一：供應鏈開發的背景
1、作者就職的公司在某行業迅猛的發展，為了實現價值鏈的目標，公司提出了數字化，智慧化，智慧化的IT，OT規劃。
主線圍繞著《基礎資訊領域》，《產品研發領域》，《供應鏈領域》，《智慧製造領域》四個方面開展。 其中每個領域下有相當多的子系統支撐，我列舉幾個主要的系統。
基礎資訊領域的系統，主要有 ① HR系統，② BPM 流程管理，③ MDM 主資料管理系統 ④ 檔案管理系統等
產品研發領域的系統，主要涉及 ① PLM 產品生命週期管理系統 ② LIMS 實驗室管理系統 ③ 模擬系統等。
供應鏈領域的系統，主要涉及 ① SRM ② CRM ③ OMS ④ MRP ⑤ WMS ⑥ TMS 等系統
智慧製造領域的系統，主要就是MOM （MES的升級版），包括 工廠建模，產品建模，生產管理，質量管理，看板系統，能源管理，EHS ，ESOP 電子作業指導書，Andon，物料追溯上區塊鏈，生產過程上區塊鏈 等16個大模組。
其中還涉及無數其它周邊系統，包括大資料系統（實時資料倉儲，離線資料倉儲，報表系統），產線上的工業機器人質檢系統，ETL工具，多租戶多應用的許可權管理系統 等。
總共加起來有100多個系統吧。其實一個企業要協調這100多個系統的動作，還是挺難的。
大概的系統規劃是這樣的：
今天我重點介紹供應鏈領域方面的系統。 SPC -- Supply Chain Planning
二：供應鏈的業務架構
1、什麼是供應鏈計劃？
供應鏈計劃是一個制定全面戰略的過程，管理從原材料階段到成品的貨物和服務的流動全過程。它是尋求最佳化供應鏈、降低成本和提高效率的組織的一項重要職能。供應鏈規劃涉及一系列活動，包括需求預測、採購、生產和庫存補給計劃。
2、供應鏈計劃包含那些步驟，典型的供應鏈分為9個步驟。
① 需求預測
② 分銷計劃 與 庫存計劃
③ 需求計劃
④ 產銷協同計劃 S&OP
⑤ 供應計劃
⑥ 主排程計劃
⑦ 物料需求計劃
⑧ 高階排程計劃（用於生產排程）
⑨ 交貨計劃
三：供應鏈的應用架構
已經梳理出供應鏈計劃的執行步驟，需要把使用者需求轉換成軟體應用架構。怎麼轉換的呢，轉換為9個模組：
1、需求預測：①財務計劃 ②銷售目標 ③產品預測 ④市場預測 ⑤銷售預測 ⑥預測策略
2、分銷/庫存計劃：①庫存分級 ②庫存水位 ③備料規則 ④分倉最佳化 ⑤備料計劃 ⑥庫存預警 ⑦調撥計劃 ⑧計劃釋出
3、需求計劃：①沖銷場景 ②需求配置 ③沖銷策略 ④需求訂單 ⑤沖銷維度 ⑥預測衝減 ⑦沖銷規則 ⑧需求計劃
4、產銷協同：①需求評審 ②銷售配額 ③物料供應平衡 ④管理層審批 ⑤產能供應平衡 ⑥S&OP釋出
5、供應計劃：①供應商承諾 ②MRP計算 ③供應商配額 ④供應商產能 ⑤供應承諾 ⑥物料供應 ⑦實際庫存 ⑧WIP數量 ⑨生產建議量 ⑩主計劃量
6、主生產計劃：①收集規則 ②排序規則 ③合併規則 ④需求收集 ⑤篩選規則 ⑥可用庫存 ⑦淨需求 ⑧計劃拆分 ⑨計劃掛起 ⑩工廠協同 ⑪關鍵料齊套
7、產能計劃：①工作中心 ②工作日曆 ③製程路線 ④法定假日 ⑤製程單 ⑥BOM ⑦產能規則 ⑧分攤規則 ⑨補償規則 ⑩間隔時間 ⑪分配方案 ⑫分配規則 ⑬異常檢索 ⑭產能鎖定 ⑮交期評審
8、物料需求計劃：①替代規則 ②展開規則 ③分配規則 ④範圍規則 ⑤排序規則 ⑥篩選規則 ⑦收集規則 ⑧匹配規則 ⑨需求收集 ⑩供應收集 ⑪在途資訊 ⑫實際庫存 ⑬物料分配 ⑭物料補充 ⑮ 物料替代
9、高階生產排程式：①工藝路線 ②工藝單 ③班次 ④特殊時間 ⑤工藝定額 ⑥工藝效率 ⑦關鍵事件 ⑧排程許可權 ⑨排程方案 ⑩篩選規則 ⑪排序規則 ⑫分派方向 ⑬異常檢索 ⑭視覺化設定 ⑮手工排程
10、訂單交付計劃：①訂單承諾ATP ②訂單產能評估 ③訂單供需模擬 ④訂單優先順序 ⑤訂單交期評審 ⑥訂單預警 ⑦發貨計劃 ⑧訂單進度
四：供應鏈的演算法設計過程
供應鏈中，涉及到和種預測，排程。牽涉到相當多的演算法。所以說供應鏈不僅是簡單的增，刪，改，查。其核心在於演算法。
高階生產計劃與排程系統 APS Advanced Planning and Scheduling System 6大分類 48種演算法
1、經典演算法 ① 貪心演算法 ② 動態規劃 ③ 分治演算法 ④ 回溯演算法 ⑤ 圖最佳化 ⑥ 延遲演算法
2、啟發式演算法 ① 貪心演算法 ② 遺傳演算法 ③ 蟻群演算法 ④ 模擬退火 ⑤ 神經網路 ⑥ 禁忌搜尋 ⑦ 粒子群 ⑧ 差分進化 ⑨ 免疫最佳化
3、運籌規劃演算法 ① 圖解法 ② 單純演算法 ③ 分支定界 ④ 內點法 ⑤ 梯度下降 ⑥ 割平面法
4、運籌規劃模型 ① 純性規劃 ② 動態規劃 ③ 整數規劃 ④組合最佳化 ⑤ 目標規劃 ⑥ 引數規劃 ⑦ 隨機規劃 ⑧ 二階錐規劃 ⑨ 凸規劃 ⑩ 排隊論 ⑪ 圖論 ⑫ 統籌論
5、機器學習演算法 ① 隨機森林 ② 線性迴歸 ③ 聚類演算法 ④ 決策數 ⑤ 神經網路 ⑥ K近鄰演算法⑦ SVM演算法 ⑧ Xgboost ⑨ lightgbm ⑩ 貝葉斯演算法
6、時間序列演算法 ① 移動平均 ② 加權平均 ③ 指數平滑 ④ 霍爾特 ⑤ 週期因子
五：具體演算法案分析
1、MRP - 物料需求計劃演算法舉例
2、BOM 展算舉例
還有將近60種演算法，這兒就不一一舉例了。
六：總結
現在的系統，不僅僅是傳統的增，刪，改，查做點資訊維護的系統的。
一般稍微複雜一點的系統，都會涉及微服務，大資料，物聯網，AI演算法相關等技術。最後附兩張圖，拋開一個思路
1、微服務架構圖
2，物聯網IOT架構圖
3，大資料庫 ETL 架構圖
