APS赋能智造升级,专业盛会深圳圆满举行

2026年4月10日，由e-works数字化企业网主办的“2026中国制造业APS应用研讨会”在深圳火热召开。本次论坛以“智造未来·APS赋能高效生产”为主题，智能制造领域权威专家、制造企业高管、智能制造负责人以及APS领域领先解决方案供应商代表等300余名嘉宾齐聚一堂，共同探讨APS发展现状、应用实践、实施难点与行业趋势，为制造业数字化转型与智造升级提供实战指引。

“2026中国制造业APS应用研讨会”现场

国家智能制造专家委员会委员、e-works CEO黄培博士以“工业AI应用场景与趋势分析”为题进行了分享。黄博士详解了制造企业降本增效策略与智能工厂建设路径，分享了AI与工业大模型在制造业的典型应用场景，工业AI的应用路径与推进策略。同时，黄博士深入分析了APS实施难点与成功实施的十大关键要素，并对AI与APS的融合进行了剖析与展望，他表示，APS软件实施不成功的核心原因70%在“人+流程+数据”，APS实施应数据治理先行，让业务适配APS，而不是APS适配旧流程。

广东工业大学机电工程学院教授、博导刘建军分享了“智能生产系统与智能优化技术”。他详细介绍了智能生产系统的框架、内涵与价值核心，并对智能优化技术与在企业中的应用案例进行了分享。他表示，大模型正成为驱动智能决策的新兴核心引擎，其应用从单一功能扩展至优化全链条，形成了“自机理建模、自算法设计、自方案生成、多代理系统协同”的复合技术范式，旨在重塑从问题理解到方案执行的决策流程，但其在高可靠、高复杂的工业场景中规模化应用，仍面临依赖高级专家、语义鸿沟、验证困难、可靠性风险等根本性壁垒。

标杆企业的实践经验，对于其它制造企业推进APS实施应用具有重要的示范和指导意义。本次论坛邀请到了艾比森、菱王电梯、香港南旋集团、视源电子等制造企业嘉宾分享了各自APS应用的历程与成功经验，覆盖客制订单下智能排产、APS&MES协同、自研APS建设等场景，为制造企业提供可复制经验。

推进APS的成功应用离不开专业解决方案供应商。本次论坛上，Asprova中国&微优微科技、智优求索、达索系统、数策软件、阿尔卑斯系统集成等多家APS领域领先供应商代表带来了精彩的演讲，分享了各自独具特色的解决方案以及在制造企业的具体应用情况。

圆桌讨论

在论坛的圆桌讨论环节，与会嘉宾就“AI如何与APS系统有效融合，AI用于排产优化的技术逻辑如何，目前融合应用的实践效果如何？”、“如何构建从销售到生产的一体化计划体系，实现APS与ERP、MES等系统的高效协同？”、“制造企业推进APS应用最大的难点与挑战是什么？如何提高APS实施成功率？”等议题进行展开了热烈的探讨和分析。

展台交流

为了让与会嘉宾更直观地了解各厂商的解决方案，方便企业与厂商之间的沟通交流，论坛还设立了展示交流区，热闹的气氛、良好的互动使厂商和企业可以零距离地探讨APS与智能制造相关技术，更全面的了解各种解决方案和产品，受到了嘉宾的欢迎。

作为提升企业智能决策水平的核心系统，APS正受到制造企业广泛关注。当前，APS已从少数头部制造企业的示范性应用，逐步走向规模化普及阶段。在多品种、小批量、交期履约要求严格、插单频繁的离散制造场景中，APS应用更为成熟，在装备制造、电子电器、汽车零部件、家居五金等行业渗透率提升尤为明显。与此同时，流程制造与混合生产型企业也开始加快引入APS，以实现计划精细化与产能优化。APS在企业的应用边界也从单一车间作业排程，向上延伸至需求预测、S&OP产销协同、多工厂协同计划等层面，形成覆盖“需求-计划-排产-调度-执行”的完整闭环，让企业能够更好地平衡产能、库存与交付，提升整体供应链韧性与响应速度。

但另一方面，APS成功实施应用仍面临极大挑战。APS软件的核心算法、建模能力、系统架构、功能完整性、产品化模块化能力和后期的扩展能力都决定着APS是否能成功实施应用，不仅对软件要求高，对甲方、乙方的业务能力要求高，对数据要求也更高。若数据治理不足，项目易因数据质量问题失败。同时，APS不仅是技术工具，更涉及生产流程重构和组织变革。若企业缺乏精益管理基础或变革管理能力，系统可能因执行困难被弃用。此外，APS核心在于基于约束条件的优化算法，需根据企业生产场景（如多品种小批量）选择算法模型，这对实施方的行业经验和算法能力要求极高。

随着AI技术的迅猛发展，AI与智能优化算法的深度融合，已成为新一代APS的核心特征。传统以规则与约束为主的排产方式，正加速向数据驱动+知识驱动的模式转变。基于机器学习、智能优化算法与大模型技术，APS系统能够实现对历史数据、扰动事件、瓶颈资源的自主学习，具备更强的预测、判断与动态调整能力。同时，AI Agent技术的发展，将让企业APS使用对象从人类决策者扩展到AI Agent，工具将转变为数字员工，而企业计划员转型为AI监督者与策略制定者，专注异常处理与全局决策。通过多智能体协同决策，APS可针对复杂制造场景下多工序、多资源、多目标并行优化的难题，实现分布式计划与全局协同优化，显著提升在高度动态、强扰动环境下的排产效率，从被动响应转向主动预警、智能纠偏、自主优化，推动生产计划进一步智能化升级。

本届论坛在热烈的气氛中圆满落幕，同步展开的线上实时直播也吸引了大批不能到场的观众的关注。本次研讨会的成功举办，不仅为企业进一步理解APS理论，践行APS实施策略及方法提供了学习交流的平台，也为制造企业推进数字化转型带来了积极的影响。

e-works作为致力于推进智能制造与两化深度融合的第三方专业服务机构，将通过考察、论坛和实训等多种形式，持续为广大制造企业提供更多与知名企业面对面学习交流的机会。