MES它是智能工厂的核心，集成了前端产品设计和工艺定义阶段的产品数据管理和后端制造阶段的生产数据管理，实现了产品设计、生产过程和维护服务的闭环协调。
APS是高级计划排程。应该说，APS本来是MES一个模块，或许是因为优化排产太重要，技术门槛太高，才把它作为一个功能软件单独使用。APS满足资源约束，平衡生产过程中的各种生产资源；在不同的生产瓶颈阶段制定最佳的生产调度计划；实现快速调整，快速响应需求变化。
从学术上讲，这是一个大系统、复杂系统的优化问题，不能低估一个车间、一个工厂的规划安排。
排序就是排序，就是先做什么，然后做什么。但是，你可以想象，在各种约束条件下(设备能力、人员、时间、场地、材料等)。)，如何实现目标(交货日期、设备有效利用率、最低成本等)。
举一个简单的排序例子:假设计算机每秒可以处理100000序列，我们希望构建一个9个最优调度系统jobs不到一秒就可以完成，11个需要一分钟，如果给20个jobs，需要77147年才能找到最好的排程！实际计划调度将涉及数百台设备和数千个订单（jobs），由此可见，大系统优化排程问题十分复杂。当然，人们不会用糟糕的方法来计算。
多年来，统筹学家和计算机专家一直在寻找一种快速的方法来解决大型系统的优化问题。整体规划法、启发式法、规则法、模拟法、基因法等。这些算法对某些特定需求有其自身的特点“算得快”，但结果不是最优解，有些收敛是极其缓慢和不切实际的。就连学术界也怀疑是否有最优解。直到几年前，美国的一位应用数学家(EYUANSHI)发明了分割嵌套（NP）算法证明了马克夫链的生成，实现了整体趋同，并且可以给出离最优解的信任范围。这是解决大系统复杂系统优化问题的捷径。
当前APS行业现状
APS企业中有很多成功的应用，尤其是MES模块集成应用。钢铁、化工等工艺行业的规划调度问题相对简单，因此，优化调度容易实施。
APS在离散制造业中，由于排程问题的复杂性，几乎所有的排程问题APS系统采用规则或启发式算法。常规方法或启发式算法的最大优点是可以快速获得可行的调度结果，但不能保证最优解或量化调度结果。对于简单的过程，无论哪种算法得到的结果几乎相同，订单都很少。复杂的调度问题，无论是否具有优化功能，都会有很大的不同。
先进计划排程（APS）的核心就是“先进”两个字。否则，只剩下计划。大量研究数据表明，从规则法或启发法获得的调度结果可能比最优调度法差30%-150%。以最小延迟订单为目标，优化与否APS在处理100个订单时，总有30个订单可能会延迟交货，这对企业来说是一个巨大的损失。由于优化算法技术门槛的限制，目前中国市场多数“APS”产品由于“算不出来”，不得不加入大量的人工干预(例如：人为制定了许多规则，而这些规则本身可能并不好)或忽略一些问题。
就价格而言，APS价格从10000元到100万元到200万元不等。对于一些流程简单的小企业来说，简单算法的低端产品已经从手工排产过渡到APS应该说是一种进步，也起到了辅助作用。许多企业的实际生产极其复杂。APS是企业管理软件中技术含量最高的产品，APS应用可以将企业的生产效率提高几个百分点到几十个百分点。真正优化了排程APS价格定位至少要几十万。这说明中国APS市场和技术都不成熟。
需要什么样的APS
APS它是一种企业管理软件，具有高度智能的生产计划调度功能。它可以充分利用企业的资源条件，在多任务的复杂条件和生产过程中找到最佳的调度和调度结果。APS优化运算引擎的核心是寻找最佳结果。
在实际生产中，离散工业企业（小批量、多品种、订单变化大）、任务、资源、流程复杂、约束条件多，完全是一个动态的过程。企业需要的是在一个可容忍的时间（如10分钟）内制定一个优化的调度计划。此外，可以判断和量化调度计划的优化程度，也可以预测对未来的影响（例如，您可以看到三个月后的情况）。
APS必须有很强的适应性。企业的实际经营在不同的时间可能会遇到不同的要求，例如，有时需要最短的交货期，有时需要最佳的设备利用率，有时需要最低的库存，有时遇到紧急订单，APS根据企业的需要，满足企业不同时期的需要是非常方便的。
APS人机界面必须符合企业调度员的思维方式和调度习惯。企业用户不能接受让人们通过极其复杂的培训来满足计算机的要求。
MES与APS融为一体
APS和MES排生功能重叠。然而，目前的趋势是APS和MES实现四个闭环：
闭环需求预测和订单承诺。
计划和排产闭环。
闭环生产和执行。
订单承诺与订单履约交付闭环。
形成系统自治、自反馈、自决策。
至此，不知道大家对此是否正确MES，APS对两大智能工厂系统有全面的了解？