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1. 需求分析：首先需要分析市場需求，包括產品需求的數量、類型和交貨時間。

2. 產能評估：評估當前的生產能力，包括機器設備、人力資源、工作時間等，確定能夠滿足需求的最大生產量。

3. 物料需求計劃（MRP）：根據產品結構和生產計劃，計算所需的原材料、零部件等物料的數量和時間。

4. 生產計劃制定：根據需求分析和產能評估，制定初步的生產計劃，包括生產哪些產品、生產多少、何時開始生產等。

5. 排程優化：使用優化算法（如線性規劃、遺傳算法等）對生產計劃進行優化，以減少生產成本、提高效率。

6. 資源分配：根據優化后的生產計劃，合理分配生產資源，包括機器、人力、物料等。

7. 生產調度：根據生產計劃和資源分配，制定具體的生產調度計劃，明確每項任務的開始時間、結束時間和責任人。

8. 監控與調整：在生產過程中，實時監控生產進度和資源使用情況，根據實際情況對生產計劃進行調整。

9. 庫存管理：合理安排原材料和成品的庫存，以減少庫存成本和避免生產中斷。

10. 交貨期管理：確保產品能夠按照客戶要求的交貨期完成生產和交付。

11. 數據收集與分析：收集生產過程中的各種數據，進行分析，以不斷改進計劃排產邏輯。

12. 持續改進：根據收集的數據和分析結果，不斷優化生產計劃排產邏輯，提高生產管理水平。

計劃排產邏輯需要根據企業的具體情況進行調整，包括生產類型（如批量生產、定制生產等）、產品特性、市場變化等因素。此外，隨著技術的發展，越來越多的企業開始采用先進的計劃排產軟件和系統，以提高計劃排產的效率和準確性。

傳統計劃模塊存在的問題

• 計劃不準：MRP的特長在“量（計算凈需求）”不在“期（時間排程）”

