产能条件下，交期产能精确预测、工序生产与物料供应最优详细计划”的问题。

通过建立基于APS技术的自适应排产系统，可以制定合理优化的生产资源规划策略，并且还可以将实际与计划结合，及时修正因为异常及故障原因造成的计划执行偏差，从而彻底解决工序生产计划与生产资源调配难做的问题。

1.制丝自适应排产系统规划如图1所示，规划系统是在每班生产前，外部输入调度生产计划，根据相关算法，进行智能化运算，产生最佳制丝排产方案。

系统能够自动采集物料消耗量、实际烟丝库存和制丝线产能、储柜留存、设备保养、异常停机等信息数据，能够导入制丝生产规则、批次优先级策略等约束条件，然后根据效率最优化原则安排出各工序生产的最佳方案，以保证各工序进行正常衔接且不超出工艺要求的时间。

在建立策略模型的基础上，同时根据配方要求来演算对梗丝、膨化烟丝、糖香料的需求和生产计划，保证制丝车间的生产顺畅和卷包车间的烟丝及时供给。

APS计划系统和⽣产排程系统的基本原理和排程步骤APS⾼级计划与排程系统作为ERP和MES之间的桥梁，是承上启下的作⽤，⽤于协调物流、开发瓶颈资源和保证交货⽇期。

APS系统包括需求和供应计划、运输和⽣产计划排程等各种供应链计划模块，下⾯主要介绍APS中⽣产计划排程模块的基本原理。

⼀、APS系统基本原理和排程步骤APS⾼级计划排程是实时的、动态集成的、基于内存计算，主要⽤于车间订单⼯序的排程。

是基于事件的有限约束排程，意味是实时的考虑⽬前的负荷和能⼒和材料供应等多因素。

可以⽀持不同的优化⽅法，考虑基于规则的资源和⼯序选择如最少换装时间、最⼩闲散时间和尽可能的迟考虑排序的相关性等。

APS⾼级计划排程系统⼀般分三步：预见性排程，可以给⼀组订单预先准备优化的排程。

响应性排程，可以在多变的环境中适应变化以维护可⾏的排程。

交互性排程，可以⽤⽢特图触摸屏⼿⼯拖拉⼯序排程调度。

⽣产计划排程的⽬的是为车间⽣成⼀个详细的⽣产计划，⽣产排产计划明确给出了计划范围内的每⼀个订单在所需资源上的加⼯开始时间和结束时间，也给出了在所需资源上订单的加⼯⼯序，⽣产排产计划可以通过⽢特图和数据报表可视化查看。

⼆、排产计划⽣成由车间模型⽣成排产计划的⼀般程序可简单地描述为下⾯6个步骤：▊建模车间模型必须详细地配置⽣产⼯艺、BOM物料构成和相应的资源约束，以便以最⼩的成本⽣成可⾏的⽣产计划。

由于⼯⼚制造产品的能⼒只受潜在瓶颈资源的限制，因此，我们只需对车间现有全部资源的⼀部分，也就是将可能成为瓶颈的资源，建⽴⼀个清晰的模型。

关于建模⽅法的细节我们将在后⾯进⼀步阐述。

▊提取需要的数据⽣产计划排程使⽤的数据来⾃ERP系统导⼊、EXCEL导⼊或者APS系统⼿⼯录⼊，数据主要包含物料、销售订单、主⽣产计划和需求计划等。

⽣产计划排程仅利⽤这些模块中可⽤数据的⼀个⼦集，因此，在建⽴⼀个⽣产单元的模型时，必须指明它实际需要哪些数据。

▊⽣成⼀组假定（⽣产状况）除了上述数据源中接收的数据之外，车间或⽣产单位的决策者或许对车间当前或未来的状况会有更进⼀步的预测和判定，这些信息在其它地⽅（如软件模块中）是不能得到的。

1系统定义生产排程：基于约束对生产任务进行有限能力优化排序，确定生产任务在相应资源上的加工顺序及占用时间片段与产能比例，并通过丰富的、交互友好的图形界面将结果展示给用户。

在多种小量、短交期日益成为主流生产模式的今天，生产排程系统通过优化排序，快速、直观、有效的信息传递帮助用户快速、及时、低成本交付产品与服务，具体价值有：图中黄色块代表将来要扩展的内容。

