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aps模型的讨论
我们研究的对象是真实的工厂。针对这个真实的工厂原型去研究它的运营规律、管理机制、制造过程的管理控制。在研究中我们对工厂直接实施改造控制，其风险和代价很大。这样我们需要根据原型建立一个模型进行研究。原型和模型的关系就是“digital twin”。模型的有效性非常重要。如果建立的模型不能反映系统原型的基本特征，研究的结果就无效，更不可能付诸实施。
用表格建数学模型是科学研究非常通用的方法。大多数aps是依靠excel建立工厂生产计划调度系统的数学模型。现在的问题是，制造业企业的生产运营管理和制造过程的管控是一个非常复杂的系统，即使我们能够设计出反映企业基本运行规律的表格，那么这个表格必然会非常复杂，制造企业不可能正确填写表格，那么这个模型也就失去实际作用。
在实际的aps，为了能够在企业实施项目，为了让制造企业能够填表，aps的表格不会太复杂。然而，这就带来了模型太粗燥的弊端。为了弥补模型的缺陷，aps在软件界面就设计了很多的配置项。俗话说，麻袋绣花底子不行。基础模型没有建好，不能反映原型的特征，制造企业就难以接受，难以应用。遗憾的是，恰恰是由于aps模型缺陷引出来的很多的用户配置界面，反而成为aps的一个功能强大的销售卖点。
在这里对制造企业建模主要目的是研究企业运营的效率、质量、成本。建模是极具挑战性的创造。对一个工厂来说，期望所建模型既有效，又可操作，又简单，就需要对工业制造的本质有深刻的理解。如果不能在车间生产现场沉下去，如果不研究大量的工厂样本，如果不经过理论和实践多次迭代和一次又一次的失败，很难达到预期。
我们必须说aps模型有缺陷，但是它绝不是不可用。当我们把系统的范围缩小，研究一些局部运营管理问题；当我们消除一些局部系统外部的不确定性；当我们把排程的“颗粒度”与研究对象实际更贴近一点；当我们可以把系统的某些非线性近似为线性的时候；aps还是一个有效的工具。这也是很多中小企业能够实施aps的原因。
aps算法的讨论
模型和算法肯定是绑在一起的。模型的有效性是算法寻优的基础。
大多数aps都是基于规则的算法。现在尚不存在一种全局最优的规则。所以，如果aps是基于规则算法，它仅存在局部优化的可能。制造车间排程寻求最优是极其困难的。aps排程优化运算结果应该是在千千万万可行解中的一个。
鉴别aps是否有优化算法的一个方法就是，以最短生产周期为目标，给aps输入足够多订单并且不设定优先级，然后让solver分别运算一秒钟、一分钟、一个小时，再观察结果的变化。
实际上，对于管理水平很差的企业，aps的优化能力不重要。重要的是排出来一个企业能够执行的结果。真正的排程优化只有管理水平很高且数字化/自动化环境很好的场景才能体现。
理论上的可行解与实际上的可执行指令是不同的。计算机模型算法可以忽略很多约束和干扰，而实际上这些问题不可忽略。因此，aps常常出现输出的指令可执行率不高的现象。
规则算法就是按照人为制定的排序规则，由计算机依据既定的约束条件把任务的顺序排出来，大部分都是简单地“码”出来而已。即使这样，对于复杂的生产现场管理来说，能够按照规则把生产任务排序做好也远远超过人手操作的能力。所以，规则算法在很多情况下是非常有效的，尤其是对中小企业。
aps的输出指令都是交给人来执行的，因此它有缓冲和协调的条件。事实上，对于管理水平还不是很好的中小企业，不适应精准调度，也没有必要。中小企业如果上线实施aps，不要对aps太苛求，能够比手工作业更好就达到目的了。而aps的实施，客观地提升了企业的数据质量，为下一步的改善提供了数据环境。
作者：博革咨询
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