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先回顾一下什么是APS决策支持。（以下蓝字部分对APS熟悉的朋友可以略去）
最简单的APS决策支持无疑是订单交期决策。企业用APS下达一个生产订单第一要看交期是否满足，交期不满足计划取消后APS还必须帮助企业找出怎样才能满足交期。APS为此提供了大量的决策支持数据，包括每道工序的时间、设备和人员的时间、物料的需求数量、对其他计划的影响、多种统计分析报表等。
除了产能交期决策之外，还有与交期直接关联的缓冲期决策：APS的交期与最终交付给客户的‘交货期’之间通常留有一段时间，称为缓冲期，是给处理意外情况预留的时间。缓冲期的的长短与订单要求、生产难度、物料满足率等有直接关联，需要管理者根据企业实际情况做出决定。
再比如内部分工决策：一个订单用哪个设备或者交给哪个车间来完成更合适？APS的订单交期、物料需求、对其他计划影响、人员和设备统计分析是决策支持数据。
再比如采购决策：A和B两个物料都可行，应该用哪一个；或者下周一、周六各到货250件与下周四一次到货500件哪个更好？APS的订单交期、物料需求、设备和人员安排、对其他计划的影响等是决策支持数据。
再比如开工时间决策：某订单本周开工好还是下周开工更好，APS的订单交期、物料需求、设备使用、对其他计划的影响等是决策支持数据。
再比如内部订单决策：后车间APS排产结果传递给前车间成为内部订单，对内部订单需要做合并、分解、定工艺、定优先级、定时间等决策。APS关键节点时间、设备和人员的统计分析、中间品物料需求和多种试运算组合是决策支持数据。
再比如生产延误决策：当实际生产与计划相比已经延误，把APS计划按照实际情况向后推迟，还是车间加班加点把APS计划要求的进度赶回来？APS必须经过试运算得出该延误是否会导致订单交期延误等严重的后果。订单交期、对其他计划的影响、设备和人员的统计分析、物料需求等是关键决策支持数据。
APS还有一些传统生产管理中很少遇到的决策支持。
比如优先级决策：新来的订单优先级40、50、60各得到一个排产结果，各有优劣，哪个更合适？订单交期、对其他计划的影响、设备和人员安排、物料需求等是决策支持数据。
再比如工艺模型决策：企业生产一个产品有多种生产模式，有的质量好一点但是速度慢；有的时间短一点但是成本高，采用哪个工艺模型才是最好的？交期、物料需求、设备和人员的统计分析是决策支持数据。
再比如正排倒排决策：APS做订单正排的好处是每道工序开工时间较早因此有较长的缓冲期，遇到情况延误一点也没关系，但是产出时间与交期可能相差较大；APS倒排的好处是产出时间与交期高度吻合，但是每一道工序都不能延误对现场要求高。最迟开工时间与最早完工时间、设备和人员安排、物料需求、多种统计分析等是决策支持数据。
当然企业遇到更多的情况是对工艺模型、交期、优先级、物料供应等需做交叉决策。这些决策复杂关联、互相穿插影响，每个决策都与其他决策互为决策支持。APS必须做多种复杂的‘如果-如何’计算，才能有效支持生产决策。因此APS决策支持有以下特点：
第一个特点是要求APS软件必须提供多种试运算和统计分析功能；
第二个特点是要求生产管理者有比较丰富的经验，才能把APS决策支持数据有效利用起来
；
第三个特点是决策方法灵活多变，通常APS的决策支持数据多种多样，需要多次、反复试运算。
第四个特点是APS的决策支持快速、准确、合理。
总结完以上APS决策支持理念后，再来看APS2021版所提供一种前所未有的决策支持：中间品决策支持。
之前常用的沏茶模型无法体现复杂中间品的连接关系，以下是一个全新但同样简单易懂的‘张大妈包饺子模型’：
张大妈召集家人周末聚餐包饺子，为此分别打电话给儿子女儿联系确认了周六晚一边包饺子一边喝啤酒的家庭聚餐，时间为7点。从今天到周六还有四、五天的时间，张大妈如何提前安排好周六要干的家务活？首先张大妈早有一个标准包饺子模式：
简单描述就是先去两个地方购物，回来再和面、切陷和拌陷、最后包饺子喝啤酒。看一下张大妈的筹划安排过程：
