APS 的发展建立在线性规划、计算机科学、人工智能、决策支持系统、工业工程、物流管理、管理科学、约束理论、运筹学、生产运作管理等研究成果基础上，其最早出现于 19 世纪与 20 世纪之交，早期仅仅只是一张可以让人们直观看到事件进程并进行交互式更新的时间表——甘特图，当时人们主要用它来做可视化计划进度的安排。
到了 20 世纪 40 年代，美国和前苏联的科学家应用最优化线性规划建立了一些数学模型，经手工计算成果解决了战争后勤中出现的物流管理问题。
随着计算机的出现和普及，APS 得到了进一步的推动发展。到了 20 世纪 50年代末以及 60 年代初，计算机开始被用于处理关键资源的排产问题，其中线性规划是最常用的计划方法，人们不断探索各种优化技术来改善计划，并扩大其应用范围，从给料与生产扩展到分销，同时还出现了一些小型的计划试算表。
20 世纪 60 年代一个基于产品结构分解的 MRP 系统应运而生，这为计划的发展添上浓墨重彩的一笔。到了 70 年代，MRP 发展为闭环系统，在这快速发展的 10 年间，MRP 不光将物料需求计划纳入其中，还将生产能力需求计划、车间作业计划和采购作业计划也全部纳入，彻底形成一个封闭系统。同时期，模拟技术进入计划领域，基于模拟的计划工具开始出现。
到了 20 世纪 70 年代，以色列物理学家 Eli Goldratt 博士提出 OPT（Optimized Production Technology，最佳生产技术），起初被称作最佳生产时间表（Optimized Production Timetable），80 年代改称为最佳生产技术，后来又进一步发展为约束理论（Theory of Constraints，TOC）。
任何企业的真正目标是现在和未来都赚钱，衡量公司是否赚钱，通常采用财务指标，主要包括净利润（衡量公司赚钱多少的绝对量）、投资效益率（衡量投资效果的相对评价）、公司先进流量（对企业生产状况评价的指标），这些指标只能事后对公司经营效果进行评价，无法反映运作特性，Eli Goldratt 博士在运作层面提出三个评价的指标：产销率、库存费用以及运作费用，公司要达到赚钱的目标，必须在增加产销率的同时，减少库存和营运费用。
OPT 将重点放在控制整体产出的瓶颈资源上，优先处理所有瓶颈作业，并以平衡物料流动为原则，使整个系统达到产出最大的目的。这为计划排程提供了解决资源瓶颈约束的思路，继续推动 APS 发展。1984 年 AT&T 公司一名年轻的研究员开发的 Karmarkars 算法，成为线性规划史上一个真正的突破，并进一步完备了 APS 的功能。
80 年代后期，约束规划及图形式的人机接口为 APS 带来技术上的革新。同时期出现人工智能（AI）和专家系统，一些公司开始把 AI 应用到制造计划和排程，但并未取得人们所预期的效果。
20 世纪 90 年代开始，随着供应链管理思想逐渐被大型企业接受，供应链管理软件系统（SCMS）开始出现。供应链管理涉及跨企业组织的计划系统，APS能够统一和协调企业间的中长近期的计划，成为 SCM 的核心。与此同时，计算机软硬件及 IT 技术的发展也大大改善了 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。
90 年代初，美国加特纳公司（GartnerGroupInc）提出了企业资源计划（ERP）的概念，ERP 基于 MRPII 的发展，在管理上进一步强化和细分为仓库管理、财务管理、销售和分销管理、人力资源管理、计划管理等，但是 ERP 只强调计划的可行性，只限于生产和采购领域，只考虑能力约束而不做优化，在大多数情况下甚至不考虑目标函数，因此是一个运作层面的连续计划系统，而 APS 试图在直接考虑潜在瓶颈的同时，找到跨越整个供应链的可行最优计划。所以，APS 的发展引起了 ERP 厂商的注意，纷纷进军 APS 市场或将 APS 的功能集成到自己的 ERP 软件中，从而推动了 APS 市场的蓬勃发展。
