9月1日，江苏省企业信息化协会总群迎来第37期“智造+V课堂”。本期“智造+V课堂”邀请了智能制造领域的专家许永硕，他为大家奉上了主题为《智能运营的关键软件—APS及实战分享》的精彩分享。
演讲主题
《智能运营的关键软件—APS及实战分享》
许永硕
嘉宾介绍
浙江大学工业自动化专业
和君智能制造研究中心 首席研究员
中国新一代IT产业推进联盟 物联网专家
清华X-lab教练中心 教练
皿智智慧制造体系核心专家委员会成员
北京长风信息技术产业联盟专家
个人履历
1.2016年1月—至今 和君智能制造研究中心首席研究员
在多个论坛，多个机构做智能制造、物联网演讲。
在北大CIO班、和君商学院等多个机构开设智能制造、物联网相关课程。
2.2012年4月—2015年9月 物联网智库联合创始人
参与西门子工业中国的案例撰写;
为多家物联网领域创业团队策划，帮助多家企业获得资本的青睐;
策划国内第一个低功耗广域网联盟—Lora联盟
帮助物联网智库获得沃达丰、IBM、PTC等企业的市场活动订单。
3.2009年-2012年 独立顾问 北京浙江大学校友会副秘书长
参与了康佳备件及刷项目。
组织策划了人民大会堂组织北京浙大校友3000人大会，并为北京浙大校友组织了10余场高端沙龙。
4.2006年——2009年 美国Servigistics(后被PTC收购)
担任：技术咨询顾问、业务咨询顾问、售前以及中国区技术总监
参与了方正科技的备件计划项目。
5.2003年——2006年 美国i2 technologies(后被JDA收购) 供应链管理咨询
参与了东南汽车、通用汽车、海尔、宝钢、浦项制铁，联想收购IBM供应链整合，澳大利亚Sanitarium健康食品等企业的供应链管理项目。
演讲实录
西门子安贝格工厂总共取得了三方面的改进:第一，缩短产品上市时间;第二，增强灵活性;第三，提高效率。这三点改进当中，缩短产品上市时间主要改进借助于是产品生命周期管理。另外两点比方说增强灵活性，提高生产效率，这两点都是和APS优化供应链相关的。这些优化在APICS的CPIM理论中，讲到的供应链管理优化的目的主要在降低成本，增强灵活性和提高效率。。
在第一个链接中，介绍的是西门子数字工厂解决方案，包含APS。其中一张图其中介绍了西门子MOM这个产品。MOM的改变是从传统的，在这个位置上，传统的西门子解决方案是MES，也就是我们经常说的制造执行系统，转成了MOM(制造运营管理)。在MOM里面增加了什么呢?一方面，增加了一个(01:19)SIMATIC IT，(包括MES和APS)，另外增加了IBS。
什么是APS?在业界一直都有分歧，有人把APS翻译成Advance Planning System，也有人把APS翻译成Advanced Planning and Scheduling，这两个翻译大概的意思都是一致的。第一个Advance Planning System强调的是计划系统，而AdvancedPlanning and Scheduling既强调了计划，也强调了排程。通常意义上讲，计划从时间轴度上讲，计划周期会更长，而排程时间周期更短，距离生产的时间也越短。从这个意义上讲，计划来讲是可变的，距生产的时间越近，它可变性越小，但是计划是可变的，而通常意义上的排程，既然排好了，轻易不会变，只有在一些特别紧急的情况下，比如设备故障或者是临时的故障，特别是特别重要的订单加进来的时候，才会修改排程，基本上排程是不应该变的。
讲到这里，我特别想回顾一下历史，为什么要讲历史?我们大家现仔细研究MRPII和APS到底有什么区别吗?如果不从历史角度看，我们看不出MRPII和APS到底有什么区别。看一下最近发的这张图，这张图是APS发展的历史图，从APS的发展历史上看，从1970年代是MRP，1980年代是MRPII，1990年是ERP，1995年是APS。这个APS介绍是原来我在I2的时候，I2提供的资料里介绍的，这个时候特别强调的是APS。
