APS高级计划与排程

1APS高级计划与排程基础理论知识整理制作：人间烟火2005-08-25APS高级计划与排程2第一章APS概念、发展及构成什么是高级计划与排程-APS？被誉为供应链优化引擎，有称高级计划系统(AdvancedPlanningSystem)，也有叫高级计划与排程(AdvancedPlanningandScheduling)。定义不是最重要的。最重要的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。APS应包括哪那些内容？1.基于订单任务(Job-based)订单优先级计划2.基于事件(Event-based)资源利用率最大化计划3.基于资源(Resource-based，TOC)瓶颈约束计划4.基于物料约束的可行的计划5.基于历史，现在，未来的需求计划6.基于供应资源优化的分销配置计划7.基于运输资源优化运输计划APS为制造业的四类制造模型提供解决方案:1，流程式模型,APS主要是顺序优化问题.2，离散式模型,APS主要是解决多工序,多资源的优化调度问题.3，流程和离散的混合模型.APS同时解决顺序和调度的优化问题.4，项目管理模型,APS主要解决关键链（资源约束）和成本时间最小化问题.APS考虑不同行业的解决方案。APS的主要着眼点是工序逻辑约束和资源能力约束,物料和工序流程紧密联结.各种优化规则.计算最早可能开始时间和最迟可能开始时间.物料可重分配和可替代,资源可重分配和可替代.计划排程考虑柔性(缓冲),考虑成本约束,考虑非确定流程和统计概率论.考虑多种优化方案的比较分析.一般APS软件都由5个主要的模块组成：需求计划、生产计划和排程、分销计划、运输计划，企业供应链分析等。3近年来，许多企业开始把注意力放在自己的核心竞争能力上，对一些非强项业务则尽可能外包给别的公司。结果，销售给顾客的产品或服务，其特征和质量在很大程度上取决于供应链上的所有相关企业。这便带来了新的挑战：如何实现供应链的集成？如何更有效地协调和控制企业间的物流、信息流和资金流？对于这些问题，需要有一个全新的管理理念和方法-供应链管理。SCM方法的研究和实施为企业带来了很大的经济效益，今天，许多企业都选择了供应链和物流管理作为获取新的竞争优势所必须采取的战略步骤。在过去十年中，信息技术(如强大的数据库管理系统)，通信手段(如通过Internet的电子数据交换)，以及复杂数学模型的各种求解方法(如数学规划)的发展为计划和控制供应链流程开阔了新的视野。顾客订单、需求预测或市场趋势可以被分解成必要的活动，立刻送到供应链各组织当中，并通过高级计划系统(APS)生成准确的生产计划和程序来保证按时完成订单。APS与传统的企业资源计划(ERP)不同，它试图在直接考虑潜在瓶颈的同时，找到跨越整个供应链的可行最优(或近似最优)计划。二、什么是计划？为什么要计划？整个供应链中每分钟都有成百上千个决策需要制定和协调，这些决策的重要性不尽相同，既有相当简单的问题如“下一步各机床计划完成哪项工作？”，也有非常重要的决策如是否新开或关闭一家工厂。一个决策越重要，就越需要更好地准备，这种准备工作就是计划。计划通过识别将来的各种可行活动，选择其中好的甚至最好的来支持决策。计划过程可分为几个阶段：认识和分析决策问题；定义目标；预测未来状况；识别和评估可行活动；最后是选择最优方案。供应链非常复杂，现实中要处理的每个细节并非都能(或应当)在计划中考虑，因此，有必要根据现实建立一个模型，以此作为制定计划的基础。建模的艺术就是要尽可能简单、尽需要详细地表现真实，也即简单而又不忽略现实中的重要约束。预测和仿真模型用于预测未来的状况，解释复杂系统输入和输出之间的关系，但它不支持从大量可行活动中根据标准来选择最优方案，这一工作通常由优化模型来完成，它与前者的差别在于增加了一个可用来求最大或最小的目标函数。计划不是一成不变的，计划的有效期受到预定计划范围的限制。当达到计划范围时，需要重新制定一个新的计划来反映当前供应链的状况。根据计划范围的跨度和所做计划的重要性，计划任务通常可分为三个不同的计划层次：长期计划：这一层次的决策也称为战略决策，它制定了未来企业/供应链开发所必要的框架，通常涉及供应链的设计和结构，对今后几年有长期影响。中期计划：在战略决策的范围内，中期计划决定常规运作的框架，特别是决定了供应链中流程和资源的总的数量和时间，其计划范围从6个月到24个月，考虑了需求的季节性变化。短期计划：最低计划层应当把所有活动明确为可供立刻执行和控制的详细指令，因此，短期计划模型要求高度的详细和准确。短期计划范围在几天到3个月之间，受到来自上层有关结构和数量范围决策的限制。对供应链的实际性能(如提前期，顾客服务，和其它策略问题)而言，短期计划是一个很重要的因素。最简单的计划方法是查看所有可选活动，按给定的标准进行比较，然后选择最好的方案。不幸的是这一简单计划程序至少会遇到三个主要困难：首先，计划活动中常常同时有几个标准，目标之间存在冲突，各方案之间的优先选择也不明确。例如，顾客服务水平应尽可能高，而与此同时又要保持库存最少，这种情况就没有最优解(也即不能同时使两个目标最优)。处理这种多目标决策问题的常用方法是设定一个目标在最小或最大的满意水平，然后优化另一个目标。在上面的例子中，人们可以在保证一个最低顾客服务水平的同时使库存最少。