从Hight Speed Scheduling走向Optimization

       Asprova成立于1994年，一直专注于生产计划系统的研发与销售，是日本最早专门研发生产计划系统的公司。30年来，Asprova在与客户的磨合过程中不断地改进系统追加各种实用功能，其核心产品高级生产计划排程软件Asprova APS为广大制造企业提供了先进智能的生产计划系统，可帮助工厂快速精准排计划，控制交货期，减少库存，提高可视化管理水平，被称为APS行业的“SAP”。

       近年来，Asprova一直在考虑工厂的“未来形态”，在这个形态中，企业能够随时得到合理的生产计划，让工作变得更轻松。基于这一想法，Asprova进一步发展了其理念，即从High Speed Scheduling走向Optimization。这意味着，Asprova不仅关注生产计划排程的快速性，将更注重生产排程的全面优化。通过引入先进的优化算法与智能技术，帮助企业制定更优化的生产排程方案，解决高难度的生产排产问题，最终实现“客户即使不做任何事情也可以制定最优的生产计划”的愿景。

       如今，Asprova已成为业界翘楚，在日本和中国的专业产品市场占有率第一，并构建了覆盖全球的服务体系，其APS软件支持日语、英语、西班牙语、葡萄牙语、韩语、汉语（简体、繁体）等多种语言。同时，Asprova实际客户案例众多、涉及行业范围广泛，全球已有48个国家的近4000家工厂成功导入了Asprova APS。在中国，Asprova于2008年成立了分公司派程（上海）软件科技有限公司，拥有500+的导入实例。包括康尼机电、珀莱雅化、格力电器、广州松下、共进电子、纽威阀门、烽火通信、南瑞继保、伊戈尔、博世、索尼、理光、曼秀雷敦、华勤、天河光能、东方电气、思源电气、立白、膳魔师、晶科能源、众生药业、中车、红领、资生堂（台湾）、杏辉药业（台湾）等，都是Asprova在中国的客户。

革新排程逻辑，构建AI驱动的Asprova Solver

       在过去的20多年里，Asprova一直是基于规则的排程逻辑，可谓是基于规则快速得出答案的计算器。规则即制约、权重与基础数据的组合设定，只要设定好规则就能生成生产计划，Asprova也凭借这一优势，以超高速的排程速度获得了世界各国用户的好评。

       ”然而，当面临复杂需求时，企业需要进行繁琐的计划参数设置，这无疑给企业带来巨大的压力。另外，基于规则的逻辑本身也出现了一定局限性，在某些场景下，无论将参数设定得多么详细，也可能存在无法满足工厂的需求的情况。“Asprova社长田中智宏告诉考察团。

       基于此，Asprova以规则为基础，加入探索型AI引擎的方法，即由计算机自己探索生产计划最优解。历经五年的研究，Asprova于2022年发布了可自动寻找无限接近最优解的Asprova Solver选项。

       Solver作为Asprova APS/MS中的追加选项，通过应用AI引擎，可以在极短的时间内完成数百万次计算，自动搜寻最适合且效率最好的生产计划，并输出与人类判断相同或者更高精度的生产计划。同时，针对规则复杂的需求，也能让企业无需进行复杂逻辑组合设置，只需选择“交期延迟最小”、“设置时间最小”等评价指标，即可自动调整最适合的投产顺序和资源分配。

       在考察过程中，Asprova工程师针对具体生产场景，向考察团展示了Solver的应用。他表示，在多品种生产环境中，不同产品之间的切换需要进行必要的准备设置。如果长期在同一生产线生产单一产品，准备设置的时间会减少，但难以适应市场变化，可能会导致部分订单延误；反之，若频繁更换产品品类，虽能满足多样化需求，但过多的准备时间会造成实际生产时间减少，同样可能导致交货延期。因此，企业面临的挑战是如何将准备设置的次数降到最低，同时尽可能防止延期交货情况出现。尽管通过参数优化，一定程度可以解决以上问题，但传统生产排程软件实现效果未必能达到客户要求，存在必要条件（规则）无法明确，严格遵守规则灵活性较差等问题。

