前言：做好计划管理是一件非常难的事，全文共一万多字，如果您有兴趣，请收藏起来慢慢看，如果还没关注本公众号的读者，关注后会看到更多精彩的内容。

ERP的全称为Enterprise Resource Plan，意为企业资源计划，可能大家提到ERP首先想到的财务，然后是采购、销售、库存等，往往会忽略事实上一个企业管理的本质是在于从多个维度出发，制定覆盖长期、中期、短期的各类型计划（Plan)，并严格按计划执行，发现偏差，及时纠正。

计划管理无处不在，大到战略计划，小到一张排程工单，都可以称作计划，中间还夹杂着按时间区分的年度计划、月度计划、周计划、日计划等，按性质区分的销售计划、市场计划、研发计划、设计计划、采购计划、生产计划、运输计划等等，一家企业是否能够降本增效，很多时候不能只看最终的财务指标，而是应该从源头上看计划是否全面、是否合理，从过程中看计划是否被严格执行，与实际过程出现偏差时，是否能够从深层级来定位原因，并快速实施修正方案，而不是任由任务延着偏差执行下去。

随着AI人工智能及大模型技术的快速发展，以往单凭企业中高层、计划部门员工按经验（虽然有ERP等系统提数据，但大多需要将查询出来数据进行汇总、分析，再结合经验进行判断）进行制定计划的方式将会彻底改变，用AI大模型分析数据之间的关联，从而驱动计划向更实时、更准确方向发展。当面对千变万化的外部环境时，企业往往会因为市场需求变动、客户应急插单、主要设备故障而乱了套，其实问题的根源不在于 “有没有计划”，而在于 “计划够不够系统”，“计划可不可以智能i调整”。

完整的计划不再局限于单点排程，而是覆盖需求预测、资源规划、生产排程、订单履约、售后服务等全环节的系统化管理模式。随着数字化转型的深入推进，打破了各业务环节的数据壁垒，实现了市场需求、供应链状态、生产进度、设备健康等信息的实时共享与智能分析，让计划管理从依赖经验判断的传统模式，转向基于数据驱动的精准决策模式，有效提升了计划的灵活性与前瞻性，真正成为驱动企业高效运转的 “神经中枢”，这点对于大型集团化运作的公司尤为重要。

一、计划因子

计划因子是制定各类计划时首先需要考虑的核心要素，因子的范围和质量将直接影响计划的可行性与落地效果，主要分为以下几类：

• 目标类因子：做任何事情都是有目的的，所以计划的核心导向，也就是本次计划需要实现的目的，比如企业的年度营额、毛利率、客户增长数、新开门店数、项目交付物等，目标需要明确，具有可以量化的指标，是后续所有动作的参照标准，若目标模糊不清，整个计划会失去方向。

• 资源类因子：支撑本次计划开始执行和顺利完成的基础条件，包括人力、物力、财力三个方面，具体涉及到组织架构、团队人员、人员技能、产线产能、设备数量、材料库存、资金额度等，计划的延期往往是由于资源不足或调度不当造成的，严重的会导致整个计划的失败。

• 流程类因子：计划落地执行的具体步骤，以及步骤之间的逻辑关系，比如销售计划中的 “线索获取 - 跟进 - 成交 - 售后” 流程，生产计划中的“领取原材料-初加工-细加工-装箱-成品下线”，项目计划中的 “需求调研 - 功能设计-开发 - 测试 - 上线” 环节，需要明确流程中每个步骤的责任方、时间节点，以及相互之间的衔接关系，避免混乱扯皮现象，在计划执行过程中发现问题，及时跟进，必要时调整流程节点，甚至变更为另外一套流程（制定计划时可以设置备用流程）。

• 风险与变量因子：可能干扰计划顺利执行的不确定因素，比如外部大环境引起市场需求变化、上游供应链意外中断、设备故障导致产能不稳、国家地方政策调整、竞争对手提前发布新产品等，制定计划时需要能够尽量做到提前预判，并准备好应对预案，减少突发情况时，手无足措，导致计划的执行效果大打折扣，甚至导致计划搁浅，前期的投入打了水漂。

