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ERP改變中國
兩年前，金蝶董事局主席徐少春撰寫了《ERP改變中國》。的確，這本書出版之前的幾年中，中國企業界開始認識並運用ERP（企業資源計劃）提高企業的管理水平。一時間，ERP似乎成了企業管理的代名詞。ORACLE、SAP、i2等一批外國品牌的ERP大舉進攻佔領了中國的主要市場。
同時，ERP在企業的實際運作中開始出現了種種問題。“上ERP是找死，不上ERP是等死”，洋產品開始水土不服。
本來，這個現象並不是ERP本身的問題。任何企業信息化都要依照自身的基礎條件來實施。不能想象，當一個企業連物料都亂擺放，各種數據都不準確的情況下，ERP能夠發揮作用改變企業的管理水平。於是，ERP在企業實施中的切換和磨合期非常漫長，等全部就緒了，才發現，與企業實際管理的預期目標相差甚遠。ERP對於財務、進銷存、人事薪金管理功能非常好，但對於生產管理的功能幾乎為零。
其實，這完全錯怪了ERP。
ERP從最初的出現就不是針對生產管理的。它依據的管理原則是：清晰的現狀，未來可能的趨勢。它最大的貢獻在於企業現狀管理的信息透明、準確。因此，對於企業信息化的建設，ERP的基礎地位毋庸置疑，無可替代。關鍵的問題在於，我國企業的制度建設相對滯後，管理模式陳舊，所以中國企業ERP的實施，註定要在鬥爭中進行。但這不是ERP本身的原因，而恰恰是企業的現實發展與ERP的革新管理思想不相適應的一面。
ERP對於生產管理的缺陷是天生的，它出生之初的目的就是為了上層管理者服務的。
ERP中的生產部分一般由如下幾大模塊構成：MPS（主生產計劃）、MRP （物料需求計劃）、MOM（生產訂單管理）、SFC（車間現場管理）。由於ERP是基於無限產能，並且是以訂單向後“推出”的計劃，所以無法給出生產詳細計劃準確交期詳細的排產安排以及物料需。ERP生產管理模塊（MPS、MRP、MOM、SFC）提供的就是一個非常粗略的計劃與生產過程數據採集統計功能，無法滿足用户實際的生產流程控制。必須一個計劃層和控制層之間的執行環節。於是，生產管理的任務當然地由MES（製造執行系統）來完成了。
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承上啓下靠MES
MES(Manufacturing Execution System)製造執行系統的理念起源於上個世紀90年代，MES軟件在最近若干年才逐漸成熟。MES是在公司的整個資源按其經營目標進行管理時，為公司提供實現執行目標的執行手段，通過實時數據庫連接基本信息系統的理論數據和工廠的實際數據，並提供業務計劃系統與製造控制系統之間的通信功能。
近十多年來，中國通過863 CIMS項目應用的研究和推廣，大大提高了企業的競爭力，使中國的製造業水平上了一個嶄新的台階。“十五”期間，國家863項目研究將MES作為重點研究課題，流程工業領域MES成為技術研究的突破口。
在離散型製造企業如何應用MES系統？在工廠底層自動化完善的車間或工廠，實施MES比較容易。但是目前中國製造企業底層自動化都不完善，通過自動化返回信息進行生產控制不可能一步到位，必須根據底層自動化水平的提高，局部完善。目前實施MES的實時生產信息必須有人工收集與輸入。要充分發揮執行層MES的作用，必須加強底層（控制層）的基礎建設。
我們需要MES做些什麼呢？
● 出現用户產品投訴的時候，能否根據產品號碼追溯這批產品的所有生產過程信息？能否立即查明它的：原料供應商、操作機台、操作人員、經過的工序、生產時間日期和關鍵的工藝參數？
● 同一條生產線需要混合組裝多種型號產品的時候，能否防止工人部件裝配錯誤、產品生產流程錯誤、產品混裝？
● 過去12小時之內生產線上出現最多的5種產品缺陷是什麼？次品數量各是多少？
