排程实际上是在计划框架内的调度，所以排程仅仅考虑一部分供应订单即在近期完成的生产订单。它需要考虑排程参数，生产订单，资源组和资源，班次，假日，例外班次，物料清单，物料，通过作业的优先级，排程处理，分析解决排程冲突问题，达到一个基于事件的、具有按到期日期或运营目标排定优先级的开始和完成日期的可行的，优化的排程。排程计算日期和时间并且为一部分供应分配资源。它不仅考虑到期日期，还考虑许多其它潜在的可行性优先级，如缩短的准备时间或客户优先级等。

　　现举一个大家都熟悉的有趣的案例：有一个军人聚会和出租车公司，假设有一个“士兵”、“军士”、“上尉”和“将军”参加一个大型聚会。他们都必须在晚上 11:00 准时离开回到基地。

　　（一），走向大门口

　　11:00 四个人都走向门口。在向门口走时，他们都彼此看到了对方。他们知道第一个出门的人将是第一个坐上出租车的人，另一辆出租车可能要 30 分钟后才能来。
四个人同时到达门口。谁第一个出门？当然是“将军”，后面依次是“上尉”、“军士”，最后是“士兵”。

　　当两个军人到达门口时，军衔最高的一个首先出门。如果有一辆出租车等在那里，“将军”上车而其他三位等待。这是军事礼节的规则。

　　APS的作业下达规则就是这样工作的。 如果许多作业有同样的开始日期，会有规则确定哪个作业具有最高优先级并可首先处理。

　　（二），队列排序

　　但是如果没有出租车等在门口呢？ 等待出租车的队列形式为：“将军”在前面，然后是“上尉”，其次是“军士”，“士兵”在最后。

　　当出租车驶来时，司机不会注意排在队里的人是谁。他只搭载队伍最前面的一位，而这个人正巧是一位将军。先到先享受服务是排队的一个规则。

　　如果士兵恰好在 10:59 而不是 11:00 离开，他就能早于其他三位进入队列，但是他没有这样做，所以他必须在后面等待。

　　现在如果军人们在不同的时间离开集会情况会怎么样呢？士兵第一个离开，然后是军士、上尉，最后是将军。

　　他们可能按照“先进先出”组成队列，也可能按照军衔排队。因此“军士”插队到“士兵”的前面，“上尉”在“军士”的前面，“将军”在“上尉”的前面。

　　“先进先出”和军衔都是队列排序的方法。并且出租车司机也表示他只能搭载队伍中的第一位。

　　在APS中这些都是排序规则。 排程允许用户为每种资源前面的队列指定排序规则。然后当资源可用的时候，它选择队伍最前面的负荷。
　　（三），精明出租车司机的选择

　　现在让我们假设他们已经按照“先进先出”的规则排序，“将军”在队伍最后。但是出租车司机知道军衔越高的军人给的小费也会更高。
　　出租车到达后，他选择了排在队列后面的“将军”。

　　出租车司机使用了从队列中选择顾客的规则。他并不关心排队的规则是什么。他想选择给小费最高的顾客。

　　在APS中这是选择规则。资源选择它想要加工的负荷。排程允许用户为每种资源指定一个选择规则。当然，如果用户正在使用一种选择规则，队列排序可能就没有多大意义。

　　为什么同时使用排序规则和选择规则？ 为什么我们不是仅使用其中一个呢？为什么要同时使用排序规则和选择规则呢？如果您了解排序规则和选择规则的详细内容将会发现两点：基于事件排程的工作方式 1，排序规则是静态的。2，选择规则是动态的 (选择的内容会随情况而变化) 。

　　选择规则更智能化，但是因为排序规则是静态的，它们能加快排程的时间。 使用排序规则，用户可以立刻决定要插入队列的哪个位置，可以使用一些算法规则。资源只取走排在队列最前面的物料。如果使用选择规则，每次只要资源可用，您就可以重新评估排序属性并对整个队列重新排序。
　　（四），出租车公司

　　还有一个点需要考虑。假设出租车公司有 20 辆出租车。出租车公司如何确定将哪些出租车按什么顺序派到聚会？他们是否为该集会保留五辆出租车并且让这五辆车循环载人？他们是从 20 辆出租车中随机指派吗？或者他们是不是指派夜间空载最长的出租车？

　　这些都是可用来选择由哪项资源处理请求的规则。这在APS中称为资源组成员选择规则。排程允许用户指定如何选择资源应答请求。

　　排程使用四种类型的规则确定负荷在车间中的处理方法。1，作业下达规则：首先下达最高优先级。2，排序规则：为资源定义规则，默认的排序规则“先进先出”(FIFO)。3，是资源组选择规则：从顺序中选择 (首先选择列在资源组记录首位的资源)。4，选择规则：事先不定义规则。

　　实践中不需要使用所有的规则。但是，用户可以按照为生产情况准确地建立模型的需要定义规则。如果标准规则不能满足用户需求，也可以自定义创建定制规则。
在使用排序和选择规则时，如果资源的请求队列中有多个请求，排程按照您指定的资源排序规则对需求排序。当一项资源或物料变为可用时，排程使用选择规则确定下一步处理请求队列中的哪个请求。如果不定义选择规则。也就是，当资源可用时，选择请求队列中的第一个请求。 大多数情况下，可以使用排序和选择规则。进一步调整生产模型时，将其中一个规则保留为默认的“先进先出”排序规则并按照需要定义选择规则。

