APS及其发展历史

        APS被誉为供应链优化引擎，通常译作高级计划与排程(Advanced Planning and Scheduling)。它是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含了大量的数学模型、优化及模拟技术。在计划与排产的过程中，APS并发考虑企业内外的资源与能力约束，用复杂的智能化运算法则，做常驻内存的计算，从成千上万、甚至百万个可行方案中选出一套最优方案来指导企业的生产、采购、库存等，帮助企业对生产中的资源利用进行计划/执行/分析/优化和决策。
        APS的运用已成为西方多数企业在竞争中获胜的关键因素之一。许多世界500强企业（如IBM、HP、Intel、Motorola等）都已实施了以运筹学等优化技术为核心的供应链优化模型和生产作业优化排产模型，他们每天都在运行这些模型，运行这些优化模型已经成为他们日常管理的组成部分。

APS的发展主要经过了以下阶段：

在19与20世纪之交，人们就开始使用如今APS的常用工具甘特图。
20世纪40年代，计算机出现以前，美国和前苏联的科学家应用线性规划建立数学模型经手工计算解决战争后勤中出现的物流管理问题。
20世纪50年代末到20世纪60年代初，开始使用计算机来处理关键资源的排产问题，线性规划是最常用的计划方法。
20世纪60年代中到20世纪70年代，随着科技的进步和计算机的发展，开始考虑整个制造工厂和设置最小化成本的运作且最大化利润。
 20世纪80年代初，有限能力排产系统FCS（Finite Capacity Scheduling）和最优技术OPT，拓展了APS的技术领域。常驻计算机内存进行计算的模拟技术被开发出来，大大缩短了计划与排产的计算时间。
20世纪80年代中期，大型的化工企业认识到可用改善制造流程来阻止下降的利润，就开始着手供应链整体优化的探索，他们使用自己开发的产品和工具或自己修改过的APS产品。目的是想要管理和优化真正的整个供应链而不是某一局部的方案如制造或分销。
20世纪80年代后期，约束规划及图形式的人机接口、人工智能AI（Artificial Intelligence）与专家系统被应用于计划与排产部分。
20世纪90年代，企业的计算机软、硬件及IT技术的发展大大改善了APS的应用环境，嵌入式SQL使APS实现了与相关数据库的动态交互。基因算法的出现能解决更复杂的问题，可以处理百万以上的决策变量。