作为一名在北京理工大学数字化制造研究所工作的研究人员，我有幸参与APS技术的研究和应用。最近，在一个由works组织的活动上，我讲述了APS选型策略，听众提出了许多问题，其中一个问题特别吸引我：APS推进实施的条件与基础。在这个特殊时期，我们不得不在家中进行弹窗办公，因此我决定尝试回答这个问题。
从大的历史发展阶段来看，我们经常谈论智能制造从1.0到4.0乃至5.0的不同阶段。我们习惯于使用二元对立思维，但事实上任何发展都是通过不断突破，最终引领全局突破，而不是突然冒出来的。这就如同古话所说：“不积跬步，无以致千里。”实际上，在某些特定环节，如部分制造装备或研发过程中，我们已经具备了相当高程度的智能化或者智能制造特征。
首先，从业务角度来说，APS需要与企业生产计划对齐，没有计划就是无需管理，不管是粗放还是精细，是简单还是复杂，这是必然需要的。因此，尽管考虑性价比、达到的效果以及企业基础和条件，APS是一种必然需要实现的事物，就像ERP系统推动MES一样，并不会因为是否存在MES而犹豫。
其次，就像网络上展示的大量智能制造或数字化工厂架构，它们通常是大而全、大一统，但对于不同企业来说，其真正需求各异。当讨论APS推进实施基础和条件时，也应紧密结合企业管理水平以及追求效果，以确保操作性。一般而言，拥有MES当然更好，但它并非专门用于计划业务，而是可以与APS相辅相成，即使没有很好的计划模块也能实现精益生产吗？
再者，要去手工化或者手工经验计算机化，这可能是最直接关注的人们面临的问题，对于企业基础与条件主要体现在以下几个方面：
数据准确性，比如工时数据，如果不准确，则可能采取反应式调度，这也是一种形式上的APS。
二级调度模式，如车间计划员和班组长各自负责总体和局部，这种模式核心挑战是在协调班组之间，以及如何简化或增加协调时间。
精益生产管理方式，无论效率、成本还是质量，都需要转变现有的管理模式及其数据现状向精益生产方式。这是一个更加复杂且深入的问题，可以通过响应节点变化后的速度来评估。如果时间非常长或处理效率太低，那么说明当前管理仍有待改善。
决策层面的迈进，不仅要去掉人工操作，更重要的是向机器智能方向发展，使得决策成为智能制造的一种核心体现。
综上所述，我的观点认为 APS推进实施既要依赖于技术支持，又要依据具体情况灵活调整，同时还需结合企业自身发展需求来制定合适方案。我希望这些建议能够为大家提供一些参考。此外，如果你对此类主题感兴趣，请关注我的公众号“智能制造随笔”，期待你的加入！
