APS系统的KPI的技术分析

随着智能制造的深入推进以及MES的广泛应用，APS（高级计划排产）越来越得到制造企业的重视。APS是工业软件的核心，具有复杂的技术内涵。企业对实施APS都有一些困惑和困难，一直有很大的顾虑。困难这一方面今天先不说，这次说一下APS与效益指标之间的关系，尤其是技术内涵的分析。

一、缩短制造周期

对于具体产品来说，纯粹的加工周期其实是固定的，除非在工艺技术上做改进。但对于一个订单来说，除了加工时间之外，还有很多的流转时间，这个就涉及到资源的优化配置，这就是APs要做的事情。APS缩短制造周期，主要采取如下的措施。

1、订单一旦下发执行，在工序之间能够形成流水式的周转，比如并不是前一道工序所有的数量都执行完成之后下一道工序才开始，而是形成了一种搭接的生产接续关系（或者以某种批量的方式在工序之间进行周转），或者，即使不是流水式接续关系也是一种零等待的周转方式，这种方式就要求前一道工序结束之后，后一道工序所用的资源能够马上开始生产任务。这两种方式其实，都可以归结到单元化生产。对于制造企业来说，可能配备了一些物理上的生产单元，当订单种类不多的时候，或者订单批量比较大的时候，还是比较合适的，但是如果面向柔性生产，这些固定的物理的单元其实并不合适，这时候的制造单元应该是随着订单任务而形成和产生动态逻辑的制造单元，这就涉及到APS的资源优化配置，技术内涵是极其复杂的。笔者见过一个APS实施的法院判决案例，其核心就是用户要求这种资源配置方式，但供应商在技术上其实是做不到的。

2、订单和工序的优化分批。企业里面常见的做法是根据经验，以及现场的资源情况，对订单进行分批组织生产，绝大部分APS系统将这项优化的内涵抛给了上游的订单输入，也就是说现在常见的APS系统将接受固定的订单条目作为任务输入，其实是没有这方面的优化考虑的。当然从研究角度来说，实现极端的订单和工序分析，也会一定程度上割裂订单执行过程当中的连贯关系，对于MES的生产组织过程提出了极其高的复杂动态管理要求，但其实是可以实现极端的优化方案的，不同的企业还是要根据自己的情况来决定。这些都对APS提出了非常复杂的技术内涵要求，对资源的优化配置规则、策略和算法要求非常高。

二、降低库存

    其实我们说到降低库存的时候，意思是说提高周转利用率，减少库存物料的呆滞停留时间，所谓的精益生产很多都是体现在这个方面的。与APS相关的，主要体现在两个方面。

1、减少在制品库存（WIP）。

2、减少原材料库存。

三、资源利用率

资源是企业的重要资产，企业一定会想尽办法充分利用。各种统计资料均显示，制造企业的资源利用率其实是很低的。这方面的原因当然有很多，但是通过APS进行资源的优化配置，是可以部分解决或缓解这个问题的。

四、提高产出或产能

提高产出和产能一般的衡量是尽可能多的出产产品，这个当然也是有订单需求驱动的。一般来说可能比较适用于大规模批量化生产的企业，多是那种MTS企业。但是，如果企业的类型是产品种类非常多，至于是否不计代价的，把所有产品都生产出来库存里面，其实可能对于企业来说并不合适。提高产出和产能其实是一个综合指标，应该根据不同的情况进行细化分解。

五、提高订单的按期履约率

订单的按期履约率也是企业孜孜不倦追求的效益指标。从系统工程的角度来说，我们不能等到即成事实发生，而是应该在前期接订单的时候，就应该进行评估，从而在综合考虑多订单并发，以及资源统一优化配置的情况下，给出的交货期才是有效的。这也是APS贯彻WHAT-IF的一种运用方式。当然了，APS在运用过程当中，对各种生产扰动进行实时或者准实时快速响应调整，也是保证订单按期交货的必备技术要求