张大妈首先查看今天冰箱里的储备物品，再减去这几天将要吃的食物，计算出周六下午7点将有半斤面粉、50张饺子皮、半斤饺子馅、啤酒10瓶、没有面团、肉和韭菜。而周六聚餐需要100张饺子皮、一斤饺子馅和啤酒5瓶。因此还需再擀出50张饺子皮，50张饺子皮需1斤面粉，还缺的半斤面粉需从超市购买。缺少的半斤饺子馅需去超市
买五花肉3两、再去菜市场买韭菜2两；啤酒不必购买只要提前把5瓶啤酒放冰箱即可。耗时最长的‘和面+擀饺子皮’需2小时，由于老伴可帮忙完成‘切肉、切菜和拌饺子馅’，所以可在5点开始和面；超市和菜市场购物需要1小时，因此去超市和菜市场的时间应是4点。至此张大妈得到了周六下午的采购和家务清单：4点去超市和菜市场买面粉半斤、肉3两、韭菜2两；5点开始和面擀饺子皮，6点包饺子。
虽然这只是所有家庭主妇再熟悉不过的日常家务，但仔细分析不难发现这样几个特点：
首先第一点，张大妈不是用今天冰箱里有多少东西去计算周六的聚餐，而是把今天的冰箱储量减去未来几天的消耗预测周六下午冰箱里会有多少剩余数量，才能筹划周六的安排——这与APS计算未来库存量是一样的道理。
其次张大妈很清楚：如果冰箱里有足够多的储存，完全有可能取消‘购物’这个环节；如果饺子馅、饺子皮未来的存储量足够，也有可能取消和面、擀皮、拌饺子馅等步骤。在极端情况下甚至可以完全不必做任何购物和准备，7点直接开始包饺子——这与APS利用工序中间品自动省略前工序是一样的原理。
第三点：张大妈很清楚如果必须去购物，采购的时间越晚、采购的数量越少越好，因为既新鲜还省钱、还避免浪费。张大妈精确计算了采购的数量和时间：为什么没有一早起来就去购物，因为肉、韭菜这些放到下午就不新鲜了；为什么只买最少量，因为冰箱里没地方放那么多东西——这都与APS按照JIT原理提出生产请购，最大限度降低库存量和生产成本的原理相一致。
第四点：张大妈推算面粉数量的方法是从最后面的包100个饺子为起点，到饺子皮需50张、再到面团、再计算面粉需半斤......是从后向前逐步计算，只有使用倒排法逐级计算工序中间品库存才能逐级取消前面的工序；在时间安排上，张大妈也是从周六7点开始，推算出5点和面、再推算4点去超市，也是典型的倒排。所以‘张大妈包饺子模型’的核心是用倒排法最大限度利用工序中间品库存量减少前工序——APS使用中间品倒排功能与此完全一致。
第五点：张大妈推算时间的方法还包含了周六下午老伴是不是能在她‘和面-擀皮’的同时帮助‘切肉-切菜-拌饺子馅’。如果老伴那天有事不在家，张大妈一个人在2小时内不足以完成饺子皮和饺子馅，时间就必须重新安排。因此包饺子前一段时间内的‘有限能力’直接决定了整个聚餐的时间安排——这是非常典型的有限产能计算。
不要小看张大妈做日常家务活的智慧，虽然不是生产管理专家，但她用‘倒排拉式+精确未来库存’方法计算物料需求、用JIT原理做采购计划、用中间品库存自动省略前工序、用有限产能理论计算时间，所有这些都属于很先进的生产管理方法和理念。不难想象按照张大妈的采购和家务清单，周六的聚餐一定可以有条不紊顺利完成。
当然对大多数企业生产管理人员来说这些方法和原则并不陌生，但是在物料繁杂、库存动态变化、工序互相影响、订单互相穿插的情况下，企业只能依靠个人经验和手工现场管理来完成，很难提前把计划做得这么周详。
APS的第一个全新决策支持功能是：在APS上完全实现‘张大妈包饺子模型’。
使用APS的生产管理者不必象张大妈一样计算和筹划，只要给出工艺模型、交期和数量、中间品库存量，简单让APS做倒排，APS就会自动使用中间品库存省略前工序，得到符合有限产能且优化的APS作业计划。它的最大特点是根据工序中间品未来库存量的动态变化临时决定不同的生产模式。本网站前文《千变万化的APS中间品与生产计划》中所描述的；小王调整未来库存后周厂长立即用APS试重算了一下，竟然发现订单交期已经可以实现......原理其实就是张大妈包饺子模型。
为什么说它是决策支持而不是一个简单的排产功能？因为用中间品库存自动改变了APS工艺模型属于比较重大的改变生产模式的行动，管理者当然应仔细核对订单交期、各工序的开工和完工时间、设备和人员安排、中间品的投料产出计划、物料需求计划等排产细节，确认符合要求后才能进一步做出相关生产决策。因此它首先是一个非常有用的决策支持功能，使用非常熟练以后它才是一个正常的APS排产功能。
