【干货】揭开APS神秘面纱大合集

一、不完整MES系统带来的缺陷

智能制造的兴起，使得大量的企业实施和应用MES，但是与应用ERP所取得的成效一样，MES在实际应用取得收益，并没有像所说的那样成就，似乎并没有带来所期待的核心价值。

根据标准的定义，完整的MES系统中应用包含11个标准模块，但是在现实场景中的MES，并不会包含11个模块的完整系统，尤其是不包含【详细调度】、【分派工作单元】两个核心功能时，MES的价值是大打折扣了。

1、从信息系统价值分析

众所周知，信息系统的价值，可以从四个层级定义：记录、关联、能见度和辅助决策。辅助决策的功能，是信息系统最重要的功能。记录、关联、能见度可以说是辅助决策的前置条件，也并不是信息系统的核心价值，只有辅助决策才是人们最期望得到的价值。

2、从工厂的本质来分析

工厂的本质是物料流动：是从供应商流入并流出至客户的物料流动。而工厂管理的流动性管理是核心。信息系统的核心作用必须迁就与此。离开了工厂的物料流动、工厂的物料流动管理的信息系统，失去了其应有的价值。

而工厂的物料流动，涉及到销售、采购、生产三个基本环节：销售由CRM承担、采购有ERP中的MRP承担，生产中的核心是工序工单的优化投放，是核心。

就是说，为了保持工厂的流动性，我们需要确定最合适的时间、投放合适的品种、数量的工序工单，可以满足客户的交期需求、同时满足资源效率最大化。

但是，大部分的MES中，并没有具备【详细调度】、【分配生产单元】两个模块，是个确实核心功能的模块。

二、APS算神马？

APS高级计划和排程，正好承担了MES缺失的两个功能：详细调度和分配生产单元，承担了工序工单的优化职能。

APS高级计划和排程，对工序工单的投放，做到了三点：

1、工厂级的计划、排程和优化

一般工厂的计划和排程，是分车间的，有不同的计划和调度人员承担，采用日调度会的机制进行协同，确保生产计划的正确执行。

在一般的工厂场景中，PMC强调的是客户订单的准时交货，较少会考虑生产效率、生产成本等相关问题。车间调度员在考虑订单交期的基础上，会适当考虑车间的作业效率和成本，一切以销售订单的交期为核心展开。

但是，APS高级计划和排程不同，是基于全厂的考虑，而且在考虑交货准交率的基础上，进行在全厂范围的计划、调度和优化，覆盖范围更加宽。

2、工序级的计划、排程和优化

ERP时代，大部分的工厂均是基于车间级的工单进行投放控制，或少量的核心设备或瓶颈点会考虑工序工单的优化。

车间级的优化仅仅可以做到交期维度的优化（需要掌握TOC理论，并采用S-DBR的方式进行投料控制），很难进行设备的产能优化：有限产能、负荷均衡、工单自动分割、生产成本优化等。

而APS高级计划和排程，是对工序工单、全厂级的计划、排程和优化，对产能的高度优化就是APS的本质，更加厉害的是APS是在考虑物料、产能、工艺路线三个约束条件下，在满足销售订单交期优先的条件下，实现的产能优化，成本优化。

3、实时化、仿真化的计划、排程和优化

手工Excel进行车间工单投放时，很难做到计划和排程的实时化，而APS高级计划和排程可以做到实时化。其实时的运算频率取决于APS每次计划的时间：如果每次计算时间是1分钟，则意味着理论上说，一个小时可以进行60次的计划和排程，真正实现动态响应（实际上，我们本不需要进行那么多次的计划和排程，真正下达的生产计划和排程，一般一天一次为最普遍，一天两次的计划和排程，是非常少的了。一天几次的计划和排程，在现实中很少看到）。

APS高级计划和排程另外的一个强大的功能是What-if，可以做非常多的仿真和模拟，来透明化状态改变后的结果：

第一，模拟优化规则调整后的KPI变化

APS高级计划和排程，允许每次排程时间，改变工单下达规则和优化规则（交期、产出和财务指标）和优化规则的组合，模拟KPI的变化，从而判断是否满足我们的期望，选择合适的场景。