       而“Solver”则能通过高速计算，在短时间内对数量庞大的生产顺序组合给出评价，并快速寻找出其中最优选择。其关键在于Solver不再依靠在参数中设定制约条件，而是根据生产资源情况改变工作的排列顺序，设定判断计划优劣的“惩罚系数（penalty，目的函数）”，并通过快速迭代优化，寻找使惩罚系数尽可能小的计划。

       当前，Asprova Solver选项已在部分制造企业得到应用实施。例如，某企业在塑料瓶标签等印刷工序，需考虑原版厚度升序以及订单优先度来制订生产计划，原来每天需要花费3-4个小时进行手动调整，用Solver只需花费几分钟，就可以输出80-90分的生产计划。某汽车零部件制造商，在准备设置上需耗时20个小时，其每隔一周就要花费5小时人工修改生产计划，用Solver仅需10分钟即可得到让该企业满意的结果。

       不过，田中智宏社长也坦言，Solver目前的应用探索还处于婴儿期，能解决的问题还比较小，以及限于计算机性能，可以求解的范围只局限于部分工序，多个工序的整体优化目标依旧存在难度，未来将进一步改善其性能。

倾听用户声音，持续指引产品改善

       自2021年以来，Asprova公司导入了敏捷开发模式（agile software development）。Asprova一直致力于打造具备极致泛用性的生产计划系统，即开发能够处理任何生产工序的生产排程逻辑为基础的产品。然而，这并非易事。因此，Asprova在持续优化产品的过程中，采取的策略是优先开发客户需求度高且易于实现的功能，以确保产品在交付时具有更广泛的适用性，并提升客户对软件价值的感知。

       而倾听用户意见，让客户共同参与产品开发过程，无疑是不断提升产品泛用性的有效途径。2022年，Asprova正式启动“Asprova Meet”活动，以推进敏捷开发。通过定期举办在线会议，Asprova与客户、销售合作伙伴进行交流、交换意见，并基于PoC（Proof of Concept，概念验证），共同开发满足他们需求的新功能。对于客户提出的需求和困惑，Asprova首先进行课题调研，达成开发（PoC）意向，再采用开发试用版和反复测试以确认功能的敏捷软件开发模式进行推进。并待客户对功能满意后再购入，这样即使是担心会产生无用开发费用的企业，也能放心选择Asprova追加新功能的开发服务。

       Asprova诸多新功能，都是以Asprova Meets为起点进行开发的。如今，Asprova Meet已经举办了100多次。

       此外，田中智宏社长还向考察团讲解了于2024年6月才发布的Asprova My Schedule。 它是一项可选功能，能让工程师通过Web浏览器查看Asprova制定的生产计划，输入实际结果，并调整设备的产能值。不仅生产控制部门，而且制造和检验过程现场的每一位工人都可以掌握最新的计划，并能使用移动终端及时输入结果。

       在考察的最后，Asprova中国公司总经理徐嘉良与考察团一起交流了对于APS的理解，以及中日两国在推进APS方面的差异。他表示，Asprova认为APS能基于能力约束、原料约束、需求约束、运输约束、资金约束等资源约束条件，均衡生产过程中各种生产资源；通过超高的速模拟能力在不同的生产瓶颈阶段给出优化的生产排程计划，并对实现需求变化做出快速反应。不论是长期的或短期的计划都具有优化、对比、可执行性。徐总指出，相较于将APS定义为驱动从采购计划、生产计划、调拔计划、库存计划到需求计划全流程的驱动引擎，日本企业更注重应用APS开展生产计划的高速排程。

后记

       作为一家“小而美”的全球化公司，Asprova从开发基于规则的APS系统，到开展前沿探索，利用AI算法得出无限接近最优生产计划的系统，其在生产排程领域始终保持着领先地位。这一成就的背后源自于，Asprova三十年如一日的专注与执着，以及对技术创新的无畏追求与不懈突破，正如其Slogan”Think Ahead,Act on time”。同时，Asprova关心客户所需，并坚持与客户共同创新，持续优化产品；在捕捉当前市场动态的同时，也前瞻性地思考未来应用趋势。这些都值得中国工业企业学习与借鉴。