一：供应链开发的背景
1、作者就职的公司在某行业迅猛的发展，为了实现价值链的目标，公司提出了数字化，智能化，智慧化的IT，OT规划。
主线围绕着《基础信息领域》，《产品研发领域》，《供应链领域》，《智能制造领域》四个方面开展。 其中每个领域下有相当多的子系统支撑，我枚举几个主要的系统。
基础信息领域的系统，主要有 ① HR系统，② BPM 流程管理，③ MDM 主数据管理系统 ④ 文件管理系统等
产品研发领域的系统，主要涉及 ① PLM 产品生命周期管理系统 ② LIMS 实验室管理系统 ③ 仿真系统等。
供应链领域的系统，主要涉及 ① SRM ② CRM ③ OMS ④ MRP ⑤ WMS ⑥ TMS 等系统
智能制造领域的系统，主要就是MOM （MES的升级版），包括 工厂建模，产品建模，生产管理，质量管理，看板系统，能源管理，EHS ，ESOP 电子作业指导书，Andon，物料追溯上区块链，生产过程上区块链 等16个大模块。
其中还涉及无数其它周边系统，包括大数据系统（实时数据仓库，离线数据仓库，报表系统），产线上的工业机器人质检系统，ETL工具，多租户多应用的权限管理系统 等。
总共加起来有100多个系统吧。其实一个企业要协调这100多个系统的动作，还是挺难的。
大概的系统规划是这样的：
今天我重点介绍供应链领域方面的系统。 SPC -- Supply Chain Planning
二：供应链的业务架构
1、什么是供应链计划？
供应链计划是一个制定全面战略的过程，管理从原材料阶段到成品的货物和服务的流动全过程。它是寻求优化供应链、降低成本和提高效率的组织的一项重要职能。供应链规划涉及一系列活动，包括需求预测、采购、生产和库存补给计划。
2、供应链计划包含那些步骤，典型的供应链分为9个步骤。
① 需求预测
② 分销计划 与 库存计划
③ 需求计划
④ 产销协同计划 S&OP
⑤ 供应计划
⑥ 主排程计划
⑦ 物料需求计划
⑧ 高级排程计划（用于生产排程）
⑨ 交货计划
三：供应链的应用架构
已经梳理出供应链计划的执行步骤，需要把用户需求转换成软件应用架构。怎么转换的呢，转换为9个模块：
1、需求预测：①财务计划 ②销售目标 ③产品预测 ④市场预测 ⑤销售预测 ⑥预测策略
2、分销/库存计划：①库存分级 ②库存水位 ③备料规则 ④分仓优化 ⑤备料计划 ⑥库存预警 ⑦调拨计划 ⑧计划发布
3、需求计划：①冲销场景 ②需求配置 ③冲销策略 ④需求订单 ⑤冲销维度 ⑥预测冲减 ⑦冲销规则 ⑧需求计划
4、产销协同：①需求评审 ②销售配额 ③物料供应平衡 ④管理层审批 ⑤产能供应平衡 ⑥S&OP发布
5、供应计划：①供应商承诺 ②MRP计算 ③供应商配额 ④供应商产能 ⑤供应承诺 ⑥物料供应 ⑦实际库存 ⑧WIP数量 ⑨生产建议量 ⑩主计划量
6、主生产计划：①收集规则 ②排序规则 ③合并规则 ④需求收集 ⑤筛选规则 ⑥可用库存 ⑦净需求 ⑧计划拆分 ⑨计划挂起 ⑩工厂协同 ⑪关键料齐套
7、产能计划：①工作中心 ②工作日历 ③制程路线 ④法定假日 ⑤制程单 ⑥BOM ⑦产能规则 ⑧分摊规则 ⑨补偿规则 ⑩间隔时间 ⑪分配方案 ⑫分配规则 ⑬异常检索 ⑭产能锁定 ⑮交期评审
8、物料需求计划：①替代规则 ②展开规则 ③分配规则 ④范围规则 ⑤排序规则 ⑥筛选规则 ⑦收集规则 ⑧匹配规则 ⑨需求收集 ⑩供应收集 ⑪在途信息 ⑫实际库存 ⑬物料分配 ⑭物料补充 ⑮ 物料替代
9、高级生产排程序：①工艺路线 ②工艺单 ③班次 ④特殊时间 ⑤工艺定额 ⑥工艺效率 ⑦关键事件 ⑧排程权限 ⑨排程方案 ⑩筛选规则 ⑪排序规则 ⑫分派方向 ⑬异常检索 ⑭可视化设置 ⑮手工排程
10、订单交付计划：①订单承诺ATP ②订单产能评估 ③订单供需模拟 ④订单优先级 ⑤订单交期评审 ⑥订单预警 ⑦发货计划 ⑧订单进度
四：供应链的算法设计过程
供应链中，涉及到和种预测，排程。牵涉到相当多的算法。所以说供应链不仅是简单的增，删，改，查。其核心在于算法。
高级生产计划与排程系统 APS Advanced Planning and Scheduling System 6大分类 48种算法
1、经典算法 ① 贪心算法 ② 动态规划 ③ 分治算法 ④ 回溯算法 ⑤ 图优化 ⑥ 延迟算法
2、启发式算法 ① 贪心算法 ② 遗传算法 ③ 蚁群算法 ④ 模拟退火 ⑤ 神经网络 ⑥ 禁忌搜索 ⑦ 粒子群 ⑧ 差分进化 ⑨ 免疫优化
3、运筹规划算法 ① 图解法 ② 单纯算法 ③ 分支定界 ④ 内点法 ⑤ 梯度下降 ⑥ 割平面法
4、运筹规划模型 ① 纯性规划 ② 动态规划 ③ 整数规划 ④组合优化 ⑤ 目标规划 ⑥ 参数规划 ⑦ 随机规划 ⑧ 二阶锥规划 ⑨ 凸规划 ⑩ 排队论 ⑪ 图论 ⑫ 统筹论
5、机器学习算法 ① 随机森林 ② 线性回归 ③ 聚类算法 ④ 决策数 ⑤ 神经网络 ⑥ K近邻算法⑦ SVM算法 ⑧ Xgboost ⑨ lightgbm ⑩ 贝叶斯算法
6、时间序列算法 ① 移动平均 ② 加权平均 ③ 指数平滑 ④ 霍尔特 ⑤ 周期因子
五：具体算法案分析
1、MRP - 物料需求计划算法举例
2、BOM 展算举例
还有将近60种算法，这儿就不一一举例了。
六：总结
现在的系统，不仅仅是传统的增，删，改，查做点信息维护的系统的。
一般稍微复杂一点的系统，都会涉及微服务，大数据，物联网，AI算法相关等技术。最后附两张图，抛开一个思路
1、微服务架构图
2，物联网IOT架构图
3，大数据库 ETL 架构图
