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APS智能排产+运筹优化算法=？
在加工过程中还需满足以下约束条件： （1）同一台机器同一时刻只能加工一个工件； （2）同一工件的同一道工序在同一时刻只能被一台机器加工； （3）每个工件的每道工序一旦开始加工不能中断； （4） 图 基于Pert关键路径分析算法 APS智能排产系统支持网络计划模型，可以用于项目型计划排产与滚动排产，例如飞机，轮船，大型机械等生产制造，替代Project等项目计划软件，系统对网络计划的执行进行监督 下料工序的生产计划是二维排样与排产优化综合问题，不仅仅根据物料的形状进行排样，同时也要考虑料号的生产计划或者交货期，因此排样+排产同时考虑。 APS智能排产系统整合国内顶尖的排样引擎，实现二维排样与排产计划联动。 ? 图 路径规划求解器 APS智能排产系统集成国内自主研发的顶尖的车辆路径规划引擎，实现三维装箱、路径规划与排产计划联动，并在行业领先企业得到应用。 ? 图 APS排产系统甘特图展示路径优化结果
5.9K46发布于 2021-03-16 两小时搭建自动排产系统，效率提 40%
没想到只用了两个小时，就把一套自动排产系统跑起来了。效果很明显：效率提升 40%，计划有章可循，设备利用率更均衡，车间的执行也稳定了。接下来和大家详细拆解一下。一、为什么生产排程总是乱？ 要解决排程混乱的问题，可以从这三个核心模块出发设计：订单优先级设置模块、设备负荷监控模块、自动排程计算模块。 1. 订单优先级设置模块排程混乱，往往从“先做哪个订单”开始。 排产的时候就可以合理调整，避免有的机器爆满、有的机器空闲。3. 自动排程计算模块最后一步，也是最核心的一步，就是自动排程计算。系统根据订单的优先级和设备的负荷情况，自动生成最优的排程方案。 五、我的心得这次搭建最大的感受是：排产其实不需要很复杂的算法，关键是把几个核心点抓住。优先级解决了“做哪个”的问题；设备负荷解决了“能不能做”的问题；自动计算解决了“怎么做”的问题。 把这三点串起来，就能形成一个高效、可执行的排产系统。另外，别想着一步到位。
90010编辑于 2025-10-10- 来自专栏APS-高级计划与排程
多工序、多机台(产线)环境下的排程要点
单一工序，多资源种类 单一工序 ，多种类资源情况，仅对产品的一个工序进行排产，仅可用于这个工序的资源是多种多样的，并且各种资源之间可以互换的。此类计划主要是为了实现资源的优化分配。 多工序，多资源种类 多个工序，多资源种类的和产计划，也是目前最为常见，也是最为复杂的生产计划，是本文讨论的重点。多工序与前一个问题一样，是针对整个产品的工序路线进行排产。 那么当同时对多个产品进行排产时，各个产品的工序路线形成的工序生产序列和资源分配方案，很容易就形成了胶着状态，甚至在多个资源之间会出现死锁状态。 因为一个正常的产计划会存在时间与空间两个主要维度，其中的空间维度本文的场景中就是机台，表示为一个任务被分配到了指定机台。 小结 自此，本文描述了基于Optaplanner设计APS排产引擎时，遇到比较棘手的问题。
3.3K92发布于 2019-09-06 一文讲透企业精细排产的底层逻辑！
所以今天，我们就来聊聊这个被很多工厂“低估了”的关键环节——排产到底该怎么排，才能真正控成本、提利润？精细排产的底层逻辑，今天这篇一次给你讲透！ 如果没一个清晰的判断逻辑，那这张排产表就是写来看的，不是写来干的。二、排产排不准，会出什么问题？ 所以，排产不是“能排上”就算完事，而是排得准、排得动、干得顺、交得上，这才是真正的“排产力”。三、搞懂精细排产的底层逻辑，先别急着上系统！ 4. 排产不是一次性决策，是动态滚动优化不是每周排一次、每天照着干，而是要随时根据物料到货、订单变化、现场实际做动态调整。只有把这些逻辑梳理清楚，排产才不会变成“现场的噩梦”。 说白了，计划要“活”着跑，不是“排一次就不管”。滚动计划+实时反馈，才是精细排产的节奏型打法。4. 协同机制跑起来，不是计划部门一个人在战斗别再让计划员一个人扛所有事儿，他不是超人。
62300编辑于 2025-07-22一文讲清智能排产系统搭建全攻略
