算法APS

㈠ 什么是 APS

一系列高级应用软件，运用数学模型和相关的技术为复杂的生产和供应问题找出优化解决方案。到目前为止，国际上对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，其功能优势在于实时基于约束的重计划与报警功能。在计划与排产的过程中，APS将企业内外的资源与能力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在提高企业经济效益方面的潜能是巨大的，它能及时响应客户要求，快速同步计划，提供精确的交货日期，减少在制品与成品库存，并发考虑供应链的所有约束，自动识别潜在瓶颈，提高资源利用率，从而改善企业的管理水平。APS是结合二种规则算法和基于模拟的排程器进行计划。1，有限能力计划：a，算法顺序计划。b，向前顺序计划。c，向后顺序计划。b，双向计划或瓶颈计划。 可供选择规则： 瓶颈，完成日期，先到先服务， 升序定单属性值，优先级，加工时间，下达日期，相反优先级，闲散时间，用户定义规则2， 基于模拟的计划：提供一个简单的吸引人的，可选择的计划，基于模拟规则产生一个优化的计划。实施APS的关键：规则利用强大的，灵活的模拟计划的关键是对二个的规则的利用。有二个基本的规则系列：工序选择规则OSR和资源选择规则RSR。利用模拟顺序器优势的关键之一是在计划过程中有能力组合选择工序规则和资源规则的决策逻辑。 如何选择正确的规则在决定工序选择规则和资源选择规则主要考虑的是你评估一个好的计划的条件。例如，你的主要目标是一个满足所有任务规定的完成日期吗?还是你重点是提高设备利用率，减少非生产时间(准备时间和设备维护时间)决定基本计划的目标是一先决条件去选择合适的规则。一旦决定你的目标，你就可以选择工序和资源选择规则来完成目标。一般来说，先选择工序选择规则，然后选择合适的资源选择规则。在一些情况下，有关的资源选择规则被工序选择规则所决定。1， 预先确定任务的参数类规则： 预先确定任务的参数规则一般用于任务的特性的情况。(如优先级或成本)，它不顾计划的问题。 不考虑任务完成日期或设备利用率。因为这些规则忽略完成日期，它们典型更适应MTS环境，而不是MTO环境。2， 最小化任务延迟类规则：在许多MTO环境， 忽略计划目标是保证每一个任务按期完成。 3， 最小化任务流程时间类规则：在一些环境，关键问题是计划设备的效率来最小化任务的平均时间。 在最小化任务流程时间规则里忽略任务完成日期而集中于减少任务的时间。这类规则包括最小化流程时间，最少剩余工序数，最小剩余工作时间。4， 最大设备能力类规则：在一些MTS的环境，关键问题是计划设备效率来最大化整个设备的生产能力。在最大化设备能力规则里忽略任务的完成日期及集中于根据设备能力的效率的提高产生计划。5， 资源类规则：虽然工序选择规则在决定生产计划的质量起这重要作用，资源选择规则在加工处理中也能起重要作用。6， 定制顺序规则：定制顺序允许用户控制计划活动。可以用规定的模拟方法的形式。或可以优化工艺流程或搜寻开发整个计划。APS提供广泛的对象清单，能被利用查询计划状态，搜寻未计划的工序。等等。参考：

㈡ APS是什么意思

APS系统，又名高级计划与排程(Advanced Planning and Scheling)，企业管理软件。是对所有资源具有同步的，实时的，具有约束能力的，模拟能力，不论是物料，机器设备，人员，供应，客户需求，运输等影响计划因素。不论是长期的或短期的计划具有优化，对比，可执行性。其将要采用基于内存的计算结构，这种计算处理可以持续的进行计算。这就彻底改变了批处理的计算模式。可以并发考虑所有供应链约束。 当每一次改变出现时，APS 就会同时检查能力约束， 原料约束，需求约束，运输约束，资金约束，这就保证了供应链计划在任何时候都有效。也将采用基因算法技术，它是一种搜索技术，它的目标是寻找最好的解决方案。这种搜索技术是一种优化组合，它以模仿生物进化过程为基础。基因算法的基本思想是进化就是选择了最优种类。基因算法将应用在APS 上，以获得“最优”的解决方案。现在APS系统以将网络结构的APS主要是基于多层代理技术与制造内部的APS主要是基于模拟仿真结合起来，使得网络导向结构的APS解决制造同步化问题，模拟仿真APS的优化顺序器解决工厂的顺序冲突问题。这样，APS计划的编制与顺序的安排就可以提供给制造商解决全球的优先权和工厂本地的优化顺序问题，来满足制造业对客户响应越来越强烈的需求。

延伸定义：APS-MES精益制造管理系统是集合系统管理软件和多类硬件的综合智能化系统, 它由一组共享数据的程序，通过布置在生产现场的专用设备，对原材料上线到成品入库的整个生产过程实时采集数据、控制和监控。它通过控制物料、仓库、设备、人员、品质、工艺、异常、流程指令和其他设施等工厂资源来提高生产效率。佛山市中渊科技有限公司拥有此软件着作权。

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