“主计划排程”与“作业排程”共用基础数据、核心算法和大部分的业务功能，主要区别在于排程粒度，交期承诺使用“主计划排程”逻辑。

“主计划排程”计算出各资源（车间、生产单元）日生产计划，考虑产能、工序前后关系，精度到天；“作业排程”计算各资源（设备）在什么时间段做什么做多少，精度到分（秒），考虑产能、工序前后关系、资源任务排序。

新模块在K/3 WISE系统中的位置如下图所示：1.4角色分析间内部设备众多且专业化、产能主要受设备限制，工序产能较稳定；由于工序产能由设备决定，不确定性较小，且工厂现场管控能力较高，排程应该排到具体设备，并进行准确排序，但由于工艺流程过长，涉及多个车间，直接排到设备后，计划的优化性是提高了，但可执行性降低了，因而需先进行主计划排程，对生产任务进行初步分解，到车间（生产单元）日计划，再对车间（生产单元）日计划进行精确作业排程，如此既保证了计划可执行，又有局部的优化，不失为最可接受的方案。

宁波勋辉资源结构如下图，其中车间级为计划资源，设备级为调度资源，计划资源包含调度资源！鹤山市雅瑶隔朗五金实业有限公司主要生产铁线、铁皮、藤编工艺品，塑料、珠子编织工艺品，产品主要有下料、弯管、点焊、喷涂、包装等工序；工序定义范围较宽，产能受人工影响较大，现场精细管控能力不是很强，适合仅使用“主计划排程”做初步排程，使生产可视化，计划合理化。

其资源结构如下图，全部为计划资源。

隔朗五金下料单元弯管单元点焊单元喷涂线包装车间。

APS高级生产计划与生产排程培训讲义1. 引言高级生产计划与生产排程（Advanced Planning and Scheduling，APS）是一种用于优化生产计划和排程的先进技术。

通过APS系统，企业可以更好地管理生产计划和资源，提高生产效率，降低成本，提供更好的客户服务。

本讲义将介绍APS 的基本概念、原理和实践方法，帮助学员了解和掌握这一重要领域的知识。

2. APS的基本概念2.1 生产计划与生产排程的定义和区别生产计划是指制定一个生产计划以满足特定的需求或目标，它包括决定什么时候制造什么产品，预测产量和资源需求等。

生产排程则是在给定的生产计划下，决定每个生产任务在何时进行、使用哪些资源、以及如何安排等问题。

APS系统旨在同时实现高效的生产计划和排程。

2.2 APS的特点和优势• 2.2.1 高度自动化：APS系统大量使用先进的算法和模型，自动化生成生产计划和排程，减少人工干预的需求。

• 2.2.2 实时性：APS系统具备实时监控和调整生产计划和排程的能力，能够快速应对变化的需求和资源状况。

• 2.2.3 优化性：APS系统能够自动优化生产计划和排程，以实现最佳的资源利用率、生产效率和客户服务水平。

• 2.2.4 可视化：APS系统通过直观的图形化界面，展示生产计划和排程的情况，便于管理者和操作人员进行决策和执行。

3. APS的实施流程3.1 项目准备阶段在实施APS系统之前，需要进行一些前期准备工作，包括明确项目目标、确定项目团队、收集数据等。

3.2 数据准备阶段数据是APS系统的重要输入，包括产品结构、工艺路线、库存状况、客户订单等信息。

在数据准备阶段，需要对这些数据进行收集、清洗和整理。

3.3 模型建立阶段在模型建立阶段，需要根据具体的业务需求和规则，建立适合企业的模型和算法。

这包括产品结构模型、工艺模型、资源模型等。

3.4 系统实施阶段在系统实施阶段，需要根据模型和算法，开发和部署APS系统。

高级计划排产（APS）的概念和内容高级方案排产（advanced planningand scheduling, APS）是一个方案排产软体包，主要解决「在有限产能条件下，交期产能精确猜测、工序生产与物料供应最优具体方案」的问题。

APS（高级方案排产）系统制订合理优化的具体生产方案，并且还可以将实际与方案结合，接收MES制造执行系统或者其他工序完工反馈资讯，从而彻底地解决工序生产方案与物料需求方案难做的问题。

