从企业计划体系来说，一般包括长期经营计划、主生产计划、物料需求计划、车间作业计划，其中车间作业计划是最后一级。但随着智能制造的发展，尤其在IT与OT融合发展的需求和技术推动下，车间作业计划又呈现出继续向下精细化延伸和一体化集成运行的局面。
在传统的车间作业计划排产范畴内，自动化产线或者单元是当做一个整体的黑盒子对待的，这种形式适合单一品种的生产形式。
但企业实际需求是要自动化与柔性的综合生产局面，以应对多品种变批量的生产。这种情况下，其实是需要将自动化柔性产线透明化起来，就是将其内部打开，实现精细化的过程执行级排产调度，其本质上也是一种过程及其资源配置的深度融合，仍然是一种非常典型的APS。
其实智能制造发展的一个非常关键的重点体现就是自动化＋柔性，这也是很多企业都是这么实践的，在硬件上面主要体现成两种形式：一是核心制造资源之间的物流偏重于自动化连接传输的柔性制造单元的形式。二是核心制造资源之间的物流是通过柔性的AGV＋机器人的方式来实现的柔性产线。这两种形式的执行过程以及资源配置的核心要点是将控制与资源配置融合起来。从思想上来说，这种方式的研究其实由来已久，其实这是10几年前可重构制造系统思想当中所体现的以控制层次的可重构为主和以模块化柔性生产切换装置为辅的一种形式，这种方式在当时提出来的时候，其实技术条件还有很多限制，即使有实践其实也偏重于理念验证，而现在已经具有很大的可行性了。
一般来说第1种方式偏重于通过底层的成套PLC来实现整个柔性制造单元的动作逻辑控制，但这种方式其实。是一种逻辑固化的方式。对于制造单元的柔性扩充和调整其实是非常不利的，应该通过采用APS的方式实现过程控制和资源配置的协调规划与执行，形成一种软PLC的运行局面。甚至向软件定义制造的方向发展，其实这是德国工业4．0非常提倡的一个运行效果。据笔者了解，德国是有这方面软件的。笔者目前正在结合实际的结业需求项目，借鉴国外的软件，正在开发这种型式的 APS系统。
而第2种方式也是一种新型的APS，其实其中蕴含着两层：一是以工序级作业计划为基础的执行级过程和资源调度配置，二是以AGV为代表的智能物流装置的路径规划与控制。这种形式的APS及调度思想和策略，其实也是传统的工序级APS具有很大的甚至是本质上的不同。在这个方面，笔者采用了多智能体的排产调度方法的探索，也在科研项目中进行了技术验证。（似乎图文类公众号文章手机编辑不能插入视频，抓几个过程图片吧）。这种多智能体的排产方式实现了任务驱动的自适应自组织的高效优化运行，效果还是非常不错的，具有广阔的应用前景甚至是一种颠覆性的APS机制。等再过段时间发展和完善一下，再专门发个视频吧。
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后续发展，敬请期待。
作者信息：王爱民，北京理工大学数字化制造研究所所长，长期从事MES、APS等技术研究、系统开发与实施应用。
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