再看最近这张图，这张图是MRPII的历史，这个图是陈启申老师在讲MRPII的一本书里面，我看他介绍的MRPII发展历史。
在这张图里，我们会看早期有订货点法、MRP萌芽期、闭环MRP、MRPII。从1985年往右看，在最右边有精益生产TOC、AMT、MES这几层。我们看到APS的核心理念是在MRP2上增加了一些约束理论，如果从这个意义上讲，MRP2发展到现在，其实也包含了APS的内容。
所以我在讲APS的时候，我一直建议大家从历史这个角度去看APS，APS到底是什么，从历史上讲，APS最核心的，相对于MRPII最核心的变化是利用内存计算，因为有了内存计算，它的计划速度会很快。它更核心点是叫再计划(就是计划后，因为有些情况的变化，需要重新计划)，我们用了计划排程之后，如果哪些有了约束，导致这个排程出现问题，可以很快的再重新排程，这个核心能力主要在内存计算以及再计划的速度上。
我刚才发的一个叫APS-CN文章中，这个是历史上介绍APS的资料，这个资料详细介绍了APS与MRPII之间的差异。通过这个差异，我们会看到APS相对于MRPII有很大的优势，但实际上，我们现在可以看APS相对于MRPII这些优势还存在吗?比如现在的ERP，SAP已经在推HANA，HANA就是基于内存的高性能运算，这个是不是说SAP的ERP已经有了这个内存计算的能力呢?
这三张图比较好的阐述了MRP、MRPII和ERP的区别，MRPII相对于MRP的优势是什么?MRPII包含了组装的过程。而ERP既包含了组装的过程，还包括财务、人力各种能力的管理，其实ERP的核心还是MRPII。所以早期的ERP理论是包含了MRPII，是基于MRPII的。
在上个世纪90年代末到本世纪初的时候，APS概念流行的时候，APS是在ERP之后做的一个供应链优化的解决方案。在那个解决方案上，APS和ERP是有区别的，APS是利用ERP的数据做一些运营方面的优化功能。但是随着历史的发展，在ERP发展的早期，比如SAP和Oracle，它们没有APS的产品。所以在那个时代，APS的企业和ERP的企业是合作关系，但是大家如果对ERP熟悉，你会发现SAP已经提供了APO的产品，SAP的APO是一款APS的产品，而Oracle也有一款产品，就叫APS。
在这个意义上讲，APS算不算ERP的一部分?我们就不可说了，我们不去计较概念上的定义是什么。
另外还有一个概念，我刚才讲到了APS包含Advance Planning System、Advanced Planning and Scheduling，其实还有一些公司把APS翻译成 Advance Product Scheduling，这个意义上讲，这个APS的概念定义比刚才讲的Advance Planning System又小了一层。
最近我也看了一些企业做的APS，虽然很多企业也都在做APS。比如最近有一家企业叫兰光创新，他们代理国外一款APS这个产品，兰光创新代理这个APS产品，它更强调的是Advance Product Scheduling，也就是排程这个概念。
因为刚才讲到是从历史上介绍APS，APS的概念是流行在美国上个世纪90年代开始，那个时候实际最有名的一家APS公司是I2。所以在大规模扩张过程中，I2有了大量的APS资料，今天我讲的内容大部分取自I2 APS的一个资料。因为I2在上个世纪末到本世纪初，曾经非常火，那时候他们准备了很多资料。但是随后I2的衰败，I2再也没有出什么体系性的培训资料。所以我的大部分资料也是十多年前的概念。
这些概念迄今为止，我觉得概念上没有太大的变化，只不过APS也好，MRP2也好，它更加融合。我在这个融合的过程当中，其实MRPII包含了很多APS的功能。现在随着技术的发展，比如APS传统的核心在于它的内存计算，而现在计算基本已经没有瓶颈了，所以MRPII也可以做内存计算，在这个意义上讲，它俩的区别就不大了。