• 反馈与调整因子：计划没有变化快，制定计划时候就得承认计划是可以变动的，但是不是随意变动，需要事前制定好变动的条件，包括数据监控指标（哪些重点监控项需要及时反馈）、计划的复盘周期（每隔一定的时间需要Review一下计划的执行与实际的差距）、变动条件与调整机制（明确哪些指标不达标需要可以调整，以及调整的策略，比如优化资源配置，降低计划预期等），这些因子的明确有助于计划根据实际情况动态修正。

二、需求与预测Demand&Forcast

计划的核心是 “满足需求”，也就是前文讲的目标类因子的核心来源，没有需求谈目标是刷流氓，就是大家口中常说的画大饼，所以做好需求预测管理是计划的关键，需求分两种：独立需求和关联需求，二者的计算逻辑完全不同，首先各自分开处理，再联动整合，同时借助多种预测方法提升需求的准确性。

1. 独立需求

独立需求是指 “直接面向终端客户的产品需求”，比如客户买的汽车、空调、手机、机床、房物等，其需求数量由市场决定，与其他产品无关。计算独立需求的核心是 “需求预测”，常用方法包括：

• 直接反馈法：通过微博、论坛、微信群、视频直播等方式直接获取消费者的真实想法，企业也可以通过走访的方式直接获取下游客户的实际需求，这种获取方法准确性较高，但是需要构建在长期信任的基础之上。

• 历史数据法：按历史推导未来，这个是关起门来，自我演绎需求的一种常用方法，比如根据过去三年的第二季度的空调销量，预测今年第二季度的空调市场需求量，这种获取的需求有一点参考价值，但是要考虑更多已经变化了的因数。

• 市场调研法：通过发放问卷、电话访谈这种类似开盲盒的方式来了解潜在客户未来的需求动向，这个是以前比较传统的方式，目前看效果并不太好，但是由于成本较低，还有不少企业采用这种方式。

• 趋势分析法：结合外部大环境，根据行业的发展趋势，做出比较理性的中长期需求，这是目前AI大模型擅长的一块领域，企业家们需要关注新技术、新动向。

2. 关联需求

关联需求是由独立需求展开而来，是为了达成独立需求的目标，而进行的必要过程中的各类需求，最常见的关联需求由产成品依据BOM结构展开的原材料、零部件等数量上的需求。下面以自行车为例，来看一下关联需求是如何通过BOM展开的。

比如：生产 1辆自行车（独立需求），需要 1 套车架、2 个车轮、1套刹车、1个车座、1根链条（这些都是相关需求），而生产1套车架（相关需求展开），又需要上管、下管、车头管、前叉等。这样算出生产 1 台成品需要多少零部件，再乘以成品的生产数量，就能得到零部件的需求数量，譬如生产1000辆自行车，则需要2000个车轮。实际过程中还需要考虑 “损耗率”：比如生产过程中钢材可能会有 5% 的损耗，那么计算相关需求时，如果需要100米的钢材，就要按 “100 米 ×1.05=105 米”来准备，避免因损耗导致生产断档。

3、销售预测

销售预测与独立需求相似，但是更靠前，从流程上看，销售预测（Sale Forcast）是所有计划的源头，可以这样理解，销售预测过程中，不确定性会多一些，强调的是收集尽可能多的资料，包括有利的、不利的，而独立需求是确定性多一些，经过销售预测，筛掉大多不确定性的，当然企业也可以将两者合二为一。这里的销售不单指企业卖出更多产品，也包括已售产品的服务，现有存量客户的关系维护等，一切能为企业带来收入与利润的行为都可以称作销售。

销售预测是企业基于历史的销售数据、当前的市场动态、外部环境行业趋势等多维度信息，预估未来特定周期（如周、月、季度、年）内产品或服务销售规模的管理工具，核心目标是为企业运营决策提供数据支撑。

其数据来源包括企业内部的产品历史销量、未交付的订单、当前的库存水平，以及外部的市场需求变化、竞争对手的动向、政府政策调整、各类经济指标变动、季节性因素（如高温天气制冷需求、节假日消费高峰）等。

精准的销售预测能帮助企业优化供应链、合理规划采购、生产，指导市场营销预算、调配好人力资源，同时能够降低经营风险；若预测偏差较大，则可能导致资源浪费或错失市场机会，因此需结合实时数据动态调整模型，提升预测准确性。