本文将聚焦智能排产系统的落地路径：先阐释其“整合订单、工艺、资源等要素，实现自动化排产方案生成”的核心功能，再从基础数据搭建、智能排产工作台配置、生产报工闭环、经营看板分析四大模块，详解系统搭建的关键逻辑与实施步骤 智能排产系统，就是一套帮你把生产任务排清楚、排得准、排得动的系统。 从4大模块讲清楚逻辑一套好用的智能排产系统，不是靠一堆功能堆起来的，而是要把数据准备 → 规则配置 → 计划生成 → 执行反馈 → 看板分析串成一条闭环链路。 只要这六块数据建好了，系统排产才能“按逻辑跑”，而不是“凭运气凑”。模块二：智能排产工作台——整套系统的大脑中枢这一步是“排产真正开始”的地方。 你在工作台里要做的事情是：创建排产任务：选择要排产的订单；设定排产规则： 排产方式：正排（从现在往后）还是倒排（从交期往前）； 排产目标：是优先保证交期、还是追求设备利用率、还是尽量少切换模具；资源范围设定
1.5K10编辑于 2025-07-09- 来自专栏云蛛系统
云蛛系统AutoBI-anything的Mes套件-APS排产执行引擎
下面，我们就针对重头APS的业务逻辑，给您详细的阐述一下：时间触发在订单页面点击排产的时候，会产生排产数据，排产数据完成后，会生成工单数据并根据排产数据的最小时间确定工单的启动时间。 设备，会将所有排产数据导入执行序列中，作为执行数据执行。班组，将该班组所属工序的排产数据，汇总为一条数据，作为执行数据。 对于设备来说，如果排产数据不足的话，会自动补数据，但是这种情况，或多或少，会出现生产小误差，所以尽量需要在排产的时候，尽量估算准确。工序延迟工序中存在设备或者班组处于别的工单生产中，此工序延迟。
31610编辑于 2025-12-29 - 来自专栏C++打怪之路
排序4：关于快排，你了解多少？
这一期，我们来探讨三种快排方法的思想以及代码的实现，并在此基础上进行优化。 ---- 目录 前言 快排的底层逻辑 1、霍尔版本 分析 优化 2、挖坑法 分析 3、前后指针法 再优化 非递归方法 ---- 快排的底层逻辑 快速排序是 Hoare 于 1962 年提出的一种二叉树结构的交换排序方法 先整体用单趟排一遍，再分为两部分，分为相遇点的左边和相遇点的右边两部分，再进行递归排序。 代码： void QuickSort(int* a, int begin, int end) { if (begin >= end) { return; } //先整体排 int keyi 排完之后的分为两部分，再分别把两部分的 left 和 right 下标存入栈中，在进行排序，直到最后排序完成。 在此之前，我们需要把栈的代码拷贝过来，不然无法调用栈。
81820编辑于 2023-03-31 机械加工行业APS系统应用解析：用智能排产破解生产难题
很多传统机加工企业都有一个共同的想法，他们想摆脱订单复杂、工序繁多、交期紧张带来的麻烦，不想再用耗时费力的人工排产，他们希望生产流程能顺畅一些，产线能稳定一些，同时能提高生产效率。 要满足这些诉求，就会用到数字化进程中不太接触的APS高级计划排程系统，APS系统会和企业各类生产相关的系统对接，通过量化数据配置和计划规则配置后，APS算法对生产计划进行全局优化和精准排产，我们结合机械加工企业的实际需求 传统的人工排产方式，显然满足不了机加工企业的这些需求。计划人员要手动统计订单、设备、物料等各类信息，还要凭经验安排工序顺序，这种方式不仅工作量大，还容易出错。 对机械加工企业来说，做到精准排产、保证产线稳定、优化生产计划，是企业的核心需求，APS系统的核心能力，刚好能匹配这些需求。 ，这种兼顾灵活性和稳定性的排产模式，正是企业需要的。
11200编辑于 2026-08-19企业AI应用（十一）：AI排产，是颠覆APS还是换了一层皮？
现在AI排产的方案铺天盖地，号称能解决APS解决不了的问题。但真正拆开看，AI排产到底比APS强在哪？又有哪些问题，换了AI一样解决不了？ 这种场景下AI排产的效率优势并不明显。 AI排产真正有效率优势的，是"规则本身需要临时调整"的插单场景。 排产的难点很多时候不在"怎么排"，而在"排了之后能不能执行"。销售临时插单、采购物料没到、设备突然需要保养、质量问题导致返工——这些来自排产系统边界之外的冲击，APS解决不了，AI排产同样解决不了。 排产系统的能力边界在这里，不管用什么算法。 可解释性和信任问题。APS给出的排程，排产员能看懂背后的逻辑——因为规则是人定义的，结果可以追溯。 AI排产的黑箱特征剥夺了这个微调手段。排产员看不懂为什么这样排，也就无从判断哪些部分需要调整、该往哪个方向调。"模型认为这个顺序最优"不是一个让排产员放心的理由。