APS（高级方案排产）系统是企业实施JIT精益制造系统的最有效工具。

APS（高级方案排产）方案可以依据公司目标建立一个资源力量与生产设备力量模型。

一旦完成模型的设定，就可以选择通过高级算法或模拟方案规章，自动地调配资源，达到优化方案排程的目标。

它可以通过生产的工艺路径、订单、力量等简单状况自动地生成一个优化的、符合实际的具体的生产方案。

它能检查、评估量划的表现。

假如需要可准时调整约束条件，产生动态的目标方案。

1．APS所包括的内容APS内容主要有以下几点：（1）基于订单任务（job-based）的订单优先挨次方案；（2）基于大事（event-based）的资源利用率最大化方案；（3）基于资源（resource-based）的瓶颈约束方案；（4）基于物料约束的可行的方案；（5）基于历史、现在、将来的需求方案；（6）基于供应资源优化的分销配置方案；（7）基于运输资源的优化运输方案。

2．APS为制造业供应的解决方案APS为制造业的四类制造模型供应的解决方案：（1）流程式模型，APS主要是解决挨次优化问题；（2）离散式模型，APS主要是解决多工序、多资源的优化调度问题；（3）流程和离散的混合模型，APS同时解决挨次和调度的优化问题；（4）项目管理模型，APS主要解决关键链（资源约束）和成本时间最小化问题。

3．APS考虑不同行业的解决方案APS的主要着眼点是工序规律约束和资源力量约束，物料和工序流程紧密联接，各种优化规章，计算最早可能开头时间和最迟可能开头时间。

APS高级计划的方法和排程引言高级计划和排程系统 (Advanced Planning and Scheduling System, APS) 是一种逐步替代传统生产计划的先进技术。

它利用现代计算机算法和软件工具，可以更精确地规划和安排企业的生产活动。

本文将介绍APS的基本原理、方法和应用。

APS系统的基本原理APS系统的基本原理是结合多种技术手段，通过模型建立、数据收集和分析、算法优化等步骤，实现生产计划和排程的自动化。

APS系统一般包括以下几个要素：1. 模型建立模型建立是APS系统的基础，通过建立适当的数据模型，将生产过程抽象成数学模型，方便计算机进行处理和优化。

常用的模型包括资源模型、工艺模型和约束模型等。

这些模型可以反映出实际生产中的约束条件和优化目标。

2. 数据收集和分析APS系统需要收集和分析大量的实时数据，以获取生产环境的实际情况和变化。

数据收集可以通过传感器、监控设备等手段进行，然后通过数据分析进行加工和处理，以便用于后续的计划和排程。

3. 算法优化算法优化是APS系统的核心，它通过数学和计算机算法，对模型和数据进行计算和优化。

常用的算法包括线性规划、动态规划、遗传算法等。

通过这些算法，可以得到最优的生产计划和排程方案。

4. 可视化界面APS系统一般都提供可视化界面，方便用户查看和操作。

通过可视化界面，用户可以获取生产计划和排程的实时信息，进行调整和优化。

同时，可视化界面还可以显示生产进度、库存状况等相关指标，帮助用户监控生产过程。

APS系统的方法APS系统主要包括以下几种方法：1. 需求预测和订单管理需求预测是APS系统的第一步，通过对历史数据的分析和预测算法的运用，可以得到未来的需求情况。

根据需求情况，APS系统可以生成订单，进行订单管理和处理。

2. 资源调度和优化资源调度是APS系统的重要环节，包括人力资源、设备、原材料等的调度。

通过算法优化，APS系统可以在满足约束条件的前提下，合理安排各种资源的使用和分配，从而避免资源的浪费和瓶颈。

自动补充原料及半成品-降低安全库存、实现JIT生产
自动补充原料及半成品-降低安全库存、实现JIT生产
▇ 概念：
•JIT(Just In Time，及时生产):JIT生产的核心在于把所需的东西、需要时候、按照需求量生产而不产生多余的库存。

生产控制物品、时间、数量。

JIT生产一般属于逆向分派。

•逆向（Backward）分派：为了满足客户的需求而最迟结束时刻开始，展开BOM而决定原料的最佳投料时机的方法。

•正向（Forward）分派：此分派方法不管该物品的交货期，而从最早可生产时刻开始投料而进行生产。

•自动补充功能：根据BOM而展开订单产生工作，当需求原料的时候根据预先设定的制造批量或者采购批量来自东生成造订单或者原料的采购订单的方法。

▇ 应用实例：
1.如下图所示的BOM、以及工艺路线。

2.Asprova导入了主生产计划（MPS）。

3.自动排程，出来了详细计划(DPS)，采购单。

DPS是根据BOM上的制造批量以及采购批量来计算出来的数据。

看订单甘特图的时候请注意每一个物料及生产的数量。

虽然从计划基准时间（2008/6/1）开始设备闲置，但是Asprova系统没有给他安排生产，而是基于MPS的交货日期逆向分派作，即实现了准时（JIT）生产。

4. 最后给现场发放每一道工序、资源上的作业计划。

▇ 总结：
•利用Asprova可以实现JIT生产。

•通过JIT生产可以追求零库存管理。

生产排程系统（APS）精益生产是一种准时制（JIT）生产方式，使生产系统能很快适应用户需求不断变化，并能使生产过程中一切无用、多余的东西被精简，最终达到包括市场供销在内的生产的各方面最好的结果。

