基于業務規則的面向訂單生產的計劃管理模型研究

［摘 要］ 目前廣泛采用的計劃排產系統ERP和APS在計劃柔性上仍存在一些問題，固化的約束分析模型很難適應企業多元化和易變的需求，尤其是企業業務規則的變化。為了適應這種變化，筆者引入規則引擎，建立了基于業務規則的MTO訂單計劃管理模型，該模型既保留了APS約束資源優化、層次性計劃體系等優點，同時又克服了傳統APS適應性不強、柔性不足的缺點，且易于實現和推廣應用。

［關鍵詞］ 高級計劃與排程；企業資源計劃系統；業務規則；面向訂單生產；計劃管理模型

［中圖分類號］F270.7［文獻標識碼］A［文章編號］1673-0194（2008）21-0068-03

一、 引 言

面向訂單生產（Make to Order，MTO）方式，就是按照客戶訂單以及銷售合同來組織安排生產，在離散型制造企業，一般采用雙層主計劃的方式，即先作半成品的計劃，訂單確定后，再組織進行按訂單裝配生產，MTO生產方式對企業生產排程的能力具有較高要求。其市場環境和計劃管理方面比較顯著的特點是：

1. 市場競爭充分，多以客戶為中心。企業必須靠差異化等手段贏得市場多元化的需求。

2. 市場需求變化比較快，未來需求不易準確預測。因此要求企業要具備快速反應、及時交付產品的能力。在一些特殊情況下，企業要能根據市場需求變化隨時調整計劃、調配資源及時滿足特殊需求。

3. 對供應鏈全流程可視性要求高。需要提供計劃和訂單履行過程中各個環節的各類信息，銷售部門需要在和客戶簽單前能事先確定準確的交貨時間和地點，客戶需要準確的訂單狀態信息。

4. 企業業務規則不固定，更新頻率較快。

5. 企業需要一套相對穩定且一致的長期、中期、短期計劃來指導整個企業的生產和訂單履行。

以上這些特點決定了MTO生產企業必須高度重視快速反應、制造柔性、供應鏈可視性的計劃解決策略。

二、ERP和APS概述

雖然目前我國很多企業都已經采用企業資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）系統進行生產管理，并且也取得了很好的成效，但是，由于傳統ERP 系統生產計劃模型的計算不是十分準確，而且也不能及時反映車間的實際情況和訂單變化，ERP系統已經不能適應現代企業變化的需求。這一點對于MTO 型企業尤其明顯。

高級計劃與排程（Advanced Planning Scheduling，APS）技術的出現，使得克服傳統ERP 計劃模型缺點成為可能。APS是一種基于供應鏈管理和約束理論的先進計劃與排產工具，包含了大量的數學模型、優化及模擬技術，諸如線性規劃、整數混合規劃、推理、約束理論、模擬等，其功能優勢在于基于約束的實時計劃與報警功能。在計劃與排產的過程中，APS將企業內外的資源與能力約束都考慮在范圍內，用復雜的智能化運算法則，作常駐內存的計算。APS在提高企業經濟效益方面的潛能是巨大的，它能及時響應客戶要求，快速同步計劃，提供精確的交貨日期，減少在制品與成品庫存，并考慮供應鏈的所有約束，自動識別潛在瓶頸，提高資源利用率，從而改善企業的管理水平。

APS系統一般包括供應鏈戰略、供應鏈計劃，需求計劃與預測、制造計劃、操作計劃、分銷計劃、車間作業排產、運輸計劃等功能模塊。

APＳ 最大的優勢是層次性計劃體系，也是其強大功能的最突出體現。供應鏈計劃涉及不同的時間跨度（長期、中期、短期）、不同的業務流程（采購、制造、分銷等）以及各個供應鏈成員企業，并且由于需求的不確定性，一次優化所有的計劃是不可能的。ＡＰＳ 用層次計劃的思想把總的計劃任務分解成許多局部計劃模塊，然后分配給不同的計劃層，每一計劃層都涵蓋整個供應鏈，但層與層之間的任務不同。層次越低，計劃涵蓋的局部受到的限制越多，計劃時間跨度越短，計劃也越詳細。同時，各計劃模塊被水平和垂直信息流連接在一起，上層計劃模塊的結果為下層計劃設定了約束，而下層計劃也將相關性能數據（如成本、提前期、使用率等）反饋給上一層次的計劃，并接受上層綜合計劃的協調。

但由于APS算法的局限性，在約束資源過多的情況下，APS的計算結果通常是無解，或在有些情況下通過變通給出了次優解或近優解，但往往并不符合企業的實際情況。另外，相對固定的算法，并不能適應多變的市場變化，當企業業務規則變化后，APS很難跟上更新的步伐，使得APS的適應性和柔性仍比較差，尤其是對MTO型企業矛盾則更為突出。

以上問題的出現，需要我們對APS的運作機制進行進一步的透視和改進。

三、規則引擎技術

規則引擎起源于基于規則的專家系統，它的主要思想是將系統中隨著時間、空間動態易變的業務決策部分分離出來并使用預先定義的語義模塊編寫，由系統在特定的時刻用于系統控制。

