APS概论
APS高级计划系统（AdvancedPlanning System）或高级计划与排程(AdvancedPlanning and Scheduling)，分供应链级的APS和工厂级的APS。供应链级的APS侧重于SCP（Supply Chain Planning）供应链计划的优化，包括网络配置计划、需求计划、库存计划、多工厂计划、供应计划等的优化。工厂级的APS侧重于交期承诺、计划与排产、加工顺序调度、物料准时配送等的优化。
APS功能分高级计划AP(AdvancedPlanning)与高级排程AS（Advanced Scheduling）。每个APS软件供应商在AP和AS各有擅长，但其共同的特点是：1、各种资源约束的优化算法。2、基于常驻内存计算，计算速度快。3、可模拟What if..
APS的优化算法主要分四代：第一代：基于约束理论的有限产能算法。第二代：基于优先级等规则的算法、线性规划、基于启发式规则的算法、专家系统。第三代：智能算法、遗传算法、模拟退火算法、蚁群/粒子群算法、神经网络。*四代第**：智能算法融合人工智能动态调整算法，以智能算法进行静态排程，以多Agent代理协商进行动态调整。
不同的APS软件供应商选用不同的优化算法搭建自己的高级计划与排程系统软件，需要根据不同行业特点解决不同的场景问题来决定采用哪种优化算法。
APS为离散行业解决多工序、多资源的优化调度问题。为流程行业解决顺序优化问题。为流程和离散的混合模型同时解决顺序和调度的优化问题。对项目管理与项目制造解决关键链和成本时间最小化问题。
APS起源
APS系统最初起源于制造商对于更好的时间安排和优化计划工具的需求。制造商几乎都需要更实时的，更灵活的生产计划系统。然而，在第一个APS系统发布以后，商务运行的模式开始发生了变化。所有制造商都意识到快速，积极响应客户需求的重要性。所以，最初APS系统的设计是用约束和列队模式的简单理论来解决瓶颈问题、工序顺序问题。
然而，现在，却发生了改变。新的APS系统则能较好的处理业务级的优化顺序和及时修正反馈，以及物料与绩效需求的问题。同时也能在供应链的多地点之间提供精确的，实时的承诺计划。
在新一代计算机技术的支持下，创造出几乎能在瞬间生成的优化计划程序，使理论化的数学解析计划方法达到了实用程度。这些新的软件包被称为APS引擎(AdvancedPlanning and Scheduling engines)。在MRP的鼎盛时期，先进的计划解决方案APS引擎的成熟，使生产计划方法的交替不可避免的发生了。因此，ERP也出现了继续完善和功能扩充以及改变ERP的功能和性质这两种发展趋势。
基于约束的高级计划和排程技术的是真正供应链优化的重要引擎，它给错综复杂的供应链丛林中的企业以敏捷的身躯，来快速反应与适应激烈竞争切变化多端的市场。实际上有多种需求导致APS的产生。其原因如下：
(1)ERP的计划系统MRP/CRP的缺陷无法应对业务的发展。直到现在，对许多使用业务系统的人们来说高级计划APS还都是新的内容。
(2)APS的内部开发已经完成，技术已走向成熟，出现很多的供应商和产品的现象。
(3)许多咨询公司还没有涉足此领域，直到较好的产品和供应商出现。
(4)人们对APS的定义来源于较广的工业领域。APS在不同的时间、不同的运用点渗透到不同的工业领域。当公司有能力管理自己的数据与业务时，实时、优化就显得更加的重要。流程行业最先使用APS技术，离散行业较后才使用。
(5)许多用相似的方案的供应商已经很积极的声明自己是APS供应商。
(6)对APS技术的贡献有APICS美国生产与库存控制协会、人工智能、计算机科学、决策支持系统、工业工程、物流、管理科学、运筹学和生产运作管理。每一个领域都有自己的术语。也导致了一些混乱。(甚至”计划”与”排程”都没有标准的意义)，这也造就了创造新工具的机会。
APS发展趋势
二十一世纪是信息时代，经济全球化步伐日益加快。作为代表当今先进管理思想的高级计划排程系统，APS的发展呈现以下趋势：
（1）与供应链管理更加紧密结合。小巧灵活的APS系统将为中小企业的计划优化服务。
（2）集成化与分散化。APS则成为各种计划技术与方法的系统融合，体现了计划思想的高度集成。然而，由于现实问题的复杂性，如不同的行业与产品特点、不同的企业规模等，对一些企业来说，采用庞大完整的APS系统并不是最佳选择。而结合行业与产品特点、各具特色的先进计划系统同样是APS的发展趋势。
（3）与多品种小批量订单制造和项目制造结合。由于消费者个性化需求的日益增长，产品大量生产的时代即将过去，多品种小批量、个性化时代已经到来，APS必然是企业整体的计划管理系统。
智能制造与工业4.0下的APS
作为智能制造的源头，智能计划排产是工业4.0的核心技术之一，只有实现计划排产的精准化与最优化，才能实现整个生产过程的智能化。
在实现CPS之前，应用APS系统，一方面提高了实际生产与进行计划的信息技术系统的价值，另一方面也提高了生产管理人员和所使用的信息系统的共同生产力。
APS系统必须应用工业大数据技术，制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化、自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。
在工业4.0理论，APS、MES、PCS必须嵌入式融合，通过行业经验知识，建立合适的计划与排产模型，对所需的实时数据，动态智能决策。这应该是工业大数据的关键应用。
APS系统也正朝着分布式计算（智能代理技术等）和自主认知计算（人工智能、机器学习等）发展，形成工厂级的CPS（CyberPhysical Systems）信息物理系统，其特点分布式计算、自主智能决策。数字化工厂平台是CPS平台的基础，要实现分布与自主（CPS的关键特征）。
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