我记得在2003年左右的时候，华为是用I2的APS一个产品，当时因为内存的因素，I2的APS产品是决策性的，是每天晚上运行，做的计划处理的一个运算。但是当时因为内存的限制，华为的APS产品规模非常大，非常复杂，因为运算量大，有很多计算应该早上就要出的，要到第二天下午才能计算出来，这样就会影响到APS的计划，而APS计划是计划员一上班就需要用的，影响的工作计划。为了这个优化，当时I2请了很多数据优化高手，来解决内存计算和性能问题。但是随着最近这些年科技的发展，尤其是云计算的发展，让计算处理能力不再成为瓶颈，甚至来讲，ERP都可以放到内存上了，APS相对于我们讲的内存计算这些优势已经不存在了，但是你现在又强调在APS的概念上更加强调APS与MRPII当年的不同，所以我还是从历史角度讲APS与ERP的不同。
看这张图，下面是APS与ERP的完美结合。ERP与APS的集成会弥补两者各自的不足，发挥各自的优势，可用APS完成企业中的生产计划管理与车间管理，其它采购管理、库存管理等由ERP实现，APS将所需的数据从ERP系统中下载做长注内存处理，并将处理后的数据反馈给ERP。现在许多国外的ERP供应商都集成了APS，来完善ERP的供应链管理功能，APS的应用要取得成功，也必须有ERP的支持。
APS需要大量的数据，包括目标、规则、资源支持，这些数据可分为静态数据和动态数据。静态数据需要从其它系统中定期下载，动态数据由APS每次运行后自动更新。这个资料出现得比较早，现在大家知道的静态数据已经发展成一些功能，比如MDM(Mobile Device Management )这个系统。而动态数据是用原来的ODS(Operational Data Store)来获得。
看一下2004年的一张PPT来介绍什么是APS。定义上，到目前为止，国际上APS还没有一种明确的定义，它是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含了大量的数学模型，优化及模拟技术，它的功能优势包括实时基于约束的重计划与报警功能。在计划与排产过程当中，APS将企业内外的资源与能力的约束都囊括在考虑范围之内，用复杂的智能化运算法则做常驻内存的计算。
APS涵盖了供应链管理战略层、战术层及操作层三个层次。其中战略层包括供应链战略、供应链计划;战术层包括需求计划与预测、制造计划、操作计划、分销计划;操作层包括可承诺能力、CTP(Capacity to Promise)车间作业排产、运输计划、承诺可供货量ATP(Available to Promise)。
看一下这里面有一个承诺可供货量ATP(Available to Promise)，这是一个挺重要的概念。比如戴尔的供应链解决方案是I2做的，而I2当年非常成功的一个大规模定制规模或者叫直销模式，一方面是通过电子商务来销售电脑，电脑从原来的Make to Stock这种模式变成了Make to Order这种模式。这种模式最重要的一个区别是将可提供的库存，Make to Stock销售的是库存，Make to Order是销售一个时间序列内可提供的一个供货量来完成的。
举个例子来讲，我们从戴尔的网站上选择一个电脑，这个电脑的选项，我们选择之后，当下单的时候，系统会告诉你，这台电脑大概一个星期后会供货，这是根据戴尔的产能来算出的Available to Promise这么一个数量，可承诺的一个订货量。但是在很多时候，大部分时候这个可供货量是会提供的。但是有时候你一个订货量超出了戴尔的可供货能力，它这个系统就会提示你，比如我们有选购1000台电脑，但是当时的产能只有500台的时候，戴尔就会提示你现在只能提供500台，如果超出那500台的设备，你可以做两种选择:一种选择，第一个500台一个星期内供货，第二个500台是再下个星期供货，他是分两批供给你;还有一种选项告诉你，你可以选择两个星期得到这1000台电脑。
这样的话能提供多少量是用ATP来完成的，这是区别于传统的Make to Stock最本质的一个区别。Make to Order来供货的能力主要来自于这一个工厂的产能，也就是它在这一个期间能生产多少产品，其实它还要考虑哪些点呢?我们现有库存是什么?我们现有原材料的库存，以及已经承诺的订单，根据这些所有的数据量，综合出一个可供货的量，可供货的ATP。这是戴尔区别于make to Order最重要的特点。
