SCI论文（www.lunwensci.com）
摘 要：传统工业企业的手工计划排程，存在效率低、准 确性低、不协同等行业普遍问题。APS高阶生产计划与排 产系统，可以实现供需两端计划的动态串联，通过人工智 能决策协同生产，从而有效提高企业的竞争力。然而， 目前APS实施成功的验收比例还很低。为此，本文深入探 讨了APS的实施规划，并以国内某一知名企业的智能制造 示范工厂为例，循序渐进地描述了企业顶层的智能制造蓝 图、全链体系规划、APS实际业务流程规划、APS软件功 能板块的设置以及APS项目成功实施的相关步骤。本文还 根据实际应用验证，提炼了APS实施的成功要件，期望能 够引导我国企业提高行业APS导入的成功率。
关键词：APS,规划实施,供应链智能制造体系规划,业务流程规划,功能架构蓝图,成功要件
一、引言
随着市场供需模式的改变，需求在互联网时代逐 渐变得碎片化和脆弱化。如何利用数字化技术与传统 工业协同，提高交付的敏捷性和可靠性，变成了企业 竞争力提升的必然选择。然而，在产品大规模定制化 需求时代，企业如何对人力资源、机器和产能资源、 物料供应、工艺进行高效调度、防呆纠偏， 一直是一 个难题。过去，企业以ERP手动计划排程，在生产工 单管理上做生产计划建议，欠缺对资源调度的全链动 态管理。在只依靠ERP下，很多企业都出现了工单齐 套讯息不清晰，人工追欠料，过度依赖人员素质，计 划和物流、信息流传递的效率低、延时和不准确的状 况。以至于无法满足客户交付需求的风险、资源浪费 的风险和潜在呆滞库存的风险日渐提高，直接影响了 企业的竞争力。围绕实现数智化营运的战略目标，企 业在现有ERP的基础上连接APS(Advanced Planning and Scheduling，高阶生产计划与排产系统)，以助于 缩短订单生产周期、提高工作效率、降低库存成本，这已然成为行业内的一个趋势。在德国提出工业4.0概 念之后，国内APS的发展可谓百花齐放，但大多数对 APS的研究仍处于起步阶段。虽然APS的愿景十分美 好，但历年APS实施案例成功验收的比例不高。目前行 业整体成功率仍低于30%，真正在财务上能为客户带 来合理收益的案例比例，可能不高于20%。本文基于 国内某一知名企业有效实施APS的应用实践，为其他工 业企业在数字化转型中，如何成功规划实施APS，提供 一套科学合理的规划方法，为企业实现智能制造提供 有益的模板。
二、APS基本原理
APS是在工业生产中广泛使用的自动生产计划排程 系统。它的目的在于帮助企业串联销售需求和工单安 排，提高生产和运营的效率，提升资源利用和协助降 本。APS系统包括需求计划、生产排程、资源分配和监 督调整四部分[1]：一是根据市场需求和预测，制定产品 的需求计划，以确定生产的产品种类、数量和交货日 期。二是在生产排程建模中，需要根据需求计划，按 约束条件进行生产排程，以确定每个产品生产的开始 时间和结束时间，并确保生产和交货时间的准确性。 三是根据排程进行4M1E资源分配，包括人力资源、机 器和产能资源、物料供应、工艺等，以确保资源的充 分利用和效益最大化。四是监控和调整。根据实际情 况，进行生产排程的动态监控和修正，及时处理生产 中的问题，保证生产进度和产品质量的达成。总体而 言，APS是基于需求计划和资源分配，通过优化生产排 程来提高生产效率和产品质量，从而实现企业的整体 经济效益。
三、APS规划实施
APS的规划实施在很多企业看来只是一个资讯软 件项目。正是因为这种误解，导致项目的实施条件不 足，而引起实施成功验收的比率偏低。工厂交付以主 生产计划为中心，而APS正是整个计划体系的核心灵魂 和指挥系统。由于APS与其他职能板块牵扯互动甚多， 所以APS的规划实施其实是一个由上至下的供应链体系 和流程规划改善过程，也是先精益后自动化的过程。 实施APS与实施ERP有点类似，其关键瓶颈在于企业文 化与流程改革的冲突，而非软件本身。
(一)供应链智能制造体系规划
以本文企业为例，整个企业从上至下第一步，是 规划企业整体的智能制造蓝图。包括产品全生命周期 的管理、产品全面质量管理、供需全链的协同管理以 及其他连接项目。(见图1)
