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二十多年前戴尔直销模式取得巨大成功之后，戴尔的供应链管理在当时成为企业学习的标杆。而APS是戴尔供应链管理系统的核心组件，APS也开始被广泛应用。至少学习过四家APS取得巨大成功公司的APS资料：戴尔、IBM PC、联想和华为。可以说APS在二十多年前非常流行并且有非常多的成功案例。反观国内现在虽然APS概念非常热，但总体上，业界认为APS实施比较困难的观点还是共识。
我认为二十年前业界对APS概念的认知与当下业界对APS概念的认知是有差异的。因为这种差异导致现在业界对APS的期望值不同，而现在对APS过高的期望值与APS的实际能力的差异，有可能是现在APS项目失败率高的一个原因。过去APS强调优先顺序，现在APS强调优化
对于制造软件，陈启申老师的《ERP——从内部集成起步》一书是非常经典的，陈老师一书中有如下论述：
为了弥补MRP 的不足，一些软件厂商开发了高级计划与排产，它基于约束条件（找出物料、能力或人力资源的制约因素），基于规则（例如，按客户重要性和信誉度的类别、按需求日期的先后、按瓶颈工序的利用率等，来确定生产和供应的优先级），基于业务模型、模拟及数学算法（如线性规划、目标函数），使客户订单直接链接到车间订单，并用直观的图形反映各能力资源的负荷状况，考虑各个因素之间的关系，按照处理规则迅速调整，做到快速应答客户的询问，并落实承诺的条件。《ERP——从内部集成起步》，陈启申
从这段论述中，有两个要点：
1、APS先是由软件厂商开发的；
2、APS基于规则，确定生产和供应的优先级。
我在2003年加入i2后，搜集了很多i2历史上的APS资料，发现i2早期的APS代表的是(Advanced Planning System)，后期APS更新为（Advanced Planning and Scheduling）。从这点我猜测是先有了APS软件，后有的APS学术定义。
而最早的APS软件，是基于约束理论开发出来的。因此早期做APS，约束理论的经典著作《目标（The Goal）》是必读教材。
APS的核心是优化瓶颈工艺（瓶颈产能）的效率，根据瓶颈工序的利用率、客户的重要性等规则，确定生产和供应的优先级。
根据约束理论，APS优化的是瓶颈资源的效率，非瓶颈资源的优化没有任何意义。APS的输出是根据瓶颈制约、根据优先级顺序制定的生产计划。
我最近群中，很多APS讨论都是关于优化、优化算法。而讨论优化，则有多种优化目标，而不同的目标，优化的原则又不同，一旦进入优化的讨论，则复杂性就会成指数增加，进一步导致APS的复杂性增加。
而多元的优化目标会带给用户过高的期待值，多元优化的难度与过高的期望值，是很多APS实施失败的根源。
APS的目标是为了及时响应客户需求并及时给予切实可行的答复
在陈启申老师的书中，提到了APS的一个目的是：为了及时响应客户需求并及时给予切实可行的答复，缩短交货期，采用高级计划与排产技术（APS），把计划的范围扩大到供需链各个环节，采用各种优化排产方法，支持同步运算，支持分布各地的销售人员向企业有关部门进行远程访问和模拟操作。
从这个目的看，APS的主要特点是快速响应，快速响应客户需求并明确给出答复，而承诺交付的订单也会通过APS排产保证交付。
所以APS系统会分析可供销售量（ATP），可利用能力（CTP），和可承诺交货期（DTP）。这些能力是为了快速响应客户。
而企业在接订单时，通常需要一单一单接，每次接订单，企业需要通过APS判断这个订单是否可以交付。这种模式下，当订单接近企业产能极限时，APS逐步优化瓶颈资源。
而很多企业期望APS的目标是：一下子接了很多订单，这些订单不考虑产能，而希望通过APS解决所有问题。但是当订单超过产能极限后，无论怎样APS也无法优化实现全部排程。
所以在APS（advanced Planning and Scheduling)理论出现后，很多研究者忽略了瓶颈理论，主要研究各种优化算法。基于瓶颈原理的优化简单高效，实用性强。而理论上的各种优化，带来了复杂性，增加了实施的难度。