• 計劃時間長：MRP運算時間過長，人工用EXECL排用時更長

• 計劃更改困難，無法自動調整：現行的生產任務單和工序計劃單一旦下達，就很難修改（其程序非常繁瑣），實際上就否定了“插單”和“改單”的可能性。

• 計劃沒有優化：優化的排程方案較未優化的排程方案可節省加工時間5%~50%

計劃不合理導致的問題

• 訂單準時交付率低

• 訂單交貨周期長

• 經常性的加班

• 制造成本增加

• 在制時間過長

• 產能浪費

• 庫存增加

APS計劃排產要解決的核心問題

• 物料供應與生產計劃的匹配

• 保證物料及時供應使生產計劃順暢進行

• 盡可能減少庫存

• 資源利用率最大化

• 滿足交期條件下資源整體利用率最大化

• 準時交貨

• 盡可能準時地按交貨時間完成生產，即不太早，更不能晚

• 盡量減少物料在加工過程中的等待時間

什么是APS排程？

• 在各類約束條件下，通過優化方法，自動為所有任務精確安排資源和時間，使某一指標最優或次優的技術或系統

• 簡述：基于約束的有限能力排程

• 能解決的問題

• 大幅減少排程所需時間（從小時級到秒級）

• 提高生產效率與設備利用率（5%~50%）

• 加快訂單交貨速度

• 減少庫存（5%~25%）

• 提高訂單交付準確率（達到95%以上）

• 實時調整

APS排程的核心功能

• 有限能力排程

  可基于有限能力進行全局生產排程優化

• 排程算法實用、靈活

  算法要適應多種生產場景，具有工序級、多資源、模擬排程、動態排程、優化排程的功能，實現合理利用產能，支持快速換線

• 靈活的工藝模型設置

  工藝模型可簡化工序、資源、產能和物料等數據的設置，大大減少基礎數據的錯誤

• 訂單交期評估（CTP）

  CTP是協助企業快速反應、準確接單關鍵功能

• 可視化排程，直觀易用

  可大大簡化調度員的排程工作量

• 在各類約束條件下，通過優化方法，自動為所有任務精確安排資源和時間，使某一指標最優或次優的技術或系統

• 簡述：基于約束的有限能力排程

制造模式：制造企業制造系統運作模式

1. 批量生產模式：

• APS邏輯側重于大批量、少品種的生產。

• 重點在于優化生產線的效率和減少換模次數。

• 通常采用靜態排程，強調生產流程的穩定性。

2. 定制生產模式：

• APS邏輯需要靈活應對客戶個性化需求。

• 重點在于快速響應和滿足定制訂單。

• 采用動態排程，以適應不斷變化的生產需求。

3. 流程式生產模式：

• 常見于化工、石油、制藥等行業。

• APS邏輯側重于連續生產過程的優化。

• 強調物料平衡、能源管理以及生產過程的穩定性。

4. 離散式生產模式：

• 常見于機械加工、電子組裝等行業。

• APS邏輯側重于多工序、多資源的優化調度。

• 需要考慮物料流、工藝路線和設備分配。

5. 混合生產模式：

• 結合了批量生產和定制生產的元素。

• APS邏輯需要平衡效率和靈活性。

• 可能需要集成不同類型的排程算法來滿足多樣化需求。

6. 項目型生產模式：

• 常見于建筑、造船、大型設備制造等行業。

• APS邏輯側重于項目的關鍵路徑分析和資源分配。

• 強調項目進度控制和跨項目資源優化。

7. 敏捷制造模式：

• 強調快速響應市場變化和客戶需求。

• APS邏輯側重于供應鏈的靈活性和響應速度。

• 采用實時數據和動態優化來快速調整生產計劃。

8. 精益生產模式：

• 強調減少浪費、提高生產效率。

• APS邏輯側重于流程優化、減少在制品庫存。

• 采用拉動系統和持續改進的方法。

每種制造模式下的APS系統都需要根據其特點來設計和優化排程邏輯，以實現最佳的生產效率和客戶滿意度。例如，在定制生產模式中，APS可能需要集成配置器來處理產品選項和變體；而在流程式生產中，APS可能需要集成實時傳感器數據來監控生產過程。

資源分類

• 一次可以加工多個工序，工序時間可以重疊，各工序的總產能小于等于資源額定產能即可

• 換產時間可忽略不計或固定

• 資源時間按片段（小時、班、天）方式組織

• 產能隨包含的資源的變動有所變動

流水生產線（Flow Production Line）：流水生產線是一種連續的生產流程，產品在生產線上按順序經過各個加工站，每個站完成特定的加工任務。這種生產線通常用于大批量生產。

• 一次僅能加工一個工序，但同一時間線上可以有多個產品存在

• 不同工序（產品）之間換產，換產時間不同，換產時間可組成一個二維表，如換產時間差距很大，則需換產優化，否則可按固定換產時間處理

• 資源時間按精確（秒）方式組織

• 產能隨包含的資源的變動有所變動

• 下工序的排程以上工序的開始時間+流水時間為約束

動態資源組（Dynamic Resource Group）：動態資源組是由多個不同類型的資源組成的集合，這些資源可以根據生產需求動態地組合和調整。它們提供了靈活性，可以根據不同的生產任務進行優化配置。

• 一次只能加工一個工序

• 要考慮換產、換模等時間

• 各資源時間要組合起來計算（各資源均有空時方能安排工序）

• 產能依組合不同而不同

爐資源（Furnace Resource）：爐資源通常指的是用于加熱、熔化或其他熱處理過程的設備，如熔爐、烘爐等。這類資源在金屬加工和某些化工生產中非常重要。

• 一次可加工多個工序

• 每次加工的時間固定或依工藝參數的不同而變動

• 每次加工的工件數總量有限

• 每個工序每次有最大加工件數限制

• 每個工序在資源中占用的工位數固定，或可被替換

周期性循環生產線（Cyclic Production Line）：周期性循環生產線是指生產過程按照一定的周期重復進行的生產線。這種生產線可能涉及到重復的裝載、加工和卸載過程，適用于某些特定產品的生產。

