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老司机理论、抽象化生产、APS试错理论
实施APS的企业中普遍出现这样一个现象：随着企业实施APS的时间不断推移，APS数据和生产管理机制与企业最初的设计方案有较大的差异。换成一个有趣的思想实验：把企业实施APS一年多以后的生产数据和全套管理机制打包成‘APS解决方案’，穿越时空发给实施APS之初的企业自己看——结果企业完全不理解未来的自己为什么会这么做，可称为‘APS方案穿越悖论’。
更加普遍的现象是任何企业只要有过APS实施经历，甚至只是认真研究过APS，都会认为APS从理念到数据、再到运行方法、工作流程和实施过程，方方面面都有其特殊性，与传统生产管理有差异，似乎与APS深层本质有关但又很难总结清楚。真正的原因可以用‘老司机理论’来简化。
老司机理论
‘老司机理论’的最简单表述是：任何驾校无法把新学员培养成老司机。
从‘APS方案穿越悖论’角度描述老司机理论：一个老司机把自己开车的视频穿越时空发给正在驾校学车的自己，作为新手的自己完全无法理解未来老司机的自己为什么这样开车。
原理很简单，随便找个驾校师傅都会告诉你：只有积累大量开车经验的才是老司机，新手不可能在驾校里成为老司机。
很多企业基于以往经验而对APS有个想法：只要一开始准备好正确的APS基础数据，再设计好正确的管理流程和机制，照此执行即可成功实施APS。但如果老司机理论适用于APS，意味着企业即使穿越时空获得‘最终正确的APS数据’和‘最终正确的管理机制’也无法理解它，从根本上否定了这个想法。
企业管理有很多分支，有ERP、MES、有PDM、有财务、有库存、有采购销售......这些管理模块都可以先准备好正确的数据，再设计好管理机制，然后成功运转，为什么只有APS遵守‘老司机理论’？看以下几个典型APS场景。
1）一车间的APS计划总是无法得到准确执行，表面看总是由于A、B两道工序的延误，为什么？研究发现A、B两道工序是在一个大部件上打孔，由于各自使用不同的人员设备没有冲突，理论上允许它们并行。但是在实际生产中由于这2个孔的距离太近，同时打孔会互相影响。如果解决？可以增加逻辑关系，但谁先谁后不好确定。经过几次测试，一车间决定增加一个‘打孔工位’的资源，谁先占据了这个资源另一个就要推迟，这样就解决了资源冲突问题。
2）锻造车间有2道关键工序A、B，它们之间的关系是A结束-B开始，但是实际生产中总是A结束后等待很长时间B才开始，导致实际生产与APS计划不符。APS工艺部门到现场调查，发现A刚刚加工完后温度很高，必须等待一段时间放凉了B才能继续加工。以前的工作流程是A产出后先办理入库，B再办理领料，自然会等很长时间不必关心温度的问题。但是APS计划把这2道工序的时间紧密连接在一起，温度过高的事情就必须考虑。APS工艺部门先增加了间隔时间，但是很快发现‘放凉’的过程不是简单的等待一段时间，而且要有专门的场地、要有人负责看管运送、有精确的冷却时间，因此在A、B工序之间建立一道全新的名为‘放置降温’的工序，对它做精确的计划和管理。
3）总装车间的装配过程必须经A、B、C、D、E五道工序全部结束，后面的F、G、H工序才能开始，如何设置它们之间的产能逻辑？当然可以对A、B、C、D、E分别设F、G、H为其后工序，这样就会有5*3=15个逻辑关系，不仅看起来杂乱且修改和调整复杂，更主要是没有直接体现关键的生产逻辑。
计划部门发现真实的情况是A、B、C、D、E工序结束后会产出一个中间品部件，再允许后续的F、G、H对该部件继续加工。但是由于该部件只出现在生产车间从不入库，企业没有这个部件的物料代码和名称，只有车间俗称。经过反复测试，总装车间决定建立一道时间为0的虚拟工序‘ABCDE节点’，再建立一个全新的物料‘ABCDE中间产出件’，让新工序产出新物料；然后把A、B、C、D、E工序分别与‘ABCDE节点’工序建立‘结束-开始’逻辑关系，再把‘ABCDE节点’工序分别与F、G、H工序建立‘结束-开始’逻辑关系，这样只需要建立5+3=8个逻辑关系即可满足要求。而且以后只要考察虚拟物料‘ABCDE产出部件’的未来库存量，即可精确掌控未来的生产连接。