APS是基于约束的一个计划引擎，它在ATP的计算过程中，它要考虑我们现在有的各种约束，这些约束来决定到底这个产品，这些订单能不能按时按期交付，这是基于约束的计划引擎。
一般APS的优化及模拟功能有5种基于五类约束的计划引擎来进行，这五类约束与引擎分别如下:约束包括资源约束，考虑因素包括人力资源、设备及工具;而库存的约束，考虑因素有原材料、在制品、成品的库存水平;运输的约束考虑仓储、运输、物流及运输折扣条件;商业规则的约束考虑包括客户服务水平、环境保护、供应商关系;财务约束考虑现金流量、现金流动比例、产品编辑收益、投资回报率等。计算引擎包括启发式引擎，通过向前、向后排成平衡计划对资源的利用，包括约束理论引擎、识别资源瓶颈、设置作业优先权。根据瓶颈排产，还有模拟引擎，为生产车间建模，应用布局启发式计划规则，得出工作流程的统计输出。智能引擎，根据用户要求，工作流可用资源及现成的约束平衡，接受订单数量与期望交货日期。还有一个忧患引擎，运用数学的规划与分配技术，减少生产中的排产与资源冲突。
刚才讲到APS基于约束的计划引擎就是I2供应链体系的核心，实际上APS也是供应链体系的核心。
看一下供应链计划系统，这张图是来自SCOR,SCOR里面最核心的计划就是APS在供应链的地位。看SCOR体系中，供应链的SCOR模型里面包括五个流程，这五个流程包括采购、生产、配送、退货和计划。在这个体系中可以看到计划排在最高层，所以计划系统是最重要的。
下面看一下计划中都有哪些计划。看一下这个图，每一个计划模块对应的时间，有的计划是按年计划的，有的计划是按周计划的，有的计划是按小时的，每个计划都有其完成的功能，也就是周期越长的计划，其可变性越大，准确性越差，所以就越需要聚合计划，要的是计划的总量，而不是单个产品的计划量。比如一个车间生产10种产品，月计划的时候需要的是10种产品的总的计划量，以及根据总量要求的资源需求，包括设备、人员、原材料的计划。但是到了“天”这个级别，要的是为生产排程，排程的重点是什么时间生产什么产品，这个产品在哪个时间结点，需要用到哪些资源，排的是每种产品的具体数量、具体生产时间、具体哪些资源参与生产、用哪些原材料。排程的重点是基于规则的资源效率优化，提升生产效率。
通常而言，计划一般都会根据计划距离生产时间的结点而不断降低其可调范围。比如距离交货时间一个月，计划生产量可调成50%，但到了距离交货两天的时候，基本上计划就被锁定，不允许调整。所以排程一般是不可变的，除非设备故障。在中国还有企业可以生产当天取消订单，这是特例。
刚才这张图是时间与APS各个功能之间的关系，再看下一张图是计划体系之间的关系。看一下这张图，中间从上到下，包括战略计划、业务计划，还有销售及运营计划(S&OP)，、主生产计划、详细物料计划、能力计划，还有车间及供应计划、计划执行。在这张图中的计划执行就是我们以前经常提到的MES，叫制造执行系统。再往上的车间及供应计划这一层是我们经常讲到的车间计划，也就是车间排程。
这张图是比较典型的各种计划模块之间的关系图，类似的图在很多资料上都看得到，其核心理论来自于APS的CPIM资料。
这是两张APS对应业务场景，APS中长期、中期、短期、预期分别应用到哪些业务场景。比如长期，包括年度销售目标建立、产品经营团队、地区的年度销售目标分配，基于年度目标达成一致，每月目标分配。而中期的是基于业务表现，校正每月目标，基于校正的目标达成一致;短期是基线预测的建立，针对基线预测达成一致，基于计划BOM，对于有计划配置达成一致，还有最终无约束需求预测，面向有配置项目的项目级和产品级的预测，还有面向其它主板级一代性需求预测。
在业务规则方面，需要设立需求优先及标准的相关参数是什么，包括确认的订单、非常紧急的订单、紧急的订单、正常的订单、研发部门的订单、有配置的项目预测、无配置的项目预测、净利润、项目价值、客户交付期限等。