销售预测常用方法如下：

• 传统统计模型：基于历史销售数据，运用时间序列分析（如移动平均法、指数平滑法）、回归分析等方法生成基准预测，适用于需求稳定的常规产品。

• 头脑风暴预测：适用于新品上市或数据不足场景下的预测，一般在定性预测阶段使用，可以采用德尔菲法、市场调研法等。

• 机器学习预测：通过算法（如随机森林、LSTM神经网络）融合多维数据（包括气候环境、促销策略、市场舆情），动态捕捉非线性需求特征，实现单品精准预测，尤其适用于新品或波动性比较大的需求。

• 协同伙伴预测：搭建上游供应商，以及下游经销商协同平台，将外部伙伴的终端数据、真实需求与预测建议，按一定的权重整合至企业总体预测中，形成上、下游共同彩玉的混合决策机制。本人在一家大型的乳业集团实施供应链时候就采用这种方法，通过明确的奖励措施，进销商提供的预测数据准确率可以达到90%以上。

三、常用计划Plan

1.总体运营计划OP

总体运营计划OP，即Operating Plan，可以理解为企业的年度执行计划，它是企业战略规划与财务预算的重要桥梁，用于指导各部门日常工作。企业在讨论制定战略目标(why)的后期，就可以开始同步进行总体运营计划（OP）准备工作，总体运营计划是整合业务全链条资源的系统性执行方案，核心是明确 “做什么（what)、谁来做(who)、何时做(when)、怎么做(how)”。

首先依据核心战略目标，拆解为可落地的阶段性指标，确保各业务线目标与整体战略目标对齐。接着粗略的统计一下当前的资源配置，看是否能够支撑这些阶段性指标，资源不足时，是进行采购、还是到外部租用，包括人力的外包。资源的内容涵盖人力、物力、财力、设备等，保障具有充足的资源保证目标实现的同时，也要避免不必要的浪费。

总体运营计划的执行层面覆盖前端销售、中端交付、后端支撑体系。在执行的同时设置动态监控机制，定期对照计划复盘进度，针对偏差（如销量未达预期、成本超支）快速调整执行策略，确保整体运营始终围绕目标推进，最终实现企业阶段性经营成果与长期竞争力提升。

2.销售与运营计划S&OP

S&OP 全称为Sales and Operations Planning，翻译过来就是“销售与运营计划”，这个计划是企业在总体运营计划之下细化展开的第一个重要计划，以销售为龙头，同时考虑运营的实际能力，在需求和供应之间寻找一个平衡点，俗话说得好，有多大力，办多大事。

企业在开经营会议时候，主体部门包括销售部门、运营部门、财务部门，讨论最多的问题包括：产品销量下滑、订单交货延期、客户投诉多、计划变动搞得生产线一团糟、库存囤积都堆在仓库里、从出厂到客户手中路上要好几天、钱收不回来、供应商天天催账、账上钱不多了、银行那边又催了等等，这些是绝大多数公司的常态。要想解决这些问题，需要重视“销售与运营计划”，特别是计划的质量，不是走形式，要能够做到让相关部门心服口服的、可以执行的计划，平衡相关部门的真实需求与实际能力。

• 销售和运营计划可以帮助公司保持需求和供应平衡。

• 销售和运营计划以产品系列的总量平衡为核心，在此基础之上处理单个产品、单个客户、单个订单的计划安排。

• 销售和运营计划计划周期通常以月为周期进行，根据行业特点也可以做相应的周期调整。

• 销售和运营计划是跨职能部门的，涉及销售、运营、财务和产品研发等，其中一定有公司高层参与。

3.主生产计划MPS

主生产计划MPS是制造型企业的最核心计划，后续的MRP和相关的业务计划都是围绕MPS展开的，因此制定一份高质量的主生产计划是一个制造型企业的关键竞争力之一，以下是制定MPS的主要方法和技巧。

• 计划策略选择：根据产品的大类，如日常消费品、机械设备等，以及产品的特性，如需求稳定性、生产周期来匹配生产策略（库存生产MTS/按订单生产MTO/按订单设计ETO/按订单组装ATO），并通过策略矩阵（ABC-XYZ分类）动态调整计划模式，确保生产过程最优化，以及资源价值最大化。

• 需求分类处理：将需求数据拆解为独立需求（客户的订单）与关联需求（通过BOM展开派生），独立需求直接驱动主计划，关联需求通过MRP自动展开，从而实现需求的精准管控、避免需求一锅粥现象，导致生产计划没有重点。

