最近供应链领域的两篇讨论引发了从业者的深度思辨：一篇提出“S&OP会退出历史舞台”，另一篇则认为“S&OP不会退出，退出的会是MPS”。
前者“S&OP会退出历史舞台”观点来自业内大家熟知的赵玲老师，文章在此，有兴趣的同学可以移步阅读：
S&OP退出历史舞台
后者“S&OP不会退出历史舞台，MPS才会”来自“老杨讲供应链”的杨老师，原文同样附上，欢迎移步阅读：
S&OP不会退出历史舞台，MPS才会
01 两位老师说透了中国计划体系最痛的两个误区
我读完这两篇的第一反应是：表面上是“谁退出”的分歧，实际上两位老师说的并不是同一个层面的问题。
赵玲老师的“退出”论，矛头指向的是S&OP在中国企业落地时的异化。她在《卓越供应链计划》一书中专门有一节讨论“理念先进的S&OP为何在中国成了鸡肋”，总结里那句话很关键：“神（中长期计划）必须聚，形（S&OP）可以散”。也就是说，她质疑的是那个被供上神坛却难以产出高质量决策的会议形式与流程外壳，而非产销协同本身的中长期平衡职能。如果企业只是每月开一场数据对不齐、决策落不了地的会，那这个“形”确实该退。
杨老师的“MPS退出”论，则把矛头对准了另一个现实：很多工厂的主生产计划已经名存实亡。MPS本该是供应链的“主心骨”，承上承接S&OP的产出计划，向下驱动物料需求，但现实中它常常沦为S&OP产出计划或主需求计划的“克隆体”——计划展望期、颗粒度、滚动频率全都不对。如果MPS只是把月度产品族计划换个表头转发下去，既不定开工日期，也不做产能削峰填谷，那退出的确实不是S&OP，而是这个早已失去独立存在意义的“伪MPS”。
两种观点都戳中了当下很多企业在计划体系迭代中的焦虑——传统的产销协同流程、主生产计划规则，在算法和数字化的冲击下，是不是已经走到了生命周期的尽头？
但回到计划管理的底层原理和企业真实运营场景就会发现：S&OP和MPS作为计划体系里的核心骨架，完全不会退出历史舞台，反而会在AI的加持下释放更大的价值。
真正正在被重构、甚至逐步退出历史舞台的，是过去大量依赖人工操作的执行层排程工作。
02 S&OP的底层原理：跨职能共识机制不可替代
很多人觉得S&OP过时，本质上是把传统低效的S&OP执行形态，和它的底层原理混为一谈。
S&OP的核心从来不是“每月开一次协调会”，而是基于“供需平衡-资源匹配-战略对齐”的底层逻辑，在3-24个月的中长期周期里，把销售、市场、生产、采购、研发、财务等完全不同KPI导向的部门，拉到同一个决策坐标系里。
从原理层面看，S&OP要解决的从来不是单一部门的局部最优问题：销售部门天然倾向放大预测来保障交付，生产部门天然倾向稳定排产来降低成本，财务部门天然倾向控制库存来优化现金流，这些天然的目标冲突，不可能靠算法自动消解。
算法可以把历史销量、市场趋势、竞品动态、宏观经济等所有可量化的数据全部整合，输出数十套供需平衡测算方案，甚至能精准算出每一个方案对应的库存水平、交付率、利润值，但它无法替代跨部门之间的共识构建——战略级客户的长期合作价值、新市场拓展的隐性投入、新产品爬坡的风险容忍度，这些无法完全量化的决策维度，必须通过S&OP的协同机制，由各部门的决策人共同判断、共同认领目标。
更核心的一点是，算法可以输出方案、可以允许试错、可以在偏差中自我迭代，但企业经营的最终责任无法由算法承担。
S&OP本质上是一套“权责对齐”的治理机制：所有参与决策的部门共同对最终的经营结果负责，这是算法永远无法替代的核心价值。
算法的加持不是取代S&OP，而是把过去计划人员花在收集数据、核对报表、反复测算上的80%的事务性工作接管，让S&OP的会议从“扯皮报数会”，真正变成聚焦战略判断、风险权衡的高质量决策会。
03 MPS的底层逻辑：计划体系的“中观锚点”永远不可或缺
认为MPS会退出历史舞台的观点，普遍默认“AI可以直接把S&OP的宏观目标，拆解到车间工序级的执行排程”，但这完全忽略了计划体系最核心的“分层缓冲”原理。
供应链计划的本质是不同时间粒度、不同资源范围的决策分层，每一层都有自己不可替代的作用，MPS就是连接顶层S&OP和底层执行的关键中观锚点。
从作用原理来看，S&OP的计划对象是产品族，它只定义未来几个月内整个企业要交付多少总量、投入多少总资源，不会细化到具体SKU的产出节奏；而最底层的车间排程，关注的是未来几天内每台设备、每个工单的先后顺序，追求的是局部效率最大化。
如果跳过MPS直接把顶层目标和底层排程打通，会出现两个致命问题：一是S&OP的宏观战略意图，会在底层无数次局部最优的调整中完全走样，比如为了车间换线效率，把战略级新品的生产计划无限延后；二是一线的插单、物料异常等频繁异动，会直接反向冲击中长期的资源规划，让整个企业的经营节奏彻底失控。
MPS的核心价值，就是在3-12周的中期计划窗口，把S&OP的产品族总量目标拆解到具体SKU、具体周度的产出计划，同时锚定关键资源瓶颈——核心产能、长周期物料、关键外协资源，给底层执行划定清晰的“刚性边界”。
它就像大坝的泄洪闸，把上游S&OP的宏观指令平稳传导下去，同时把下游执行层的波动过滤掉，避免局部异动冲击整个企业的中长期经营节奏。哪怕AI的算力再强大，企业也永远需要这样一个中观锚点，来平衡全局战略一致性和局部执行灵活性，这也是MPS不可能被替代的底层逻辑。
04 正在逐步退出历史舞台的，是事务性执行排程
当S&OP的决策效率被AI大幅提升，MPS的自动测算和动态调整能力也被算法强化之后，真正开始被替代的，是过去计划人员投入最多精力的执行层排程事务性工作。
传统模式下，计划员要花费70%以上的工作时间，核对物料齐套状态、调整工单顺序、应对临时插单、处理设备异常，在多重约束条件下反复试错，才能排出一个相对合理的日度/周度车间计划。
这类工作规则明确、重复度高，完全符合AI的能力边界：智能排程系统可以在分钟级内，输出同时满足产能约束、物料约束、交期约束的最优排程结果，还能在异常发生的瞬间自动生成多个替代方案，不需要人工花费大量时间跨部门协调。
这些低价值的事务性排程工作，会随着AI工具的普及逐步退出历史舞台，但这绝不意味着计划管理的核心岗位消失，反而会推动计划人员把精力全部转移到高价值的决策环节：在S&OP中判断非量化的战略优先级，在MPS中权衡中长期资源的倾斜方向，在异常场景中做出AI无法完成的责任判断。
未来的计划管理体系，从来不是用AI替代S&OP或者MPS，而是以这两个经过几十年实践验证的经典框架为骨架，用AI把人从低价值的重复劳动里彻底解放出来。
工具永远在迭代，但计划管理的核心逻辑——在不确定性中寻找动态平衡，在全局目标下做出责任化取舍，永远不会过时。