动态排程：生产计划排程的关键！

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做出详细生产作业计划需要哪些条件？

在许多生产管理者眼中，生产作业计划是不重要的，如果我们只停留在小加工作坊的规模，大脑就能把一个月的订单、物料、资源记得清清楚楚，那么生产计划排程的必要性确实不太大，但事实上，随着生产规模的扩大，人脑已经不可能完成如此大数据量的存储功能，所以才从生产管理的大脑时代经历生产管理的Excel时代发展到了今天的生产管理的 ERP / MES 时代。

计划排程的基础数据主要包括如下几种：

（1）所有产品结构信息。

即生产管理中BOM管理，有了产品结构才能方便的进行订单分解，分解成实际生产的任务。

（2）所有产品的制造工艺信息。

简单来说，就是要能知道任何一个制造任务（如一个零件）可以分解为几步以及每一步之间的逻辑关系，每一步用到哪些物料、需要哪种设备、需要哪些辅助工具，即是生产管理中常说的工艺流程。

（3）所有使用的资源信息。

资源是必备的生产主体，没有资源，生产无从谈起，所以需要对生产所需要的全部资源进行管理，这里所说的资源包含物料、设备、工具等。对资源的管理主要是对资源能力和成本的管理。

资源的能力分为两个方面，一是资源的单位能力，即一个资源能同时加工的工序数，比如说有些设备只能加工一道工序，而有的设备能同时加工两道同样的工序，那么，这两台设备的单位能力是不同的，能力的另一方面是资源的数量，如果一种设备有同样的五台，另一种设备只有一台，如果它们的单位能力都是相同的话，那么显然，五台的设备能力大于一台的能力。这就是生产管理中常说的设备能力，比如有些数控设备是多主轴，可以同时加工多个零件，这就是设备的单位能力。另一方面资源的数量就是指资源库存了。资源拥有生产的能力，使用能力则必定产生成本，成本的定义根据资源的类型决定，非消耗性的资源用时间定义成本，使用的时间越长，消耗的成本越大，消耗性资源则用消耗的数量进行定义，消耗的数量越多，消耗的成本越大。

（4）其它信息，包括订单，日历等信息。

订单是生产计划排程的源头，所以重要性是不言而喻的，订单主要信息包括数量，交货期等；日历是生产制造正常进行的规则，所以也是必须的数据。

上面所列出的数据需要完备性，缺少任意一种均不能进行有限资源能力的排程，同时所有数据也需要准确性，基础数据的准确性决定着计划排程的可执行性。

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如何做一个可执行的生产计划排程与排程？

在具备了生产计划排程的数据条件之后，如何能制定出一个可执行的计划，成为生产计划排程人员头痛的问题，再聪明、再有丰富经验的生产计划排程人员也无法准确的计算出每道工序的工作时间。

这时，生产计划排程人员总是靠经验找出负荷最重的瓶颈设备，再结合优先级按照工艺流程的逻辑顺序将瓶颈设备上的工序先进行排程，再安排其它上设备上的工序，这样制定出的生产计划排程代表生产计划排程人员的经验，但是这并不是一个理论可行的计划，在因为其本身存在着一些冲突，实际执行中经常需要调度进行调整，但由于瓶颈资源始终处于高负荷，所以总体上没有太大的冲突，但做这样的计划已经需要耗费生产计划排程人员很大的精力。

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如何做一个优化的计划排程？

首先，生产计划排程本身具有多样性。

由于订单具体灵活的先后顺序，工艺流程中存在并行流程，资源具有可选、可替换性等因素，生产计划排程往往不是唯一的，正如让两个生产计划排程人员做生产计划排程，他们做出的计划是不同的，但都可以去生产现场执行，这就是计划的多样性。

其次，生产实际的需求多样化。

企业的不同部门分别从自己的利益出发对车间调度决策寄予不同的期望：销售部门希望更好地满足对客户承诺的交货期；制造部门希望提高设备的利用率；经营管理部门希望降低成本；企业高层希望尽可能的提高生产资源的利用率，产出更多的产品。如果单独按各部门的要求做出的计划肯定是不同的，而且忽略任何一个部门的利益对企业整体的发展都是不利的，寻求多方利益的合理折中成为生产调度对策的关键。

在做出一套可行生产计划排程尚且如此困难，如何能反复权衡计划的优劣并做出最终生产现场执行的计划呢？很显然，靠人脑这时已无能为力，而计算机却有这种处理能力。APS软件可提供多目标的优化方案供生产计划排程人员反复权衡比较，可计算一套制造周期最短的生产计划排程、一套资源利用率最高的计划、一套最能满足交货期（延迟订单最少）的计划、一套计划成本最小的计划，并比较每套计划的优劣，然后平衡各方利益做出一套多种目标都能满足的综合计划。

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实际生产中的计划排程模式是什么?