第二，模拟销售订单的变化

订单变更、插单是工厂的日常场景，是十分频繁的操作。APS高级计划和排程，可以快速模拟销售订单变更、插单后引起的对其他订单交付造成的影响，从而进行客户的评估。

第三，模拟产能异常的变化

临时停机是生产过程中经常出现的现场，我们并不知晓临时停机会对我们交期有多少的影响：有几个小时订单会影响？影响的幅度有多少？

APS高级计划和排程，可以十分准确、快速（分钟）模拟设备故障引起的对销售订单各种不同的影响：几个订单延误？延误的时间大约是多少？

第四，模拟供应商来料异常的变化

APS高级计划和排程，一般会把物料约束细分到在途、在库、在制三个点。模拟供应商来料的异常，是APS高级计划和排程的一个核心功能。由于考虑了在途物料的到货日作为约束条件，APS高级计划和排程，可以很方便地模拟，因为或交货数量变小、或交货日延误造成的销售订单的变化：几个销售订单会延误？延误的天数会是多少？

上述四个的模拟，手工Excel是无法实现的。

4、结论：

APS是计算工序工单的投放时间，而且是基于工厂级、工序级、实时级的工序工单的投放时间，并做到了交期延误最少、有效产出最大、资源效率最高和生产成本最低的。

三、APS的选择

与MES的情况一下，国内号称APS的也非常多，有个甚至模拟了手工Excel的手工触发的也称之为APS高级计划和排程，根本没有What-if功能，或者What-if功能非常弱。

注：可以参看文章：如何选择一个好的APS（1-7）

APS高级计划和排程选择，最简单的一个选择标准，可以从乙方的人天报价中判断：

第一，实施人天数

如果一个APS高级计划和排程的实施人天，需要300个人天以上，基本可以判断现场需要进行代码开发，则风险是比较大：意味着该APS系统的建模或功能并不完善，需要依据现场情况进行调整。

这样的系统，成熟度相对较低，需要非常小心。

第二，实施人员的配置

实施人员中，如果配置了代码人员，则需要小心。

一般而言，APS高级计划和排程需要与其他系统的互通互联，需要与ERP、MES进行数据库的互联互通。数据库接口的互通互联不需要太大的工作量有几个个人天足够，而且一般是非现场开发为主，现场人天工作量较小。

如果配置了现场的代码人员，意味着可能该APS高级计划和排程，需要按照现场的要求，进行重新建模或配置，其可控性可能会取决于代码工程师对业务的理解，风险有点大了。

四、生产过程的衡量和冲突

既然生产过程是“做买卖”的过程，即首先是实现销售【卖】，然后依据销售【卖】的需求，确定【买】和【做】。

一般在信息系统中【买】和【做】由ERP（企业资源计划）中的MRP（物料需求计划）中实现。当然，ERP的MRP运算，仅仅可以产生车间级的工单，而不是工序级的工单。同时也产生了采购订单和委外订单。ERP的MRP产生的采购订单、委外订单实现了内部车间级的工单与供应商之间的需求关系，并直接与销售订单关联（通过BOM分解），构建起了完整的独立需求（销售）与相关需求（车间级工单、采购订单、委外订单）的系统，同时还构建了厂内的车间级工单、采购订单、委外订单之间的关联关系，实现了内外部需求的统一（所以说，ERP是信息系统的基础平台）。

【卖】必须要通过【买】和【做】来实现，最终必须体现在【做】，而【做】需要实现两个目标：

第一，客户角度：客户服务的最优化

服务最优化，可以通过两个不同的业务模式描述：

A、MTO（订单式）业务场景，可以通过准交率和交货周期的达成率来描述。准交率越高、交货周期越多，表示客户服务水平越高。

B、MTS（备库式）业务场景，可以通过缺货率和补货周期的达成率来描述。缺货率月底、补货舟曲越短，表示客户服务水平越高。

第二，工厂角度：资源效率最优化

资源效率的最优化，可以通过流动资产效率和固定资产效率两个维度来描述：

A、固定资产效率，可以通过固定资产有效产出率来描述。固定资产有效产出率=有效产出/固定资产（可以是净资产，也可以是总资产）。有效产出=销售额-BOM成本。

B、流动资产效率，最简单的表达方式就是库存周转率。库存周转率可以用一个简易的公司获得：库存周转率=当月出运额/当月总库存（采购单价计算，原材料+在制品+产成品）。