● 目前倉庫以及前工序、中工序、後工序線上的每種產品數量各是多少？要分別供應給哪些供應商？何時能夠及時交貨？
● 生產線和加工設備有多少時間在生產，多少時間在停轉和空轉？影響設備生產潛能的最主要原因是：設備故障？調度失誤？材料供應不及時？工人培訓不夠？還是工藝指標不合理？
● 能否對產品的質量檢測數據自動進行統計和分析，精確區分產品質量的隨機波動與異常波動，將質量隱患消滅於萌芽之中？
● 能否廢除人工報表，自動統計每個過程的生產數量、合格率和缺陷代碼？
這些就是需要MES解決的主要問題。
現代企業的目標是追求精益生產，也就是通過減少資源浪費以最小投入實現最大產出的生產理念以及以具有最優質量和最低成本的產品，對市場需求做出最迅速的響應的理念。MES是實施精益生產必須的環境條件。為了達到精益生產，MES必須實時監測、控制、統計、分析各個生產環節全部細節，這也是MES的主要功能。
計劃調度是精益生產的關鍵環節，很多MES的生產計劃調度模塊功能非常有限，不能有效化解，以至於很多企業不得不使用Excle表格去應付精確排產的重任。
首先是生產需求的隨機性，生產需求發生變化時，人工生產排程將十分困難；同時，當生產瓶頸無法預測時，人工排程很難操作，資源不得充分利用，訂單不能按期交付。尤其是，當小批量、多品種、工序複雜的離散型製造業企業矛盾極其突出。人們於是急切地轉向求助更加強有力的精益生產解決方案：APS。
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提高效率和效益的利器APS
APS就是高級計劃排程。APS應該説本來是MES的一個模塊，也許是因為優化排產太重要了，技術門檻太高了，才拿出來單獨作為一個功能軟件使用。APS要滿足資源約束，均衡生產過程中各種生產資源；要在不同的生產瓶頸階段給出最優的生產排程計劃；要實現快速排程並對需求變化做出快速反應。
企業的難題：
● 訂單——企業是否滿足隨機的訂單需求？怎樣排產才能完成訂單？
● 產能——企業設計產能很高，就是產量上不去，機器、人員忙閒不均，生產成本居高不下。
● 調度——在排滿計劃的車間，調度指令牽一髮而動全身，一個插單、一個工序，後面一連串的計劃都要調整。誰能預見未來的狀況？誰能做出快速準確判斷？誰能平衡計劃、生產、物流部門的矛盾？
● 庫存——怎樣在最小庫存的時候保證生產的需要和按時交貨？
企業調度天天都在均衡這些問題，但總是按下葫蘆浮起瓢。解決問題必須依賴計算機優化排程。那麼優化的計劃排程和手工排程有多大的區別呢？
MESA的調查數據給出：
● 需求完成率（Demand Fulfil Rate)，提高20%
● 客户滿意（Customer Satisfaction）提高
● 整個車間半成品庫存（WIP），減少30%
● 勞動力成本（Labor cost），減少10%
● 平均生產週期（Average Cycle Time），減少30%
● 機器利用率（Machine Utilization），增加20%
當前人民幣對外升值對內貶值、人工成本上升、企業利潤鋭減。一些製造業企業已經到了生死存亡的緊要關頭！從上面數據可以看出，企業為提高生產效率求助於APS已經非常現實。
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優化排程難嗎？
不能小看僅僅是一個車間一個工廠的計劃排程問題，從學術上講，這是一個大系統、複雜系統的優化問題。
排程就是排序，就是先做什麼，後做什麼的問題。但是你可以這樣想象，從現在起，幾百大小設備、幾百人同時要做各種任務，怎樣才能在各種約束（設備能力、人員、時間、場地、物料等）條件下以及隨時可能發生變化（動態）的，實現多個目標（交貨期、設備有效使用率、最低成本等）？
