不知不覺(jué)中，2022年已經(jīng)接近尾聲。這一年，“信創(chuàng)”是整個(gè)信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)最大的熱點(diǎn)詞匯。信息技術(shù)應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展是目前的一項(xiàng)國(guó)家戰(zhàn)略，也是當(dāng)今形勢(shì)下國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新動(dòng)能。信創(chuàng)的本質(zhì)是為了解決發(fā)展安全的問(wèn)題。隨著中國(guó)的發(fā)展，很多技術(shù)因?yàn)橐恍┰蛟絹?lái)越受制于人，尤其是上游核心技術(shù)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，我國(guó)明確“數(shù)字中國(guó)”建設(shè)戰(zhàn)略，搶占數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈制高點(diǎn)。于是，國(guó)家提出“2+8”安全可控體系，2020-2022年是國(guó)家安全可控體系推廣最重要的3年，中國(guó)IT產(chǎn)業(yè)從基礎(chǔ)硬件-基礎(chǔ)軟件-行業(yè)應(yīng)用軟件迎來(lái)了國(guó)產(chǎn)替代潮。這些都是為了實(shí)現(xiàn)信創(chuàng)發(fā)展的目標(biāo)：自主可控！而這也正是漢得智造美好生活“安全”主題季最核心的主旨。

本季文章從自主可控、過(guò)程透明、產(chǎn)品合規(guī)三個(gè)角度，對(duì)“安全”進(jìn)行了全方位的解讀，無(wú)論哪個(gè)角度，最終的目標(biāo)都是幫助企業(yè)真正的實(shí)現(xiàn)完全的自主可控，進(jìn)而保證企業(yè)的發(fā)展安全。然而自主可控之路任重而道遠(yuǎn)，漢得智能制造愿意攜手客戶(hù)共同求索。

作者 / 顧金津

作為本季的收尾，本文通過(guò)詳細(xì)介紹漢得高級(jí)計(jì)劃排程系統(tǒng)對(duì)于算法的應(yīng)用和迭代過(guò)程，為大家展示漢得智能制造自主軟件發(fā)展歷程的一個(gè)剪影。

漢得高級(jí)計(jì)劃排程系統(tǒng)（HCMp）誕生于2005，同漢得制造執(zhí)行管理系統(tǒng)（HCMe）共同組成漢得協(xié)同制造產(chǎn)品（HCM），搭建在公司的自研PaaS平臺(tái)HZERO上。伴隨著客戶(hù)和公司的發(fā)展，我們堅(jiān)持對(duì)專(zhuān)業(yè)方案和系統(tǒng)組件的持續(xù)沉淀和迭代，目前扎根與細(xì)分行業(yè)如白色家電、機(jī)械設(shè)備、整車(chē)/汽配、定制家居和動(dòng)力電池等行業(yè)，并著力于：

• 以按單生產(chǎn)為核心組織方式，裝配為基本加工形態(tài)的生產(chǎn)計(jì)劃；

  
  

• 以共享件為主、覆蓋中短期采購(gòu)物料的采購(gòu)送貨計(jì)劃。

得益于漢得在ERP、MES、SRM等企業(yè)管理軟件上的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)，漢得APS在計(jì)劃協(xié)同、執(zhí)行協(xié)同方面有著行業(yè)內(nèi)領(lǐng)先的方案和系統(tǒng)解決能力，可以結(jié)合用戶(hù)的需求進(jìn)行深度的系統(tǒng)定制，并支持客戶(hù)的長(zhǎng)期自主發(fā)展。

我們的客戶(hù)中，有在APS產(chǎn)品上合作十年以上的客戶(hù)，APS產(chǎn)品伴隨客戶(hù)業(yè)務(wù)的拓展、再構(gòu)，從單廠的總成計(jì)劃、部品拉動(dòng)計(jì)劃、供應(yīng)商采購(gòu)計(jì)劃、多工廠計(jì)劃協(xié)同、一直到支持大規(guī)模定制化模式下的供應(yīng)商JIT拉動(dòng)。