至此‘张大妈包饺子模型’和APS的决策支持功能看起来都很圆满，但生产管理者必须继续深入研究这个模型问题更深层的本质。
继续假设：周六中午，张大妈连续接到儿子和女儿的电话说今天下午有事无法回家吃饭，但都表示可以推迟到下周五下午，并且都希望能安排尽早吃完饺子因为晚上还有其他事。张大妈只好把聚餐时间推迟到下周五，随即发现下周五已与老伴一起安排好出去参加活动，回到家的时间是下午4点，张大妈面临全新的挑战。
第一个关键问题：张大妈的本周六的采购和家务清单：‘4点去超市和菜市场买面粉半斤、肉3两、韭菜2两；5点开始和面、擀50个饺子皮’这个结果放到下周五是否还有效？
很多企业在这里遇到困扰，因为企业把生产计划推迟到新的时间总是习惯性假设未来库存量不变，但这个假设并不成立，一旦在新时间库存有变化生产就会陷入混乱。设想张大妈把周六的采购和家务活清单原封不动推迟到下周五下午去执行，张大妈很快会发现：新买的半斤面粉根本用不上，因为周三已买了50斤面粉；再擀50个饺子皮不够吃，因为周二吃饺子已把50张饺子皮吃光冰箱里没有饺子皮；去超市不买啤酒也是错误的，因为周五只剩下2瓶啤酒；买肉的数量也不对因为前一天买过2斤肉......总之买来的用不上，急需的又没有，不难想象这样的混乱发生在生产中是什么情形。
从以上描述不难得出一个‘倒排结果不动’管理定律：必须针对每个节点时间做‘以工序中间品库存取消前工序的倒排计算’，得到只针对这个节点时间的全新生产模式。一旦离开这个时间，该生产模式就会失效。
在日常生活这只是一个很浅显的道理，所有家庭主妇都不会把本周的采购清单直接用于下周。张大妈自然不会犯这样的错误，张大妈会再次倒排计算下周五的冰箱储备量以及如何省略前面的步骤。
第二个关键问题出现了——倒排的起点时间是什么？
本周六的包饺子聚餐是给定了包饺子时间，物料和时间都是从后向前倒排计算，没有矛盾。但是下周五的包饺子聚餐发生了本质变化。从张大妈4点回家和孩子们要求尽快吃完饭的需求出发，应从4点起向后正排才能得到最后的‘最早完成时间’，这个‘最早完成时间’是倒排的起点时间。但如果从4点起向后做正排，应从哪个步骤开始计算？是超市采购、和面还是切菜陷切肉馅？无论用哪一个都不对！因为这些步骤在未来‘中间品库存量取消前工序’的倒排计算中有可能被取消!用有可能被取消的工序推算后面工序的时间当然不对。
问题变成了一个死循环：只有正排才能得到最早完成时间；以最早完成时间为起点才能做倒排；倒排之后才能确认新的生产模式；有了新生产模式以后才能做正排......
再简单一点的描述：物料必须倒排，时间必须正排。
——这个死循环该如何解决？
但这个生产管理难题对张大妈包饺子却不是很大的困扰，不妨参考一下实际生活中张大妈的处理方法：张大妈先粗略估算周五下午的冰箱储备，倒排得到新的采购和家务活清单。结果例如：取消超市采购但应去菜市场买韭菜；取消和面但需要用剩余的面团擀饺子皮100个；取消切肉和切菜但是需要用冰箱内剩余的肉和菜拌饺子陷。把这个新物料和家务清单放到周五下午4点向后安排，得到‘4点去菜市场买韭菜，5点擀100个饺子皮，5点开始拌饺子陷；6点包饺子’的最终结果。
解决方法其实简单，张大妈做了一个合理假设：冰箱内的食品储备在周五下午这段时间内保持不变。以此为前提计算出新的‘周五采购和家务活清单’，再把它放到4点正排计算后面的时间。张大妈是即灵活又有分寸的人，她对这个新清单有一个清醒的适应范围认知——只限于周五下午。张大妈不会把它用到周日，更不会用到下周，因为到时候冰箱存储就肯定变化了。
对企业而言，虽然中间品库存量一个小变化会导致倒排结果失效，但是存在一个合理时间范围可以把中间品库存量看成是固定不变的。而且现在讨论的中间品是‘工序中间品’而非‘计划中间品’，时间的变化范围只限于计划内部，一般不会很大。企业对APS的要求是简单、方便、好用，而不是追求理念绝对正确，张大妈的处理方法对APS也是合理的。
