第一部分 挑战：智能制造对生产计划带来的转变

l   正确理解智能制造：首先是国家战略

l   从精益化到智能化的演进路线

l   智能制造的三种创新模式：战略、运营与服务

l   端到端网络化、定制化对计划管理带来的挑战

l   智能工厂的目标：数据 算法驱动

l   生产计划管理的挑战：数据的海量与时效

l   趋势：基于大数据的动态生产计划排程是必然

l   补课大数据与计划体系的若干主题

第二部分 体系：生产计划的完整体系

l   典型的供应链平台与大数据架构介绍

l   牛鞭效应与传统供应链管理的应对策略

l   完整生产计划体系的5级逻辑

l   从预测开始的计划输入

l   为什么采用N 的滚动机制

l   案例：如何基于大数据技术提高预测准确性

l   SOP产销协调的策略、流程与模型

l   主计划的输出：策略均衡与全局最优

第三部分 排程：基于手工作业的体验

l   排程的基本前提条件与目标

l   举例：如何根据紧急系数制定进行生产排程的安排？

l   精益排程的思路

l   设定不同作业目标，正确运用不同的作业排序原则

l   举例：如何运用DD、FIFO、SOT、More法则进行作业排序

第四部分 演变：从MRP到APS的逻辑

l   MRP的核心逻辑分析：基于BOM的无约束系统

l   APS的核心逻辑分析：基于模型寻优的约束系统

l   举例：典型APS软件系统的使用介绍

l   APS的数据输入与排程引擎

l   举例：基于线性规划的排程算法框架应用场景

l   MES系统与排程功能简介

第五部分 畅想：机器学习与智能排程

l   机器学习与人工智能

l   基于BI的智能排程

l   若干核心算法举例（遗传算法GA）