一、APS的局限性

當前APS成為許多提供生產解決方案企業推廣的重點，大家在宣傳其諸多優勢力的同時，卻對其局限性避而不談，從而對很多生產企業造成誤導，盲目配套APS系統，不僅耗費大量資金，而生產優化也沒有達到預期效果。下面我們談談APS系統普遍存在的局限性。

1.模型構建存在缺陷：APS通常依靠Excel構建生產計劃調度數學模型，但制造業的生產運營管理極為復雜，若表格過于復雜，企業難以正確填寫，模型便失去作用，而簡化后的表格又會致使模型粗糙。

2.難以處理混合流水車間協同：APS較難對混合流水車間的協同生產加以實施，它難以處理好局部與整體優化的關系，對各個車間工單的安排過于理想化，一旦將各車間計劃連貫起來，如果其中某一車間生產變動，往往牽一發，動全身。這種狀況的出現在理論上是可以解決的，但是在實際生產中，生產一旦開始，人員的調配、機械的運轉、材料的供應、工序的銜接、方法的適用性等等，都是有一定的矢量慣性的，非必要的極端條件，并不因一個車間的生產變動，而改變其它所的車間的計劃和現有工作的實施，這是不現實的。由于宏觀計劃在實施階段常受實時性要求與動態干擾因素影響，那么，大多數的APS在微觀的生產計劃和調度問題研究具有顯著工程價值。

3.對數據質量要求高：APS的算法優化對數據質量有著高度依賴，可許多制造企業存在數據孤島現象，MES、WMS、ERP等系統各自獨立運作，數據之間的整合和協調存在一定難度，同時數據更新也存在滯后問題，導致APS難以獲取到準確、及時、完整的數據來支撐運算。

4.動態適應性欠佳：APS所依賴的運籌學算法在靜態假設條件下有著不錯的表現，但訂單頻繁變更、設備異常停機、物料供應異常等動態干擾因素時，難以做到及時且有效的應對，往往會產生 “蝴蝶效應”，難以快速輸出新的合理排程 。同時，主流APS系統的參數調整通常需要較長時間，無法適應國內快速變化的供應鏈環境 。

二、dynabook 破解APS的局限性的方案

dynabook通過四十年的筆記本電腦生產和對全球眾多企業APS服務經驗，研發了一系列針對以上困局的技能和方案即-dynaconnect APS。

1.針對模型構建存在缺陷，dynaconnect APS智能排程算法均衡產能，優化生產資源分配，減少換模換線和空閑浪費，提高稼動率與交付率，減少庫存周轉積壓，大幅降低排產人工。

正排算法：設備人員緊前生產，充分利用產能，常用于處理緊急訂單或者交貨期答復。倒排算法：設備人員緊后生產，最小化庫存，優化現金流，常用于提高合同齊套率以及JIT生產。負載均衡：保持各生產線資源均衡化連續生產，減少人工排產造成的資源不連續和空閑浪費。生產線換線換模頻率優化，基于相同產品屬性，支持共模合并生產排產。根據產線/設備屬性(最大產能，成本等)，結合產品屬性適配產線。設置工序前置緩沖間隔期，即可對每道工序指定日期開始排程，實現分段排產，使每個工序在指定的時間段內資源和產能得到充分利用(如共模合并生產，減少換模換線)，使企業掌握各個工段的產能與需求情況，促進識別瓶頸工序，從而有針對性地調配資源 (人力/設備等), 緩解瓶頸工序的產能壓力, 同步減少上下游工序的庫存積壓和等待時間。

2.針對難以處理混合流水車間協同方面，dynaconnect APS通過對于無約束混合流水車間調度問題(HFSP)的求解方法大量研究，提出了結合遺傳算法與分支限界法的混合算法，以解決中大規模HFSP問題，并對考慮序列相關準備時間的分布式柔性作業車間調度問題提出了一種改進遺傳算法，采用負荷均衡的種群初始化和多重局部擾 動策略，有效提升了調度解的質量和算法性能。

3.針對數據質量要求高的問題，dynaconnect APS通過構建APS與ERP、MES的一體化集成流程(如訂單轉化、 評料運算、動態排程)，實現了從銷售訂單到車間執行的閉環管理，減少信息孤島。特別聚焦混合流水車間作為關鍵資源約束的優化模型，通過自動化學習和智能排程提高可行性與資源利用率，減少對高質量數的過度依賴。

4.針對動態適應性欠佳的問題，dynaconnect APS考慮序列相關準備時間的分布式混合零空閑置換流水車間調度問題，提出了一種多目標 灰狼優化算法，通過改進初始化、離散化更新機制和多鄰域局部搜索策略，提升了解 的多樣性和質量。針對含有自動導引車(AGV)與機器協同作業建立了低碳HFSP調度模型(HFSP-MA-RE)，提出了基于提前調度的AGV與機器聯合調度策略，并采用基于正向灰靶模型的多目標覓食優化算法，有效提升了調度方案的性能。

依40年筆記本電腦研發制造的深厚積淀，以及對全球前沿排程理念的持續探索，dynabook 始終致力于智能生產排程系統的迭代優化。我們有充分信心，當dynaconnect APS與搭載Intel® Core™ Ultra 移動式處理器(第二代)的 dynabook 系列筆記本電腦強強結合，將為您構建更高效、更精準的生產排程解決方案 —— 不僅能流暢應對復雜生產場景下的動態調度需求，更能以強大的運算性能與穩定的設備支撐，讓每一次排程決策都精準落地，助力生產效率與交付可靠性雙重提升。

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