• 一次可加工多個工序

• 加工周期視資源運轉速度而定

• 每次加工的工件數總量有限

• 每個工序每次有最大加工件數限制

• 每個工序在資源中占用的工位數固定，或可被替換

數據準備的步驟：

• 確定排程層次——定義產品

• 確定排程粒度—— 時間單位的精細程度（如天、小時、分鐘、秒等）

• 確定約束規則——定義工藝模型

• 確定排程數據核心——基于工序定義產能

• 確定時間約束——定義日歷

• 確定排程任務——訂單管理與分解

• 確定排程目標——定義指標、參數

小結：

• 數據準備的關鍵是確定排程的層次與粒度

• 數據準備的核心是建立產品工藝模型，確定產能

• 排程的輸入是待安排的產品訂單，工藝模型、產能、指標、參數等數據。

排程排序規則：

1. 先到先服務（First Come, First Served, FCFS）：按照任務或訂單到達的順序進行安排。

2. 最短加工時間優先（Shortest Processing Time, SPT）：優先安排加工時間最短的任務，以減少等待時間和提高設備利用率。

3. 最早截止日期優先（Earliest Due Date, EDD）：優先安排截止日期最早的任務。

4. 最遲截止日期優先（Latest Due Date, LDD）：優先安排截止日期最晚的任務，以避免延遲。

5. 優先級規則（Priority Rules）：根據任務的優先級進行安排，優先級可以基于客戶要求、訂單重要性或其他業務因素。

6. 瓶頸規則（Bottleneck Rules）：專注于瓶頸資源的利用，確保瓶頸資源得到充分利用。

7. 交貨期規則（Delivery Date Rules）：根據交貨期的緊迫性安排任務，以滿足客戶需求。

8. 資源能力規則（Resource Capacity Rules）：根據資源的能力和負載情況安排任務。

9. 物料可用性規則（Material Availability Rules）：確保所需物料的可用性，避免因物料短缺導致的生產延誤。

10. 工藝流程規則（Routing Rules）：根據產品的工藝流程和工序順序安排任務。

11. 均衡負載規則（Balanced Loading Rules）：盡量平衡各個資源的工作負載，避免某些資源過載而其他資源空閑。

12. 成本優化規則（Cost Optimization Rules）：考慮生產成本，優化任務安排以降低成本。

13. 機臺效率規則（Machine Efficiency Rules）：考慮機臺的效率和性能，優先安排在效率更高的機臺上生產。

14. 訂單數量規則（Order Quantity Rules）：根據訂單的數量大小進行任務安排。

15. 后推演算（Backward Scheduling）：從訂單的截止日期開始反向計算，確定每個工序的最晚開始時間。

16. 前推演算（Forward Scheduling）：從當前時間開始正向計算，確定每個工序的最早開始時間。

17. 混合算法（Hybrid Algorithms）：結合多種算法，如遺傳算法與模擬退火算法的結合，以解決復雜的排程問題。

18. 約束滿足規則（Constraint Satisfaction Rules）：確保排程滿足所有預定的約束條件，如時間窗口、資源依賴等。

這些規則可以單獨使用，也可以組合使用，以適應不同的生產環境和業務需求。APS系統通常會提供自定義規則的功能，允許企業根據自己的特定需求來配置和優化排程規則。

排程算法是用于解決生產排程問題的各種方法，它們幫助企業優化生產流程，減少成本，并提高效率。以下是一些常見的排程算法：

1. 優先級規則算法：這類算法根據特定的優先級規則來安排任務，例如最早截止日期優先、最短加工時間優先、最重任務優先等。

2. 臨界比法（Critical Ratio Method, CRM）：這種方法通過計算任務的剩余工作量和剩余時間的比率來確定任務的優先級，優先處理那些比率較高的任務。

