如果想解决排产问题都依赖于APS的什么强大算法来完成的话，这个方向就走偏了。
最优化算法叫得上的很多，线性规划、什么DeepTree、LPopt、MAP等等多了去了。就我的经验来说，我没法说这些最优化算法有没有很好的应用在计划排程领域，或许在理论研究方面是有价值的。
但我理解所谓的目标求解这类的，你是否能把计划业务涉及到的因素充分反映到目标里？你是否能够接受最优化计算求解的恐怖用时？你是否可以相信得到的所谓”最优解“就是最优解？是否在下1秒仍然相信前1秒得到的最优解？如何解释最优解是怎么最优的黑盒问题...
所以我并不相信所谓什么APS算法是可以解决计划排程问题的，并且可以实际落地，支持计划员在短时间内完成排产，下发到现场执行。
我10年APS的项目交付经验，反而是要求APS可以足够灵活，可以支持配置实现我们设计的算法，可以充分设定计划中涉及到的约束条件，可以快速数据处理计算得到结果，除了计划排程，对于计划涉及到的物料齐套问题也可以通过APS系统方案实现，并与计划方案闭环连动，提高计划的合理性。丰富的用户界面，方便直观辅助计划员判断及调整计划。
30台机规模的排程，如果可以在1小时内完成排程调整下达，就是对计划业务效率的极大提升。客户更需要的是这样的APS应用效果。
最灵活的APS才能更好解决更复杂的排程课题，因为灵活是为了支持实施顾问设计算法来解决各类计划课题的。
找真正灵活的成熟APS产品，才有30%机会得到优秀的解决方案，另外70%要看顾问是不是有实力设计出优秀的解决方案。