对比第一、第二两个指标，我们会马上发现，这是一个非常典型的冲突：

冲突1：高生产效率与高库存周转率之间的矛盾。高的生产效率需要大批量、连续不断低生产，需要高的库存保障。而高库存周转率需要小的加工批量和转移批量，需要快速切换品种，自然效率会受到影响。

冲突2：高准交率和短交期之间的冲突。高的准交率自然需要有足够的缓冲时间来保障，但是短的交货周期意味着响应客户时间变短，管理的难度加大。

冲突3：高准交率与高效率的矛盾。高的准交率意味着，一切以客户的需求（交期）为考量点，必须牺牲作业效率来及时响应客户的需求。但是，高效率又不能及时响应客户的需求，需要对客户需求进行集批来提高效率。

冲突4：短交期与高库存周转率的冲突。短的交期，自然需要用高的库存来做缓冲，而低的库存状态下，实现短交期则缓冲变小，难度极大。

五、冲突解决的利器 -- APS高级计划和排程

以MTO（订单式）业务场景为例，要做到以下生产的运行状态：

1）准交率高

2）交货周期

3）有效产出最高

4）库存周转率高

以传统的模式：ERP或MRP的车间级工单（颗粒度）、Excel进行车间级工单非优化方式来控制生产过程（投放）很难满足的，所有必须要用APS高级计划和排程软件进行工序级工单、全工厂统一、基于DBR的实时、优化投放才可以解决。

六、评估和选型

（一）评估依据

根据以上论述，只有按照工序级工单、全厂统一、DBR（鼓-缓冲-绳）进行计划和排程，才可以做到：准交率高、交货期端、作业效率高、库存周转率低。

1、工序级工单

众所周知，车间级的工单（ERP称之为“生产任务单”、“生产订单”、“工单”）是一个成品分解的结果，是一个比较粗的概念。也是ERP可以管辖到的颗粒度。

2、全厂统一

一般一个工厂至少可以分为以下颗粒度：工厂--车间--班组--机台（产线、个人），一个独立的作业单元，往往是一个机台、个人或产线，只有到了作业的最小单元，系统的优化程度才可以高。

3、DBR

DBR是约束理论（TOC）的独有概念，是瓶颈管理的方法：D-鼓（指瓶颈），B-缓冲（瓶颈需要一定的缓冲来保护生产过程），R-绳（根据缓冲的消耗状态拉动投料，确保缓冲可以保持瓶颈的连续生产）。

同时，TOC认为，工厂是一个完整的系统，是基于物料流动的系统，遵循里特定律【WIP（在制品）=TH（产出率）*CT（生产周期）】，且产出率取决于瓶颈产出率。

（二）评审关键项

【1】基础理论和发展历史

APS起源于TOC理论发明者高德拉特博士的OPT，则意味着如果开发者或APS的创始人没有TOC理论功底，自然其APS不称之为APS了。

精益生产深入到生产的各个环节，JIT的概念自然需要植入到APS中，工序工单的JIT投放自然是必须有的。

排程理论的是基础。TOC和JIT一样，比较少的考虑了排程的问题，都是属于粗的车间级的工单控制方式，而因为工艺属性的不同（可以把工序分为批次加工、单件加工两个大类。批次加工（印染、热处理等）是批量越大越好，而且往往换模或换型时间很长，单件加工），所以需要专门的理论和建模来解决。美国的学者在1967年就出版发行了排程理论，是世界上最早提出、也是最成熟的排程理论。