计划不如变化快！正如现实总与理想的差异，实际生产执行与生产计划排程有出入是正常的也是必然的。

实际的生产调度模式是动态生产调度。

生产调度分为动态调度和静态调度两大类：

静态调度是在调度环境和任务已知的前提下的事前调度方案。在实际生产过程中，虽然在调度之前进行了尽可能的符合实际的预测，但在市场经济供需变化快速，全球供应链竞争激烈的情况下，没有一种预测方法能够完全预测生产过程的动态变化。

事实上，由于市场需求变化会引起产品订单变化，如产品数量的变化、交货期的变化等；另一方面，生产设备故障、能源的短缺和加工周期的变化等，都可能使原来的调度不符合实际要求。

为了适应实际生产过程的不确定性和随机性，一般采用周期性的调度和再调度相结合的策略，定义一些关键事件，如设备故障、订单改变等，当关键事件发生时，立即重新调度，这也称为基于事件的调度方式；否则，周期性调度，即进行所谓的动态调度，或者称为再调度、重调度。动态调度是指在调度环境和任务存在着不可预测的扰动情况下的调度方案，它不仅依赖于事前调度环境和任务，而且与当前状态有关。

动态调度有两种形式：滚动调度和被动调度。

滚动调度是指调度优化时间随着时间的推移，在一个接一个的时间段内动态进行生产调度。被动调度是指当生产过程发生变化，原来的调度不再可行时所进行的调度修正。

被动调度是在原有的静态调度的基础上进行的，它的调度目标是尽量维持原调度水平，性能指标下降越小越好。滚动调度既可以在原有的静态调度的基础上进行，也可以直接进行，其最终目的都是在当前优化区域内得到最优或次优调度。

动态调度必须符合实时性要求，所以更关心在线计算能力问题。为了能够在有效的时间内得到一个较为合理的调度，一般希望将问题的规模减少，在一个较小时间段的问题空间内，得到一个较好的解。因此，大多数采用启发式方法和基于预测的滚动化方法。

大多数动态调度由加工时间的变化引起，少数由订单的变化和设备故障等引起。对于由加工时间的变化而引起的动态调度，由于批量的加工顺序一般是根据最早的最优（或者可行）调度设定好的，在这种情况下，一般不再需要重新分配批量和加工顺序，只是调整各加工任务的加工起始时间，尽量得到一个较优的调度，或者保持原有调度的性能指标。

支持动态生产调度是APS软件的核心功能之一，也是APS理论走向实践应用的关键技术！APS采用基于内存的快速计算能实时响应各种现场不可预测的扰动，计算由扰动引起的连锁反应，实时生成新的生产计划排程以适应现场变化。

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生产作业计划的作用是什么？

生产计划排程是生产管理中的核心工作，很多人不同意这个观点，但为何生产计划排程却引起了生产管理人员的重视？

随着生产规模的扩大，设备增多，订单不停变化，成本压力，客户对交货期的要求越来越短，这些种种原因导致了生产管理复杂度不断上升，导致现场往往顾此失彼，最终消耗更多的资源，付出更多的成本，却仍然不能满足客户的需求。

这些原因终使生产管理人员认识到生产计划排程的重要性，好的计划可让生产有条不紊的进行，有利于提高资源利用率，降低生产经营成本。

生产计划排程的作用是多个维度的。

（1）工序，生产调度的最小单位，在没有生产计划排程时，因为没有具体的工序开始、结束时间，生产调度是盲目的，同时也导致资源准备和资源配送的盲目性。这对想要实现精细化管理的企业来说无疑是难以接受的。

