2.5. Розвинуті системи планування aps

Приблизно у середині 1990-х років з’являються нові розвинуті системи планування APS (Advanced Planning and Scheduling), у яких розв’язання задач планування базується на застосуванні економіко-математичних методів з поступовим зниженням ролі календарно-планових нормативів. Архітектурно ці системи здебільшого створюються як окремі програмні модулі, що використовуються разом з системами MRPII/ERP. APS-системи утворюють своєрідну інтелектуальну надбудову над ERP, що оптимізує плани виробництва і графіка випуску на основі аналізу ERP-даних з урахуванням технологічних і ресурсних обмежень.

Виконання планових розрахунків на основі економіко-математичних методів і моделей є набагато більш вимогливим та витратним у відношенні комп’ютерних ресурсів, ніж обчислення з використанням календарно-планових нормативів. Тому поява і розвиток систем APS стають можливими з досягненням певного рівня потужності обчислювальних систем і подальшим її нарощуванням. Потреба ж у таких системах диктувалась пошуком нових більш ефективних методів управління в умовах конкуренції.

Основними перевагами методології APS є:

• підвищення ступеня деталізацїї розрахунків при плануванні виробничих потужностей, що дозволяє отримувати більш обгрунтовані планові рішення;

• включення у системи засобів підтримки прийняття рішень працівниками вищої ланки управління;

• розв’язання задач з одночасними обмеженнями на досяжні матеріальні ресурси і потужності;

• паралельне формування планових рішень для декількох підприємств, що утворюють виробничий ланцюжок;

• поліпшення зворотного зв’язку завдяки підвищенню точності і оперативності оброблення даних обліку фактичного стану процесів;

• широке застосування методів оптимізації планових рішень;

• динамічний підхід до ведення інформації про виробничі цикли.

Досягнення зазначених переваг стало можливим завдяки використанню у системах APS широкого спектру економіко-математичних методів і моделей, серед яких виділяють такі.

1. Моделі лінійної оптимізації. Такі моделі складаються з лінійної цільової функції і лінійних обмежень і забезпечують пошук оптимальних рішень.

2. Методи випадкового пошуку. Дають змогу в умовах відсутності точної інформації про цільову функцію і функції обмежень знаходити оптимальні рішення шляхом поступового наближення. Ця група методів використовується для генерації, аналізу і вибору оптимального варіанта плану.

3. Алгоритми, засновані на теорії обмежень. Цей підхід передбачає розрахунок плану спочатку для "вузького місця" з обмеженими ресурсами, а вже потім від нього - для решти ділянок.

4. Евристичні методи. Являють собою методи досліджень і прийняття рішень, основані на неформальних, інтуїтивних прийомах, що базуються на узагальненому досвіді розв’язання подібних задач.

5. Методи підтримки прийняття рішень. Призначенням цих методів є підтримка генерації, аналізу і вибору кращих варіантів рішень на базі використання їх об’єктивних характеристик і суб’єктивних переваг. Підтримка прийняття рішень використовується на вищих рівнях управління.

6. Підхід імітаційного моделювання. Передбачає проведення машинних експериментів на математичних моделях, що описують поведінку складної системи протягом заданого періоду часу. Використовуються для пошуку оптимальних параметрів організації процесів виробництва, постачання і збуту.

Обчислювальні потужності систем APS дозволяють значно розширити діапазон розв’язуваних задач, не обмежуючись задачами тактичного рівня, а надаючи можливості рішення стратегічних задач розвитку бізнесу.