　　在使用请求队列时，负荷以竞争的方式使用资源。每种资源都有其自己用来保留负荷中未处理请求的请求队列。在工序处理过程中，如果排程无法为负荷分配一个请求资源组中的成员，它就会在资源组成员的所有请求队列中输入一个请求。每种资源可能有一个不同的顺序规则或选择规则。当该组中的一项资源空闲时，排程将它分配给等待负荷并从其它成员资源中删除该负荷的请求。 如果负荷需要组中的多项资源，在该组中的可用资源达到请求数目之前排程不会为该负荷分配任何资源。 如果负荷请求多个资源组中的资源，只有每个组中均有一项资源可用时，排程才会分配资源。负荷到达工序时，排程请求所需的资源组中所有必需的资源，强制每项资源只有在所有排程的负荷同时到达后再检查其请求队列。这防止了为低优先级的负荷分配资源，因为它到达时资源可用，即使一个高优先级的负荷按排产同时到达。

　　值得我们注意的是我们在车间管理的一些传统习惯做法会导致不必要地占用设备和存货，它们增加了在制品数量，它们引起订单迟到。用户可以通过避免这些问题，大幅度地减少迟到订单数量和在制品数量。这些问题包括：

1，固定预估提前期，这使得从一开始就误导了整个计划。
2，安全库存水平过高，这引起用户不必要地占用资源。
3，最小化准备时间，这会使您为了节省准备时间而让那些远未到期的订单占用资源。很多时候，节省的准备成本不如通过快速处理客户订单获得的收入和存款。
4，过早下达生产订单。这只会成倍增加车间中的订单数量，占用资源，并且因为要关注太多的重要细节使排程过于复杂导致排程崩溃。

　　排程最好用于短期排程，比如未来几天或几周。不要用来做长期计划。MRP 引擎不提供负荷明细，导致下达多个作业，引起排程过度使用车间的负荷。APS计划引擎在计划每个订单时可以为其显示负荷明细。使用高级计划模拟分析显示负荷，以查看哪些资源过度使用。努力确保将作业下达到车间“之前”具备切实可行的负荷。然后，由高级排程控制这些作业，它帮助用户对近期的作业进行排序并识别迟到作业。用户仍然能够使用高级排程模拟分析查看负荷，但是因为它注重执行，切实可行的排程，所以只能有限排程。

　　我们知道生产的目标就是信守对客户作出的订单交货承诺，按时按量提交质量合格的物料。将信守承诺所需的资源数量最小化至关重要，但是我们最终必需准时为客户订单发货。以下有几个关键问题可以帮助我们查找订单迟到的原因：

1， 哪些作业迟到？
2， 车间的订单状态是什么？已开始、正在处理或已完成？
3， 如果作业正在处理，它在等待物料或资源吗？
4， 如果作业在等待资源，资源是否装载了其它客户订单或安全库存或预测等不太重要的负荷？
5， 如果作业在等待其它客户订单，可以通过减少准备时间或批量加快处理速度吗？
6， 如果作业迟到，但是没有显而易见的解决方案，是否因为建立了错误的工序模型？

　　APS可以为用户提供了识别预计要迟到的订单的工具，并帮助用户确定引起迟到的原因。在确定迟到订单原因时，通常有三种类型的问题1，排产班次。2，瓶颈。3，规则。

　　如果作业没有长时间等待该资源，这可能是一个排产班次问题，没有瓶颈工序，只是需要更多的时间。可以加班工作或在某些情况下在工序内分割负荷解决该问题。
如果作业长时间等待该资源“并且”该处有一个高利用率，这可能是瓶颈问题，可以为瓶颈工序添加资源或进行加班。 将该订单的资源标记为瓶颈资源并将添加 1 个瓶颈数 (该资源是多少个作业的瓶颈)。

　　如果作业已长时间等待该资源，并且在此期间资源并不繁忙。或者显示大量作业早完成其它迟到。这可能是规则问题，查看该资源组的顺序，确定更有效的顺序，大多数情况，需要更改选择规则。

　　确定了这些问题的答案之后，就可以开始采取相应的执行了，例如确定解决方案并更新模型，加快采购单、增加加班、更变关键的业务流程等。

　　使用高级排程和高级计划也可以帮助用户更好地进行评估和控制，从这个角度来看，数据不太精确，也可以开始使用高级排程和高级计划。实际上，可以使用APS来帮助我们实时的发现我们的管理的很多问题。

　　应记住，不要盲从于车间细节的排程，高级计划和高级排程之间的主要区别不一定是有没有详细的计划，而是加工的顺序是否对生产的影响。如果销售订单在工作中心中的加工顺序没有对产出造成很大影响，则不需要详细的计划排程。但是对于在不同产品之间需要较长的准备时间或计划频繁变化的制造环境下，高级排程功能则至关重要。