课程定位

面向制造运营、供应链、计划与MES项目管理人员，将生产计划体系与APS逻辑、建模和实施相连接，以课堂练习和案例演示认识不同约束与数据条件下的排程方法，不承诺软件上线或确定的最优结果。

学习收获

• 认识智能制造趋势下计划与排程的挑战。
• 了解生产计划的核心体系。
• 学习大数据分析与模型在生产排程中的典型应用。
• 通过企业实践案例了解计划排程的经验。
• 认识典型APS系统逻辑与解决方案。

课程特色

• 包含生产排程困难、正倒排差异、紧急系数多订单排程及并行家宴体验，练习目标函数和约束条件建模，并演示冲压车间多订单多机台遗传算法。

课程模块

一、挑战：智能制造与计划排程

• 1.客观评估制造业智能化发展进程（精益、数据与组织）
• 2.制造业发展趋势：智能制造和大数据下的大规模定制
• 3.案例介绍：服装定制化生产与运营逻辑的变化
• 4.如何建立高效的生产计划体系：5级计划体系简介
• 5.课堂体验1：生产排程的困难之处
• 6.APS的四大基本特征与功能简介
• 7.典型智能工厂的系统架构：APS与MES、ERP
• 8.APS与ERP等系统的数据接口逻辑

二、排程的基本方法与策略

• 1.不同供应链模式下计划的应对策略
• 2.课堂体验2：正排与倒排的差异
• 3.典型排程规则介绍：约翰逊、FIFO、SOT、More法则等
• 4.课堂练习：基于紧急系数的多订单、多工序的可视化排程
• 5.TOC（约束理论）简介及TOC排程的实施原则
• 6.课堂体验3：并行工序的复杂性_如何最短时间备齐一桌家宴

三、排程的建模与高级算法

• 1.APS：基于目标和约束的建模方法
• 2.典型场景的约束分析：人员、模具等
• 3.排程的数据与规则准备
• 4.课堂练习：典型生产排程场景的建模（目标函数、约束条件等）
• 5.约束和数据维度增加后排程的可行性——启发式算法
• 6.课堂演示：基于遗传算法的冲压车间多订单、多机台排程的算法开发
• 7.基于AI代表DeepSeek+求解器的APS算法探讨

四、APS系统的功能与实施

• 1.系统介绍：典型APS商业软件（ASPROVA、安达发等）系统介绍
• 2.APS软件的介绍与课堂演示
• 3.APS系统实施的前提：管理咨询与数据精度
• 4.案例介绍：某家电企业APS项目的开发及应用场景
• 5.APS系统的选型流程与注意事项

适合人群

制造型企业高管、厂长、供应链总监、生产总监、车间运营、各级计划管理、MES系统项目等相关企业管理人员。

师资信息

李老师具有西安交大工学硕士背景，拥有二十七年制造业运营与咨询经验，其中八年为世界500强企业制造及供应链实践，具有上海交大弗劳恩霍夫科创中心高级顾问、上海交大中美物流研究院特聘讲师经历。曾赴德国研修工业4.0、赴日本丰田研修精益管理，专业方向包括运营管理、智能制造、数字化工厂规划、精益生产、物流规划与AI工业应用；企业培训咨询客户超过一百家，涉及汽车、轨交装备、服装、电子、家电、化工和新能源等行业。项目包括中车数字化转型、汽车零部件智能产线、智能仪表工厂规划、特步仓储物流优化及海尔计划体系与APS咨询等。具体授课及本期安排以正式通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。