进入 21 世纪，APS 与互联网为代表的信息技术和以供应链管理思想为代表的先进管理思想相结合，具有跨越整个供应链进行计划协调的能力。现阶段的 APS 的主要价值体现在以下几个方面：
全链路
APS 连接企业、企业的供应商、供应商的供应商到企业的客户、客户的客户，是整个供应链的综合计划，不仅限于生产，还涵盖了采购、分销、销售等一系列计划，APS 把这些计划分为长期、中期和短期，分别对应供应链管理战略层、战术层和操作层三个计划层次，其中战略层包括供应链战略、供应链计划，战术层包括需求计划与预测、制造计划、操作计划、分销计划，操作层包括可承诺能力 CTP、车间作业排产、运输计划、承诺可供货量 ATP，这些计划通过 APS 的协调，保障供应链各企业、各部门的正常运行。
协同效应
连接 ERP、MES、WMS，有效发挥协同作用，使工厂管理更透明，数据更完整充分。
提升效率
可接提升计划过程的效率，同时由于 APS 采用线性规划等数学模型，使用启发式优化算法计算近似最优解，并应用运筹学支持计划流程，所以使得生产计划更优化、完全可行、上下贯通，人机料法测同步考虑，减少停工待料、停工待机；又由于快速计划的能力，减少紧急变更、异常应对时的效率损失
层次性
APS 把总计划拆解成多个计划模块，然后分配给供应链上的不同计划层，各计划模块通过水平和垂直的信息流连接在一起，上层模块的结果为下层计划设定约束，下层计划将有关性能反馈给上层计划。
平衡性
APS 通过年、月、周、日、小时、分的多层计划，综合考虑战略计划、战术计划和运作计划，力图减少不确定对计划的影响。APS 还支持多工厂以及外协工厂的工作合理分配，以各工厂的可能的交付时间对比为依据，向管理层建议订单向各工厂的分配方案。
APS 在服装行业中起到了举足轻重的作用，APS 在服装生产上实现了多款共线生产、部件化生产的智能管理，并通过软件定义制造、数据驱动创新、智能化调度实现大规模柔性快反生产。
多层次智能计划与排程实现供应链快速反应，全局性优化，赋能服装企业实现柔性快反供应链，拥抱快速变化的市场需求。同时从接单、打样、大货、采购、计划、生产、后道到出货的全流程、全业务场景的智能预警帮助业务有效管理订单，协助运营决策，更快更高效实现数据流转，减少大量人力和时间的耗费。
随着 APS 在各行各业的价值不断凸显，越来越多的企业认识到生产计划在生产中起到的核心作用，并开始关注如何做好一个生产计划，有了应用的需求，一些高校研究人员将 APS 的理论从实验室搬到企业应用现场。
国内 APS 的开发、运用和实践，超过了海外 APS。随着全球化步伐的日益加快，APS 作为先进管理思想的代表，发展方向呈以下趋势：
（1）与 ERP 更完美地融合，并且作为 ERP 强有力的补充，甚至超越 ERP 的发展。
（2）应用市场下沉，不断扩大，虽然 APS 发展于大型企业计划系统基础，但其原理同样适用于中小型企业，并且随着深入地研究，未来 APS 会逐渐往轻型化发展。
（3）与供应链结合更加紧密。APS 以企业整体水平的资产收益率（ROI）等指标为目标函数，运用各种先进的模型进行跨企业优化，范围不限于生产计划，能使供应链更加有效地运行。而基于电子商务的供应链管理更加需要 APS 系统的协调。
（4）与多品种小批量订单制造和项目管理结合。由于消费者个性化需求的日益增长，产品大量生产的时代即将过去，多品小批量、个性化的订单越来越收到人们的追捧。且随着人们对个性化的性质越来越高涨，定制化产品项目不断涌现，APS 将与这些项目进行结合，形成企业整体的计划管理系统。
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