APS的建模，需要足够多的实例磨炼，意味着时间是一个非常重要的维度，只有长时间的积累、深厚的理论做支撑，APS才可以成熟。

结论1：应用什么样的理论，并是否有足够长的时间积累，是判断是否是一个好APS的依据之一

【2】建模

工厂是物料流动的系统，受到相依性的限制、流动性的制约和变动性的影响。而相依性是需要采用数学建模的方式来描述工厂的实际过程。

用数学方式描述工厂的运行过程，有两种方式：

其一，定制建模方式

针对一个工厂的实例，进行一对一的建模。或者，建立一个初步的模型，然后依据具体的、单个的工厂实例进行修正，并经过多次迭代，以逼近工厂的实际模型。该种方式有点看不见，但是缺点非常明显：周期长、建模精度低。需要耗费大量的实施人天来实现，而且必须经过多次迭代来逼近工厂的实际运行状态。

其二，产品过程模型来建模

工厂的物料流动既然是受限于相依性，则产品必然遵循BOM结构和工艺路线，那么只要将每个产品（成品）的工艺流线描述清晰，并在每个工序上标识资源（主资源、辅助资源等），并把资源的产能（产量）、工作日历、工作时间标识清晰、并确定好每一个工序（每一个）的物料输入和输出关系，这样就可以构建了一个包含物料（起始物料、中间产出、最终成品）、资源（主资源和辅助资源）、工序及工序产能（产出率、工作日历和工作时间）并与订单（动态数据）相关联的数据群，并按照客户满意程度、工厂效率要求进行工序工单投放时间的计算，以确定达到最优解。

自然，建立这个模型的难度在于：

数据量多，物料、库存、工序、工序与资源对应关系、资源对应关系、工序与物料关系等等，五花八门、乱七八糟，没有科学的建模背景知识，根本就不要想搞定。

数据关联关系复杂：不仅量多，而且互相之间的关联关系非常复杂，就是一个转移批量、重叠生产两个参数的关联关系，就足够的麻烦。

结论2：产品过程模型的APS建模方式的，才是成熟的建模方式，可以保障实施周期短、实施风险小

【3】约束条件

工厂的生产运行一定受到约束的。一个好的APS至少要受到三个方面的约束：

其一，产能资源的约束

ERP的MRP是基于提前期的无限产能计算，所以在实际的运行中只能参考而不能精确。而工厂实际的运行过程，必然会受到有限产能的限制，尤其是瓶颈资源的产能限制。所以，只有基于瓶颈资源的产能的生产计划和排程，才是科学的。基于瓶颈资源的排程，在瓶颈前为倒排（JIT），而瓶颈后为顺排（推动，先进先出），确保自制件的顺利流动。

其二，物料的约束

工厂的生产运行必然受到物料的约束。在物料约束中，首先需要考虑的是外购或委外件的约束，意味着，APS排程时，需要考虑在库量、在途量（在途量需要考虑数量、时间两个维度）。在考虑外购和委外的同时，还需要考虑在制品量（数量、时间、转移批量、重叠加工、产能约束等）的开工和完成等不同因素，确保最终产品的产出满足客户服务需求和工厂运行的效率要求。

其三，工艺路线和加工路径的约束

在具体的生产环境中，不仅仅是一个工艺路线，可能会有一条或多条工艺路线，其加工路线更是无数。尤其是，在印染、热处理、锻压、冲压、线材加工等工艺环节中，需要将加工批量与设备的加工量进行匹配、不同的订单负荷与设备产能匹配，以确保工序成本总和的最优化，

