- 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=？
（一）APS智能排产系统 供应链高级计划相关业务涉及预测计划，采购计划，产能规划，人力计划，MPS/MRP，主生产计划，工序计划，装车计划，配送计划等软件模块，覆盖中长期计划与短周期排产等供应链全部计划业务场景 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
5.4K46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。
46710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。
3.1K92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！ 有系统才叫排产，不靠人脑凑凑算最后，精细排产必须借助工具，光靠Excel真的很难做细、做稳。 只要逻辑清晰、数据干净、机制协同，哪怕是中型制造企业，也能跑出非常不错的精细排产效果。最后总结一句话：排产排不准，全厂都瞎忙！
34800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。 排产系统支持物料齐套校验，原料不到位的任务会被识别为“不可排”。 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
91510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。
17810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.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。
36710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
23710编辑于 2025-04-04 - 来自专栏NewBeeNLP
召回 粗排 精排，如何各司其职？
精排-最纯粹 精排是最纯粹的排序，也是最纯粹的机器学习模块。它的目标只有一个，就是根据手头所有的信息输出最准的预测。我们也可以看到，关于精排的文章也是最多的。 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。
2.6K10发布于 2021-10-20 - 来自专栏石头岛
tron-产块-SR产块机制
产块机制 注意，TRON对DPOS的产块机制是做了调整的，不完全是按照这个的机制来实现。这个嘛。。。懂的都懂。 产块大流程 产块节点通过定时任务制每隔最多不超过3秒执行一次，判断是否轮到自己产块 如果是自己产块，回滚当前节点交易状态，并将交易池中的交易打包 打包成功后广播该区块给其他节点 处理刚才自己产的区块，这一步是为了走固化逻辑 产块机制需要关注的几个重点： 27节点如何论流产块 如何知道当前该我产块 产块后做什么 产块异常场景怎么处理 产块失败怎么办 成功产块，但是区块没广播出去怎么办 没有收到上一个节点产的块怎么办 27节点如何论流产块 场景复现，假设只有三个节点，分别在以下假设的时间节点产块: A 在 16000000 产块 B 在 16003000 产块 C 在 16006000 产块 A 在 16000000 时产了个块高为 10000 处理产块后的区块 产块是产完了，产完之后怎么处理。处理在专门的Manager.pushBlock中进行处理。
72340编辑于 2023-10-23 - 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
88750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。 特别是2025年，个性化订单、小批量需求、大并发协作成主流，“表格+白板+群消息”的原始排期方式已经无法满足现代制造管理需求。于是，一个好用的生产排期看板工具，成了每一个工厂管理者提效的必备利器。 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
60310编辑于 2025-06-17- 来自专栏tkokof 的技术,小趣及杂念
“快排”笔记
我想大抵可能便如上所述，“娇惯纵容”多了，以前只要简单的调调 sort，而今真刀实枪起来便不胜招架了，也罢，有了些许教训，也算进一步认识到“知其然不知其所以然”的道理，在此简单笔记一番，引以为戒吧 ~ 而“快排” （快速排序）便是这次笔记的主题，话说在各类排序算法中，“快排”应该算是“明星”算法了，因其时间、空间复杂度俱佳，而被广泛运用于实际程序开发中（也许上面那个 sort 便是 ：）），网上已有非常多优秀的教程说明 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;
82130发布于 2018-08-02 - 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。 目录 递推的方法推导错排公式容斥原理简化公式 编辑本段递推的方法推导错排公式 当n个编号元素放在n个编号位置，元素编号与位置编号各不对应的方法数用M(n）表示，那么M(n-1）就表示n-1个编号元素放在 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)= pid=2049 这道题的做法是求第N个数种的有几个错排的种数。 m=C(n,m)*f(m);然后就可以直接写代码了。。。。
1.5K90发布于 2018-03-21 - 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
58710发布于 2020-09-22 - 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。
85310发布于 2020-01-17 - 来自专栏SAP ERP管理实践
动态排程：生产计划排程的关键！
上面所列出的数据需要完备性，缺少任意一种均不能进行有限资源能力的排程，同时所有数据也需要准确性，基础数据的准确性决定着计划排程的可执行性。 02 如何做一个可执行的 生产计划排程与排程？ 03 如何做一个优化的计划排程？ 首先，生产计划排程本身具有多样性。 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。
1.6K22发布于 2019-10-31 - 来自专栏鳄鱼儿的技术分享
错排问题--错排公式的推导及应用
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第22天，点击查看活动详情 错排问题 错排问题是组合数学中的问题之一。 考虑一个有n个元素的排列，若一个排列中所有的元素都不在自己原来的位置上，那么这样的排列就称为原排列的一个错排。 n个元素的错排数记为Dn。 研究一个排列错排个数的问题，叫做错排问题或称为排列问题。 当k排在第n位时，除了n和k以外还有n-2个数，其错排数为Dn-2。 当k不排在第n位时，那么将第n位重新考虑成一个新的“第k位”，这时的包括k在内的剩下n-1个数的每一种错排，都等价于只有n-1个数时的错排（只是其中的第k位会换成第n位）。其错排数为Dn-1。 于是有 所以 将上面式子分边累加，得 因此，我们得到错排公式 简化公式 错位排列数的公式可以简化为： 其中的 为高斯取整函数（小于等于 n 的最大整数）。
76010编辑于 2024-05-22 - 来自专栏NewBeeNLP
推荐算法召回-粗排-精排
Pre-rank 粗排位置十分尴尬，位于精排前，召回后。实际上，由于精排的性能问题，它不可能将召回的结果全部排，所以需要一个模型提高排序的性能，因此粗排他就是 精排的影子，拟合精排结果的序 。 在我这边的方案是： 3.1 精排的topN作为样本 粗排位置十分尴尬，位于精排前，召回后。 实际上，由于精排的性能问题，它不可能将召回的结果全部排，所以需要一个模型提高排序的性能，因此粗排他就是 精排的影子，拟合精排结果的序 。 3.1.2 精排线上最终预估分拟合 一般粗排的模型是单目标的（精排的序）而精排的线上预估分又依赖与商业需要调整，那么根据业务需要将精排多目标结果去构建预估分并按照其排序。 3.3 蒸馏精排 一直以来我们的目标都是拟合精排的序， 那么我们是否能够在精排训练的时候让粗排也跟着学习精排的得分 ，蒸馏也就应运而生。
4.4K10编辑于 2022-11-16 关于召回、粗排、精排和重排简单介绍
粗排（Coarse Ranking） 起源：粗排的概念是在推荐系统追求更高性能和效率的过程中形成的。由于召回阶段可能会产生大量的候选物品，直接对所有候选物品进行精细排序可能会导致计算成本过高。 因此，粗排阶段的作用是对候选物品进行初步排序，过滤掉明显不符合用户兴趣的物品，减少后续精排的计算量。 目的：在保证一定召回率的前提下，减少候选物品的数量，提高后续排序阶段的效率。 作用：粗排是召回和精排之间的过渡阶段，它在保证召回率的同时，通过简单的模型或规则对候选物品进行初步排序，减少了后续精排的计算量。 精排（Fine-grained Ranking） 起源：精排的概念是在追求更高推荐准确性的过程中产生的。 在粗排阶段过滤掉明显不符合用户兴趣的物品后，精排阶段会对剩余的候选物品进行精细的排序和打分，以找到最符合用户兴趣的物品。
1K00编辑于 2025-04-05
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