APS排产系统生产作业计划
在当今全球动态的经济状况下，公司必须要更精准的，更灵活的去更换他们的供应链，然后才能在竞争中取胜，一些领先的公司已经向高级生产排程计划进行求助来优化他们的供应链计划，从而来更快的响应他们市场供给的变化，然而在公司决定是否采用 APS解决方案来拓展重复执行他们的时候，他们可能会帮你克服遇到一系列项目实施时遇到的问题和挑战，并帮你找到有效的解决这些此类可预测的问题的策略，在这里所有的建议都是基于很多公司的实施经验，他们所实施的项目大到，Sharp公司的高级计划和排程APO和甲骨文Orachle的高级供应链管理ASCPR或者延伸到加拿大的Kingnix公司等。
为了避免在实施工作中的一些陷阱， APS通常都会有固定的一个模式，它可以预测到周期性所预测的问题，我们称之为绝望的峡谷。这个绝望的峡谷称之为绝望谷。在这些危险地带，避免项目实施过程中，受到障碍最关键的地方就是最小化尽最大化的力量来缩短他的实施周期，保证他的项目部署。在整个实施过程中的早期，在第一个遇到的危机就是项目组和实施工作人员的沟通阶段，在此阶段项目工作人员将会了解到项目的实际需求，并根据工厂的实际情况进行一个测试的循环。第二个危机，紧接着项目上线的前后会出现。第三个，延至到整个生产过程。整个生产过程每个部门都要去监控项目实施后的一个运转状况，并尽早发现他们的问题，缩小他们的状况，避免一些不利因素。然后就是提供的解决方案不能够工作， APS项目的工作都是在一种很紧迫的工作状态下，而且是在有限的商业环境里收到任务的，然后将会从软件或者整个资源的投入来说，都会有大量的投入。
企业一般都期望这个新的解决方案能够带来广大的商业效果，并能获取明显的收益。所以他们更会让计划人员去看问题的解决，而不太注重他们计划的参数输入系统的过程，但是问题也出现在从这个项目的实施开始设计的阶段一直到开始同项目顾问和实施人员开始沟通的时候而产生的。项目组都会运行 APS来实行他们的供应链计划，而供应链的计划都是从生产的数据，计划生产出来的。通常一开始的时候的他们都会收到一个很令人沮丧的结果，而结果也是比较令人惊讶的。因为出来的数据并不是像世人所讲的那样智能化，能够得到一个灵活的计划产出。尽管这样这个团队也是坚信这个 APS计划是正确的，假设这个解决方案不能运行是一个小的错误导致，或常见的问题所导致的，那么这个阶段的不确定性扩展到很大，所以管理层会决定减少对这个项目资金的支持。
事实上，在很多情况下，这种实施顾问给的解决方案并不能够，真正的运转起来，至少不如他们所预先讲到的那样，但是 APS它自己所出来的结果并出现的状况也是他们所不能预测的。尤其是他们出现的状况不如人意，这种状况一般都是由三个原因造成的。第一，这个设置的计划的模型太复杂。第二，数据质量并不高。第三，项目组缺乏对 APS的搜索引擎和 APS最基本的算法的了解。这一系列原因从而导致了项目的风险，影响到项目组人员的情绪，让他们误以为很难去诊断出出现这个问题的根本原因。下面来看一下，每个问题出现的原因。我们要知道在设计的阶段，项目人员会列出一个很长的清单，关于他们的一些功能的需求。通常他们没有时间去看一些很细小的模型变换的设计和具体含义，但是他们恰恰能得到一个正确的供应链模型所在去了解每一个变换设计的原理和含义正是至关重要的。而更能满足一些商业链的需求，当然他也需要有记忆熟练的建模去将限时企业的商业需求转换为最佳的工具配置。
我们来拿两家公司作为一个例子来说明：比如说这两家公司对供应链都有着不同需求，第一家企业他是一家电子消费公司，他希望他的模型能够从他合同的一个生产商到他们自身的一个模块都需要包含在这个系统中的话，那么这个公司就需要同中端组装层面的组织进行一个协议，这个方法当然会导致一个简单的可以管理的计划模型，那个模型也会很匹配公司的成熟度和协作关系，尤其是和他的分包商。而另一个企业是一家制造半导体的公司，他没有一个很成熟度的协作模型，在整个供应链中，他们不可能依赖一个分包商来提供一个完整的供应链产能的一个大体图片，既然这个公司想把他们所有的供应商，通过外源厂商的三个阶段展现出来，那么他的计划模型变得非常复杂，而且缺乏一些数据这
