- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏数据魔术师
APS智能排产+运筹优化算法=？
此外，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 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
5.7K46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？ 2. 设备负荷监控模块订单有了优先级，还要看设备能不能接住。我建了一张设备台账，里面记录了每台设备的属性：最大产能、班次安排、维护时间、换模时间。每当有订单分配到设备上，系统自动计算该设备的负荷率。 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。
72010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。 排程过程中产生的死循环 例如下图：红框的任务Task1, Task2, Task3表示了一个产品的工序路线上的3个工序对应的任务，即表示这三个任务形成了工序路线任务链，它们分别分布于machine1 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。
3.2K92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！ 那到底什么是精细排产的底层逻辑？四句话讲明白：1. 订单优先 ≠ 排产优先急单可以排优先，但要看它是否物料齐、工序短、换线成本低。如果不是，那硬排进去，只会拖垮后面的节奏。2. 你不需要一口气全上，但最起码要让系统知道：你想怎么干，它才知道怎么排。2. 排产规则标准化，不靠经验靠逻辑别让计划只靠“谁喊得大声就先排谁”“哪个客户关系硬就先排哪个”。
46900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。 整个排产过程变成了：有数据、有逻辑、有反馈。2.干什么？智能排产系统的核心作用，是帮助企业系统化解决生产计划中的混乱和不确定性，让计划排得出、资源配得上、执行跟得上。 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
1.2K10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。
23910编辑于 2025-12-29 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 2.物料全链可视化针对物料追溯困难、周转率低等痛点，MES系统通过结合条码 / RFID 技术，实时反馈物料库存数量、存放位置等信息，构建从采购入库到成品出库的全链路可视化网络。 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。
47710编辑于 2025-05-15- 来自专栏叶子的开发者社区
DS内排—2-路归并排序
题目描述 输入一组字符串，用2-路归并排序按字典顺序进行降序排序。 输入 测试次数t 每组测试数据：数据个数n，后跟n个字符串，字符串不含空格。 输出 对每组测试数据，输出2-路归并排序的每一趟排序结果。每组测试数据的输出之间有1空行。 输入样例1 2 6 shenzhen beijing guangzhou futian nanshan baoan 10 apple pear peach grape cherry dew fig cin>>n; for(int i=0;i<n;i++) cin>>origin[i]; for(step=1;step<n;step*=2) { for(low=0;low<n;low+=2*step){ mid=low+step-1; if(mid>n)
35130编辑于 2023-07-30 - 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 = [b2] ? 排升序，找cur2之前有多少个数比我大。 ++) arr[i] = tmp[i]; return ret; } }; 排降序，找cur1之后有多少个数比我小。 = mid + 1, i = l; while (b1 <= mid && b2 <= r) { // 排降序，找b1之后有多少个数比我小
29310编辑于 2025-04-04 - 来自专栏全栈程序员必看
db2排序rownumber函数讨论
三、找到原因 db2有3个排序函数，rank如果出現两个相同的数据,那么后面的数据就会直接跳过这个排名,而dense_rank则不会,差別更大的是,row_number哪怕是两个数据完全相同,排名也会不一样 2、row_number Row_number 也执行一次排列，但是当碰到有结的情况时，结中的行要进行任意的（也就是说，不是确定的）排序。这在对有重复值的数据进行分析时很有用。
2.4K10编辑于 2022-09-06 - 来自专栏NewBeeNLP
召回 粗排 精排，如何各司其职？
文 | 水哥 源 | 知乎 saying 1.AB测试几乎是系统改进的不二法则，算法做AB，开发做AB，产品做AB，运营更要做AB 2.召回有点像一个甩锅侠，我不管我给的准不准，我就管我把潜在的能投的都吃进来就行 这么做是为了观察组内的方差和组间的方差，假如两个对照组之间的观看时长差距有3%，对照组和实验组差距只有2%，那我们就无法说明这个实验是有正向的。 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。
2.7K10发布于 2021-10-20 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
81510编辑于 2026-04-13- 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 最好的情况下就是每次选的元素都在最中间，这样就递归次数就少了（nlog2n），最坏情况就是每次都选在俩端（n^2）。
95950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。 推荐工具 2：飞书项目适合场景： 总部+工厂多地协同、跨部门沟通繁杂的大型制造企业核心优势： 项目计划与飞书日历打通，会议、进度、文档联动 适合高频沟通场景，支持多角色、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
96410编辑于 2025-06-17- 来自专栏ml
错排公式
错排公式 百科名片 pala提出的问题： 十本不同的书放在书架上。现重新摆放，使每本书都不在原来放的位置。有几种摆法？ 这个问题推广一下，就是错排问题： n个有序的元素应有n！种不同的排列。 [(-1）^2/2!+…+(-1）^(n-1）/(n-1）！+(-1）^n/n!] 可以得到 错排公式为M(n)=n！（1/2!-1/3!+…..+(-1）^n/n!) 种排列，由于是错排，这些排列应排除，但是此时把同时有两个数不错排的排列多排除了一次，应补上；在补上时，把同时有三个数不错排的排列多补上了一次，应排除；……；继续这一过程，得到错排的排列种数为 M(n)= 注：sigma表示连加符号，（k=2~n）是连加的范围 编辑本段简化公式 另外：书上的错排公式为Dn=n！（1/0!-1/1!+1/2!-1/3!-.....+(-1）^n/n！）（注：0！ pid=1465 //直接错排公式就行了....f(n)=(n-1)*(f(n-1)+f（n-2）); //或者 f(n)=n!(1/2!-1/3!+......(-1)^n/n!)