结论3：只有同步考虑“产能”、“物料”、“工艺路线”三者约束条件的APS，才是完整的APS

【4】优化规则

按照以上讨论，生产运作过程的目标是：准交率高、交货周期短、资源效率高、库存周转率高。要达成上述的目标，需要进行工序工单投放的优化，如何优化是关键问题了。

其一，优化的基础条件 

根据以上讨论，工厂中有物料、工序、资源三种最基本的因素，要资源效率高，自然是要依据物料和工序与资源的对应关系来做优化。

结论4：如果可以根据“物料分组”、“工序属性”与资源的产出关系来做优化的，肯定是一个好的APS产品

其二，优化项目的科学性

工厂的优化总目标是4项：准交率高、交货期端、作业效率高、库存周转率低。细分这些项目，其大类有三个：

第一，是交货期

第二，产出和产量

第三，是成本和费用

细分优化栏目是一个高级的专业技术，不是一个非专业人员可以搞定的，或许很多人员连这些专业名词都不清楚。

结论5：优化目标项明确的APS是好APS

其三，配置型 Vs 定制型优化

大家知晓，一个工具只有长时间的使用，才可以围绕这个工具的特征，进行持续的改善和提高，而且工厂的持续改善没有止境（根据工厂物理学的描述，绝大部分的工厂都在非常差的状态下运行，远远没有达成最优状态运行），所以持续改善是关键。配置型优化，是工厂可以基于本身的业务特征、产品组合、资源的状态进行即时的调整，并进行KPI对比，以逐步达到最优的状态。

定制型的优化正好相反，确定初始的优化状态后，不能依据工厂运行状态的变化而持续优化，需要APS供应商上门服务，即时性和持续改善均比较差。

结论6：配置型优化可以实现即时优化和KPI比较，实现持续优化

【5】计划和排程功能

其一，工序工单释放规则

离散型制造业的计划策略，基本是“追逐式”策略，是或基于销售订单的交货日期（MTO场景）、或基于库存的目标水平（MTS场景）。其工单的投放方式有三种：

基于物料可得性的顺排，即有物料就开始投料生产。

基于交货日期需求的倒排，即需要投料的时候才生产。

基于瓶颈的前推后拉模式（DBR），在瓶颈前倒排，确保瓶颈产出率，瓶颈后顺排，确保物料顺畅流动。

三种方式中，DBR的排产（计划和排程）是最优的，不浪费瓶颈的产能，也不积压库存，确保了生产效率和库存周转率的平衡。

但是，在很多场景下，瓶颈的浮动的而非固定，这样就造成了实际生产的困难。所以一个优秀的APS软件，在固定瓶颈场景采用DBR方式，在浮动瓶颈场景用JIT（倒排、有限产能、自动平衡产出）方式实现效率和库存的优化。

结论7：只有具备顺排、倒排、瓶颈排程的APS软件，才是成熟软件

其二，便捷的排程处理

标准的一个排产过程如下：

→①建立工厂实例模型

→②导入动态数据

→③生产一组假定（设置排产条件）

→④生成初步排程

→⑤手工调和优化

→⑥生产现状确定和排程确定

→⑦发布和执行，直到下一次排产触发。

一般而言：

①、②是系统完成的③、④、⑤是需要动态调整的，⑥是在系统辅助下人工判定、⑦是系统完成（APS与MES对接，发布至MES即可）。

所以，③、④、⑤、⑥项的处理，成为判断一个APS的重要依据。

便捷的排程处理，可以考虑三点：

第一，缓冲设置

可以便捷地设置缓冲位置、缓冲大小的是好的APS，需要考虑因素如下：

库存缓冲：是否可以根据工序位置、工序的投入和产出设置库存缓冲（安全库存和最高库存）？

资源缓冲：是否可以根据资源位置、资源的状态设置缓冲（工厂整体和单个资源设置缓冲及缓冲大小）？

结论8：可以方便设置库存缓冲、时间缓冲的APS，是好的APS

第二，工序工单处理

是否可以工序工单资源的锚定和时间的锁定？，是否可以并批和拆批（尤其是依据资源的加工量自动拆分匹配）？是否可以资源甘特图的拖拽？

结论9：只有实现工单锚定/锁定、并实现拖拽的APS，是真的APS

第三，资源处理

配置型的APS必然适应多种工厂的实际场景：流程性、离散型和半流程/离散型场景，而在流程性、半流程/离散性场景中的“罐”的处理是一个十分典型的。

APS的资源处理中，还需要处理“有限产能”、“无限产能”。工厂内部的资源往往是有限产能的，而且有限产能的资源，还往往有“主资源”、“辅助资源”组成，而且辅助资源往往不仅仅是一种，而是多种。比如注塑场景，有的场景主资源是注塑机，更多的时候是注塑模具和注塑工。在大型机械设备制造场景，可能总装的工位、总装钳工是主资源，是重要的约束资源。