一個典型的規則引擎由規則庫、工作內存和推理引擎3部分組成。規則庫包括系統所涉及的所有業務規則。工作內存包括規則系統運行時所需要的信息。推理引擎是規則引擎中最重要的部分，由模式匹配器、議程和執行引擎組成。它用模式匹配器將規則庫中所有規則與工作內存中的事實進行對比，找出本次推理循環中的活躍規則，與前面的推理循環的所有活躍規則構成沖突集。議程中存放的是根據需要已經進行過排序的沖突集。對沖突集進行排序生成議程的過程稱為沖突解析。系統總是將議程中首條規則交給執行引擎去處理，這樣會產生新的事實，從而改變工作內存，整個過程將根據特定的頻率和時間自動循環下去，從而完成系統的自動控制過程。

四、基于業務規則的MTO訂單計劃管理模型的建立

利用如上的規則引擎，如果我們能將MTO計劃管理建立在基于一系列企業業務規則之上，這樣的系統將既可以保留APS的優勢，同時又可以比一般的APS更能符合企業的實際需要，適應性將更強。

下面將提出此思路的一般模型，暫且叫做MTO訂單計劃管理模型。

MTO訂單計劃管理模型應涵蓋從客戶的需求預測、計劃到訂單履行的整個過程，根據供應鏈戰略計劃、戰術計劃和執行計劃的幾個層次需要可依次劃歸為資源管理、需求管理、制造管理和可供應能力管理4個主要模塊。其中每個模塊由相應的業務規則、數據和流程3部分所組成，其中業務規則負責對資源的優化和調配，相對獨立于系統之外，可由規則引擎實時解析和啟動，并可根據情況及時更新維護。MTO訂單計劃管理模型同時也應是一個能不斷接受反饋、可滾動更新計劃的過程模型，計劃首先應從高層次的資源管理出發，輸出進入需求管理，再經過制造管理，最后進入可供應能力管理，完成一個完整的計劃周期，最后將又進入資源管理，形成一個閉環（見圖1）。

1. 資源管理模塊。資源管理模塊的目的是通過對資源的合理調配，來對供應和需求進行一個較粗的匹配。這里的資源包括物料、產能、資金、人員等各類資源。

資源管理模塊要求的輸入有來自市場的無約束預測、相關的供應方面的信息，以及關鍵資源、產品層次、產品數據等。在資源合理化過程中，根據產品策略、需求優先級、客戶策略和區域策略等一系列業務規則可對有限的資源進行分配，得到一個可行的資源計劃到需求管理模塊中。從業務職能的角度，銷售部門、產品線可以決定銷售何種產品，對管理層，可由其根據高層指令確定抓住哪些商業機會。資源管理的輸出是基于一系列業務規則而作出的決策，也是管理層的決策與企業的實際目標的有機結合。資源管理的頻率一般是每個月一次。

2. 需求管理模塊。資源管理模塊主要關注于制訂合理的計劃，并不需要考慮需求與供應如何去匹配。 通過需求管理模塊，可以把高層面的需求轉化為更細節層面的需求。即需求管理模塊可將需求的詳細情況加入到由資源管理模塊生成的粗可行的發貨計劃中，如客戶群信息、針對各客戶群的產品銷售情況等。此時，還需要一些其他的相關數據，如未執行訂單、未簽訂訂單等數據進一步細化需求。最后，將排好序的需求和相應的執行規則、交貨的優先順序等一起傳遞到制造部門。需求管理的頻率是每周一次到每天一次。

3. 制造管理模塊。在需求管理的輸出中，沒有考慮到詳細的制造細節情況。只有將預測或需求變成實際的計劃才可以對其執行，也就是從計劃階段過渡到執行階段。在制造管理模塊中，要為預測或需求添加相應的供應細節，包括生產地點的選擇、可供應日期等，即編制按生產地點安排的制造排程表，包括產能和物料等方面的需求，來響應要貨需求。在這個模塊中，我們要考慮的業務規則是批量的大小、生產地點的選擇以及訂單的拉入窗等。制造管理的頻率是每周一次到每天一次。

4. 可供應能力管理模塊。可供應能力管理是對已經付諸生產或和需求掛鉤的供應進行管理，對訂單進行排產和重排產，從而滿足供應鏈全流程可視性的要求。在這里，要考慮到按客戶群分配資源的規則，即資源是按照客戶的層次進行分配的，在此基礎上，處于高層次的客戶可以從低層次客戶手中調配資源。同時，要向客戶提供訂單的各種狀態，這就要求我們有一個實時的可供應能力報告，這樣，我們就很容易滿足客戶對訂單的各類查詢要求，提高客戶的滿意度。可供應能力管理的頻率是每天一次到每天多次。

最后，產品的可供應能力的相關信息還要輸入到資源管理模塊中，對結果進行優化，使下一次的預測更加準確，從而使得MTO訂單計劃管理模型形成一個不斷反饋的閉環系統。

五、結束語

本文對MTO型離散制造型企業的計劃特點和需求進行了分析，在對目前廣泛采用的計劃排產系統ERP和APS優缺點分析的基礎上，提出了一種基于規則引擎的MTO訂單計劃管理模型，該模型既保留了APS約束資源優化、層次性計劃體系等優點，同時又克服了傳統APS適應性不強、柔性不足的缺點，且易于實現和推廣應用。最后，就MTO訂單計劃管理模型中資源管理、需求管理、制造管理和可供應能力管理這4個模塊的業務規則、數據和模塊之間的關系進行了探討。

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