管理信息化-供应链高级计划系统aps(编辑修改稿)内容摘要：
多目标寻优方法。 其次，供应链计划的可行方案数量巨大。 例如，对连续决策变量(如订单大小或工作的开始时间 )，可选方案的数量实际上是无限的。 对离散变量也是如此，如几个工作在机床上的加工顺序，可选的数量是一个组合大数。 在这些例子中想通过简单枚举来找到最优方案是不可能的，甚至要找到一个可行的方案都很困难。 在这种情况下，可应用运筹学 (OPERATIONS RESEARCH)的数学方法来支持计划流程。 线性规划或网络流算法能找到精确的最优解，然而，大多数组合问题只能通过启发式算法 (HEURISTICS)来计算近似最优解 (局部最优 )，这些方法的成功也取决于问题的建模方法。 第三，最难的恐怕还是处理不确定性。 计划通过分析与未来状况相关的数据来安排将来的活动，这些数据通过预测模型估计得到，或多或少存在预测误差。 这种误差降低了产品的可用性(AVAILABILITY)，因而也降低了企业提供的顾客服务水平。 为了改进服务，安全库存被用来缓冲实际需 求与预测之间的误差。 当然，安全库存并非处理需求不确定性的唯一方法。 需求的不确定性使计划与现实之间存在偏差，因此必须进行控制，如果偏差过大，计划就要重新修改。 “滑动范围窗”(ROLLING HORIZON BASIS)的计划方法就是这种计划 控制 修改的交互实施。 计划范围 (如 1 年 )被分成若干时间段 (如 12 个月 )，计划在1 月份开始时制定，涵盖 12 个月，但只在第一个时段 (1月份，称为冻结时段 )计划才真正被付诸实施。 新的计划在第二个时段 (2 月份 )开始时重新制定，新计划考虑了第一个时段中的实际变化，并更新未来时段 的预测。 新计划的范围与原先的计划重叠，但延伸了一个时段 (从2 月份到第二年的 1 月份 )，如此类推。 在传统计划系统和 APS 中，这种方法是处理运作计划中不确定性的常用方法。 图 1 给出了这种不断滑动计划范围的计划方法。 另一种更有效地更新计划的方法是面向事件的计划(EVENTORIENTED PLANNING)。 新计划不是在正常间隔，而是在出现重要事件时制定，例如意外销售，顾客订单变化，机器故障等等。 这种方法要求计划需要的所有数据 (如存货，工作进程等 )被连续更新，以便在事件发生的任何时刻都有数据可用。阅读剩余 0%
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