APS已經成為數字化轉型應用的熱點。前兩天eworks組織的一個活動上，我講了一次APS選型策略，聽眾提了很多問題，其中有一個問題是APS推進實施的條件與基礎。因為彈窗在家辦公，所以抽空嘗試回答一下。
從大的方面來說，我們經常說智能制造發展過程中的幾個階段，從1.0一直到最后的4.0也許還有將來的5.0。我們其實習慣于串行或者非此即彼的二元思維，但任何事物都是遵循不斷和持續發展通過局部突破最終引領全局突破的哲學邏輯的，不會是那種突發的直接冒出來的那種，正如那句古話：不積硅步無以致千里。但在實際當中，其實我們也能看到，未必一定要整面實現3.0才能夠具備基礎的條件去做4.0。比如我們并沒有達到全面的3.0的數字化網絡化，但是我們在某些（部分）制造裝備或者研發環節，已經具有某種程度甚至很高程度的智能化，或者具有智能制造的特征或者就是一個典型案例。
首先從業務角度來說，APS對標的需求是企業的生產計劃。沒有企業的運行是不需要計劃的，不管計劃是粗放還是精細，不管是復雜還是簡單，這是必然需要的。從這個角度來說，APS是必然需要的，雖然在這個過程當中要考慮性價比，要考慮能夠達到的效果，尤其要考慮企業的基礎和條件。從大的角度來說，企業上ERP的時候，從來都不會考慮企業是否已經有了MES。
其次，就如同大家在網絡上看到的各種智能制造或者說數字化工廠架構，都是大而全和大一統的，但其實對于不同的企業來說，其真正需要的是不一樣的。那我們現在談論 APS推進實施的基礎和條件，也是一定要和企業的管理水平，尤其是所要追求達到的效果密切掛鉤，才能夠讓這件事情變得具有可操作性。一般來說企業有了MES當然是好事，但MES本質上并不是計劃業務，APS與MES可以相輔相成，但彼此非此不可的。其實甚至可以反問一句，沒有APS或者很好的計劃模塊的MES，能夠真正的實現精益嗎？
第三，去手工化或者手工經驗計算機化。其實這是最大眾的APS，其實也已經相當復雜，對于企業的基礎與條件主要體現在如下幾個方面：
比如，在大家最直接關注的數據準確性方面，比如制造工時，按理說應該是要準確的，否則輸入的是垃圾，輸出的也是垃圾。但工時等基礎數據，如果不準確的話，其實是可以采取反應式調度的，這也是一種APS。
比如很多企業都采用二級調度的方式，車間計劃員和班組長各自負責總體和局部。這種模式需要解決的核心問題，其實是協調，尤其是班組之間的協調。一般來說要么是簡化成班組之間整天不協調，而只規定每個班組當天要完成的工作量，要么就對于訂單的工序之間附加協調時間計劃（類似MRP面向多車間的車分表），相當于是對訂單面向工序級的一種拆分。這兩種方式其實都可以大大的降低APS的難度，也提高了APS的可適用性。
第四，向精益邁進。不管是從效率、成本還是質量角度，企業都需要從遷就或者沿襲現有落后或粗放管理模式及其數據現狀向精益生產管理模式轉變，這是一種更加復雜的方式?？梢酝ㄟ^一個方式來評判，比如目前企業在生產計劃節點發生變化后的響應與調整速度或者時間，如果時間非常長或處理效率太低，說明管理的響應速度還是存在很大問題的，如果實施推進了APS，這種問題將更加嚴重。另外，精益涉及到很多部門的各種協調，而APS所制定的時間節點是推動各部門協調的指揮棒，原先各個部門以部門為主來看待其他部門的心理和做法要實現轉變才可以，也就是最起碼的要打破目前各個部門的舒適度而整體低效的困境局面。有了APS之后，并不是說各個部門就不會再進入另外一個層次的舒適度，而是說各個部門之間的舒適度是協調的，并推動整個企業整體的高效運行表現。
第五，向決策邁進。能做到第一種已經是可以接受甚至第二種已經是非常不錯了，但是仍然是遠遠不足夠的。我們說的去手工化不僅僅只是去手工操作，更高層次的應該是去掉人工的智能并向機器智能方向發展，這就是決策，這也是智能制造的一種核心體現。如下圖所示。
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作者信息：王愛民，工作于北京理工大學數字化制造研究所，長期從事APS技術研究、系統開發與實施應用。
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