4）二车间发现每月都有一些特定工序无法按APS计划要求的时间完成，但生产现场每次都有足够的理由。计划部门统计历史数据终于发现了一把某部件二号卡口上专用的小钳子，这种钳子整个企业只有2把，由于它没有进入APS产能计划，它的时间冲突导致APS生产计划无法顺利完成。计划部门为此建立了一个名为‘二号卡口钳’的新资源放入APS工艺模型，再下达APS计划终于不再发生冲突。
计划部门还发现决定企业生产能力的往往不是那些产能过剩但表面上最显眼的机器、设备和人员，而是那些看起来毫不起眼但是实际产能有限制的小工具。由于它们不是机器设备、人员班组、不是固定资产，从来没有进入过管理数据，但是它们对APS计划不可或缺，否则APS订单交期就要出问题。此后，更多的刀具、工装、模具、专用工具等从‘无数据、无管理’状态进入APS变为必须精确下计划、精确管理的APS资源。
5）焊接车间对APS计划的反应比较强烈，主要因为焊接车间认为APS的工序时间不准确。比如某机身焊接工序，工艺部门按照焊缝的总长度和焊接加工的标准速度估算出工时为3小时，APS按照估算的3小时下达生产计划。但是焊接车间强调3小时只是理论时间，实际加工需要提前准备、调试设备、焊接中间反复观察调整，实际工作时间远远超过3小时，而且不同熟练程度的人操作相差较大，综合估算之后提出合理的工序时间为6小时。经过焊接车间与APS计划和工艺等部门充分研究沟通后，经上级批准，最终认可5小时为可接受的APS计划时间。
6）数控车间有一道传统生产工序‘数控加工’，主要占用‘A数控加工中心’的产能，但是由于它有复杂的内部生产过程和资源占用，APS用一道工序无法正确计算出订单交期，因此APS必须把‘数控加工’工序拆分成多道工序；再把‘A数控加工中心’拆成多个设备、人员、工具、场地。再下达包含多道工序和多个资源的APS计划，才能准确表达产能。
7）机加工一车间发现APS计划时间不对，因为‘车外圆’工序只安排在一台5轴机床上加工，其实机加工二车间还有一台5轴机床、五金配件车间有2台四轴机床都可以使用，把它们全部利用起来工序时间可大幅缩短。计划部门认可，但同时提出：这4台设备你不能全部占用，最多可以同时占用其中的3台。经过多方协调，在APS里建立由三个车间四台设备组成的‘车外圆数控机床组’，分配给车外圆工序的最大负荷为75%。从此以后APS排产会最大限度利用这四台设备减少
工序时间，而且保证同一时间的占用不会超过3台。
8）总装车间的APS计划最终没有得到完全执行导致交期延误，但是总装车间认为这不是我的问题，而是物料供应部门没有及时保证原材料到位，导致多次发生停工待料。为此生产副总专门到各部门收集意见，发现有一个原料‘阻燃PC支架’的库存不足又没有及时采购到位，导致总装车间多道工序出现停工待料。之前这个物料无论车间、计划部门还是仓库都认为不重要，没有出现在APS的未来库存中。这次交期延误后，计划部决定把‘阻燃PC支架’设为APS未来库存量中做精确管理。
9）数控一分厂发现APS计划里有一道‘冲压’工序的时间有问题，这道工序的数量较大，而APS把所有设备使用时间都连在一起，这样的好处是让该工序整体一次开工和一次完工，减少中途更换模具的时间。但是在数量巨大的情况下，更好的做法是把一道工序分散为多段时间，多次开工和完工，这样可以充分利用冲压设备的零散时间。计划部门采用了这个排产方法，在APS里把冲压工序设置为‘离散’工序。之后的APS排产会自动把一道大工序拆散到多台设备、多个时间段分别完成。但很快一分厂再次反馈，新的APS计划会把只有2小时的零散时间也利用起来，导致换模过多的问题。计划部为此再次增加了‘最短离散时间’为5小时的设置，不到半天的零散时间不再会被利用，此后彻底解决了数控一分厂的冲压排产问题。
10）装配车间有A、B两条生产线，基本原理是从A流水线下来的部件再上B流水线。原来A、B线之间只有简单的先A后B的生产顺序，APS一开始设置了‘结束-开始’逻辑关系，装配车反应时间不对，因为这两条流水线大部分时间是并行的。APS改成‘开始-开始’逻辑关系后A、B线的时间变成并行。但是装配车间再次提出，它们无法同时开始，而是A经过1.5小时产出第一件传递给B以后，B才能开始。APS上改成‘开始-开始，最小间隔时间为1.5小时’后，排产结果时间正确。
11）热处理车间发现本车间的时间计算不遵守‘工序单位时间*数量’这种简单计算模式，而要以：‘每炉最少50件+最多100件+每炉固定时间为120分钟+中间不能出入炉’为原则，再用总数量和总炉数去计算每一炉的开始完成时间。APS工艺部门发现这些需求只要转化成APS里的‘定时工序’即可解决。