工厂中往往会有委外的场景，尤其是涉及到电镀、电泳等表面处理的，更是需要委外来解决的。而委外的场景，一般是通过设置无限产能+委外前置周期的方式来模拟。

结论10：可以实现多产能资源的优化的APS是好APS

【6】APS高级功能

其一，单工厂/多工厂/单用户/多用户

APS高级计划和排程，从供应链覆盖程度区分，分为基于供应链的APS和基于工厂的APS。基于供应链的APS，其重点在计划短，保证工厂不缺料；基于工厂的APS，是基于工厂确定订单环境下的计划和排程。工厂需要基于管理的目标、范围选择合适的APS产品和供应商。

基于工厂的APS，也区分为单工厂、多工厂的。一般而言，多工厂的排程其难度远远超过单工厂的，不仅资源数量更加多、开放的工序工单更加多，其约束的程度和协同的难度更加大。

结论11：多工厂的APS难度更大，要求更高。

APS高级计划和排程，还有单用户和多用户之分。单用户的APS，仅仅一个可以操作和查看。如果其他用户需要模拟操作或查看，或远程登录客户端、或用发布的数据进行MES报表处理后查看，显然使用的便捷程度受到较大的影响。

多用户的APS，一般设置为一个主排程员，控制整个工厂的排程，其余的用户，可以实时登录和查看生产计划和排程、生产进度的状态，以即时了解生产现状。

结论12：多用户的APS是成熟的APS，用户的便捷程度高

其二，What-if

APS的应用场景为“高变动性”、“高复杂性”场景，低变动性、不复杂的场景用Excel或MES中定制一个模块即可。在高变动性的场景，一般需要两个基本功能：

第一，CTP（可承诺交期）

所有的订单式（MTO）的业务场景，都会碰到一个具体的问题：客户在下达一个订单前，需要工厂确实是否可以交货？或可以按照何种日程交货？尤其在插单、急单的情况下，这个问题变得非常突出。

一个优秀的APS软件，可以即时拷贝一个实例数据，进行新增销售订单的交期模拟，快速回复客户：是否可以在客户规定的日期内交货？不能交货时，延误多少天（最终交货日）？

结论13：CTP是APS的标准功能，没有CTP就不是APS

第二，KPI模拟

工厂的运行是一个持续改善的过程，我们需要不断地改变交期、产出和财务指标的优化项组合，来实现在迁就客户服务水平（准交率高、交货期短）的情况下，实现资源效率最大化和产出最优化。

所以，一个优秀的APS软件，可以依据拷贝的一个实例数据，并通过改变交期、产出和财务指标的优化项，模拟出工厂运行的KPI指标，以实现持续改善。

结论14：经过交期、产出、财务指标的优化，可以进行KPI指标模拟的APS产品，是好产品

第三、异常模拟

工厂是一个“供应商→工厂→客户”的物料流动过程，这个过程中必然会受到双向的“牛鞭效应”的影响：

客户需求的变化，对产能和供应商的影响

供应商的异常，同样对产能和客户需求造成了影响

产能的变化，对供应商的供应、客户的需求均产生了影响。

一个好的APS软件产品，分别或综合地对“客户订单需求变化”、“工厂本身产能变化”、“供应商来料变化”进行模拟和分析，确定这种或多种的变化，对未下达的工序工单、销售订单造成了那些影响、影响的幅度有多大、对工厂的KPI有多大的影响等等。

结论15：只有充分的异常模拟分析的APS软件，是好软件

【7】集成和引擎

其一，集成

数据库技术的应用至今已经十分成熟，一般而言一个好的APS系统其数据必然储存于与数据库中，需要计算时下载到内存中计算。APS的数据分为两种，一种是导入数据，一种是发布数据：实现以下的运算逻辑：

导入数据库（动态或静态数据）→APS计算引擎（优化规则）→发布数据库（排程结果）。尤其是导入数据，因为数据来源杂（ERP、MES或Excel），有数据库时，其数据处理的便捷程度会更加好。

