结合当前智慧制造需求和技术的发展，APS呈现出一些新的特点，有如下6个方面的发展重点值得思考。
（1）智慧制造大规模定制生产模式需求，决定了订单碎片化的特点，提出了大规模复杂排程问题处理需求，进而对优化算法及智慧性提出了更高的要求。
主要体现在两个方面：
一是：大规模定制生产模式下，订单呈现碎片化的特点。其原因主要是在大规模柔性定制生产需求下，订单的种类日益增多，单个订单的数量日益减少，大规模混流作业控制将是制造企业执行的常态；
二是：大规模定制生产模式下，排产排程约束丰富化特性日益凸显。不仅是传统的作业、机床的排程，需考虑物流、刀具、程式、夹具等多方面的约束的协调，这些资源的协同随着车间生产分解活动的增加，将呈现更加骤密、频繁的特点，也为作业排产提出了更高的要求。
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（2）智慧制造对精益协同化的需求，提出了多计划关联协调处理-管控流程的有机联动调整的需求，进而也对优化及其智能提出了更高的要求。
主要体现在两个方面：
一是：多计划关联的有机性。主要包括作业执行计划、物料准备计划、物料配送计划、作业辅具计划等，这些计划都具有复杂的协同要求，从而对计划的有序、协调控制提出了更高的要求。
二是：计划协调的精细性：同样由碎片化订单牵引下，车间的生产协作活动越发频繁，作业相关各项计划的协调频率，也将愈发精细，从粗放的天、小时逐步过渡到分钟，从手工协调相自动化协调转变，从资讯协调向自动执行协调转变。
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（3）智慧制造软硬一体的控制实时化特点，提出了高频快速实时响应调整要求，从而对APS中的动态排程及服务化处理机制提出了更高的要求。
主要体现在两个方面：
一是：装置状态实时反馈不管从技术还是实际应用上都可以实现并得到普遍运用，在这种情况下，随着装置联网，资源状态反馈将呈现实时性的特点，对APS提出了及时作出响应的要求；
二是：执行状态实时反馈也日益成为常态。随着MES想软硬件一体化方向发展，跨越人而直接到装置的趋势越来越明显，执行状态的将逐步由机器自动反馈的趋势，这种快速的反馈将更为精确和实时，对APS提出了实时动态响应的要求。
（4）智慧制造对制造系统的柔性化快速重构的需求，提出了高频快速实时重构调整需求，对APS提出了状态驱动及反应式排程的要求。
主要体现在两个方面：
一是：产线/单元状态驱动将成为常态，实现技术途径也将不再成为问题。在这种情境下，将为APS提供巨大的状态优化排程空间，但同时也导致了APS技术复杂性的大幅提升，从而形成了状态驱动的有序协调排程控制需求；
二是：重构执行一体化控制也将成为未来柔性自动线执行的常态。基于柔性自动线的离散化处理，在产线/单元构成部件CPS的支援下，产线/单元动态执行形态呈现重构执行一体化控制特点，为“软件定义制造”提供了可能性，对反应式APS（软件）技术发展提出新要求。
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（5）高效能运算技术的发展，推动APS发展呈现跨层次与跨车间特点
企业或车间业务本身具有有机耦合整合的特点，传统分层/分车间计划模式的技术限制正在消失，推动APS向精细化作业级全域性联动排程方向发展。
分层计划具有明显的缺陷。目前主生产计划、物料需求计划、作业排产计划的跨计划协同调整效能力差；装配-加工的级联协调、外购物料齐套的协调性差。这些都是严重影响一体化整合计划的执行能力，很大程度而言，割裂了各级计划之间的有些协调关系。
计算技术的发展奠定了良好的基础：传统的分层计划控制、分车间计划控制的计算技术限制逐步消失，大企业应建高效能运算中心，充分利用云端计算、边缘计算等技术，具备实现整合计划的技术基础。
全域性精细联动排程的需求日益迫切：从全域性角度、从作业级精细角度、从跨车间角度、从综合外购物料（最终或过程）-自制-装配的多级/网状关联的物料精益匹配与协调的角度，实现全域性精细联动排程，将是未来的一种发展趋势。
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（6）工业物联网技术推动APS发展呈现“协同社会化”特点
工业物联网以及基于物联网的工业互联网的发展，也得到了国家各级部门的重视和支援。物联网技术的发展，车间或产线内装置以及产品（任务）均具有一定智慧性，对APS的推动发展也是非常明确的。主要体现在两个方面：
一是，对于具有智慧特点的车间构成，与之相适应的APS必须充分利用智慧产品（任务）/装置的智慧性优势，否则将同传统的APS无异。传统的APS属于中央集控型的APS，而物联网具有提升的分布智慧性，这是两种完全不同的形式。这方面的APS发展将呈现多智慧体的特点，即MultiAgent，其执行形式也将呈现出社会化协作的特点，可以参考人类历史上的不同社会构成形态及其执行机制，并贯彻到APS中，也可以按照一种更加合理的方式构建多智慧体下APS的执行模式。多智慧体技术是自动化领域的一个重要技术方向，比如多智慧体协同控制等，MA-APS的发展应该进行借鉴。
二是，基于物联网的工业互联网，乃至产业互联网的发展，将为APS提供一种新型的应用场景，即非面向某个具体的产线、车间或工厂，而是面向广域的多企业协同生产，或者产业链条的整体排产排程，在资源表达、能力表达、任务工艺表达等方面具有自身的特点，排产过程中物流因素将是一个重要考虑因素。
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