APS为企业的供应链管理提供决策支持，包括对例外事件的管理提供决策支持，使用来自ERP的数据，为ERP提供决策支持，为外部的供应链计划提供支持。例如，供应商管理库存VMI协同预测和补货，就是CPFR。
APS系统是一个计划系统，是决策知识系统，主要是为ERP增值的，它的特点是将优化的逻辑嵌入到APS的套件中，改善供应链计划源的决策，产生一个可行的计划，满足所有的需求和供应的约束，根据共同的目标优化计划，并且基于约束的计划。考虑整个供应链网络所有的约束，包括物料、产能、分销，还有包括集成的绩效。
这三张图是一个客户的APS的基础典型架构，这个图里面，第一张图包括月度需求计划，需求充点是每天的，还有这些订单的承诺，叫DemandFullfillment，还有我们看到的DP(demand Planning)计划，还有主计划、供应商协同、生产计划与调度。
这张图里面是I2的一个客户的典型案例。I2有很多产品，这里面的DP就是DemandPlanning，DF是Demandfullfillment)，SCP是Supply Chain Planning，还有SCC叫供应链协调，生产计划与调度里面是FP(Factory Planer)，这是这几个的典型架构。
第二张图是讲APS的定位功能，APS主要从ERP获得数据，提供一些输出，输出更多是一些计划、决策。
这张图是传统的APS基于ERP的数据来做的一轮预算，但是咱们国家在工业4.0概念出现之后，很多企业上了MES。而上了MES之后获得了一些数据，基于这些数据，很多企业会发现这些数据很有价值，所以他们又开始提出了APS的需求。未来的话，APS的数据可能更多是从MES这些数据中获得。
所以我为什么现在强调APS呢?我认为APS是什么样的产品呢?是国外使用APS已经创造了一个巨大的价值，但是国内APS还没有普及。早期的APS是基于ERP的数据做的决策，但是中国这一轮的变革是基于工业4.0，属于我们讲的MES之后或者基于CPS这些大数据的应用，它更多更强调的是生产运营的一个决策改变。
这个改变来讲，我认为中国的APS软件会有一个机会，这个机会在哪呢?在这一轮的工业4.0出现之后，更多的应用是转向了SAAS服务的模式。虽然国外的APS产品非常普及，大家有没有想过一个问题?国外都已经实施过APS，在向云转化的过程中，已经实施过APS的这些企业不一定愿意，也就是说没有动力去做一个云上的APS的服务，但中国大部分企业没有实施过APS。在这一轮向云变革过程中，中国的企业可能更多会采用云化的APS功能。从这个意义上讲，我认为工业4.0之后的APS是有别于以前西方的这种APS的产品，一定是基于云化的，基于SAAS的一个云计算平台。
讲到现在，APS的概念我就基本讲到这里。详细的我再想举一个例子，讲到APS，大家都在强调APS优化的算法。但实际我以前写过一篇文章，其实APS不复杂，我将APS逻辑简化成了几步。举例来讲，对一个单个订单，通常会计算，根据有一个forward计划，也就是说前向计算，会计算出最早可能的一个开始时间，而LPST，根据反向的这么一个排程，计算出最迟可能的开始时间。
排程就是把订单的生产计划排在，最早可能开始时间叫EPST和最迟可能开始时间LPST之间。早期的EPST主要根据材料、资源，包括人力资源、设备的限制，决定订单最早可能的开始时间。而LPST是根据交货日期，根据提前期计算出的订单最迟可能开始的时间，晚于LPST开始生产，会导致生产订单的延迟。
这张图就是这个原理，排程是针对每一个生产订单计算出EPST与LPST，将生产开始时间选择在EPST和LPST之间。如果EPST早于LPST一段时间，计划时间可以选择在这之间的任何一个时间;如果EPST与LPST相同，计划开始时间就应该是EPST或LPST;如果EPST晚于LPST，这个订单要么增加资源，要么就会延迟交付。如果单个生产订单全部都能排好，就会把多个订单放到一起排，多个订单会形成资源的冲突，这样按单个生产订单计算结束后，需要检查资源冲突。有多个生产订单用同一个原材料，可能会导致原材料缺货，也就是导致EPST会延迟。而多个订单使用同一个生产资源，包括人和设备，会导致设备负载过重，又会导致EPST的延迟。碰到这些这些资源冲突会导致一些订单的延迟，在这个时候要有一个优化级的排序算法，将优先级高的生产订单完成，而优先级低的检查是否有替代原材料或者替代资源，这些替代原材料或替代资源是否可能保证按时交付。