3. 最小松弛時間法（Least Slack Method, LSM）：這種方法優先安排那些具有最小松弛時間的任務，即那些最接近其截止日期的任務。

4. 遺傳算法（Genetic Algorithms, GA）：遺傳算法是一種模擬自然選擇過程的優化算法，通過迭代和選擇過程來找到最優或近似最優的排程。

5. 模擬退火算法（Simulated Annealing, SA）：模擬退火是一種概率型優化算法，它通過模擬金屬退火過程來尋找全局最優解。

6. 禁忌搜索（Tabu Search）：禁忌搜索是一種啟發式搜索算法，它通過記錄并避免重復搜索已訪問的解來提高搜索效率。

7. 線性規劃（Linear Programming, LP）：線性規劃是一種數學方法，用于在一組線性不等式約束條件下，找到線性目標函數的最大值或最小值。

8. 整數規劃（Integer Programming, IP）：整數規劃是線性規劃的一種，其中決策變量必須是整數，常用于排程問題中的資源分配。

9. 動態規劃（Dynamic Programming, DP）：動態規劃是一種解決多階段決策問題的方法，通過將問題分解為子問題并解決它們來找到最優解。

10. 圖論算法：圖論算法，如臨界路徑方法（Critical Path Method, CPM）和項目評估與審查技術（Program Evaluation and Review Technique, PERT），用于確定項目中的任務順序和持續時間。

11. 約束編程（Constraint Programming, CP）：約束編程是一種通過定義變量之間的約束關系來尋找滿足這些約束的解的方法。

12. 混合整數線性規劃（Mixed Integer Linear Programming, MILP）：混合整數線性規劃結合了整數規劃和線性規劃的特點，適用于需要同時考慮整數和連續變量的排程問題。

13. 啟發式算法：啟發式算法是一種基于經驗和直覺的快速算法，用于在可接受的時間內找到問題的可行解，盡管可能不是最優解。

每種算法都有其優缺點，適用于不同類型的排程問題。在實際應用中，可能需要根據具體問題的特點和要求選擇或結合使用多種算法。

1. 排程算法：排程算法是用于解決排程問題的計算方法。它們是數學模型和計算過程的結合，用于在給定的約束條件下尋找最優或可行的排程方案。排程算法可以是確定性的，如線性規劃、整數規劃等，也可以是啟發式的，如遺傳算法、模擬退火算法等。算法通常需要計算機程序來實現，并處理大量的數據和決策變量。

2. 排程規則：排程規則是用于指導生產任務安排的一系列邏輯或決策標準。它們可以基于時間（如最早截止日期優先）、資源（如資源利用率最大化）、訂單屬性（如訂單優先級）等。排程規則通常是排程算法中的一個組成部分，用于簡化問題、提供決策依據或作為啟發式算法的決策準則。

關系：

• 排程算法通常需要排程規則來指導如何安排任務。例如，在遺傳算法中，排程規則可以作為染色體的編碼方式或者作為遺傳操作（如交叉、變異）的依據。

• 排程規則可以視為排程算法的輸入參數或約束條件。它們定義了排程問題的結構和目標，幫助算法確定搜索空間和優化方向。

• 在某些情況下，排程規則本身可以非常簡單，如“先到先服務”，但在復雜的生產環境中，可能需要復雜的排程算法來綜合考慮多個排程規則，并找到滿足所有規則的最佳或可行解。

• 排程算法的有效性很大程度上取決于排程規則的合理性和準確性。如果規則不能很好地反映生產實際，即使算法本身很先進，也可能無法得到有效的排程結果。

總的來說，排程算法是解決問題的工具，而排程規則是這些工具運作的指導原則。兩者相輔相成，共同確保生產排程的有效性和效率。