JIT旨在需要的时候，按需要的量，生产所需的产品，消除一切浪费，向零缺陷、零库存进军。

迈讯科生产排程系统(APS)主要帮助企业解决以下主要问题:1、满足订单交期，准时交货不提前生产，也不能延后交货，可随时回复客户准确交期，缩短产品的生产周期，快速应对用户需求不断变化。

2、插单处理遇到客户紧急订单，随时可以插单处理，同时能看出插单对其他订单的影响。

3、提高生产效率对资源进行优化排产，尽量消除等待时间，换产时间，提高生产效率。

条码的全面应用，减少了车间非生产时间，并且提高数据的及时性和准确性。

4、降低库存，追求零库存原材料需求时间、需求数量计算非常准确，真正的JIT生产模式，减少了原材料积压库存；半成品生产过程像流水线一样，前后工序衔接非常紧凑，减少了在制品库存；产成品生产完成时间与交货期无限接近，减少了积压库存。

5、改善加班，增加员工满意度根据排产结果，可提前计划加班时间，调休时间（正常上班但因工作量不足，可考虑放假、调休）。

6、优化人员物料需求及生产计划排产由系统自动计算，大大可以减少计划员、跟单员工作量，且操作简单，不需要很足行业经验都可以胜任。

7、生产与供应商协同生产计划发放后，供应商通过自己的客户端，可以看到工厂每天的生产计划，配套供应商按照指定的时间、地点送货，真正实现JIT生产。

8、提高产品质量，追求零缺陷质量是制造出来的，而不是检验出来的。

检验只是一种事后补救，不但成本高而且无法保证不出差错。

因此，应将品质内建于设计、流程和制造当中去，建立一个不会出错的品质保证系统，一次做对。

主要功能1.产品结构录入2.工艺特征定义资源生产时需要使用的工具，产品属性的一种描述，如模具、夹具、刀具，产品的颜色、材质、外观等等，都可以定义为工艺特征。

APS中生产计划排程模块的基本原理1、-------------各类专业好文档，值得你下载，教育，管理，论文，制度，方案手册，一应俱全--------------APS中生产打算排程模块的基本原理供应链管理〔SCM〕涉及企业间的集成以及在产销网络中协调物流和信息流的各个方面。

作为企业信息中枢的ERP系统，如今已经在很多企业中用于作业处理和定单执行。

高级打算系统〔APS，AdvancedPlanningSystems〕作为ERP的补充，用于协调物流、开发瓶颈资源和保证交货日期。

APS应用各种优化技术，并依据企业的商业目标来改良打算。

APS包括需求和供应打算、运输和生产打算排程等各种供应链打算模块，本文主要介绍APS中生产打算排程〔ProductionP2、lanningandScheduling〕模块的基本原理[1]。

查看Asprova 实现本文章中的番茄酱模型的例子-最大移动时间保证番茄酱的新奇度决策状况描述生产打算排程的目的是为车间生成一个具体的短期生产打算。

排产打算〔Productionschedule〕指明了打算范围内的每一个定单在所需资源上的加工开始时间和结束时间，也即指出了在给定资源上定单的加工工序。

排产打算可以通过直观的甘特图〔Ganttchart〕形式给出。

排产打算的打算间隔可以从一天到几周，取决于具体的工业生产部门。

合理的打算长度取决于几个因素：一方面，它至少应当涵盖与一个定单在生产单元中最大的流淌时间〔flowtime〕相对应的时间间隔；另一方面3、，打算间隔受到已知顾客定单或可靠需求预报的可用性限制。

很明显，只有当排产打算适度稳定时，在一个资源上进行定单排程才是有用的。

也就是说，它们不应受不期望事件常常改变的影响〔如定单数量转变或中断〕。

对某些生产类型〔如jobshop〕，生产打算排程需要对〔潜在〕瓶颈资源上的任务定单进行排序和打算；而对另一些生产类型〔如成组技术〕，生产打算排程要能自动地、按时段检查资源组的能力，看其是否能够在下一个时间段内完成成组加工的一组定单。