12）经过一段时间的使用，多个车间提出当前APS基于数量和标准时间的工时计算过于简单，要求加入多种参数和变量，比如：加工难度、技术要求和指标、操作复杂度、加工物料的材质和厚度、工人熟练度、客户要求的特殊参数等等，并且按照更复杂的计算公式。APS工艺部门逐步在APS中建立以上自定义参数和自定义公式，满足各车间提出的工时计算要求。
13）机加工车间和热处理车间都提出APS计划的时间过于零散，导致不断更换模具、炉具和清洗，强烈要求在一段时间内的同类工序应合并到一起，这样可以极大提高效率。但是销售和计划部门不同意做过多的合并，因为会导致很多订单交期推迟。通过多方协调最终达成一致意见，同类工序可以合并，但是任何工序为合并而推迟的时间不超过4天。APS工艺部门为此在APS里设置了新的
工序属性、合并条件和合并时间范围，满足了机加工车间的需求。
14）总装车间发现一条装配生产线的情况比较特殊，多个部件按照固定节拍时间上装配线，经过连续加工后，再按照固定节拍时间下线，同时会有多个部件出现在装配线上，因此它不遵守APS的资源负荷和资源冲突的排产原则。APS工艺部门把该生产线设为‘脉动生产线’，再设置它的节拍时间，即可满足总装车间的排产需求。
15）计划部门发现装配车间的某个部件A‘数控一分厂’和‘机加工车间’都可以生产，但采用完全不同的生产方法。如果由‘数控一分厂’生产，会产生B物料需求再由‘数控二分厂’生产B；如果由‘机加工车间’生产，会产生C物料需求再由‘数控二分厂’生产C......计划部门发现有必要把不同车间的不同生产路径组合提前保存起来，方便未来接到订单后快速做出选择。在ASP里是建立全新的BOM（BillOfModels）。
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综合以上情况，工艺部门发现APS对传统生产的深入处理主要有以下几种情况：
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原来的一道工序，必须分解成多道APS工序，才能完整表达产能；
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原来的一台设备、一个工作中心，必须分解成多个APS资源，才能完整表达产能；
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原来的多道工序，可以合并成一道APS工序，即可表达产能；
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原来的多个机器、设备、场地和人员，可以合并成一个APS资源，即可完整表达产能；
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原来的生产工序由于其无关产能，可以不出现在APS计划中；
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原来的设备、场地、人员等由于无关产能，可以不出现在APS计划中；
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原来不存在的工序，由于关系到产能计算，必须出现在APS中；
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原来不存在的资源，由于关系到产能计算，必须出现在APS中；
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原来不存在的物料，由于关系到产能计算和前后生产连接，必须在APS中建立；
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原来不存在的新概念和新数据，如资源组、最大最小间隔时间、锁定倒排、最大负荷、定时工序、离散工序、最短离散时间、BOM（BillOfModels）
、合并条件和范围、脉动生产线等数据，在APS中建立；
