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APS能做什么，不能做什么？
由于APS可以实施局部优化，所以，在很多车间层面可以应用。比如流水线连续生产、生产周期很短的装配生产、电子产品生产、服装生产等。在局部车间生产管理，APS甚至可以做到精准管控。比如，如果确保供应链线边库存充足，APS可以指挥冰箱装配无人自动化生产。
但是，就现在APS的架构很难实施多车间的协同生产，它处理不好局部优化和整体优化的关系。APS排各个车间的工单严丝合缝，可能只要一连起来就无法执行。
大型装备的生产管理也不能用APS，因为大型装备涉及到的系统环境非常复杂，长的生产周期存在很大不确定性，供应链和多车间的协同是主要矛盾。
在一些特殊工艺和设备加工过程，如果物料流动产生很大的非线性，并且排程机制不能近似线性处理，APS也不能用。比如，零部件生产工序是粗加工…热处理…精加工。如果在热处理排程导致一两天时间都误差，排程没有指导意义。
制造业生产现场管理是管理科学中最困难的问题之一。制造工厂的生产计划调度问题已经进入了大系统和复杂系统研究领域。APS应该是探索这一科学技术勇敢的实践者。也许，由于过去几十年能够提供我们的管理科学、运筹学和计算机科学的技术和知识还不能支撑有效研究解决这些问题。现在云计算技术、非线性规划等数学工具的发展已经让这种科学进入实际应用成为可能。更为重要的是需求的牵引。生产现场管理的改善潜藏着巨大的价值，这是制造业企业未来必须收获的红利。
APS应该创新发展了。最近几年，我们的团队一直在美国的制造企业实施“Q管理”系统。我们看到美国的业界早已认识到它存在的问题，放弃了APS，而我们国内却开始热起来。为了引起大家都思考和讨论，少走弯路，也是促使我写本文的原因。
根据经验，研究对复杂制造企业生产过程管理的建模和大规模优化技术，建立“digital twin”（虚拟工厂/虚拟车间），并且按照多级CPS架构实施管控，可能是一条捷径。
作者：博革咨询
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