再来看之前总结的‘倒排结果不动’定律，在实际企业生产管理中可修改为：必须针对每个时间范围做‘以工序中间品库存取消前工序的倒排计算’，得到只针对这段时间的全新生产模式。一旦离开这个时间范围，该生产模式就会失效。
精确的‘节点时间’变成了粗略的‘时间范围’。‘范围’是一个模糊概念，对张大妈包饺子是周五下午的半天时间，在不同企业的实际生产管理中则可大可小。有的企业工序中间品变化不多，对一个倒排结果保持合理的时间范围可以是一个月；有的企业中间品库存量快速、复杂变化，这个时间范围可能是2小时，甚至是30分钟。
因此产生了一个新的生产管理临界点：时间范围临界点。如果张大妈从4点做正排，突然发现煮饺子锅拿去修理了，要第二天送过来，最早包饺子时间变成周六中午12点，把周五下午的采购和家务清单推迟到第二天中午是否仍然有效？张大妈对此一时可能也会发懵。推迟1小时或推迟一周都不难决策，推迟一个不长不短的时间则需要合理判断和决策，这才是真正考验计划水平的时候。
把张大妈的日常家务换成企业生产管理的情景，描述如下：
在特定时段内倒排计算新生产模式，该模式能最大限度使用中间品库存省略前工序；再把这个生产模式在需求的时间正排下达计划，管理者还要确保这个计划正排下达后处在合理的时间范围内。
看似简单，但是在很多工序中间品的未来库存量动态变化；很多工序、设备、人员的生产计划互相穿插影响的情况下，其难度之大可想而知，当然对生产管理的提升效果之大也不难想象。用传统手工方法实现这样的一套计划理论当然是纸上谈兵，而APS正好可以发挥它的特长。
因此得到APS第二个全新决策支持功能，对它的描述很简单：
在APS上对‘张大妈包饺子模型’做正排
APS上的操作也很简单，如下图，只是增加一个简单的勾选，再点‘正排’按钮即可。
描述简单、操作简单，但‘张大妈包饺子模型’APS的正排与倒排是完全不同的算法。正排的实现过程大致经过以下步骤：
1）先找到工艺模型中所有工序中间品物料在期望时间的未来库存量；
2）用倒排法计算用工序中间品库存量取消前工序的新生产模式；
3）把这个新生产模式保存成一个临时工艺模型。
4）把这个临时工艺模型在期望时间正排下达计划。
以上4步骤与张大妈下周五包饺子的决策过程完美契合，可称之为‘张大妈算法’。为什么说它是决策支持而不是一个简单的排产功能？因为‘时间范围临界点’是一个模糊概念，可长可短，可以灵活。第4步的正排
产结果是否超出‘时间范围临界点’？只有依靠管理者的经验和对生产管理的把握才能做出合理决策。
这个决策支持的意义在于既可以最大限度使用中间品库存增加产能、降低库存，获得倒排的好处，又符合多数企业正排的习惯做法。
用张大妈模型可以简单描述本网站前文《千变万化的APS中间品与生产计划》
中的第二问。看下图不难发现AH物料对应张大妈模型里的啤酒。等同于张大妈儿子要求5点包饺子，在面团和肉、菜都齐全只缺少啤酒的情况下，必须安排去超市采购啤酒导致5点无法包饺子。但张大妈突然想起之前网购了一箱啤酒后天到货，超市采购可以取消，5点包饺子就可以实现了。
区别在于张大妈把包饺子过程和冰箱里的储备食物早已烂熟于心，当然可以快速判断。而周厂长
不可能对整个生产如此了如指掌，他必须依靠工艺部门提供工艺模型数据、物流部门维护未来库存量、车间提供现场情况、预测与情报部门快速监督和反馈信息，当然还有APS的试运算和决策支持功能，是一整套完善、先进的生产管理理念在支持周厂长及时做出正确决策。
小吉星APS2021版提出了关于工序中间品的全新概念、功能、原理以及在生产管理中的使用方法和原则。也给所有企业提供了一个全新的选择：是否应提前储备工序中间品库存？
很多企业把工序中间品当成一种意外情况来处理，但是APS最新功能提示：适当增加工序中间品库存储备，以后使用起来会方便、降低成本、提高产能，
有很多好处。当然存在前提条件：这些中间品物料库存量必须被精确管理，且在较短时间内被消耗使用。假设出现数量不清、长期积压、管理混乱就会得不偿失了。APS最新概念‘中间品决策支持’无疑会扫清管理障碍，让合理储备
中间品变得越来越重要。
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