对订单优先级的排序按重要程度分为第一级的是交付时间;第二级的是优先等级，企业根据企业生产的特点，设计的订单优先级;第三个是订单量，通常而言，订单量越大的，它的优先级越低，如果订单量小，它优先级排高之后，就可能更多满足一些订单，那么订单随着时间的延迟，它的重要性就会越来越高。那么，这个排序的优先顺序，第一是交付时间，第二是优先等级，第三是计算量。
刚才讲了EPST跟LPST，EPST跟LPST的算法是什么?我们先看一下LPST。一般产品的生产提前期包括产线切换时间、生产时间、等待时间，LPST的算法根据交付期减去等待时间、生产时间、切换时间，就是订单最迟计划开始时间。EPST的算法有几个规则，第一，不能早于计划、原计划的时间;二，生产资源，包括设备、员工可提供的时间;三，生产资料的可提供时间，算法如图。这个逻辑看似非常简单，但是这里面有一个嵌套。如果一个产品需要多个部件，这些部件也是工厂生产的，那么这个产品的订单会分解成多个制造订单，最终的组装订单、部件的生产工单，这个过程需要展BOM的计算。而部件的生产工单的LPST需要通过组装的LPST计算，而组装工序的EPST需要通过部件工序的EPST计算。部件工序、组装工序的LPST、EPST相互影响，这是APS算法复杂的原因之一。
APS算法还有其它的影响因素。比如当存在瓶颈资源时，订单的优先排序规则;二，排产时，订单还有备选的生产资源，在生产资源之间还可以选择。在计算EPST的时候，对生产资源的选择包括现有库存、运输在途、在制品，或者备选其它的可替代部件。这些都是导致APS算法复杂的原因。
但是人在处理问题的时候，喜欢把所有问题同时解决，但是计算机处理复杂问题的时候，更容易通过简单的规则反复迭代，获得好的解决方案。APS是计算机解决复杂问题的一套算法，最好的APS解决方案是解耦的，也就是属于利用简单规则的反复迭代，灵活定义的一些规则。因为我在国内与很多APS的研究者做过交流，很多APS研究者喜欢研究各种APS算法。但是在我眼里，算法越简单，它的效率是越高。
我前面大概介绍了一下APS的历史、APS的框架，还有APS简单的算法描述。但是APS哪个产品更容易最先启动呢?我再给大家简单介绍一下。
我认为APS是由需求驱动的，看APS的一个架构图，比如我们左边是一个企业的供应商，右边是企业的客户，上面是企业的战略层，下面是MES系统，这是APS的一个边界。从决策层向下，最容易启动的是S&OP。从供应商这个角度进来的话，这个时候用得比较多的解决方案是VMI管理，叫供应商管理库存，还有SCC，叫供应商协同。
从需求端做得比较多的解决方案是需求管理或者需求计划、需求满足。早期I2的产品里讲的是需求计划跟需求满足，但现在很多软件公司或APS解决方案把需求计划和需求满足统一叫“需求管理”这么一个软件，未来需求管理可能也会是APS早期启动的一个模块。
向下一个模块，APS与APS接近MES这一段，或APS接近于制造执行这一个系统这一端，更加容易起步的是车间的一个排产计划，这个需求更多是随着MES的普及，形成对车间计划排程的需求。现在国内大部分企业做APS的，基本是基于MES引发的一个车间计划的需求。
我对APS的判断比较重要的一个解决方案，大家可以关注的，一个是S&OP，也就是生产运营计划、需求计划、车间级的排产以及VMI这些模块。而更具体的一点，比如在需求端，需求管理里面，大家更容易知道的一个解决方案或者叫最佳实践叫CPFR，叫协同补货计划，这个解决方案提出宝洁公司和沃尔玛达成的一个产品CPFR计划，这个案例大家在网上可以搜的。
时间比较紧张，我今天的汇报就到此结束，谢谢大家!