• 必要缓冲设置：针对关键产能瓶颈或长交期物料，在MPS中设置动态缓冲（包括时间缓冲、产能缓冲等等），并随供需波动随时调整，在交付率准确性与库存成本的压力之间选择一个平衡点。

• 借助外部工具：主生产计划的制定涉及到大量的参考数据，单靠手工是不行的，需要借助系统，比如APS、ERP等，特别借助AI人工智能技术，会大大缩短主生产计划的制定时间，并提高计划的准备性。

• 定期复盘计划：定期将实际执行情况于计划进行对比，找出偏差值，挖掘偏差原因，为下次计划提供改进参考意见。

4.物料需求计划MRP

物料需求计划(MRP)是制造企业内部进行物资计划管理的模式，它根据产品结构（BOM)各层次物品的从属和数量关系，以每个物品为计划对象，以完工时期为时间基准倒排计划，按提前期长短区别各个物品下达计划时间的先后顺序，为采购提供源头数据，旨在确保物料供应与生产需求精准匹配，起到优化库存、降低成本的目的。‌

运行MRP的主要基础数据

• 主生产计划(MPS)：确定最终产品的生产数量和交付时间，是MRP的输入起点。‌

• 物料清单(BOM)：详细列出产品所需的所有原材料、零部件及其层级关系，是MRP的核心文件。‌

• 库存状态数据：包括现有库存量、在途订单和安全库存等动态信息，用于计算净需求。‌

MRP的主要运算策略

• 净需求计算：在MRP中用于确定实际需采购或生产的数量，通过毛需求减去可用库存（在库量、在途量）并考虑安全库存。

• 替代料管理：在MRP中通过设定主料和替代料的优先级关系，在缺料时自动切换，减少缺料风险。

• 批量策略优化：MRP中结合经济订单量（EOQ）、最小批量或周期批量规则，平衡采购/生产成本与库存持有成本。

5.能力计划RCCP&CRP

CRP就是对各生产阶段和各工作中心所需的各种资源进行精确计算，得出人力负荷、设备负荷等资源负荷情况，并做好生产能力负荷的平衡工作。 能力需求计划分为粗能力计划（RCCP）和细能力计划（CRP）

• RCCP关键控制：在能力计划中通过评估关键资源（如瓶颈设备）的负荷来验证主生产计划的可行性。

• CRP精细排产：通过详细计算所有工作中心的产能需求，结合优先级和工艺路线实现精细化排产。

• TOC约束管理：聚焦识别并优化系统瓶颈资源，让产出效率最大化。

6.业务执行计划

• 采购计划：依据生产节拍的实际需求，同时考核安全库存，结合供应商交付能力，制定原材料的采购清单，并设置交货时间节点，确保原材料及时供应。

• 库存计划：基于需求预测量与现有库存量对比，根据仓储实际能力，以及财务成本压力，在保障安全库存的前提下，在缺货风险与库存成本之间找一个平衡点，来确定补货量，

• 生产计划：结合订单与产能，制定产品的工艺路线，包括加工工序、数量与时间，并配置相关资源。

• 运输计划：规划货物运输路线、运输方式（如陆运 / 海运/）、运输工具，协调各方运力，确保货物按时送达目的地。

• 质检计划：明确物料 / 产品质检节点、项目（如尺寸 / 性能）、标准与流程，把控质量，防止不合格品流入下一环节。

• 维保计划：按设备使用周期 / 状态，制定保养、维修时间表与方案，减少设备故障，延长设备的使用寿命，保障生产的正常进行。

• 服务计划：针对客户售后需求，安排服务时间、人员与内容（如安装 / 维修），提升客户满意度与服务效率。

• 招聘计划：根据企业人力需求，确定招聘岗位、人数、要求与时间，吸引适配人才，填补人力缺口。

• 预算计划：预估一定周期内（如年度）各部门收支情况，合理利用资金，控制好各项成本。

• 培训计划：依据员工能力短板与企业发展需求，安排培训内容、时间与讲师，提升员工的工作技能与职场素养。

四、高级计划排程APS

提到计划，就必须谈一下APS，典型的代表产品是SAP APO（Advanced Planning and Optimization），目前虽然由部分企业还在使用，但其核心功能已整合至S/4HANA和IBP（Integrated Business Planning）中，SAP官方已明确将APO的功能整合到云端产品中，并逐步淘汰独立APO系统，因此APS作为独立产品的时代已经过去了，但是APS的理念还是很有借鉴意见。

