生產流程建模
車間模型必須結合所有必要的生產流程細節來決定顧客定單的完成時間，模型需要的輸入來自有關的物料和潛在的瓶頸資源。排產計畫中每一步的時間間隔通常很小（如幾個小時），有時甚至可以是連續的。
1、模型
我們可以把建模的範圍限制在（潛在）瓶頸上執行的運作，因為只有這些資源限制了車間的產出。由於生產計畫排程並不打算控制車間（這個任務留給了erp系統），一些車間的細節（如監視定單當前狀況的控制點）可以被忽略。
在模型的兩個連續活動之間，在非瓶頸資源上執行的所有流程步驟都只被表達為固定的提前期差度（fixedleadtimeoffset）。這種處理方法與眾所周知的「高階計畫給出提前期只是作為計畫的結果而不是乙個事先給定的常數」這一敘述並沒有矛盾。在這裡，提前期差度僅包括前述非瓶頸資源上的加工和運輸時間，因為等待時間不會存在。
模型可以通過關聯的資料來定義，這些資料可分為結構資料（structuraldata）和狀況相關資料（situationdependentdata）。
結構資料報括：生產地點，工件，物料單，工藝路徑和相關的操作指令，（生產）資源，**商清單，準備時間矩陣，和時間表（工廠日曆）。
對車間分布在不同地方的乙個大型**鏈，把所有資料歸集到乙個專門地點或許會有好處。這樣的話，乙個零件就可以通過它的生產地點來識別，儘管它在顧客眼中是一樣的。
物料清單通常是基於單層描述（存放在乙個物料檔案中），也即每乙個零件號只連線到它下一層物料的那些零件號。乙個給定零件的完整物料清單很容易在計算機上通過連線這些單層表達來構造。
每個工件的資源消耗可以從工藝路徑和操作說明中得到。每個定單的工件數以及每個工件的資源消耗是計算單個定單順序和排程所必須的。因此，可以用生產流程模型（ppm，productionprocessmodel）來清晰地表達物料加工路徑和生產操作。
圖2給出了乙個ppm的例子，它描述了乙個特定尺寸和商標的瓶裝蕃茄醬的兩級生產流程。第乙個ppm表達液體蕃茄醬的生產，包括清洗攪拌池，攪拌配料，和等待裝瓶。一旦蕃茄醬準備好了，它將在24小時內被裝瓶。蕃茄醬可同時用於不同尺寸的瓶子，每一種尺寸都將對應乙個ppm。
乙個ppm至少由乙個運作（operation）組成，而每個運作包含乙個或幾個活動（activities）。乙個運作總是與乙個基本資源相關（如攪拌池）。二級資源–比如人員–也可歸屬於乙個活動。活動或許要求一些輸入物料並能產生一些物料作為輸出。當然，我們必須指明什麼時候需要輸入物料和什麼時候輸出物料可用。在乙個運作中，活動的技術順序（也稱為優先關係）可以用箭頭線表示，就如同在專案計畫活動中一樣，可以用結束開始，結束結束，開始結束，開始開始關係和最大最小時間距離來連線。這就允許非常準確地建立包括平行執行活動（重疊的活動）在內的兩個生產活動之間的時間約束模型。
乙個顧客定單的計時、資源和物料需求可以通過有向標界線（peggingarcs）連線相關的ppms匯出（見圖3中的粗體線和虛線）。有向標界線把乙個ppm的輸出物料（節點）與後一級ppm的輸入物料（節點）連在一起。結果，從最後一級生產流程開始展開乙個定單（如圖3中的定單c505x）和相應的ppms,就可以在各時間窗中生成關於資源和物料消耗的資訊。這些時間窗可直接用於成生可行排產計畫[2]。
工廠日曆指明了休息日和其它資源工時的中斷，另外還包括車間（或資源）是否以一班，兩班或三班運作的資訊。高階計畫系統（aps）通常提供幾個典型日曆可供選擇。
在開始加工定單a之後，我們被要求檢查是否能夠接收乙個交貨時間為107的新定單e。假定不允許因為乙個新（緊急）定單而中斷乙個已經開始執行的定單，那麼我們可以檢查在完成定單a，b，c或d之後，把工作e直接插入現行排程（如圖5所示）。由於在定單a和e這個子順序之間存在乙個正的準備時間，插在a之後會違反定單b的交貨期，因此是不可行的。依理可以找到三個可行排程，其中可選方案c）具有最小的準備時間總和。因此，交貨期為107的新定單e可以被接受（假定定單e值乙個時間單位的附加生產準備時間）。
當重新執行排程優化時，我們可以得到乙個新的包括定單e的可行排產方案，它減少了1/3的生產準備時間（如圖6所示）。
生成乙個新的定單排程是費時的，並且通常會導致一些緊張（nervousness）。這些緊張是因為與先前的實際計畫相比改變了定單開始的時間和生產的數量。緊張可能導致車間的額外工作，例如某些輸入物料或許要更早交付，而這又要與**商一起檢查。為了減少緊張，通常可以把在乙個資源上接下來的幾個定單固定，也即它們的加工順序是固定的而不作為重新優化的一部分。開始時間落在乙個給定時間段（稱為凍結範圍）的所有定單都將被固定[5]。
結束語
假定已經生成了主生產計畫，我們就可以為不同的車間和生產單元匯出詳細的排產計畫。生產計畫排程是在乙個計畫層中完成還是分兩個計畫層次來做，很大程度上取決於車間的生產型別。在乙個資源上的定單排序通常有許多可選方案，要找到乙個最優的排產計畫，對乙個資源上的n個定單理論上要評估n!種不同的排序。儘管強有力的求解演算法已經開發出來減少尋找好的方案所要評估的解的數量，優化的計算量仍會隨著排程定單的數量而急劇增加。幸運的是生成乙個排產計畫通常不必從零開始，因為先前計畫的一部分已經是固定的（例如落在凍結區中的定單）。同樣，把生產計畫排程分為兩個計畫層次來做也減少了在低計畫層上生成可行定單順序的數量。此外，增量式計畫或由決策者指定的部分排程的重新優化也限制了計算量。
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