從2003年進入供應鏈管理領域，知道了APS軟件；而研究APS軟件的功能、應用以及APS的客戶，便認定了APS是能為生產制造企業創造價值的軟件。可惜在APS軟件在中國的發展，在很長的時間內處于非常尷尬的狀態：大企業都了解APS很重要，但只有非常少的企業肯真正實施APS軟件，處于叫好不叫座的狀態。直到工業4.0概念流行后，APS才逐漸被國內企業所認可，關注APS的企業開始逐漸增加。

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兩個因素促成企業關注APS

在德國提出工業4.0概念之后，中國推動《中國制造2025》政策，越來越多的企業實踐智能車間；而中國經過了劉易斯拐點之后，勞動力短缺促使企業通過優化生產來降低生產成本。所以一方面智能車間實施過MES之后，數據開始創造價值，為了挖掘更大的數據價值，而APS無疑是可以利用經營數據創造巨大價值的軟件；另外一方面，勞動力短缺促使勞動力成本增加，而APS無疑是降低運營成本的最佳工具。

數據促發APS應用

在汽車制造、電子制造領域，MES是較早普及的應用，MES將生產設備、產品物料、產品通過工業總線（或工業以太網）和物聯網連接起來，設備數據、物料和產品的數據匯總后，使設備狀態、產品生產狀態透明，利用數據的透明性，可以提升產品質量，發現效率瓶頸來提升效率，提高管理水平。

MES為很多企業創造了價值之后，很多早期實施MES的企業發現MES為企業應用提供了豐富的數據源，這些數據已經創造了價值，而這些數據價值還沒有被充分發掘，開始考慮利用這些數據，創造更大的價值。而APS是國外先進企業已經普及（說明可以發揮巨大作用），但國內普及率非常低的應用軟件，APS毫無疑問成為這些企業的關注點。

而汽車制造、電子制造領域在進入過剩經濟時代之后，都遇到多品種、小批量生產帶來的效率難題，在多產品混線生產的時候，如何優化生產效率？先進的制造業已經驗證APS是解決混線生產效率的最佳途徑。

勞動力成本聲討，促發APS應用

2015年以來廣東持續出現勞工荒，制造企業只能通過提升收入來吸引勞動力，所以制造業的勞動力成本持續升高。而在勞動密集型企業，比如服裝制造、家居制造業，傳統是因為勞動力成本低，通過更多的勞動力冗余來保證產能，當勞動力成本提升之后，很難有冗余勞動力，在這種環境下，能將企業勞動力排產優化的廠長、車間主任就能夠為企業創造巨大的價值，于是這樣有經驗的廠長、車間主任就會被企業高薪聘請。但因為這樣的資源太稀缺，很多高薪聘請的廠長，車間主任被同行業其他企業以更高薪水挖走。

勞動密集型企業開始考慮用工具來替代這些有經驗的排產者，于是這個領域開始通過APS來優化排產。

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APS人才是APS落地瓶頸

由于數據、勞動力成本兩方面因素促成了對APS需求的井噴，APS的實施既需要懂管理知識，又需要IT知識，更加需要實踐經驗。但在過去十幾年里，APS在中國都沒有實際的啟動，不要說理論、實踐、IT三方面都擁有者是稀缺資源，就是既懂管理知識，又懂IT的人都是稀缺資源。

在最近幾年APS圈子交流中，發現APS的參與者中，有以APS管理知識傳播者，也有APS軟件供應商為主。但隨著中國市場的快速啟動，有豐富APS實踐經驗的人特別稀缺。

在幾個智能制造交流的圈子發現很多制造的實際問題，APS的專家的回答都太理論化（感覺是為了推廣其APS實施、或APS培訓），實際并不能解決制造的實際問題。

能夠解決企業實際難題的APS的實踐者，將是限制中國APS快速落地的瓶頸，能夠解決這個難點，將會有巨大的機會。

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如何獲得歐曉解決問題的能力

對于APS實施者來講，如何獲得有效解決企業產能瓶頸問題的能力？

最近在多個群的交流中，關于企業的實際問題與APS相關的，我初步統計了以下，80%的場景我發現都是與《目標》中描述的場景類似，這些問題都在這個企業管理小說的場景中，通過主人公在專家的啟發、指導下逐步解決，而將一個瀕臨倒閉的企業拯救，并獲得了巨大的成功。

目標這個小說中，討論的很多問題包括：

1、為什么很多企業提升了生產效率后，反而庫存增加，現金流少？

2、企業內多個工序、多個物料之間存在關聯而形成沖突如何解決？

3、是什么決定了企業最大產能？

4、如何提升效率？

等等。

通過閱讀目標，了解目標描述的場景，可以有效提升對企業實踐問題的理解，有助于APS的實施者解決企業難題。

《目標》的作者高德拉特博士，是TOC理論的提出者，而APS是基于TOC理論的實踐工具。《目標》也是一家知名APS軟件公司所有員工的入門書籍。

隨著智能制造的進一步推進，APS將會進一步普及，目標這本書可以提升實施者、企業管理者對TOC的認知，從而提升APS實施的成功率。