在全链协同下，第二步是规划供应链智能制造 体系(Supply Chain Intelligent Manufacturing System Planning)。在实施APS前需要做顶层规划，即前方连 结CRM和 ERP，后方连结SRM。利用智能制造技术和 信息技术，实现供应链中各个环节的协同、智能、高 效运作，动态择取现场数据以保证持续纠偏。在供应 链体系外和其他智能制造系统数据互通、互动，高效 协作，管理企业资源。
本文企业体系规划的目标十分清晰，主要关注于 提高供应链系统的准确性、敏捷性以及高效和低成 本。在相关体系和流程建设中，本文企业至少用了一 年时间来做规划和各业务流程的梳理，把基础框架定 好以承接APS不同环节中的需求和特点。
(二)APS业务流程规划
在顶层的企业智能制造蓝图和全链体系规划完成 后，如前文所提倡的先精益后自动化的概念，本文企 业针对公司内部情况，梳理了 APS的业务流程。下面 让我们以该企业的工厂A为例，来梳理其实施APS的业 务流程：
1.APS底层数据的采集和整理。在前期，因历史原 因收集相关底层数据相当困难。数据缺口较大，工艺 数据比较粗犷，而且各组数据之间还缺乏连结性，例 如，产品和产线没有关联，个别产品在设备上的产能 数据缺失;人力资源和产线没有关联，人力资源数据 缺失并和实际排产的能力数据差异较大。在APS系统搭建过程中，需要收集和整理与生产计 划和排产相关的底层数据，包括需求数据(销售订单 号、销售订单数量、要求交付日期)、订单与工单的 关联数据、产品数据(包括规格、产品标准化)、制 造工程数据(包括标准工时、工艺路线)、设备数据
(包括最大产能、设备状态)、产品与产线的关联数 据、人力资源数据等。
2.业务流程梳理。APS底层数据搭建整理后，就需 要对计划部门的实际业务流程，即从销售订单录入开 始，到物料需求计划、生产能力计划和生产执行反馈 的所有业务过程，做相关的流程梳理。并且对比APS系 统建议的标准流程和实际操作流程的差异，厘定APS相 关业务流程及其对应的约束条件。
实际在梳理业务流程时，往往会出现管理层的期 望和执行者的期望相违背的情况。管理层期望用人 少、智能化，并且约束条件更多;而执行层面则期望 APS简单易用，灵活性更高;也会有部分操作人员希望 不改变，继续保持人工排产的现状。本文企业的工厂A 在APS业务流程的梳理中，就花了很长时间用于处理期 望的冲突和平衡相关的要求。
案例企业的APS简易业务流程，如图2所示。它 主要包括五个方面： 一是需求和供应计划：根据客户 需求、订单和市场趋势，制定相关主生产计划，包括 接受订单、确认订单、订单排期等。二是长期产能 计划：包括物料计划和生产能力计划。根据主生产计 划和产品物料清单(Bill of Materials)，可以关联触 发形成ERP中的物料计划(包括原材料采购、库存管 理、物料配送等)。然后，再根据主生产计划和设备 能力，可以制定包括人力资源调度、设备调度、维护 保养、设备改造等在内的生产能力计划。三是生产计 划和执行：根据主生产计划、物料计划和生产能力计 划，执行生产。包括生产任务分配、生产进度跟踪、 生产过程控制等。四是动态作业调度：根据生产执行 情况，设备状态和现场异常升级管理，进行生产作业 调度，包括设备调度、作业分配、作业优化等。五是 生产报告分析：对生产过程中的数据进行分析，制定 决策方案，包括生产计划的调整以及纠偏预防、持续 改善。
(三)规划APS软件的功能板块
下面以本文案例企业的工厂A上线为例，来谈谈 APS软件的功能架构和内容规划。该工厂的APS共分为 七大板块： 一是资源管理板块，这里的资源管理包含 生产组织管理、线体工序配置、人员信息管理、考勤 班次管理、工厂工作日历、设备管理、模具管理、设 备排班设置、排班明细表等等，以确保生产相关资源 数据和参数设定可以在APS内得到有效管理。二是排程 建模板块，它包括产品档案管理、平台产品配置、产 品专线配置等。通过产品的工艺路线设置、标准产能 定额、模具关联配置、产能缺失分析、排产前置期及 到货提前期设置、安全库存设置(如需要)、齐套算 法配置、预警规则设置等，可以确保相关排产数据设 置有效。