高级计划排程（APS）是制造业及供应链的核心数字化工具，聚焦解决传统排程效率低、响应慢的问题，再企业的应用中主要在两个方面，一个辅助提升主生产计划MPS的全面性、准确性、及时性。另外一个就是辅助MES加工排程时的效率，实时相应现场的变化。时候，核心功能围绕 “数据整合、计划排程、执行跟踪、协同优化” 展开，具体如下：

• 数据整合与建模：对接 ERP、MES、WMS 等系统，同步订单、库存、设备状态等数据；将设备（产能 / 精度）、人员（技能 / 排班）、订单（优先级 / 交付期）等转化为数字模型，为计划提供基础。

• 长短期计划协同：长期（1-12 个月）做供需平衡，对比总需求与企业产能，生成采购、分销计划，协调多工厂任务；短期（1 天 - 2 周）生成分钟级排程表，按工艺约束（如工序顺序）、资源约束（如设备材质限制）自动排产，支持 “优先保交付”“提产能利用率” 等目标。

• 可视化与模拟分析：用甘特图、负载图直观展示设备任务与负载，支持手动拖拽调整；通过 “模拟排产” 验证新订单交付可行性，用 “What-if” 场景（如设备故障、增员）预判决策影响，提前规避风险。

• 执行跟踪与异常响应：实时同步 MES 生产进度，标记延迟任务；设备故障、物料短缺时自动预警，快速调整排程（如转移任务到备用设备），动态监控订单交付期，避免违约。

• 协同与效率优化：联动 ERP、WMS 等系统形成数据闭环；统计设备 / 人员利用率、订单成本，生成交付准时率、产能利用率等 KPI，适配离散制造（多品种混线）、流程制造（批次管理）等场景，降本提效。

五、主要生产策略

1. MTS（Make-to-Stock，按库存生产）

MTS 是 “先生产、再销售”，核心逻辑是基于需求预测生产，提前把产品存进仓库，客户下单后直接发货。
适配场景：产品标准化程度高、需求稳定且可预测、客户对交货期要求高的品类，比如矿泉水、方便面、日用品。
优势：交货快，能快速响应客户即时需求；生产批量大，能降低单位成本。

2. MTO（Make-to-Order，按订单生产）

MTO 是 “先接单、再生产”，客户下单后，企业才开始采购原材料、组织生产。
适配场景：产品定制化程度高、需求波动大、单价高的品类，比如大型机械设备（如机床）、定制家具、婚礼礼服。
优势：零库存（几乎不提前生产），避免库存积压；能精准满足客户个性化需求。

3. ATO（Assemble-to-Order，按订单组装）

ATO 与配置生产类似，但更侧重 “组装环节”：企业提前生产出所有 “组件”（比模块更细化，比如电脑的 CPU、内存、硬盘），客户下单后，快速组装成成品。
适配场景：组件标准化程度高、组装简单快速的产品，比如家电（空调的压缩机、外壳、遥控器提前生产，下单后 1 小时内组装完成）。
优势：交货周期极短（组装快）；组件库存灵活（可根据需求调整组装比例）。

4. ETO（Engineer-to-Order，按订单设计生产）

ETO 是 “先接单、再设计、后生产”，客户提出个性化需求后，企业需先完成产品全流程设计（包括结构、功能、工艺等），再基于设计方案采购专用原材料、组织定制化生产。

适配场景：产品需完全根据客户特定场景或技术要求定制、技术复杂度高、研发设计占比大的品类，比如大型工业成套设备（如火力发电站锅炉系统）、特种车辆（如定制化医疗救护车、防爆工程车）、大型建筑钢结构（如体育馆异形承重构件）、高端定制仪器（如实验室专用检测设备）。

优势：能实现 “需求与产品的完全匹配”，满足客户独一无二的功能、性能或场景需求，形成差异化竞争壁垒；无需提前投入设计与生产资源，从源头规避通用化设计与库存的浪费；产品技术附加值高，利润空间通常高于 MTO 模式。

