当前，我国多数工业企业在基础自动化方面已取得一定成就，基本实现了自动控制，但在管理效率提升与节能减排方面仍存在不足，往往仅依赖以财务管理为核心的ERP系统，这与实际生产过程管理存在显著脱节。

当企业考虑向智能化升级迈进时，面对工业管理软件纷繁复杂的功能架构，往往感到无从下手。

那么，MES与APS有啥区别？

随着制造精益化与数字化的不断推进，MES系统应运而生，它涵盖了以下11个关键模块：

设备维护管理、文档图纸管理、生产计划排产、作业人员管理、生产单元分配、资源状态管理、产品跟踪管理、质量管理、设备性能分析、车间数据采集以及制造过程管理。

MES是智能工厂的核心：将前端的产品设计与工艺定义阶段的数据管理与后端的制造阶段数据管理相融合，实现了从产品设计到生产过程再到维修服务的全生命周期闭环协同管理。

APS，即高级计划排程：原本可以作为MES的一个模块存在，但由于优化排产的重要性以及技术门槛的高企，它逐渐被单独提取出来，作为一个独立的功能软件使用。

生产排程问题看似简单，实则是一个复杂的大系统优化问题。它涉及数百台设备、数百人同时执行各种任务，在设备能力、人员、时间、场地、物料等多重约束条件下（且这些条件动态变化），如何实现目标（如交货期、设备有效使用率、最低成本等）的最优化，是一个极具挑战性的问题。

以简单的排序问题为例，当计算机每秒能处理1,000,000个序列时，9个任务的最优调度可以在不到一秒钟内完成，但11个任务则需要一分钟。对于20个任务，找出最优排程所需的时间竟长达77147年！实际计划调度问题涉及的设备和订单数量更是庞大，可见大系统优化排程问题的复杂性。

多年来，统筹学家和计算机专家们一直在寻找解决大系统优化问题的快速方法，包括统筹法、启发式算法、规则法、仿真法、遗传基因法等。这些算法各有特点，有些计算速度快但结果非最优，有些收敛极慢不实用。直到近年，美国应用数学家EYUAN SHI发明的分割嵌套（NP）算法，证明了生成马克夫链能实现全局收敛，并给出离最优解的置信区间，为解决大系统复杂系统优化问题提供了一条新途径。

当前APS行业现状

APS系统在企业界已取得广泛成功，尤其在与MES系统的整合运用上表现突出。在钢铁、化工等流程型行业中，由于计划与调度相对直接，优化排程的实施较为顺畅。然而，在离散制造领域，排程的复杂性使得当前市面上的APS系统普遍依赖于规则或启发式算法来求解。尽管这些算法能迅速生成可行的排程方案，但它们既无法确保方案的最优性，也无法对排程结果进行精确量化。

对于流程简单且订单量不大的情况，不同算法所得结果差异不大。但是，在处理复杂的排程问题时，是否具备优化能力将直接导致截然不同的效果。众多研究数据揭示，采用规则或启发式方法得到的排程结果与最优排程之间可能存在30%至150%的差距。因此，优化功能对于APS系统来说至关重要。

不过，受优化算法技术难度的制约，当前中国市场上的多数所谓“APS”产品因无法有效计算出优化结果，而不得不依赖大量人工干预或简化问题。在价格层面，APS系统的价格区间广泛，从数千元至数百万元不等。采用简单算法的低端产品，对于流程简单的小型企业而言，标志着从手工排产向APS排产的迈进，并起到了辅助决策的作用。然而，对于生产流程极为复杂的企业，真正具备优化排程能力的APS系统价格昂贵，这也反映了中国APS市场与技术尚待成熟的现状。

那么，企业究竟需要什么样的APS呢？

APS作为企业管理软件，应具有高度智能的生产计划调度功能，能在多任务、复杂条件及多重约束的生产流程中，最充分地利用企业资源条件，找到最佳的调度排程结果。其核心是具备寻找最优结果的优化运算引擎。对于离散型工业企业来说，任务、资源、工序流程复杂且动态变化，企业需要在可容忍的时间内（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。此外，APS还应具有很强的适应性，能根据企业的不同需求进行灵活调整，并且其人机界面应符合企业调度人员的思维模式和排程习惯。

MES与APS融为一体

最后，关于MES与APS的融合问题，两者在排产功能上是重叠的。但当前的趋势是将APS和MES融为一体，实现需求预测和订单承诺闭环、计划与排产闭环、排产与执行闭环以及订单承诺与订单履约发货闭环，从而形成系统自治、自反馈、自决策的机制。

在具体集成方面，云表平台以其无代码“一站式”开发的特性，轻松实现两者之间的数据流转与交换，APS直接从MES系统获取相关生产基础数据和生产管理需求，包括生产任务信息、工艺信息、设备状况以及工人技能等信息，而开发的MES系统也能根据APS提供的排程信息，进行具体的生产安排与指导。