通过不同参数和不同业务约束条件，可以服 务排产引擎完成模拟排产，协助排产决策。三是算法 应用管理板块，算法应用主要按遗传基因算法模型和 启发式算法模型，基于约束理论的有限产能算法和多 个约束规则，进行计划序列运算，以确保排产能按多 约束规则有序匹配。四是计划管理板块，它为相关不 同计划和需求，提供约束条件的数据来源。五是生产 排程板块，主要负责相关动态排产的执行和配套资讯 的分析。六是物料拉动管理，以全链连结拉动进料， 当然这里会牵涉采购策略和相关交易规则，需要另外 处理。七是分析&预警管理， 它连接流程中的纠偏预 防，形成PDCA的闭环管理。
(四)APS项目实施计划
上述步骤完成后，就轮到了规划的实施和执行。 以案例企业的一条离散型产品生产线为例： 一是确定 项目实施的目标和范围：需要明确APS实施的目标产 线、型号和范围，选择需要的APS板块和功能，明确对 应功能板块的连接接口。二是收集和整理数据：从业 务流程规划已整理的数据中，收集与生产计划与排程 相关的实时数据，作数据库接口连接。三是APS系统后 台设计：根据业务流程，进行系统后台设计，包括定 义数据模型、参数修正、约束条件修正、确定算法和 模拟模型等。四是APS系统的安装与调试：根据设计方 案，安装软件，配置和调整系统参数，设置权限等。 五是数据测试验证和调整：系统安装调试完成后，需 要对数据进行验证，以确保数据的准确性和完整性， 并进行用户测试(UAT)和系统压力测试，输出OPL调 整并优化。六是培训和推广：给用户做APS系统培训， 并制作相关APS使用手册，使用户尽快熟悉系统的操作及使用方法。同时进行APS推广活动，提高APS的使用 率和应用效果。七是监控和维护：定期监控系统的运 行状态，及时处理系统异常，进行系统维护和升级， 保障系统的稳定运行。
四、APS上线的成功要件
1.APS 的土壤。智能制造体系、企业文化规划及数 据成熟度，是APS成功的关键基础。智能制造体系是 APS的核心，它包括IoT、各智能制造板块、大数据分 析、MoM(制造运营管理系统)决策平台等。先进的 智能制造体系中，各板块边界和连接清晰。同时，APS 系统需要对大量的生产数据进行分析，以便发现潜在 问题，提高生产效率和质量。通过运用数据挖掘、机 器学习等技术，APS可以实现生产过程的智能优化。
2.APS 的种子。APS的选型和建模。包括相关软 件、模型选择与现实业务流程的匹配，是APS成功发 展的关键。成功的APS需要整合各种生产设备、信息系 统和管理系统，以实现端到端的自动化控制。这就要 求在APS的选型、系统建模阶段，考虑各个部分的互操 作性，以便在实施过程中能够充分发挥各个组件的优 势。并且随着技术的不断发展和市场需求的变化，APS 需要持续改进以保持竞争力。这包括编码技术研发、 管理方法改进、人才培养等多个方面。特别是在业务 流程匹配上，由于市场需求和生产条件的不断变化， 成功的APS需要具备灵活的生产调度能力，以实现快速 响应和生产优化。这包括实时监控生产过程、动态调 整生产计划、优化资源配置等。
3.APS的养分。既懂现场执行又懂业务流程和系统 设置逻辑的人才，以及管理层对内部阻力的支持，是 成功的催化剂。尽管自动化技术在APS中发挥着重要 作用，但人仍然是不可或缺的一环。成功的APS需要 实现人机协同，即使得人类能够与自动化系统高效地 协作，共同完成生产任务。同样管理层的支持不可或 缺，包括在资源上以及在流程上的支持。
五、结语
本文对APS 在工业企业的实施规划和成功要件进 行了实例验证，对相关关键步骤建立了清晰明了的指 引，并对实例风险进行了深入探讨。并根据应用验证 得出相关结论，提出APS实施的成功要件，期望能够引 导我国企业提高行业APS导入成功率。
参考文献
[1] 王加锋，蒋庆磊，何宇昊.APS在某离散型生产线的应用 [J].智能制造，2023(1)：71-74.
关注SCI论文创作发表，寻求SCI论文修改润色、SCI论文代发表等服务支撑，请锁定SCI论文网！
文章出自SCI论文网转载请注明出处：https://www.lunwensci.com/guanlilunwen/67292.html
