做了十几年APS，见过太多项目死在同一个地方。不是技术不行，是认知不对、方法不对、姿势不对。这篇文章，说点真话。

写在前面

从应用来看，APS在中国企业里的覆盖率极低——大概只有2000多家企业尝试过。效果呢？参差不齐，优秀案例凤毛麟角。

为什么？

①　有效的供给太少了。不仅仅是好的软件少，合格的实施顾问也太难培养。

②　而企业端呢？业务痛点让他们渴望APS，失败案例太多又让他们犹豫不决，一旦决策导入又非常急迫。

下面这10个天坑，是从APS业主方即制造企业的角度、是从很多案例中总结的。

天坑一：业务需求不明—不知道APS到底要解决什么

坑在哪？

很多企业在选型APS之前，自己都没想清楚一个问题：我到底要APS帮我解决什么？

"提高排产效率"、"优化产能利用率"、“实现一键排产”——这些话谁都会说。这仅仅是第一层的需求。再层层递进分析一下需求。

第二层：是解决紧急插单后的快速重排？还是优化多工序间的等待时间？还是提高订单交期承诺的准确率？还是降低换型次数？是提高交期承诺准确性？是替代物料的分配方案和采购方案？

这二层需求，更像是一个泛泛的目标和美好的愿望，所有的企业都有这些共同的需求。

第三层才是企业独特的需求：结合企业具体计划业务场景的业务需求。例如：在SMT工序APS需要考虑SMT设备和钢网的约束，需要让相近的型号连续生产以减少换料的时间，物料不仅要考虑数量，还要考虑物料有多少盘？这才是真正的需求。

企业只有把需求整理到第三层，才是真正的清晰的APS业务需求。模糊的需求必然导致模糊的选型，模糊的选型必然导致模糊的结果。

更致命的是，"寄希望于在做的过程当中像挤牙膏一样提出打补丁式的需求"——这在APS项目里几乎是自杀行为。APS不是流程承载型软件，它是大数据的复杂计算，前期需求不清，后面代价是指数级的。

避坑方案：

先做需求整理项目，必要时请咨询顾问帮助，再展开后续项目。踏踏实实地按规范收集整理业务需求。自己理不清，可以找咨询服务。这和看病一个道理：没确诊就乱开药，能好才是奇迹。

区分"痛"和"痒"。 把所有问题列出来，标优先级。只解决"影响交付、影响利润"的真痛点，不是"感觉不太好"的痒点。

一句话：自己都不知道要什么，就别怪别人给不了你什么。

坑在哪？

几乎所有厂商都会说自己支持"柔性排程、动态仿真、实时优化"。这是前一个坑带来的连锁反应必然的第2个坑。

常见的错误选型姿势有三种：

第一种：看表面。"XXX是大厂，肯定没问题"， "XXX有好多案例，肯定没问题"。 演示时跑得飞起，上线后跑不动——APS不是秀场。

第二种：更深的坑是“认认真真走过场”。演示看完看案例、案例看完做POC、又是团队讨论、团队评分，结果还是选不对。

里面的原因是：

①　参观案例时不去看解决了哪些业务场景的细节、不去看APS排产结果和现场执行的计划的一致性程度；本质上兴师动众跑到远方去看PPT去听故事。

②　POC的坑更深，出得题目又多又浅，提供的数据一团糟，评分的时候评委对“评什么”是懵圈的，评分依据更懵圈，只能凭感觉评。

避坑方案：

APS是解决计划业务计算问题，这是核心；所以软件选型的核心是该软件的“对具体计划业务场景复杂逻辑的应对能力”。功能对应的是“业务场景中的复杂逻辑”。所以所有的演示、参观、POC都要围绕“逻辑处理能力”，这是核心，而且很难开发，不要指望在APS导入项目中完成。其它的报表、界面都很容易解决的。

POC题目要出得好，要有辨识度。 太简单的数据和需求就没有PK的意义了。可以提具体的复杂的业务场景，可以不用真实数据，只看逻辑处理结果的准确性。

多看实际案例，少看宣传报道。 那些号称成功了的案例，找基层的计划员用户和车间班组长聊聊应用情况，如果用得不好，也不要一棒子打死，看看是数据原因还是软件不行，所以还是看“业务场景在APS中的逻辑是否实现了”

坑在哪？

很多企业把APS的采购当成买打印机——列个技术要求、发个标书、最低价中标。这是完全错误的。

APS不一样：每一家企业的生产模式、约束条件、优化目标都是差异化的。 你用选打印机的方法选APS，就像用买菜的标准挑选医生和药。

更要命的是现在几乎所有软件和实施服务供应商，招标方哪怕写“要求去月亮上把桂花摘回来”，他们都会“满足”。技术标根据纸面答复根本拉不出差距来。

避坑方案：

有真正的POC的一定要放开用* 辛辛苦苦做POC，如果做好了，就应该是重要标准，占很高权重。

功能选型标准要"场景化"，要演示功能。比如：依据前期需求，挑选比较重要的且难度高的业务场景，让供应商逐个演示逻辑。

要有淘汰赛坚决摒弃那些在前两项表现差的供应商企业。

技术打分要拉开差距 ，不是评委中庸的评分，你5分他4.5分，而是每一项排名打分制，第一名5分，第2名3分；第三名1分，其它零分。

价格分要鼓励合理价格而不是低价 ，例如采用中心价最高分而不是最低价最高分；价高5万扣一分，而不是2万扣一分。

坑在哪？

高层参与项目太晚，应该是从项目筹备阶段开始，而不是项目审批决策开始；

高层参与项目太粗太浅，不应该仅仅是听汇报，而应该是自己躬身入局和供应商多交流、和自己团队多讨论。

如果高层只是讲两句话、然后消失，后面项目推进就会出现致命问题：

①　无法建立高层的直接感知 ，这对一个新事物导入可能是致命的。因为员工说不清、理解程度低，或者有顾虑，他们的汇报质量不会好。加上高层又一层的衰减，到最后高层对项目的感觉可能离事实很远。