16）计划部门发现APS计划完不成的一大原因是APS未来库存中有很多采购到货的时间延误，最终导致停工待料。计划部门反复强调采购和物流部门要及时给车间提供物料信息。但是采购部门强调每天太多物料信息里只有很少数是车间需要的，全部交车间没有意义，采购人员又无法判别；且采购到货时间本身只精确到周或天，无法满足APS计划精确到分钟的要求；且物流部门必须遵守自己的ERP工作流程，无法按照APS的工作流程运转......总之采购部门无法满足车间和计划部门的要求。最后经过沟通协调决定执行新的工作流程：在关键物料的未来库存储备量较低，到货时间与生产接近的情况下，车间调度和计划部门可跳过采购物流部门直接与相关供应商联系，以确认到货时间。
17）计划部门发现导致APS出现问题的一大原因是工艺图纸的设计时间与开工节点时间不对应。以前工艺部门设计图纸的完成是车间开工的前提条件，但是APS由订单交期和产能计划决定了精确开工时间，反过来要求工艺图纸的设计必须与车间产能相配合。经过各部门协商和企业领导批准决定执行新的工作流程：把工艺部门制定图纸的工作流程纳入到APS工艺模型，由APS统一下达包含建立工艺图纸的完整计划。
以此为突破口，传统管理中不属于生产计划的库存、质检、采购、运输等工作流程也都纳入到APS计划中。
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以上描述是APS典型案例，它遵守固定的模式：先发现问题、再寻找解决方案、再建立全新数据试运行、再与各部门沟通、新的APS产能数据和管理流程最后经领导批准执行......这
也是一种生产管理常规工作，似乎没什么特殊的，但不难解开‘APS方案穿越悖论’之谜。
假设这家企业在APS实施之初直接拿到一年后的‘APS穿越解决方案’而没有经历以上‘遇到问题-解决问题’的过程，必定对穿越数据里‘车外圆数控机床组’、‘打孔工位’和‘二号卡口钳’这种没见过的资源、对‘放置降温’和‘ABCDE节点’这种没见过的工序、对‘ABC产出部件’和‘阻燃PC支架’这种不重要的甚至没见过的物料感到极大的困惑；会对焊接的工时为什么是5小时发出质疑；
会对从没见过的自定义公式、加工难度系数、定时工序、合并条件、合并时间范围、脉动生产线表示不理解；也会对很多熟悉的工序找不到提出疑问；更会对‘车间调度员直接联系供应商’、‘工艺部门出图纸时间由车间决定’的工作流程表示无法理解——企业当然会毫不犹豫否定它。
老司机每一次简单操作背后都隐藏了长期的开车经验；APS里每条数据背后同样隐藏了‘否则会导致什么错误’这种由复杂经历积累而来的信息。任何企业不以经验和经历为基础，靠‘时空穿越’手段拿到最终正确的APS数据和工作流程，也仍然无法实现APS的理念。
结论：APS必然是一个经验不断积累导致最终正确的过程，APS系统不可能一开始就是正确的、完善的。就像驾校刚毕业不可能是老司机。
抽象化产能数据
为什么企业无法理解未来的APS数据和管理机制？它与企业传统生产管理数据的差异到底是什么？最本质的差异是：目的、原则和方法不同。
传统生产管理的目的是：正确的生产现场管理、现场调度、MES报工、绩效考核、成本管理等；
传统生产管理的建立原则是：管理数据与实际生产细节的一一对应；
传统生产管理的建立方法是：完善的收集和整理数据；
APS的目的是：以企业生产能力正确为前提的，优化且合理的生产计划与订单交期；
APS生产数据的建立原则是：‘产能正确’或‘有限产能’；
APS生产数据的建立方法是：遇到问题和解决问题；
上文描述了传统生产中不存在的资源、工序、物料、工时和工作流程会‘凭空’产生，就是由APS本质差异所导致。
‘APS产能数据’最大特点是不与实际生产一一对应，是一种‘抽象化产能数据’。而且更进一步，APS里的一切数据都是‘抽象化产能数据’。
比如APS关键基础数据‘未来库存’，它名为库存，但并不是传统库存时间简单延申到未来，也不与实际库存相对应，是产能抽象化的库存，简单举例：
某物料10号进入企业的时候是‘生料’，无法立即投入生产，必须经过十天的放置后该物料变成‘熟料’才可以生产投料。APS不关注这个物料在10号进入企业，对真实的入库时间10号置之不理，而只关注它变成熟料的时间，APS未来库存的‘入库’时间为20号，虽然实际上20号并没有任何真实的‘入库’事件发生。因此APS里的‘库存’是一种抽象化的库存，与仓库无关，更准确的称呼是‘未来生产可供应数量’。
以此类推，APS里的资源组是把‘资源可选择范围’抽象化后的产物，实际企业里从来不存在这样的‘资源组’；