六、先进生产方式

1. JIT实施框架

• 拉动信号设计：通过看板（Kanban）、电子信号或订单触发机制，在精益生产中实现按需补货，减少库存浪费。

• 供应商协同：借助VMI（供应商管理库存）、JIT（准时制）或共享计划系统，确保原材料与生产节奏实时匹配。

• 均衡生产：通过平准化排产平衡产量与品种波动，降低产能浪费并提高交付稳定性。

2. OPT优化技术

• 瓶颈动态识别：通过实时监控设备利用率、排队时间和库存堆积点，定位生产流程中的制约环节。

• 非瓶颈优化：基于TOC理论调整非瓶颈资源的节奏与调度策略，确保其服从瓶颈节拍，避免过度生产。

• 工厂物理学：运用量化模型（如排队论、变异分析）揭示生产系统的内在规律，指导产能设计和缓冲管理。

七、计划推导方式

常见的推导方式有 3 种：按现状后推、按期望前推、综合推导，分别适用于不同的场景。

1. 按现状后推计划：“从现在能做的，倒推能实现的目标”

后推计划的逻辑是 “以当前资源为起点，倒推能完成的最大产出”：先明确现在有多少人力、设备、原材料，再根据生产效率，算出最多能生产多少产品，最后匹配市场需求。
适用场景：资源紧张、产能有限的情况，比如车间设备坏了一半，只能先算 “现有设备能生产多少”，再跟销售部门沟通 “只能接这么多订单”。
举例：现有 100 吨钢材，生产 1 台机床需要 10 吨钢材，生产周期 7 天，那么后推计划就是 “7 天内最多生产 10 台机床”。

2. 按期望前推计划：“从目标出发，倒推需要的资源”

前推计划的逻辑是 “以市场需求为目标，倒推需要的资源”：先明确要满足多少订单（比如 1 个月卖 20 台机床），再算需要多少原材料、人力、设备，最后看是否需要补充资源（比如缺 50 吨钢材，就要安排采购）。
适用场景：市场需求明确、需要主动调配资源的情况，比如旺季来临前，根据预测需求提前采购原材料、招聘临时工。
举例：1 个月要生产 20 台机床，需要 200 吨钢材，现有 150 吨，那么前推计划就是 “需要采购 50 吨钢材，且要在 10 天内到厂，避免影响生产”。

3. 综合推导计划：“平衡资源与需求，找最优解”

大多数时候，企业既不能只看资源（后推可能浪费市场机会），也不能只看需求（前推可能资源跟不上），需要 “综合推导”—— 在资源约束和需求目标之间找平衡点。
核心逻辑：先按前推计划算出 “需要的资源”，再按后推计划算出 “现有资源能支撑的产出”，对比二者差距：如果资源缺口小，就补充资源（比如多采购一点原材料）；如果资源缺口大，就调整需求（比如跟客户协商延期交货），最终形成 “资源够用、需求能满足” 的最优计划。
举例：目标是 1 个月生产 20 台机床（需 200 吨钢材），现有 150 吨钢材，供应商最快能补 30 吨（10 天到厂），那么综合计划就是 “先生产 15 台（用现有钢材），等 30 吨钢材到厂后，再生产 5 台，同时跟客户沟通其中 5 台延期 10 天交货”。

八、如何做计划？

1. 自动生成计划

对于标准化程度高、参数稳定的场景（比如 MTS 模式的矿泉水生产），可以通过 ERP、MES 等系统，将流程图、参数、需求数据录入系统，由系统自动计算并生成生产计划、采购计划、库存计划。
优势：速度快（几分钟就能生成全链路计划）、出错率低（避免人工计算失误）、可重复（每天 / 每周自动更新计划）。
注意：自动生成的前提是 “数据准确”—— 如果 BOM 清单错了、库存数据不准，系统生成的计划也会出错，所以要做好数据维护。

2. 手工修改计划

系统不是万能的，有些特殊情况需要人工干预：比如客户突然加急一个订单，系统没纳入预测；或者某台关键设备突然故障，系统没及时更新参数。这时就需要手工修改计划。
适用场景：突发情况、特殊需求、系统参数未覆盖的场景。
原则：手工修改要 “留痕”（记录修改原因、修改人、修改时间），方便后续复盘；同时要 “联动”（修改生产计划后，同步调整采购计划、库存计划，避免脱节）。