23310编辑于 2026-07-22- 来自专栏python3
4. leetcode 数组平方和的排
示例一： Input: [-4,-1,0,3,10] Output: [0,1,9,16,100] 示例二： Input: [-7,-3,2,3,11] Output: [4,9,9,49,121] 注意
58410发布于 2020-01-02 从排产到质控，知名MES厂商盘古信息如何撬动制造业效率革命？
盘古信息MES系统集成生产计划排程、生产进度跟踪、生产任务甘特图等等标准功能，对生产过程中的数据进行整合、分析，管理者根据生成的详实报表进行排产颗粒度的细化，实现生产过程的计划管理和需求管理，实现生产环节的智能调度和过程追溯 4.设备智能维护针对设备停机易造成产能损失难题，盘古信息MES具备强大的设备监控与数据分析功能，可实时采集设备运行状态数据，通过对数据的深入分析，预测设备潜在故障，提前制定维护计划，避免设备突发停机对生产造成的巨大损失 2.电子元器件行业对于电子元器件产品更新换代快、生产工艺复杂的行业特性，MES系统的智能排产、物料管控等功能发挥了关键作用。
52910编辑于 2025-05-15应对多型号混线挑战：CCS集成母排产线数据架构设计探讨
在动力电池与储能行业，CCS（CellsContactSystem，集成母排）正经历从“FPC+镍片”向“铝巴+热压”等多元结构的快速迭代。 这种“一拖多”的柔性制造模式，对控制系统提出了传统刚性产线未曾面对的挑战。 CCS焊接过程中，单个焊点能量反馈数据点密集，一条产线每分钟产生数万个测点。 例如，对于“焊接能量”这一逻辑字段，在A型号下映射至DB100.DBD0，在B型号下则映射至DB200.DBD4。 利用开源工具Node-RED编写轻量级函数节点，将产线的报警代码即时转译为业务语义。
12100编辑于 2026-07-27- 来自专栏C++
【排序算法】堆排、快排、归并排、各种排
1、堆 2、快排 颜色分类 颜色分类 class Solution { public: void sortColors(vector<int>& nums) { int i = 排升序，找cur2之前有多少个数比我大。 +] = arr[b2++]; for (int i = l; i <= r; i++) arr[i] = tmp[i]; return ret; } }; 排降序 int b1 = l, b2 = mid + 1, i = l; while (b1 <= mid && b2 <= r) { // 排降序
34610编辑于 2025-04-04 - 来自专栏一英里广度一英寸深度的学习
三路快排算法-求中位数问题(4)
引至51CTO 三路快排算法思路 将数组分为三部分，随机选择数组中的一个数，使数组左边都小于这个数，右边大于这个数。 在递归处理左边数组，右边数组。 step1排列数组的时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(1) step2 递归调用的复杂度O(logN) 总体的时间赋值度O(NlogN) Step 1 算法解释 def __QuickSort
1.7K20发布于 2018-09-12 - 来自专栏NewBeeNLP
召回 粗排 精排，如何各司其职？
太超前的改进注定会被精排这个旧势力打压 4.粗排非常容易照本宣科，明明实际结果已经说明不需要粗排。内心的惯性还是让人留着它 前两讲从比较宽的范围讲了一下推荐系统做什么，以及在这个时代背景下的发展历程。 精排也是整个环节中的霸主，你在召回上的一个改进点，精排没有get到，那你这个改进点就不能在实际环境中生效。前面的环节想要做出收益，都得精排“施舍”。 粗排-略显尴尬的定位 相比于召回和精排，粗排是定位比较尴尬的。在有的系统里，粗排可以很丝滑的平衡计算复杂度和候选数量的关系。但是在有的例子中，粗排可能只是精排甚至召回的一个影子。 所以，粗排的模型结构大多数情况下都很像精排或者召回。 粗排是一个非常容易照本宣科的地方，因为粗排不是必需的环节。 如果你的候选数量非常少，那连召回都不需要了；如果你的精排能吃的下召回的输出，那可以考虑实验对比是不是需要粗排。但是假如不加粗排，总感觉欠缺点什么。