APS里的资源负荷是把‘一个资源可以同时干多件事情’抽象化以后得到的支持特定算法的数据，企业从来没有过类似的数据。
APS里的逻辑关系也是一种产能抽象化以后的数据，更多代表了产能计算的方法,与传统‘生产顺序’有很大差异。
APS里的最小间隔时间、最大间隔时间、锁定倒排、最大负荷等概念，都是只用于抽象的产能计算，而没有传统生产数据与之对应。
APS里的工作日历也是产能抽象化以后的工作日历，并不要求与实际工作日历对应。比如某车间某岗位要求每天总工作时间为12小时，但中间允许数次从30分钟到1小时、再到2小时长度不等的休息时间，复杂的休息时间安排会导致复杂的上班时间和下班时间。但是APS工作日历只需简化工作时间为早8点到晚8点，不需要规定详细的休息时间，只要总工作时间与实际产能相符导致APS产能计算正确即可。APS工作日历与企业打卡或考勤用到的工作日历概念完全不同。
甚至APS里的岗位、权限和生产单元，并不与ERP里行政管理性质的岗位、职责、部门一一对应，而是服务于产能工艺、产能计划、产能责任、产能权力的，经过‘产能抽象化’以后的数据。比如张三所属部门从ERP的‘一车间二工段’变成APS里的‘数控机床加工组’生产单元，这种改变完全服务于产能计划。
总之APS的一切数据都为产能计划服务，而不需要与现实对应。这种产能抽象化产能数据当然是企业从未有过的数据，也导致APS系统有以下奇怪的特点和现象：
1）APS排产得到精确、详细的产能计划，可以直接回答客户询单、下达物料计划、企业内部工作连接、目标管理、责任管理、绩效考核等等，但是却不一定可以直接拿给车间‘遵照执行’，因为APS抽象产能与实际生产执行之间有较大差异；
2）不同产品的APS‘抽象化产能数据’可以相同，这样的不同生产订单可以用同一个工艺模型下达产能计划。
3）生产车间可以不管APS产能计划中大量精确的生产细节，完全按照自己的习惯方式去生产，只要按照APS的关键节点时间完成生产并与其他工序顺利交接即可；
4）从复杂的生产现象和问题中抽象出APS产能数据，且计算出正确的APS产能计划和订单交期——这是一件技术含量很高的工作，对执行者的生产管理经验、理解能力、管理水平有较高要求，目前多数企业APS实施的难点也集中于此。
5）在产能正确的前提下，APS‘抽象化产能数据’越简单，意味着管理者对生产过程的认识越深刻、抽象能力越强。
6）企业得到正确的‘抽象化产能数据’以后，在不改变产能的情况下对它做多种调整，以适合生产现场调度、MES报工、成本分析、绩效考核等多种需求——这是一件很容易的事情，类似于生产报表功能，不要求有很高的经验和水平（见专门论述《APS实战新概念：产能核定工艺》）
7）企业日常做‘如果-如何’试运算的工艺模型与正式下达计划的工艺模型完全可以不同，只要其产能相同。
8）不排除特殊企业的‘抽象化产能数据’与实际生产一一对应。但所有APS系统数据从建立目标、建立原则、建立方法、使用方法、升级理念等方面与传统生产管理仍然有极大差异。
9）‘抽象化产能数据’好坏的判断标准并非正确与否、或者与现实相符，而是企业各部门是否接受它。比如焊接工序的5小时工时其实没有很强的理论数据和现实依据，但是当车间工人、计划部门、企业老板共同接受它，它就是好的产能数据；为什么前例中缺少‘二号卡口钳’和‘打孔工位’的产能数据不好？因为资源冲突会导致车间负荷过高和生产任务完不成，工人们必然不接受，因此它是不好的数据。
APS试错理论
前文通过几个典型工序、资源、物料的建立过程，描述APS系统如何建立‘抽象化产能数据’的基本过程。这个基本过程的最大特点是‘试错’，也就是必须在实际生产计划中等待问题和错误出现，再提出解决方案、再测试解决效果、再与各方沟通——可能会反复多次才得出最终方案，最后还要经领导批准生效。
试错过程无疑会很复杂、时间会较长，那么企业有没有可能不按照这种试错方法，而用传统的收集整理数据和实地调研等方法，得到完整的、完善的、满足APS排产需求的‘抽象化产能数据’；连同正确的生产管理机制一起建立起来之后，用这个‘终极解决方案’一劳永逸开始APS正式运转？
这个想法当然很好，不仅简单方便，而且APS实施过程不出现任何错误，避免了很多挫折和损失——但现实很残酷，这种把驾校学员直接培训成老司机的想法注定无法实现。原因仍然可以从前文的描述的几个场景中找到。
