什麽是APS
APS被譽為供應鏈優化引擎，被稱為先進規劃排程系統（Advanced PlanningAPS被譽為供應鏈優化引擎，被稱為先進規劃排程系統（Advanced Planning and Scheduling）。APS能提供對所有資源具有同步的、實時的、具有約束的的模擬能力，包括物料、機器設備、人員、供應、客戶需求、運輸等影響計劃因素，不論是長期的還是短期的計劃都具有可優化、可對比和可執行性。APS解決的問題
APS為制造業的四類制造模型提供解決方案：
（1）流程式模型，APS主要是順序優化問題。
（2）離散式模型，APS主要是解決多工序，多資源的優化調度問題。
（3）流程和離散的混合模型。APS同時解決順序和調度的優化問題。
（4）項目管理模型，APS主要解決關鍵鏈（資源約束）和成本時間最小化問題。
APS技術實現
一般的排程問題都是對於具體生產環境中覆雜的、動態的、多目標的排程問題的一種抽象和簡化，因而一個排程算法可以通過其如何表述這些覆雜性進行分類。由於實際中生產環境是千差萬別的，那麽一個排程算法就應該根據其是否能適合對應的生產環境的重要特征進行評估。以下是整理的一些排程的算法：
運籌學方法
運籌學方法是將生產排程問題簡化為數學規劃模型，采用基於枚舉思想的分枝定界法或動態規劃算法進行解決排程最優化或近優化問題，屬於精確方法。
優點：這類方法雖然從理論上能求得最優解。
缺點：其計算覆雜性的原因、因而不能獲得真正的實用。對於覆雜的問題，這種純數學方法有模型抽取困難、運算量大、算法難以實現的弱點，對於生產環境中的動態排程實現覆雜，解決不了動態及快速響應市場的問題。
2.系統仿真的方法
基於仿真的方法不單純追求系統的數學模型，側重對系統中運行的邏輯關系的描述，能夠對生產排程方案進行比較評價，分析系統的動態性能，並選擇系統的動態結構參數。
缺點：出於制造系統的覆雜性，很難用一個精確的解析模型來進行描述和分析。鑒於其實驗性，因此，很難對生產排程的理論做出貢獻；應用仿真進行生產排程的費用很高，不僅在於產生排程的計算時間上，而且在於設計、建立、運行仿真模型上的高費用；仿真的準確性受編程人員的判斷和技巧的限制，甚至很高精度的仿真模型也無法保證通過實驗總能找到最優或次優的排程。
3.模擬退火法
模擬退火算法（SA）將組合優化問題與統計力學中的熱平衡問題類比，另辟了求解組合優化問題的新途徑。它通過模擬退火過程，可找到全局（或近似）最優解。思想就是：首先隨機選擇一個解作為開始，接下來產生一個隨機擾動，如果找到比上一個解更接近最優解的解，那麽就直接接受這個解。而如果找到的解離得更遠了，沒關系，以一定的概率接受。
優點：非常適用於解全局優化問題。
4.遺傳算法
遺傳算法是上世紀木提出了一種新的並行優化搜索方法：遺傳算法（Genetic Algorithm），它是一種基於進化論優勝劣汰、自然選擇、適者生存和物種遺傳思想的隨機優化搜索算法，通過群體的進化來進行全局性優化搜索。
優點：是通過群體間的相互作用，保持已經搜索到的信息，這是基於單次搜索過程的優化方法所無法比擬的。
缺點:遺傳算法也存在著計算速度較慢的問題。
5.約束理論 TOC
TOC理論認為，瓶頸決定系統的績效，並且TOC提供了高效和有效地利用瓶頸的方法。TOC的核心思想是存在瓶頸工序或工作中心，最佳計劃是基於瓶頸工序的計劃。離散制造中經常使用DBR（Drum-Buffer-Rope Approach，鼓-緩沖-繩子法）方法來制定生產計劃。
1.鼓
在為整個生產系統設置工作節奏的過程中，鼓所需考慮的是系統中的瓶頸和顧客訂單的交期。設置鼓的第一步是，根據所需的總產出識別在瓶頸處必須完成的工作。如果公司是面向訂單生產（MTO），瓶頸必須做的工作是在規定期限內滿足顧客的要求。如果公司是采取根據可得性生產（MTA），要求產出就是填充庫存緩沖所需的總的產成品。編制計劃時，應按顧客訂單交貨期的先後為瓶頸制定詳細的生產作業計劃，明確產品清單、生產順序和生產的批量大小。這樣做目的是防止瓶頸前的工序過量生產，從而超出瓶頸工序的生產能力，造成庫存浪費。
2.緩沖
緩沖的職能是為避免產品生產過程中由於設備故障和產出品不合格等內部固有的因素對系統的有效產出所帶來的影響和損害。
DBR根據工藝流程的形態，緩沖可以分成以下三種不同形式。瓶頸物料緩沖是設在瓶頸工序之前，保證瓶頸工序的開工和運行不會受到前面工序的生產率
波動或者生產故障等因素的。出貨時間緩沖是企業承諾顧客交貨期的時候，一般都會在實際的生產周期上再增加一個緩沖時間。裝配緩沖是在工序流程分支，保證齊套零部件及時裝配的保護時間。