3. 动态重排计划

市场和生产中，变化是常态 —— 比如供应商突然延期、客户取消订单、原材料价格暴涨。这时就需要 “重排计划”，常见的重排场景有两种：

• 外部条件变化重排：比如供应商通知钢材延期 10 天到厂，就要重新调整生产顺序，先生产不需要钢材的产品，等钢材到厂后再恢复原计划。

• 依据实际值重排：比如第一周实际生产了 8 台机床（计划是 10 台），原因是设备故障，那么就要重新计算剩余 3 周的产能，调整后续计划（比如增加加班，确保月度 20 台的目标）。

4. 模拟仿真

通过模拟仿真，可以提前调整计划（比如增加安全库存、预留备用设备），避免 “执行后才发现问题”，减少损失。在正式执行计划前，通过模拟仿真工具，模拟计划在不同场景下的执行效果。

九、项目计划

项目计划是统筹项目全生命周期的核心工具，聚焦 “明确目标、分配资源、管控进度、规避风险”，确保项目按预期落地，核心功能可概括为 5 点：

• 目标与范围界定：明确项目核心目标（如交付某系统、完成某工程），划分工作范围（含需做 / 不做的事项），避免范围蔓延；

• 任务拆解与排期：将项目拆解为可执行的子任务（如需求调研、开发、测试），明确各任务负责人、依赖关系与时间节点，形成进度表；

• 资源分配与协调：统筹人力（如安排开发、设计人员）、物资（如采购设备）、资金，确保资源匹配任务需求，避免闲置或短缺；

• 风险预判与应对：识别项目潜在风险（如技术难题、延期风险），制定应对预案（如预留缓冲时间、备选技术方案）；

• 进度跟踪与调整：实时监控任务进展，对比计划与实际进度，出现偏差（如某任务延期）时及时调整资源或排期，保障项目如期交付。

十、工单排程

工单排程是协调任务执行与资源匹配的关键工具，聚焦 “让工单在正确时间、由合适资源高效完成”，多应用于生产、维修、服务等场景，核心功能可概括为 4 点：工单优先级排序：按紧急度（如设备故障维修工单优先）、重要性（如大客户服务工单）、截止时间等规则，确定工单执行顺序，避免关键任务延误；

• 资源精准匹配：结合资源（人员、设备）的技能、状态（如维修人员擅长的设备类型、设备是否空闲），将工单分配给适配资源，减少资源错配浪费；

• 时间与流程规划：明确每张工单的执行起止时间、步骤（如生产工单需 “领料 - 加工 - 质检”），并联动库存、场地等，确保工单执行无流程阻塞；

• 进度监控与调整：实时跟踪工单执行进度（如 “已完成 30%”“待领料”），出现异常（如资源突发故障）时，快速重新分配资源或调整排期，保障工单按时收尾。

十一、智能技术赋能体系

1. 数字孪生应用

• 虚拟试排产：通过数字孪生技术构建生产系统的仿真模型，快速验证不同排产方案的可执行性。

• 异常预演：利用数字孪生的实时数据与算法模拟设备故障、物料延迟等异常场景，提前制定应对策略。

• 持续优化：基于数字孪生的闭环反馈数据，通过机器学习或运筹学算法动态迭代生产参数，实现效率提升。

2. 协同计划平台

• 多工厂协同：通过云端平台实现跨工厂产能共享与智能任务分配，最大化资源利用率。

• 上下游联动：借助供应链数字看板打通供应商库存数据，实现JIT精准供料与风险预警。

• 人机协同：利用AI算法生成实时排产/调度建议，由人工结合经验进行最终决策，兼顾效率与灵活性。

十二、计划管理的发展趋势

• 实时编制计划：通过物联网、云计算、边缘计算等技术将传统按一定周期性制定计划，升级为动态连续性制定计划。

• AI辅助计划：运用AI算法实现参数自助优化，计划有偏差时自动处理，真正实现数据驱动的智能化编制计划。

• 生态协同计划：基于产业链平台整合上、下游企业的数据，构建跨企业的智能计划生态网络，让社会整体价值最大化。

作者简介：数字化架构师，具有二十多年在IT信息技术、数字化转型及软件规划、实施、开发方面工作经验，熟悉ERP、MES、SCM、BPM等，具有在财务会计、供应链协同、商品贸易、人事服务、项目管理等方面的数字化实际操作经验。精通开发语言与常用数据库的整体设计与性能优化。具有机械重工、食品快消、互联网软件、人力资源服务、电子制造、建筑设计等行业的数字化经验，尤其擅长数字化转型架构设计以及应用系统性能优化。