为了避免在实施工作中的一些陷阱， APS通常都会有固定的一个模式，它可以预测到周期性所预测的问题，我们称之为绝望的峡谷。这个绝望的峡谷称之为绝望谷。在这些危险地带，避免项目实施过程中，受到障碍最关键的地方就是最小化尽最大化的力量来缩短他的实施周期，保证他的项目部署。在整个实施过程中的早期，在第一个遇到的危机就是项目组和实施工作人员的沟通阶段，在此阶段项目工作人员将会了解到项目的实际需求，并根据工厂的实际情况进行一个测试的循环。第二个危机，紧接着项目上线的前后会出现。第三个，延至到整个生产过程。整个生产过程每个部门都要去监控项目实施后的一个运转状况，并尽早发现他们的问题，缩小他们的状况，避免一些不利因素。然后就是提供的解决方案不能够工作， APS项目的工作都是在一种很紧迫的工作状态下，而且是在有限的商业环境里收到任务的，然后将会从软件或者整个资源的投入来说，都会有大量的投入。
企业一般都期望这个新的解决方案能够带来广大的商业效果，并能获取明显的收益。所以他们更会让计划人员去看问题的解决，而不太注重他们计划的参数输入系统的过程，但是问题也出现在从这个项目的实施开始设计的阶段一直到开始同项目顾问和实施人员开始沟通的时候而产生的。项目组都会运行 APS来实行他们的供应链计划，而供应链的计划都是从生产的数据，计划生产出来的。通常一开始的时候的他们都会收到一个很令人沮丧的结果，而结果也是比较令人惊讶的。因为出来的数据并不是像世人所讲的那样智能化，能够得到一个灵活的计划产出。尽管这样这个团队也是坚信这个 APS计划是正确的，假设这个解决方案不能运行是一个小的错误导致，或常见的问题所导致的，那么这个阶段的不确定性扩展到很大，所以管理层会决定减少对这个项目资金的支持。
事实上，在很多情况下，这种实施顾问给的解决方案并不能够，真正的运转起来，至少不如他们所预先讲到的那样，但是 APS它自己所出来的结果并出现的状况也是他们所不能预测的。尤其是他们出现的状况不如人意，这种状况一般都是由三个原因造成的。第一，这个设置的计划的模型太复杂。第二，数据质量并不高。第三，项目组缺乏对 APS的搜索引擎和 APS最基本的算法的了解。这一系列原因从而导致了项目的风险，影响到项目组人员的情绪，让他们误以为很难去诊断出出现这个问题的根本原因。下面来看一下，每个问题出现的原因。我们要知道在设计的阶段，项目人员会列出一个很长的清单，关于他们的一些功能的需求。通常他们没有时间去看一些很细小的模型变换的设计和具体含义，但是他们恰恰能得到一个正确的供应链模型所在去了解每一个变换设计的原理和含义正是至关重要的。而更能满足一些商业链的需求，当然他也需要有记忆熟练的建模去将限时企业的商业需求转换为最佳的工具配置。
我们来拿两家公司作为一个例子来说明：比如说这两家公司对供应链都有着不同需求，第一家企业他是一家电子消费公司，他希望他的模型能够从他合同的一个生产商到他们自身的一个模块都需要包含在这个系统中的话，那么这个公司就需要同中端组装层面的组织进行一个协议，这个方法当然会导致一个简单的可以管理的计划模型，那个模型也会很匹配公司的成熟度和协作关系，尤其是和他的分包商。而另一个企业是一家制造半导体的公司，他没有一个很成熟度的协作模型，在整个供应链中，他们不可能依赖一个分包商来提供一个完整的供应链产能的一个大体图片，既然这个公司想把他们所有的供应商，通过外源厂商的三个阶段展现出来，那么他的计划模型变得非常复杂，而且缺乏一些数据这