另一种处理多目标问题的有用方法是对所有目标按财4务收入或成本定价，然后使结果的边际利润最大，但不是每个目标都能以财务价值的形式来表达(如顾客服务)。还有一个更常用的方法是给每个目标定义一个系数值，然后加权求和，这种方法的缺陷是有可能产生伪最优解，因为它在很大程度上取决于任意的权值。供应链高级计划系统(APS)从原理上支持上面各种多目标寻优方法。其次，供应链计划的可行方案数量巨大。例如，对连续决策变量(如订单大小或工作的开始时间)，可选方案的数量实际上是无限的。对离散变量也是如此，如几个工作在机床上的加工顺序，可选的数量是一个组合大数。在这些例子中想通过简单枚举来找到最优方案是不可能的，甚至要找到一个可行的方案都很困难。在这种情况下，可应用运筹学(operationsresearch)的数学方法来支持计划流程。线性规划或网络流算法能找到精确的最优解，然而，大多数组合问题只能通过启发式算法(heuristics)来计算近似最优解(局部最优)，这些方法的成功也取决于问题的建模方法。第三，最难的恐怕还是处理不确定性。计划通过分析与未来状况相关的数据来安排将来的活动，这些数据通过预测模型估计得到，或多或少存在预测误差。这种误差降低了产品的可用性(availability)，因而也降低了企业提供的顾客服务水平。为了改进服务，安全库存被用来缓冲实际需求与预测之间的误差。当然，安全库存并非处理需求不确定性的唯一方法。需求的不确定性使计划与现实之间存在偏差，因此必须进行控制，如果偏差过大，计划就要重新修改。“滑动范围窗”(rollinghorizonbasis)的计划方法就是这种计划-控制-修改的交互实施。计划范围(如1年)被分成若干时间段(如12个月)，计划在1月份开始时制定，涵盖12个月，但只在第一个时段(1月份，称为冻结时段)计划才真正被付诸实施。新的计划在第二个时段(2月份)开始时重新制定，新计划考虑了第一个时段中的实际变化，并更新未来时段的预测。新计划的范围与原先的计划重叠，但延伸了一个时段(从2月份到第二年的1月份)，如此类推。在传统计划系统和APS中，这种方法是处理运作计划中不确定性的常用方法。图1给出了这种不断滑动计划范围的计划方法。另一种更有效地更新计划的方法是面向事件的计划(event-orientedplanning)。新计划不是在正常间隔，而是在出现重要事件时制定，例如意外销售，顾客订单变化，机器故障等等。这种方法要求计划需要的所有数据(如存货，工作进程等)被连续更新，以便在事件发生的任何时刻都有数据可用。这种方法的一个例子就是APS，它利用来自ERP系统的数据，根据事件来更新计划。APS有下面三个主要特点：它是整个供应链的综合计划，从企业(甚或更广泛的企业网络)的供应商到企业的顾客；它是真正优化的计划，定义了各种计划问题的选择、目标和约束，使用精确的或启发式的优化算法；它是一个层次计划系统，结合了上面两个特点：供应链最优计划既不能靠同时执行所有计划任务的单一系统形式获得(根本不切实际)，也不可能靠依次执行各种计划任务取得(达不到最优)。层次计划折衷考虑了实用性和计划任务之间的独立性。值得注意的是，ERP系统中的传统物料需求计划(MRP)在概念上没有上面这些特点：MRP只限于生产和采购领域，不做优化，在大多数情况下甚至不考虑目标函数，它是一个运作层面的连续计划系统。层次计划的主要思想是把总的计划任务分解成许多计划模块(即局部计划)，然后分配给不同的计划层，每一层都涵盖整个供应链，但层与层之间的任务不同。在最顶层只有一个模块，是企业范围的、长期的、但却是粗略综合的发展规划。层次越低，计划涵盖的供应链局部受到的限制越多，计划时间范围越短，计划也越详细。在层次计划系统的同一计划层中，供应链各局部计划之间通过上一层的综合计划来协调。图2给出了计划任务的层次结构框图。5在层次计划中向下(向上)分解(综合)数据和结果，可以取得计划详细程度的增加(减少)。综合主要涉及：产品(组合成批)，资源(组合成产能组)，和时间(把分段时间组合成更长的时间段)。各计划模块被水平和垂直信息流连接在一起，上层计划模块的结果为下属计划设定了约束，而下层计划也将有关性能的信息(如成本，提前期，使用率)反馈给更高的层次。层次计划系统(HPS)的设计需要仔细定义模块结构，模块计划任务的分配，和模块间信息流的详细说明。HPS通常采用滑动范围的计划方法，在不同层次上计划间隔和范围的复杂协调方法可参阅文献[2]。面向事件的计划简化了HPS的使用，使它更加灵活，但前提条件是有一个通信系统能对有关的计划层和任务模块发出“事件”报告，此外，一个计划任务的结果也应能其它计划任务发出事件报告。APS有三个主要优点：信息可视化，减少计划时间，和允许方便地应用优化方法。正因为如此，许多计划人员或许会担心自己的工作会被计算机所代替。然而，模型只是现实的近似，人们的知识，经验和技能仍然需要来弥合模型和现实之间的差距。计划系统无论多么高级也只是支持人们制定决策的决策支持系统。在面向事件的计划中，通常要由计划人员来决定是否需要修改计划，此外，每一个计划模块也需要由人来负责它的功能、数据和结果。三、供应链计划任务整个供应链网络由网络中每个伙伴的内部供应链组成，内部供应链包括四个主要的供应链流程，其计划任务不尽相同。采购流程包括所有为生产提供必要资源(如物料和人力等)的子流程，资源的有限能力是生产流程的输入，生产流程也由许多子流程组成。分销流程弥合了生产地点和顾客(零售商或其它进一步处理产品的企业)之间的距离，销售流程确定顾客需求和