APS分為AP（高級(jí)計(jì)劃）和AS（高級(jí)排程），AP（高級(jí)計(jì)劃）在中觀層面，通過(guò)合理分配供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)資源來(lái)滿(mǎn)足客戶(hù)的需求，AS（高級(jí)排程）通過(guò)排程和調(diào)度來(lái)解決內(nèi)部資源的協(xié)調(diào)問(wèn)題，盡可能地保證生產(chǎn)的高效穩(wěn)定。

如果說(shuō)AP（高級(jí)計(jì)劃）解決的是生產(chǎn)什么，生產(chǎn)多少，什么時(shí)候要，需求什么物料和資源的問(wèn)題的話(huà)，那么AS（高級(jí)排產(chǎn)）則是解決什么時(shí)候生產(chǎn)，用哪個(gè)資源生產(chǎn)、生產(chǎn)的順序的問(wèn)題。AS（高級(jí)排產(chǎn)）和AP（高級(jí)計(jì)劃）面對(duì)著共同的問(wèn)題，即解決目標(biāo)、約束和動(dòng)態(tài)環(huán)境的問(wèn)題：

頻繁變化的環(huán)境下，要求快速、有效地進(jìn)行模擬和評(píng)估；復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下，可行的方案可能數(shù)量巨大，如何在這些方案中迅速甄別、收斂出相對(duì)優(yōu)秀的方案是用戶(hù)需求的。這就需要依靠科學(xué)計(jì)算，結(jié)合理論、模型和算法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)計(jì)劃、排產(chǎn)的優(yōu)化。

“APS算法的發(fā)展已發(fā)展到第四代，第一代是基于約束理論的有限產(chǎn)能算法。第二代是基于規(guī)則的算法、線(xiàn)性規(guī)劃、啟發(fā)式規(guī)則算法、專(zhuān)家系統(tǒng)。第三代是遺傳算法、模擬退火算法、蟻群/粒子群算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第四代是AI算法+動(dòng)態(tài)調(diào)整算法MAS多智能代理系統(tǒng)，以MAS多Agent協(xié)商進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。”

漢得APS產(chǎn)品在十多年的發(fā)展、演進(jìn)過(guò)程中，也一直不斷地對(duì)使用的算法技術(shù)進(jìn)行演進(jìn)，目前算法已經(jīng)演進(jìn)入第三代。但是，漢得APS產(chǎn)品一直踐行算法只是排程計(jì)算方法，符合用戶(hù)需求的算法必須經(jīng)過(guò)同客戶(hù)共同的研磨。我們強(qiáng)調(diào)：

漢得APS產(chǎn)品在算法演進(jìn)過(guò)程中，使用過(guò)且仍在使用的算法包括：

第一代：基于約束理論的優(yōu)先產(chǎn)能的算法。

早期客戶(hù)的生產(chǎn)計(jì)劃一般通過(guò)無(wú)限產(chǎn)能運(yùn)算的MRP管理，產(chǎn)出的生產(chǎn)計(jì)劃不會(huì)考慮產(chǎn)能的約束，往往需要計(jì)劃員在excel內(nèi)重新進(jìn)行排期后，方具備可執(zhí)行性。

漢得APS產(chǎn)品內(nèi)通過(guò)對(duì)資源（產(chǎn)線(xiàn)）、生產(chǎn)能力（物料-產(chǎn)線(xiàn)生產(chǎn)能力）、非生產(chǎn)能力（切換時(shí)間）進(jìn)行仿真建模后，通過(guò)約束理論的優(yōu)先產(chǎn)能算法，計(jì)算出計(jì)劃的產(chǎn)能需求，并識(shí)別出產(chǎn)能瓶頸、交期緩沖、原材料需求等約束，呈現(xiàn)于可視化界面，從而契合了TOC約束理論，實(shí)現(xiàn)了計(jì)劃的有限產(chǎn)能約束。

