算法不够复杂，APS就不够好？关于APS的常见理解误区

在与客户交流的过程中，经常有遇到这样的一些问题，“是不是APS算法越复杂越好，排程建模考虑的逻辑越多越好”……其实答案不是这样的，常见的APS误解有这些：

误区1：APS算法越复杂软件就越好？

这个答案很显然是否定的。对于制造商，需要的是适合他们的系统，而不是复杂的系统；我们不关注算法是否复杂，而关注系统能不能帮我们快速准确地找到最优解：算法应该是越适用越好；针对特定场景可能某类复杂算法较好，但较难适应多变的计划业务场景。

客户选择和评判APS软件时，不会看算法的高级和复杂程度,而应该是算法整合应用的程度,对同一个计划业务，建模并运行，考察不同系统的计算结果的准确度和计算速度的快慢；又快又准就是好的APS系统。

误区2：APS排产建模考虑的逻辑越多越好

精细化的模型有助于得到更准确更优的排产结果，但是APS排产建模的逻辑越多也并不是越好的。过度的建模，会让管理的成本也会越高，而收益不是相对应的递增的，因为此时需要越多的时间去维护数据和参数，在效益没得到相对应增长时，却可能使得业务部门疲于奔命而造成系统无法有效运行。

因此，创建适宜复杂度的APS模型是最恰当的，安达发APS高级排程系统就是这样的一个不错的软件。安达发APS基于供应链约束理论，可以同步考虑多种有限能力资源的约束，依据各种预设规则，通过智能化数学算法，反复模拟、试探、优化、计算，最终给出相对最优的详细计划，可以很好的弥补ERP在精细化生产计划与排程方面的空缺和不足。

误区3：APS=智能化？

人工智能是通过模仿人和系统能够进行自我学习、分析、判断和决策。而APS是通过逻辑运算和参数量化计算来实现，暂时不具有自我学习、自我修正的能力，不是智能化的系统。

在目前，APS可以帮助计划员摆脱繁重的重复性工作（大量的计算工作），可以让规则（逻辑与参数）固化在IT系统中确保计划工作的质量；计划专家更专注于优化规则，这样的人机结合是目前最好的方案。因此，APS往AI方向发展也是APS发展的趋势之一。

此外，APS的确具有减少计划人员的作用，但是很多工厂在引进APS时都是怀着“减少计划人员”的目的。其实，APS是为了提高计划的质量和快速反应，如果公司工作是由车间+计划员共同完成，这时表面上计划员增加了，其实这时使车间管理人员更专注于生产管理，也从整体上实现了隐形的减员增效。