APS排程系统的生产模型建立生产模型，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E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。

基于aps的生产排程与优化技术的研究基于APS的生产排程与优化技术的研究一、概述1.1 引言生产排程是制造企业日常管理中至关重要的一环。

如何合理、高效地安排生产任务，以实现最优的资源利用和生产效率，一直是制造企业亟待解决的问题。

近年来，随着科技的不断发展和计算机应用的普及，基于APS（高级计划与排程）的生产排程与优化技术逐渐引起了人们的广泛关注。

1.2 APS的定义与特点APS，即高级计划与排程系统（Advanced Planning and Scheduling System），是基于计算机技术和数学优化方法，对企业的生产任务进行综合考量和调度安排的管理系统。

相较于传统手工排程的方式，APS具有以下特点：- 以客观数据为基础，提高生产计划的准确性和可靠性；- 利用数学模型和算法，实现快速、高效的排程计算和决策；- 能够综合考虑各种约束条件，如设备能力、人力资源、材料供应等，进一步提高生产资源的利用效率；- 支持实时调度和动态优化，提高企业对市场需求的响应速度。

二、生产排程的基本原理2.1 数据收集与处理在应用APS进行生产排程之前，首先需要对生产环节进行数据采集和整理。

包括生产设备的参数、产品的工艺路线、人力资源的分配等。

这些数据将作为排程的基础，对于后续的优化决策起到重要的作用。

2.2 排程模型的建立排程模型是指对生产过程进行数学建模，将产品工艺、设备和人员等多个因素综合考虑，形成可输入到计算机系统中进行排程计算的数学模型。

其中，约束条件的建立和准确性对于模型的可行性和优化效果具有决定性作用。

确保模型的准确性和合理性是进行生产排程的重要一步。

2.3 算法的选择与应用在确定了排程模型后，需要选择合适的、适用于实际情况的算法进行排程计算和优化。

常用的算法有遗传算法、领域搜索算法、模拟退火算法等，每种算法都具有自己的特点和适用范围。

根据实际需求，选取最合适的算法对生产排程的结果和效率有着重要的影响。

1、金发科技APS高级计划排程系统简介（1）根据市场部提供的月度销售计划，通过关联产品BOM（即配方表）运算月度物料需求，以便合理安排月度原料采购计划，并在日定单导入的过程中进行计划内外管理。

（2）根据每日订单（发货通知单）的交期紧急程度，合理安排生产计划。

（3）根据排上机台的生产计划正确下达生产配方到生产车间。

（4）根据下达生产配方时锁定原材料合理生成物料配送计划。

（5）根据物料工程中原材料的安全库存和再订购点以及日平均消耗量生成日请购计划和日调拨计划。

（6）销售定单进系统后各个状态查询，包括计划外工单，待审工单，待排工单，待产工单，完成工单。

（7）提供原材料锁定状态和生产工单的对应关系表，查看哪种原材料被哪些工单锁定。

（8）其它统计和报表查询功能。

2、系统功能3、功能描述3.1 APS生产自动排程简介3.1.1 获取工单最优机台订单从ERP导入（包括工单的合并和分解）进来后，根据事先定义好的模型或规则，自动获取最优机台，该最优机台在进入排程运算前，仍需排程师审核。

获取最优机台需考虑的因素：（1）机台产能负荷（4）机台当前状态（正常？维修？）获取最优机台算法：（1）常规方法，即根据上面提到的约束因素，定义出获取最优机台的规则，在此不采用此方法，原因：①基础数据不完善，甚至有误；②一些约束因素很难描述或实现，如订单批量，将多大批量（>5T？）的订单放入大机，多大批量（<5T？）的订单放入小机合适？根据订单批量考虑大小机，应该是在一段时间内进行划分的（还要均衡机台的产能），在订单导入时要考虑订单批量，在工单合并/分解时也要考虑批量。

（2）学习向量量化（LVQ）神经网络，详见《LVQ神经网络应用于APS优化排程.doc》，优势：①基础数据不完善，对运算结果影响不大，反过来有助于促使相关人员完善基础数据；②神经网络的特点：具有自学习功能，通过对过去的历史数据的学习，训练出一个具有归纳全部数据的特定的神经网络，自学习功能对于预测有特别重要的意义。