个人关键，仅供参考
【6】APS高级功能
其一，单工厂/多工厂/单用户/多用户
APS高级计划和排程，从供应链覆盖程度区分，分为基于供应链的APS和基于工厂的APS。基于供应链的APS，其重点在计划短，保证工厂不缺料；基于工厂的APS，是基于工厂确定订单环境下的计划和排程。工厂需要基于管理的目标、范围选择合适的APS产品和供应商。
基于工厂的APS，也区分为单工厂、多工厂的。一般而言，多工厂的排程其难度远远超过单工厂的，不仅资源数量更加多、开放的工序工单更加多，其约束的程度和协同的难度更加大。
结论11：多工厂的APS难度更大，要求更高。
APS高级计划和排程，还有单用户和多用户之分。单用户的APS，仅仅一个可以操作和查看。如果其他用户需要模拟操作或查看，或远程登录客户端、或用发布的数据进行MES报表处理后查看，显然使用的便捷程度受到较大的影响。
多用户的APS，一般设置为一个主排程员，控制整个工厂的排程，其余的用户，可以实时登录和查看生产计划和排程、生产进度的状态，以即时了解生产现状。
结论12：多用户的APS是成熟的APS，用户的便捷程度高
其二，What-if
APS的应用场景为“高变动性”、“高复杂性”场景，低变动性、不复杂的场景用Excel或MES中定制一个模块即可。在高变动性的场景，一般需要两个基本功能：
第一，CTP（可承诺交期）
所有的订单式（MTO）的业务场景，都会碰到一个具体的问题：客户在下达一个订单前，需要工厂确实是否可以交货？或可以按照何种日程交货？尤其在插单、急单的情况下，这个问题变得非常突出。
一个优秀的APS软件，可以即时拷贝一个实例数据，进行新增销售订单的交期模拟，快速回复客户：是否可以在客户规定的日期内交货？不能交货时，延误多少天（最终交货日）？
结论13：CTP是APS的标准功能，没有CTP就不是APS
第二，KPI模拟
工厂的运行是一个持续改善的过程，我们需要不断地改变交期、产出和财务指标的优化项组合，来实现在迁就客户服务水平（准交率高、交货期短）的情况下，实现资源效率最大化和产出最优化。
所以，一个优秀的APS软件，可以依据拷贝的一个实例数据，并通过改变交期、产出和财务指标的优化项，模拟出工厂运行的KPI指标，以实现持续改善。
结论14：经过交期、产出、财务指标的优化，可以进行KPI指标模拟的APS产品，是好产品
第三、异常模拟
工厂是一个“供应商→工厂→客户”的物料流动过程，这个过程中必然会受到双向的“牛鞭效应”的影响：
客户需求的变化，对产能和供应商的影响
供应商的异常，同样对产能和客户需求造成了影响
产能的变化，对供应商的供应、客户的需求均产生了影响。
一个好的APS软件产品，分别或综合地对“客户订单需求变化”、“工厂本身产能变化”、“供应商来料变化”进行模拟和分析，确定这种或多种的变化，对未下达的工序工单、销售订单造成了那些影响、影响的幅度有多大、对工厂的KPI有多大的影响等等。
结论15：只有充分的异常模拟分析的APS软件，是好软件
【7】集成和引擎
其一，集成
数据库技术的应用至今已经十分成熟，一般而言一个好的APS系统其数据必然储存于与数据库中，需要计算时下载到内存中计算。APS的数据分为两种，一种是导入数据，一种是发布数据：实现以下的运算逻辑：
导入数据库（动态或静态数据）→APS计算引擎（优化规则）→发布数据库（排程结果）。尤其是导入数据，因为数据来源杂（ERP、MES或Excel），有数据库时，其数据处理的便捷程度会更加好。
结论16：配置合理的数据流转逻辑，方便集成的APS是好APS
其二，引擎
APS的计算量十分巨大，以一个常见的印染工厂为例，其需要计算量为：开放的车间级工单量约1500条、工序数量约15个、资源数量约300个、物料编号约20,000个、颜色编码约300,000个，需要优化的项目约6-10个（温度与换缸时间、颜色与换缸时间等）、批次管理等，如果没有好的计算引擎，其运算时间会很慢。
由于工厂是一个相依性的环境，属于建模运算，只能是单线程的计算，不仅对硬件的依赖程度较高，更是需要优秀的数学建模、算法和程序设计，才可以保证。而且APS需要十分稳定，不得有大异常，否则就是生产停产一条路。
结论17：快速的运算速度是APS高水平引擎的直接体现，引擎的稳定、可靠是重要的衡量指标