（2）设备，生产制造的主要载体，有些设备贵重，折旧费高昂，需要日夜工作提高其利用率，有些设备功能特殊，其它设备不可替代，也需要尽最大的能力工作才能确保生产任务。如果没有详细的生产作业计划，无法预估资源的利用率和负荷，无法让瓶颈设备发挥出最大的能力。

物料，成品的来源，物料的采购时间是能否确保交货期的最重要因素，因为设备故障可以更换设备来临时调整，重要的工序可以调整优先级让其它工序让路来保证交货期，但是如果物料无法按时就位，那么一切努力的机会都没有，所以对物料的到货情况进行预测，并准确预测生产现场何种物料将在何时短缺是非常重要的，而详细生产作业计划可以提供对物料的库存预测和管理。

（3）降低库存，库存关乎资金的占用，是企业的负担，如何降低库存，一直是生产管理面对的难题。面对一批订单，需要多少资源，库存现在的情况能否满足？不满足还需要采购多少？何时采购？这些都无从得知，也就是说，对于库存的管理是被动的，所以也就无法实现库存控制。这种情况下，只能靠经验将库存保持一定的库存量，保证库存量就占用了流动资金，这就与追求零库存的生产管理理想背道而弛了。

详细的生产作业计划能够预测资源的使用情况，可以预测哪道工序在何时使用哪些资源，何时再释放哪种资源，这样就预测了资源在每一个时刻的动态库存状态，可以发现资源库存降为零的时刻，并预先做好准备在这些时刻补充资源，按照生产计划排程进行资源的准备，可以将库存保持在接近于零的一个很低的水平。

（4）精细成本管理，许多企业的成本管理只能是月末年末的成本统计，这个月消耗了多少物料，设备折旧了多少这些都是月末统计得知的，所做的工作只是事后收集数据的过程，成本产生于生产过程，产生于资源的消耗，如果没有准确的生产过程记录，成本的计算将无从谈起。

而生产作业计划能给出准确的工序开始、结束时间，工序所用到的资源，也就是说在生产执行之前就能准确的预测出每道工序的所消耗的成本，有了这种预测，就可以在生产之前就进行一些成本规划，进而进行成本控制，形成成本计划，这样就可以跟成本统计进行比较，做到真正的精细成本管理。

（5）生产仿真，生产仿真简单的说就是用逻辑模型模仿实际的生产过程。反复进行试排程，就是反复模拟生产过程，从各个方面进行仿真预测，以得到最符合实际需要的生产计划排程。仿真工序的加工时间，何处加工，所用哪些资源，资源使用的分布如何，这些可以从总体上模拟生产执行时的情况，评估当前生产状态，改善生产管理。

另外，动态排程与排程试算，许多人将这两者混为一谈，甚至许多APS软件也用排程试算等于动态排程的思想进行宣传，其实这两者有着本质的区别。

动态排程主要是由于生产中出现一些异于计划的情况，这些情况主要有几下三种：

工序自身的调整。

包括工序时间的调整，工序交货期的调整，工序数量调整，工序所使用资源，工序优先级等。工序自身调整的情况一般出现在一定的时间周期内要进行生产实际与计划的比对，如果出现了偏差，则进行调整。

资源的调整。

包括增加、减少资源，改变资源数量，改变资源日历。有生产过程中经常会出现资源异常情况，比如设备故障就是最常见的例子，还有如某些工具推迟到货等等情况均属于资源调整。

插单、删单是生产管理中最常见的异常情况。

当生产正在进行的时候，由于客户的追加订单，经常会有紧急的插单，或是一些生产报废的原因也可能造成重新插单，客户的退单是造成生产删单的主要原因。由于频繁的插单、删单，生产计划排程经常会被打乱成面目全非，这时APS的动态排程、实时调整的功能就显得异常重了。

一个生产计划排程在实际执行过程中，经常会遇到许许多多临时性的调度，即所谓What If中的If，如设备故障，急件插单等，这样迫使生产实际情况偏离了原计划，这时APS能否及时、动态地响应这种临时性的调度就显得特别关键，即需要用APS的动态排程来回答What，设备故障后此设备上原计划安排的任务如何处理？哪些是可以替换它的设备？许多依赖此设备上任务的一些后续任务影响如何？

这些都是需要APS的动态排程来回答。所以APS动态排程是APS从理论走向实践的关键技术。

APS动态排程的实质是随需而变、柔性计划，以实现面向业务变化的What If敏捷响应。