②　跨部门阻力无法协调。生产说："按系统排的我跑不了。"销售说："系统不准，我按自己的来。"计划部门夹在中间，推不动。

③　2. 资源投入不足。 例如数据整理需要大量时间和人力，没有高层推动，各部门只会"先忙自己的"。

④　3. 变革不彻底。碰到难处就往回缩 员工解决不了问题，他们会动摇会退缩，高层不能够适时地出现，鼓励团队“咬紧牙关”，项目可能就消亡了。

我在e-works的采访中说过："企业先要审视自己的变革文化和变革管理能力。" 这可不是客套话。

避坑方案：

- 必须真“一把手工程”。不是挂名，是厂长、总经理必须早参与、多参与，亲自拍板关键决策、亲自组成团队。

- 以变革管理的方法管理APS项目。月度项目推进会由高层主持，问题不过夜，责任到人，考核挂钩，鼓励到位，资源到位。

坑在哪？

极端一：大跃进式推进。不管三七二十一，多个工厂多个计划业务同时铺开。结果呢？每个工厂的业务模式、基础数据、管理水平都不一样，问题集中爆发，项目组疲于救火，哪个都做不好。

极端二：过于保守。只在一个极小的范围试点——比如只排一条相对简单的产线、一个产品族、只实现一个粗计划。范围太小，复杂度和真实业务差距太大，既不能验证APS在复杂场景下的可行性，也无法体现出APS的改善收益。搞了一年，"看起来好像也没啥用"，项目自然流产。

避坑方案：

- 选一个有代表性的工厂/车间做完整试点。 这个试点要满足三个条件：复杂度够（能验证系统能力）、数据基础相对好（不至于被数据问题拖死）、收益可量化（排产后能看到明显改善）。

选一个有完整的计划业务完整试点。例如某企业的7、8个工厂是一条供应链上的，可以选集团+各工厂一体化的主计划业务作为试点，有宽度，也有很大潜在收益。

- 考虑用"黄金工厂"策略。 把一个工厂做到极致，让它成为内部的标杆和说服工具。其他厂看到效果，参与的意愿自然就来了。

- 试点成功后再做推广。 每个推广的工厂都要做适配，不是"复制粘贴"。

坑在哪？

如果APS项目的目标只是"提高计划过程效率"、"减少计划员数量"，那从一开始就输了。

为什么？

第一，"提高过程效率"是个无法准确衡量、也无法证明的目标。你怎么知道效率提高了多少？

第二，"减少计划员"意味着你在动人的饭碗。 计划员是你的核心用户，你告诉他们"上了系统你们就要被减掉"，你觉得他们会配合你吗？

第三，立意太低，无法调动高层的真实重视。计划过程效率提高了"——总经理会觉得这是小事。但如果你的目标是"减少换型损失300万/年"——总经理就会真关注。

避坑方案：

- 项目目标必须是可量化、与经营指标挂钩的。 比如：准时交付率提升X%、设备利用率提升X%、换型时间减少X%、库存周转提升X%。

- 对标行业水平，建立改善基线。 先摸清现在的基准数据，再设定合理的目标。

- 不要以"减少人"为目标。 释放出来的计划员可以转型做更高价值的工作——数据分析、异常管理、持续改善。让他们从手动排产者变成计划管理者。

注意：这个项目目标是针对业主方自己的，而不应该直接考核供应商，除非有对赌协议。因为这个结果超出了供应商可以掌控的范围，例如甲方团队激励与变革愿望、数据质量、跨部门团队合作、车间执行计划的意愿等。

坑在哪？

有些企业基础数据一塌糊涂——BOM不准、工艺路线缺失、工时靠经验估计；计划体系完全没有，计划人员队伍能力薄弱，规模虽大本质上只是一个大型作坊——却上来就要全工厂、全产品线、全工序的详细排程。范围设得超宽，时间要求超急，急于弯道超车，完全不了解这里需要的劳动量和工作难度。

结果呢？沼泽地上建不起高楼，急功近利的结果就是赔了夫人又折兵，弯道超车成了弯道翻车。

避坑方案：

- 先做诊断，再做规划。"不是说万事俱备才能启动项目，而至少要了解差距，且有很好的对策思路去弥补不足、做好思想准备、资源准备、组织动员。"

- 导入进度要有可行性。我曾经问过一个几十亿企业的高层，“你为什么觉得5个月能搞定这么大范围的APS项目呢”他的回答就是“我想要”。我心里想“人有多大胆、地有多大产”，这个历史教训看来还会以不同形式在不同的地方反复上演啊。