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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
5.7K46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？ 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。
72310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。
3.2K92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！ 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。
47000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
1.2K10编辑于 2025-07-09- 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。
74220编辑于 2023-03-31 - 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。
24210编辑于 2025-12-29 - 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
53910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。
47810编辑于 2025-05-15- 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
29310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
1.6K20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。
2.7K10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。
41620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
82210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
43710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
95950发布于 2019-10-13 - 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。 如若一个排列式的所有的元素都不在原来的位置上，则称这个排列为错排。 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)= +1/4!+..+(-1）^n/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 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 int main() 4 { 5 6 int m,n,i,j,t; 7
1.6K90发布于 2018-03-21 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
96410编辑于 2025-06-17- 来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念
“快排”笔记
，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; SetEvent(g_signal); // all sorted } } return 0; } int main() { int array[] = { 5, 4, NULL, true, false, NULL); g_mutex = CreateMutex(NULL, false, NULL); const int NUM_THREADS = 4; new_lower.get()); return result; } int main() { std::list<int> list1 = { 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5 }; std::list<int> list2 = { 6, 7, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 5 }; auto print = [](const std::list<
90830发布于 2018-08-02 - 来自专栏SAP ERP管理实践
动态排程：生产计划排程的关键！
（4）其它信息，包括订单，日历等信息。 订单是生产计划排程的源头，所以重要性是不言而喻的，订单主要信息包括数量，交货期等；日历是生产制造正常进行的规则，所以也是必须的数据。 （4）精细成本管理，许多企业的成本管理只能是月末年末的成本统计，这个月消耗了多少物料，设备折旧了多少这些都是月末统计得知的，所做的工作只是事后收集数据的过程，成本产生于生产过程，产生于资源的消耗，如果没有准确的生产过程记录 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
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