在追求制造精益化、制造数字化的大潮下，MES制造执行系统得以诞生，经过服装智能制造精英俱乐部的总结，它应该包含了11个模块：
1、生产计划排产。
2、作业人员管理。
3、生产单元分配。
4、资源状态管理。
5、产品跟踪管理。
6、产品质量管理。
7、文档图纸管理。
8、设备维护管理。
9、设备性能分析。
10、车间数据采集。
11、制造过程管理。
MES是智能工厂的核心，将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端制造阶段的生产数据管理融合，实现产品设计、生产过程、维修服务闭环协同全生命周期管理。
APS是高级计划排程。应该说APS本来是MES的一个模块，也许是因为优化排产太重要了，技术门槛太高了，才拿出来单独作为一个功能软件使用。
APS要满足资源约束，均衡生产过程中各种生产资源；要在不同的生产瓶颈阶段给出最优的生产排程计划；要实现快速排程并对需求变化做出快速反应。
服装智能制造精英俱乐部表示，千万不要小看一个车间一个工厂的计划排程问题，这还是一个复杂系统的优化问题。
排程就是排序，就是先做什么、后做什么的问题。但你想象一下，几百台大小设备、几百人同时要做各种任务，怎样才能在各种约束（设备能力、人员、时间、场地、物料等）条件下（还是动态变化的），实现目标（交货期、设备有效使用率、最低成本等）最优？
再举一个简单的排序例子：假设计算机每秒可处理1，000，000序列，我们希望构建一个最优调度系统，9个jobs可以不到一秒钟就完成，11个则要一分钟，如果给定20个jobs，找出最优的排程则需要77147年！
实际计划调度问题会涉及上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，我们不能用穷举的方法傻算到底。
服装智能制造精英俱乐部发现，统筹学家、计算机专家们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是最优解，有些收敛极慢不实用。甚至学术理论界都曾怀疑有没有最优解。
直到美国的应用数学家发明了分割嵌套（NP）算法，证明生成马克夫链，实现全局收敛，并可以给出离最优解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。
什么样的APS搭配MES才给力？
APS是企业管理软件，它具有高度智能的生产计划调度功能，可以在多任务的复杂条件，并存在着诸多约束条件的生产流程中，最充分地利用企业的资源条件，找到最佳的调度排程结果。APS的核心是具有寻找最优结果的优化运算引擎。
在实际生产中，离散型工业企业（小批量，多品种，订单变化大），任务、资源、工序流程复杂，约束条件很多，并且完全是一个动态的过程。
企业需要的就是在可以容忍的时间内（例如10分钟）排出一个最优化的调度计划。并且这个排程计划的优化程度是可以判断和量化的，同时还可以预测对今后的影响（比如可以看到三个月后的情况）。
服装智能制造精英俱乐部强调，APS必须有很强的适应性。企业的实际经营运作在不同的时间可能会遇到不同的要求，例如，有时会要求最短交货期，有时会要求最佳的设备使用率，有时会要求最少库存，有时会遇到紧急插单，APS必须很方便的根据企业的需求，满足企业不同时期的需求。
MES与APS融为一体
目前的趋势是APS和MES融为一体，实现四个闭环：
1、需求预测和订单承诺闭环；
2、计划与排产闭环；
3、排产与执行闭环；
4、订单承诺与订单履约发货闭环。
从而形成系统自治，自反馈、自决策。
至此，不知道大家是否对MES、APS两大智能工厂系统有了一个大概的认识？
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