结论16：配置合理的数据流转逻辑，方便集成的APS是好APS

其二，引擎

APS的计算量十分巨大，以一个常见的印染工厂为例，其需要计算量为：开放的车间级工单量约1500条、工序数量约15个、资源数量约300个、物料编号约20,000个、颜色编码约300,000个，需要优化的项目约6-10个（温度与换缸时间、颜色与换缸时间等）、批次管理等，如果没有好的计算引擎，其运算时间会很慢。

由于工厂是一个相依性的环境，属于建模运算，只能是单线程的计算，不仅对硬件的依赖程度较高，更是需要优秀的数学建模、算法和程序设计，才可以保证。而且APS需要十分稳定，不得有大异常，否则就是生产停产一条路。

结论17：快速的运算速度是APS高水平引擎的直接体现，引擎的稳定、可靠是重要的衡量指标

七、结语

1、工厂的本质是物料的流动，物料流动受到相依性限制、流动性制约和变动性的影响。

2、工厂管理的本质是物料的流动性管理。是【做、买、卖】，其逻辑是【卖】是独立需求，【买】和【做】是相关需求，其中【做】的核心是【工单】的投放。

3、工厂的运行需要从外部“客户服务水平”来衡量：准交率高、交货周期短、缺货率低、补货周期短。也需要从内部“资源效率”来衡量：资源效率高、库存周转率高、有效产出高、成本和费用低。但是外部指标之间、内部指标之间、外部和内部指标之间是冲突的，手工无法优化，需要APS软件工具基于工序工单、全厂统一和基于瓶颈资源来进行优化。

4、选择一款好的APS软件，是实现“在迁就客户服务水平下，实现工厂产出和收益最大化”的唯一手段。选择一个好的APS软件，需要从以下六个维度考虑：

其一，是理论基础和发展历史

TOC（约束理论）、JIT（准时化生产）、TOS（排程理论）是APS的基础支撑理论，不掌握以上理论的APS软件，应该说是“伪”APS软件。

另外，APS需要长期的实践和理论的结合，短期和不长时间的APS产品，其成熟度有待考证。

其二，建模

定制、半定制的建模存在周期长和精度低的缺陷，只有基于产品过程模型的建模方式，是快速、准确仿真工厂实例的最好办法，也是最短时间、最高精度的办法。

其三，约束条件

工厂运行是在一定的预算约束下的，不是无限制的资源应用。只有充分考虑物料、产能、工序三个基本约束，并建立相互的制约关系的APS软件，才是一个成熟的、可执行的软件。

其四，优化规则

工厂的运行是物料、工序和资源协同的过程，促进物料的流动，所以只有将物料、工序与资源的完美结合，才是优化的本质。

而且可以根据工厂运行的最终目标：迁就客户服务水平下的资源效率和产出优化。其优化目标项，可以是标准化项目的权重、优化项目的组合来实现，并需要便捷地设置和调整，以实现持续改善。

其五，计划和排程

计划和排程是两个目标不同的管理动作，也是互相影响的管理过程。排程的规则、工单处理、资源处理、缓冲的设置等等均对计划和调度员会有明确的影响。便捷的处理方式和排产结果呈现，可以方便地协助主计划员（调度员）实现科学的计划和调度，从而大大提高生产效率和客户满意度。

其六，高级功能

多工厂、多用户、高速MRP、What-if等功能，可以实现工厂计划和调度的导航控制，以增加工作运作的科学性和透明度，确保工厂按照科学的方式运行，

其七，集成和引擎

智能制造系统是一个集成化的系统，APS需要与ERP、MES等其他信息系统的集成，与ERP和MES不同的是，APS是一个功能性大于管理型的软件，是确定工序工单投放这个单一功能的软件，其集成性是一个重要的考虑点。同时，因为运算的数量巨大，运算速度对可使用性的影响较大，运算速度快是另外一个重要的考虑点。

总之，智能制造是趋势，智能制造是未来已经成为制造业的普遍共识，而工厂运作中的核心点是生产计划和排程。生产计划和排程中，工序工单的投放是确保客户服务水平高、资源效率和产出高的核心。且且APS就实现了这样一个功能，从这点上说，APS是信息系统中的核心子系统，是实现高服务水平、高效率和产出的不二之选。