第二代：基于規(guī)則的算法。

用戶(hù)在排產(chǎn)時(shí)，往往是面對(duì)了一堆訂單，一堆可排產(chǎn)資源（產(chǎn)線(xiàn)）的復(fù)雜場(chǎng)景，排產(chǎn)插單的時(shí)候，除了交期的要素外，需要考慮成本和質(zhì)量，通過(guò)生產(chǎn)能力的優(yōu)先級(jí)模型，我們定義出在結(jié)合成本、質(zhì)量的綜合考慮下的對(duì)應(yīng)排產(chǎn)優(yōu)先順序，并將結(jié)合為客戶(hù)定制的選線(xiàn)算法，實(shí)現(xiàn)不同場(chǎng)景下的計(jì)劃初排選擇問(wèn)題：

N：訂單滿(mǎn)足交期前提下，追求最早時(shí)間完成訂單生產(chǎn)，追求均衡化生產(chǎn)；

Z：訂單滿(mǎn)足交期前提下，減少計(jì)劃占用的資源，在盡量少的資源下完成訂單的生產(chǎn)。

N型更適合旺季，Z型適合淡季。該算法適合訂單的插單、計(jì)劃的重排等。按照優(yōu)先級(jí)進(jìn)行資源選擇后，再根據(jù)約束條件，判斷是否可行（是否滿(mǎn)足訂單交期，是否影響其他訂單交期）后決定是否取解。

基于規(guī)則的算法，漢得APS在仿真計(jì)劃的底座上，實(shí)現(xiàn)了計(jì)劃的快速插單、重排，解決了AS核心問(wèn)題中的環(huán)境動(dòng)態(tài)變化下的計(jì)劃可行性方案的快速收斂，大大提升了計(jì)劃工作的效率。

第三代：基于遺傳（GA）的算法。

遺傳（GA）算法是目前在APS算法領(lǐng)域最活躍的算法，是基于生物遺傳和進(jìn)化機(jī)制，結(jié)合自適應(yīng)的概率優(yōu)化算法，可以尋找局部最優(yōu)解。

目前漢得APS產(chǎn)品已經(jīng)可以基于GA算法實(shí)現(xiàn)單目標(biāo)（即算法的適應(yīng)度目標(biāo)）的最優(yōu)解，在插單或者重排時(shí)，在滿(mǎn)足訂單交期、資源約束、上下游訂單時(shí)間約束的前提下，實(shí)現(xiàn)以下場(chǎng)景的排產(chǎn)快速模擬：

• 產(chǎn)量最大化；

• 切換頻次最小化；

• 切換時(shí)間最小化；

• 生產(chǎn)成本最優(yōu)。

GA算法的引入為用戶(hù)帶來(lái)的體驗(yàn)主要包括三個(gè)方面：

1. 排產(chǎn)結(jié)果更符合用戶(hù)預(yù)期，GA算法相較于基于規(guī)則的算法發(fā)生了質(zhì)的改變，通過(guò)分組、模擬、淘汰、進(jìn)化最終確定了符合預(yù)期目標(biāo)的結(jié)果，從效率上看快，從結(jié)果上看更優(yōu)；

   
   

2. 學(xué)習(xí)維護(hù)成本下降，從用戶(hù)感知上，避開(kāi)了復(fù)雜的邏輯設(shè)計(jì)，僅需要設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單的排產(chǎn)目標(biāo)（適應(yīng)度）評(píng)估模型即可；

   
   

3. 排產(chǎn)結(jié)果更具動(dòng)態(tài)性，每次插單都全局調(diào)整，在排產(chǎn)的資源和順序進(jìn)行調(diào)整后，獲取一個(gè)更佳方案。

目前，漢得APS產(chǎn)品已經(jīng)開(kāi)始研究在多目標(biāo)場(chǎng)景下，使用算法如遺傳算法（GA）、粒子群算法(PSO)獲取更佳的目標(biāo)組合，如在保證產(chǎn)量最大的幾個(gè)算法解下，再考慮切換頻次最少的算法解，貼合用戶(hù)的需求，通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)計(jì)劃排產(chǎn)的快速模擬、局部最優(yōu)化模擬。