很明显的现实是所有企业从未做过‘产能抽象化’方面的工作，因此APS一开始的数据必定会缺失很多产能细节，而这些缺失不可能自己跳出来要求修改，企业只有通过‘实际生产计划出现问题’这个试错阶段才会发现它。甚至在问题和错误出现之后，解决方案也并非显而易见。管理者必须先搞清原因、再提出设想、再论证、再测试、最后还要沟通各方意见和经领导决定，其中包含太多复杂生产管理内容，这个过程也不可能通过简单的‘整理数据’来代替。
如前文描述的‘打孔工位资源’、‘ABC产出部件’、‘ABC节点工序’，都是很典型的如果不经过复杂的试错和纠错过程，无论企业怎么整理、无论怎么调研也得不出来这样的数据。
再进一步，当涉及到多部门利益的时候，比如工时的确定、各部门目标的确定、订单延误和事故责任的认定、工作流程的调整等事项，企业必须找到多方利益‘博弈平衡点’才能最终决定产能数据。这不是一两个部门能决定的，更不可能通过‘整理数据’来解决。典型案例如前文描述的‘焊接工序’工时为5小时。
综上所述，任何企业实施APS必须经历一个以‘试错’为主的阶段，才能得到正确的APS‘抽象化产能数据’，也才能建立真正适合企业的生产管理机制。就像一个驾校新手必须经过大量开车实践才能成为老司机，不敢上路的新手永远无法成为老司机。
APS试错理论对企业有好处也有坏处。
最大坏处是APS试错过程会艰难和痛苦，企业应做好充足的准备。但只要APS软件有正确的开发理念和足够的技术积累，大多数企业的产能问题会迎刃而解。如果没有做好这方面的心理准备，通常企业会在实施初期遇到APS计划不断出现问题、或者短时间没有见到效果就认为APS项目失败。
APS试错的第一个好处是企业可以得到最踏实的生产管理提升。实践出真知，APS试错得到的‘抽象化产能数据’最直接反映企业生产管理的核心和重点，弥足珍贵，是真正的管理财富。
第二个好处是如果企业希望APS的‘抽象化产能数据’再回归现实去完成现场调度、MES报工、绩效考核、成本分析等具体化生产管理——这是一个没有技术难度、简单且快乐的操作过程。完整的‘具体-抽象-具体’过程可称为APS循环，APS循环将给企业生产管理水平带来最本质的提升。(《幸福的烦恼：企业如何用APS这辆大货车带货？》)
还有让APS实施企业感到宽慰的一点：APS试错是任何企业跳不过去的生产管理升级必经之路，企业不经历它就得不到‘抽象化产能数据’，没有例外。
在‘APS试错理论’的指导下，企业完全可以放开心态放心大胆去试错，这也是APS项目成功的一个重要前提。
APS试错与新需求
经过以上APS试错过程后，企业得到的不仅有‘抽象化产能数据’和工作流程，还有全新的APS功能需求。试错后的新数据和新流程必然当然会要求与之对应的新功能来处理。典型案例只要想象一下在‘APS穿越方案’中包含当前企业无法理解的APS理念和功能的情况。
通常在APS实施初期企业很重视编写‘生产计划需求分析’或‘生产管理调研报告’等文档。但此类文档往往只是总结‘当前需求’或‘传统需求’，甚至只是把平时遇到的生产问题做简单罗列。由于缺少系统化理论化的指导，难免出现头痛医头脚痛医脚的毛病。更具体总结如下：
......
这样的需求文档不仅无法指导企业实施APS，甚至会成为一种误导。简单结论是：企业无法用当前需求或传统需求去要求和选择APS软件。
老司机理论、抽象化产能和试错理论共同描述了：企业最终正确的APS方案要经过复杂试错过程才能得到。但如果企业未经历试错过程就无法掌握自己的需求核心点，当前的企业如何对APS提出需求？
办法就是企业必须掌握完整的APS理念，从理念出发，再结合自己的实际情况，就可以对APS提出客观且准确的全新需求。新需求的最大特点有2个：
第一：企业对APS的需求不限于解决当前生产问题，而要覆盖未来可能的需求点；
第二：强调APS软件不仅理念正确，而且由理念引申出的一系列功能必须完整、配套，能形成理想化的生产管理体系；
简单说：APS的理念和功能完整，但是企业暂时不用，这是小事；当企业未来需要功能升级的时候，APS不支持，这是大事，必须避免。
最后企业有一个好消息：
企业对APS理念的认知能力遵从于‘反木桶理论’，也就是由企业内认知水平最高的一个人决定企业的APS能力水平。企业只要发现或者培养一个人，让他对网上已公开的APS理念和信息深入理解即可。因此可以说：企业APS理念的提升不需要任何成本。
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