舉一個簡單排序例子：假設計算機每秒可處理1,000,000序列，我們希望構建一個最優調度系統，9個jobs可以不到一秒鐘就完成，11個則要一分鐘，如果給定20個jobs，找出最優的排程則需要77147年！實際計劃調度問題會涉及上百台設備，上千個訂單（jobs），可見大系統優化排程問題非常複雜。當然，人們不會以窮舉的方法傻算的。
統籌學家、計算機專家們多年來一直在為解決大系統的優化尋找一種快速方法。統籌法、啓發式、規則法、仿真法、遺傳基因法等等，這些算法對一些特定的需求都有各自的特點，有些“算得快”，但結果不是最優解，有些收斂極慢不實用。甚至學術理論界都曾懷疑有沒有最優解。直到前幾年，美國的一位應用數學家(LEYUAN SHI)發明了分割嵌套（NP）算法，證明生成馬克夫鏈，實現全局收斂，並可以給出離最優解的置信區間。這成為解決大系統複雜系統優化問題的一條捷徑。
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當前APS行業現狀
APS在流程企業有許多成功應用，特別是與MES模塊集成應用。流程業如鋼鐵，化工等計劃調度問題相對簡單，因此，優化排程容易實施。
APS在離散製造業，由於排程問題的複雜性，幾乎目前所有的APS系統都採用規則或啓發式算法。規則法或啓發式算法最大優點就是能快速得到一個可行的排程結果，但是無法保證最優解，也無法量化排程結果。對於簡單的流程，較少的訂單，不論什麼算法得到的結果相差無幾。複雜的排程問題，是否具有優化功能其結果將有很大差異。
先進計劃排程（APS）的核心就是“先進”二字。否則只剩下計劃排程了。大量研究數據表明：由規則法或啓發式法得到的排程結果距離最優排程可相差30％－150％。以最少延遲訂單為目標，優化與否的APS在處理100個訂單時，可能總有30個在延遲交貨，日積月累，對企業是很大的損失。由於優化算法技術門檻的限制，目前中國市場上絕大多數“APS”產品由於“算不出來”，不得不加入很多人工干預（例如：人為制定了很多規則，而這些規則本身可能就是不優的）或者忽略一些問題。
從價格上來説，APS的價格從一兩萬元到一兩百萬。簡單算法的低端產品對於一些流程簡單的小型企業，從手工排產過渡到APS排產，應該説是一個進步，也起到了輔助的決策作用。很多企業的實際生產極其複雜。APS是企業管理軟件中技術含量最高的產品，APS的應用可以提高企業生產效率百分之幾到百分之幾十。從經濟學的角度，真正具有優化排程的APS的價格定位應該至少在幾十萬以上。這説明，中國的APS的市場和技術都不成熟。
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企業需要什麼樣的APS?
APS（先進計劃排程）是企業管理軟件，它具有高度智能的生產計劃調度功能，可以在多任務的複雜條件，並存在着諸多約束條件的生產流程中，最充分地利用企業的資源條件，找到最佳的調度排程結果。APS的核心是具有尋找最優結果的優化運算引擎。
在實際生產中，離散型的工業企業（小批量，多品種，訂單變化大），任務、資源複雜，約束條件很多，工序流程複雜，並且完全是一個動態的過程。企業需要的就是在可以容忍的時間內（例如10分鐘）排出一個最優化的調度計劃。並且這個排程計劃的優化程度是可以判斷和量化的，同時還可以預測對今後的影響（比如可以看到三個月後的情況）。
APS不僅僅具有強大的排程運算功能，還應該可以把專家領域知識量化，自動加入到計算機優化排程中，使得排程更加智能化，更快更好的得到最佳的排程結果。
APS必須有很強的適應性。企業的實際經營運作在不同的時間可能會遇到不同的要求，例如，有時會要求最短交貨期，有時會要求最佳的設備使用率，有時會要求最少庫存，有時會遇到緊急插單，APS必須很方便的根據企業的需求，滿足企業不同時期的需求。
APS的人機界面必須要符合企業調度人員的思維模式和排程習慣。讓人經過極其複雜的培訓，去適應計算機的要求，是企業使用人員不能接受的。