随着生产精益化，生产数字化的大大发展，构成了MES制造执行系统，它包括了11个模块：1生产计划排产。2、作业人员管理。
3、生产单元分配。4、资源状态管理。5、产品追踪管理。6、质量管理。
7、文档图纸管理。8、设备确保管理。9、设备性能分析。
10、车间数据采集。11、生产过程管理。
MES是智能工厂的核心，将前端产品设计、工艺定义阶段的产品数据管理与后端生产阶段的生产数据管理融合，构建产品设计、生产过程、维修服务闭环协同仅有生命周期管理。APS就是高级计划排程。应当说道APS本来是MES的一个模块，或许是因为优化排产过于最重要了，技术门槛太高了，才拿出来分开作为一个功能软件用于。
APS要符合资源约束，均衡生产过程中各种生产资源；要在有所不同的生产瓶颈阶段得出拟合的生产排程计划；要构建较慢排程并对市场需求变化作出快速反应。无法小看意味着是一个车间一个工厂的计划排程问题，从学术上谈，这是一个大系统、简单系统的优化问题。排程就是排序，就是再行做到什么，后做到什么的问题。
但是你可以这样想象，几百台大小设备、几百人同时要做到各种任务，怎样才能在各种约束（设备能力、人员、时间、场地、物料等）条件下（还是动态变化的），实现目标（交货期、设备有效地使用率、低于成本等）拟合？荐一个非常简单排序例子：假设计算机每秒可处置1，000，000序列，我们期望建构一个拟合调度系统，9个jobs可以将近一秒钟就已完成，11个则要一分钟，如果等价20个jobs，找到拟合的排程则必须77147年！实际计划调度问题不会牵涉到上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，人们会以穷举的方法傻算的。统筹学家、计算机专家们多年来仍然在为解决问题大系统的优化找寻一种较慢方法。
统筹法、启发式、规则法、建模法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的市场需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是拟合解法，有些发散很慢不简单。甚至学术理论界都曾猜测是不是拟合解法。
直到前几年，美国的一位应用于数学家(EYUAN SHI)发明者了拆分嵌套（NP）算法，证明分解马克夫链，构建全局发散，并可以得出离拟合解法的置信区间。这沦为解决问题大系统简单系统优化问题的一条捷径。当前APS行业现状APS在企业有许多顺利应用于，尤其是与MES模块构建应用于。
流程业如钢铁，化工等计划调度问题比较非常简单，因此，优化排程更容易实行。APS在线性制造业，由于排程问题的复杂性，完全目前所有的APS系统都使用规则或启发式算法。
规则法或启发式算法仅次于优点就是能较慢获得一个不切实际的排程结果，但是无法确保拟合解法，也无法分析排程结果。对于非常简单的流程，较较少的订单，不论什么算法获得的结果相差无几。
简单的排程问题，否具备优化功能其结果将有相当大差异。
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