1.6K90发布于 2018-03-21 - 来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念
“快排”笔记
循环1、2两步于上述所划分的两部分数据之上，直到部分只剩下一个数据元素为止 根据上述的算法步骤，一个典型的快排程序，大抵便是这个样子： /*! （或者说对于很多二分（甚至多分）算法）实现的一般方法，有趣的是，上面提到的书籍中也说到了另一种实现快排算法的“循环”方式，颇有趣味： //! ，那么快排的并行实现就会变的相对明晰，而这个任务分解，其实就是上面快排“循环”实现的一个延伸： struct SortParam { int* a; int l; int r; 3, 4, 5 }; std::list<int> list2 = { 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5 }; auto print = [](const std: ; list2 = parallel_quick_sort(std::move(list2)); print(list2); return 0; }
90830发布于 2018-08-02 - 来自专栏爱撸猫的杰
QuickSearch快排
pos = QKpass(arr, low, high); //划分两个子表 QKsort(arr, low, pos - 1); //对左子表快排 QKsort(arr, pos + 1, high); //对右子表快排 } } /** * 一趟快速排序算法 public static int QKpass(int[] arr, int low, int high) { int temp = arr[low]; //先把当前元素作为待排值
64410发布于 2020-09-22 - 来自专栏SAP ERP管理实践
动态排程：生产计划排程的关键！
（2）所有产品的制造工艺信息。 （2）设备，生产制造的主要载体，有些设备贵重，折旧费高昂，需要日夜工作提高其利用率，有些设备功能特殊，其它设备不可替代，也需要尽最大的能力工作才能确保生产任务。 另外，动态排程与排程试算，许多人将这两者混为一谈，甚至许多APS软件也用排程试算等于动态排程的思想进行宣传，其实这两者有着本质的区别。 排程试算是反复进行重新排程试计算，是在各种不同条件下的预排程，是提前进行的试计算，是为了在实际生产之前确定一套最好的排程方案；而动态排程是指一次排程方案的局部调整，具体是计划在执行过程中因为生产实际情况发生改变而进行的适应改变的调整计算 面对业务需要及生产环境的不断变化，APS通过常驻内存的高速计算，迅速得出这种改变所带来的复杂连锁反应，实时取得现场的更新数据，并实时动态的调整、更新计划排产，以达到计划与执行的一致性。
1.8K22发布于 2019-10-31 - 来自专栏算法与数据之美
普通快排与随机快排的世纪大战
方法 103 104 105 106 107 5*107 108 普通快排 0.00204557 0.02453995 0.32335813 4.83641084 63.91342704 456.20516078 1176.27041785 随机快排 0.00228848 0.03292949 0.39734049 5.41323487 66.26046769 451.38552999 1108.05737074 也可以使用可视化的方法将上表变得更加清楚，普通排序在数据量较小时具有一定的性能优势，随机快排可能是因为添加了随机选择这一项操作而影响了部分性能，但是随着数据量进一步增大，两者之间的性能会非常接近。 接下来是对有序序列进行测试， 方法 103 104 105 106 普通快排 0.06262696 / / / 随机快排 0.03440228 0.45189877 7.28055120 95.54553382 普通快排在数据量非常小的时候就把栈给挤爆喽，从另一侧面反映出随机快排的必要性，在处理比较极端也就是完全有序的序列时具有较大的优势。
97710发布于 2020-01-17 - 来自专栏气象杂货铺
利用TROPOMI看看疫情期间NO2排放的变化
2020年2月15日-2月19日武汉及周边NO2浓度分布 TROPOMI TROPOspheric Monitoring Instrument(TROPOMI)是搭载在Copernicus Sentinel 图1 2020年春节期间中国东部NO2浓度空间分布 仅从上图来看，无法说明NO2浓度有什么问题。下面我们再来看一下2019年春节期间中国东部地区NO2浓度的空间分布。 图2 2019年春节期间中国东部NO2浓度空间分布 注：打开底部阅读原文链接可查看图1和图2的交互式可视化 从上面两张图可以看出，在不考虑气象条件的情况下，NO2浓度的差异是非常明显的。 这也就导致了NO2浓度低于常规浓度水平。 下面看一下2019年和2020年元宵节期间中国东部地区NO2浓度的空间分布情况。从图中可以看出：NO2浓度的空间分布情况差异非常大。 图3 左侧为2019年2月17日-2月19日NO2的平均浓度分布，右侧为2020年2月6日-2月10日NO2的平均浓度分布 以上关于2019年和2020年春节及元宵节期间中国东部地区NO2浓度的空间分布情况对比均没有考虑同期气象条件的影响
4.7K53发布于 2020-04-21
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号