笔者曾经接触了一款APS（高级计划与排程）软件，这款软件是为生产型企业的工序级计划进行优化排产，它能够基于约束条件（设备产能、人力等），均衡这些生产资源；并按照一定的规则（订单交期、优先级等），采用优化算法，迅速地得到最优化的生产现场解决方案；另外，还可以快速应对需求和环境的变化。
这款产品在设计时有这样一个理念：通过此APS软件排出的计划是最合理的计划，不允许修改，车间只需按照软件排产结果执行，根据计划安排生产即可。这听起来非常完美，软件能够比较全面地模拟生产现场，提供优化生产方案，如果采用这款软件进行排产，车间的产能可以提高30%。这样一款产品，最终应用的效果会是怎样呢？
有一家大型的机械制造厂计划建设成为数字化制造工厂，整个项目规划包括智能排产，招标时此APS软件中标，笔者有幸参与了这个项目。
经过半年多的准备，软件开始上线并试运行。在录入了BOM、工艺路线、设备、班组、工作日历等基础信息后，将下月的生产计划单放到系统中做了一次排产，结果排出来的情况和人工预测情况相差巨大，本来预计一个月生产完的，软件排出来居然要6个月。这其中最主要的原因就是产能数据不准确。因为工人素质的差异、新产品的不稳定、其他特殊情况的发生等多种因素，造成工艺工程师无法对每一道工序的加工工时准确定位，当软件依据这些不准确的设备产能数据进行排产时，就造成了结果与人工预测的巨大差异。
这种情况发生后，项目组采取了很多办法来对产能数据进行修正，最终使得软件排产结果看起来比较正常，但是后续的问题又来了：在实际生产过程中，有太多的异常情况，比如机器故障、产品质量、更换工装时间过长，或是临时的插单、催单等，都会造成计划的变化，而软件很难随着这些变化调整计划，直接导致排出的计划只有第一天是基本符合实际情况，越往后差距越大，所以项目推进得非常艰难，最后项目近乎搁置。这不是一个特例，在笔者看来，绝大多数的中国制造业企业都或多或少存在这样的问题：
1、生产所需的基础数据，如BOM、工艺等，要么干脆没有，要么不准确；
2、车间管理不规范，过多异常情况的发生，导致生产过程不可控；
3、人员流动量大，工人素质参差不齐。
这些问题都是导致预先排好的生产计划与实际情况相差很大的主要原因。在大多数中国制造业企业里，完全依赖一个理想化的生产计划来优化生产过程，往往可能导致生产更加混乱。管理的过程中，阶段性地引入适合的排产工具，并加入相应的人工智慧调节，使得生产计划能够更加灵活，复合实际，更快地适应环境的变化，这样的计划才能更好地指导生产。
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本文标题：生产计划，靠计划还是靠人？
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