谷斗科技布局生态，赋能制造业“全局优化，决策未来”之力
制造业企业的生产计划和车间调度是不同层级的决策问题。计划和调度的决策目标不同，决策对象不同，需要配置的资源不同，环境和约束条件也不同。通常，生产计划针对的是订单，主要考虑是能不能按时交付，能不能挣钱，即使亏钱是不是符合企业长期利益，需要动用多少库存，哪些外协，哪些自制，刀具模具的准备，车间产能够不够，劳动力情况，供应商能不能及时供货等等。
而车间调度就是把所有的工单按照预定时间，保质保量完成，同时考虑生产效率问题，产能最大发挥，关键设备使用率提升，以及工人的劳动强度，安全和身体健康，以及劳动报酬等。
生产计划和车间调度是不同任务，不同目标，不同约束的两个层面的事情。
局部利益（目标）有时候是相互矛盾的。比如，产能最大化和最短订单生产周期本身相互矛盾就不可能同时兼顾。同一个架构同一个运行机制不可能鱼和熊掌兼得。依靠APS同时做好生产计划和车间调度是强人所难。
假如，一个订单产品的BOM主部件A有两个子部件B和C，C有两个子部件D和E。这些分别在五个车间加工。APS排程一定是从底层子部件往上主部件排程。假如D车间出现异常，D零件无法正常加工，APS就需要重排。
由于各个车间相互关联，这时候各个车间都需要根据新的约束条件重排。这就出现了APS的“牵一发动全身”的整体联动效应。按说，这样做没有错。但是工厂的运作真不是这样的，所以这种安排工厂无法执行。
工厂并不会因为一个车间出点事情，所有的车间重新布置作业计划。当然，APS有一个“冻结”功能，以避免这个尴尬。问题是车间异常变动司空见惯，冻来冻去就失去APS按约束条件排程的初衷了。
APS会按照有限能力资源和各种约束排程。如果有足够订单，APS可以把一个月甚至半年的订单都排进去。然后，把得到的结果切割成日计划、周计划、月计划甚至季度计划。这是用调度的手法做计划。
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