2.8K10发布于 2021-10-20 - 来自专栏全栈程序员必看
p4merge_p42排列组合公式
https://www.luogu.com.cn/problem/solution/P5641 经典的讨论贡献的题目，如果一层一层展开就太暴力了，我们直接考虑每个数被计算了多少次，那么应该是它的左边放k-1个左括号，右边放k-1个右括号的方案数，然后就可以组合数计算了，然后发现对于每个r它所对应的答案是一个卷积的形式，所以我们可以直接ntt一次就可以求出所有答案。
45520编辑于 2022-11-03 基于AI大模型的供应链智能计划排产与交期承诺动态分析技术方案
文档版本： V1.0 适用场景： 制造业供应链 APS 计划排产 / ATP 交期承诺 技术栈方向： LLM + 约束优化引擎 + 供应链本体论 + 向量数据库 一、方案背景与核心问题 1.1 传统 APS /ATP 的能力边界 传统 APS（高级计划与排程）系统在制造业中已广泛应用，其核心价值在于充当数据分析决策与事务操作处理之间的桥梁——从需求分析到生产排产，从库存计算到交期承诺。 本方案的目标范围 本方案聚焦两个核心场景： 场景 目标 自动化程度 ATP 交期承诺 客户需求变更后，自动评估交期可行性，输出承诺日期、置信度、原因链与备选方案 高频场景优先实现全自动化 APS 计划排产 各层职责如下： 场景驱动入口层： ATP 交期承诺查询、APS 排产冲突识别、多目标权衡等具体业务场景的请求入口，支持自然语言输入。 4.3 引擎③ — ML 经验修正引擎 输入： 约束优化引擎的理论计算结果 + 历史"承诺 vs 实际"偏差数据 输出： 置信区间与风险修正系数 理论排产时间与实际完工时间之间永远存在偏差，原因是人的操作习惯
1.5K10编辑于 2026-04-13传SK海力士推迟HBM4量产与扩产时间
12月8日消息，据韩国媒体ZDNet Korea 报导，存储芯片大厂SK海力士已经修改HBM4生产计划，原本2026年2月量产HBM4、明年二季度扩大产量的计划，已经推迟到了2026年3~4月量产，扩大生产的时间点则推迟到了明年第三季 因此，HBM4 量产所需材料和零组件供应速度也放缓。 报道援引消息人士说法称，SK 海力士原定2026 上半年逐步提升HBM4产能，第二季末提高整体HBM 比重。 消息人士透露，SK 海力士与英伟达讨论2026 年HBM 供货时，发现英伟达HBM3E 采购量大幅增加，反映几个关键信息： 1、英伟达Rubin 芯片可能延后发布： HBM4 是为英伟达预计在2026 英伟达Rubin芯片量产时间可能延期原因，一方面是因Rubin 芯片追求性能提升导致所需配套的 HBM4 等技术难度变高：HBM4 的输入/输出（I/O）端口数量扩大至2,048 个，这是前一代产品的两倍
55110编辑于 2026-03-20- 来自专栏AVAJ
快排
快速排序 思路：快速排序每次都是定位一个元素在数组中的绝对位置，简单说就是一个元素，在排好序后他的位置是一定的（当然快排是不稳定的），你每次选定一个元素，然后定位其排好序后的位置，再把这个元素从数组中去掉
98650发布于 2019-10-13 2025年生产排期看板工具推荐：5款工厂实用协作软件，打造高效任务流转
在制造业生产过程中，排期排得清不清、准不准、变更能不能及时响应，直接影响交付周期、产线稳定性和客户满意度。 本篇为你推荐5款适用于制造业一线场景的生产排期看板工具，真实、实用、不吹不黑。✅ 为什么“排期看板”成为工厂效率的核心？ ，节点清晰延误无预警出事了才发现晚了看板流速可视化，问题提前暴露一句话：排期混，就全厂都在救火；排期清，就全厂都在发货。 远程同步操作 流程审批与任务流集成，减少系统割裂 推荐工具 3：Worktile适合场景： 技术导向型制造企业、研发与交付并行的项目型业务核心优势： 支持甘特图和任务依赖关系配置，适合节点性很强的排产项目 报表与流程分析能力强，适合做月度产能评估与绩效复盘 支持OKR管理模式，任务排期与战略目标联动 推荐工具 4：Trello适合场景： 小型加工厂、打样频繁或外协协调场景核心优势： 拖拽式任务处理流畅
1.1K10编辑于 2025-06-17
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