目前制造业所面临的“多品种、少批量、短交货期、多变化”的国际市场环境下，传统ERP的计划模型已经越来越不能适应现代企业的管理要求，扩展ERP的功能成了必行的趋势，APS(高级计划与排程)系统在此情况下应运而生。（APS是一种基于供应链管理和约束理论的先进计划与排产工具，包含了大量的数学模型、优化及模拟技术，为复杂的生产和供应问题找出优化解决方案）
企业的难题：
订单——企业是否满足随机的订单需求？计划变化频繁，计划总是跟不上变化；插单非常多，计划调整非常困难；交货期经常发生延误，无法正确回答客户的交货期。
产能——企业设计产能很高，就是产量上不去，机器、人员忙闲不均，生产成本居高不下；无法准确预测未来机台产能负荷，无法均衡分配产能。
调度——在排满计划的车间，调度指令牵一发而动全身，一个插单、一个工序，后面一连串的计划都要调整。谁能预见未来的状况？谁能做出快速准确判断？谁能平衡计划、生产、物流部门的矛盾？
库存——经常发生原材料、零部件的备货不足；半成品、原材料的库存水平非常高，在目前自己工厂的管理体系下，无法确定应该在什么时候什么环节准备多少的库存。
成本——产品的生产周期非常长；计划人员过多，工作协调性差；效率低而且容易造成经费的浪费。
面对上述这些问题企业需要一个优化的排产软件来解决这些问题，APS就是这样一个软件。APS（先进计划排程）是企业管理软件，它具有高度智能的生产计划调度功能，可以在多任务的复杂条件，并存在着诸多约束条件的生产流程中，最充分地利用企业的资源条件，找到最佳的调度排程结果。APS的核心是具有寻找最优结果的优化运算引擎。
企业需要什么样的APS：
APS在流程企业有许多成功应用，特别是与MES模块集成应用。流程业如钢铁，化工，电子等计划调度问题相对简单，因此，优化排程容易实施。
APS在离散型的工业企业（小批量，多品种，订单变化大），任务、资源复杂，约束条件很多，工序流程复杂，并且完全是一个动态的过程。企业需要的就是在可以容忍的时间内（例如10分钟）排出一个最优化的调度计划。并且这个排程计划的优化程度是可以判断和量化的，同时还可以预测对今后的影响（比如可以看到两个月后的情况）。
2009年11月我公司（上海拓昌信息技术有限公司）成功帮助思源电气股份有限公司（第一分公司）Asprova APS上线，并获得e-works09年制造业最佳实践奖。思源电气属于离散型企业，工序复杂，约束条件多，实施难度比较大。由于软件比较成熟，实施队伍强大，Asprova APS才得以成功上线。
Asprova APS成立于1994年2月，是日本最早的专业生产排程软件企业，用户数超过1500家工厂，日本No.1的生产计划软件，支持多国语言（日语、英语、中文(简体)、中文(繁体)、朝鲜语、西班牙语、葡萄牙语、德语、泰语）；应用领域广泛（电气/电子、金属零件、机械、材料、日用品、运输机器、化学、医疗用品等）。
APS有很强的适应性。企业的实际经营运作在不同的时间可能会遇到不同的要求，例如，有时会要求最短交货期，有时会要求最佳的设备使用率，有时会要求最少库存，有时会遇到紧急插单，APS可以根据企业的需求，满足企业不同时期的需求。
企业导入Asprova APS后效果
制订长期、准确、优化的生产计划，为企业决策提供依据；
指导物料采购，缩短物料采购提前期；
避免库存过高，或因欠料引起交货延期 ；
优化资源使用，提高资源利用率；
减少机台产线停机、等待时间，降低成本；
优化流程，缩短整个产品的生产时间 ；
让生产管理透明化、可视化、可预测、可量化；
降低半成品、成品的库存；
提高准时交货率，显著提升客户满意度；
减少生管、生产的人力需求。
企业可以采用以下几种方法来优化生产排产计划：
1. 引入先进的生产管理系统：通过引入先进的APS生产排程管理系统，企业可以实现对生产过程的全面监控，从而更好地进行生产排产计划。例如，中国的阿里巴巴集团推出的“达摩院”就是一个集成了人工智能、大数据等先进技术的智能制造平台，可以帮助企业实现智能化生产排产。
2. 采用敏捷生产模式：敏捷生产模式是一种以客户需求为导向，快速响应市场变化的生产方式。通过采用敏捷生产模式，企业可以更快地调整生产计划，以满足市场需求。例如，中国的华为公司就是一个成功的敏捷生产模式的实践者，其产品在市场上具有很高的竞争力。
3. 优化资源配置：在进行生产排产计划时，企业需要充分考虑各种资源(如人力、物力、财力等)的合理配置。通过对资源的优化配置，企业可以降低生产成本，提高生产效率。例如，中国的宁德时代新能源科技股份有限公司在电池生产领域采用了先进的设备和技术，实现了资源的高效利用。
4. 数据分析与预测：企业可以通过APS生产排程软件对历史生产数据的分析和预测，来优化生产排产计划。通过对销售数据、市场需求、供应链状况等多方面因素的分析，企业可以更准确地预测未来的生产需求，从而制定合理的生产计划。例如，中国的京东集团在电商领域通过大数据分析，实现了精准的商品推荐和库存管理，提高了企业的运营效率。