中国制造业的APS的导入需求正在井喷，盛世繁华烈火烹油下面同时伴随的却是重重危机。在APS导入项目中，失败的案例比比皆是，项目验收率不到3成，同时实施公司几乎都是亏损或者微利状态。更糟糕的是我可以断定，在未来几年中，这个情况不会好转。作为一个曾经的工厂管理者、如今的APS推广者，对两方都是忧心、担心和痛心。这里写篇文章，希望能够帮助一部分有缘的读者。
为什么失败的概率这么高？这里有几个因素：
1．象ERP、MES、WMS、CRM、SRM这些管理软件，基本上是流程承载软件。在实施项目上线后，总能输出一个结果，结果总是和预期流程结果是一致的，项目优劣是很难判别的，因为流程总能运行，至于流程之优劣，那是仁者见仁、智者见智，反正业主是评审过的。所以，除非业主单位执行力极差死活整不出数据来或者实施公司能力特别差基本的软件都开发或者配置不出来，流程类项目是很难失败的。
APS项目就完全不一样了，APS是运算平台，直接输出的结果就是生产计划（或者含物料计划）。生产计划结果直接用来指导生产，生产计划排得不好，现场立马发现问题了，要么计划不可行，要么不够优化，要么两个毛病都有，无论怎样业主方是不会签字验收的（当然也有业主出于某种原因，哑巴吃黄连的，勉强签字验收的）。
结果的可辨识性、难度高是APS实施成功率低的一个重要原因。
2．APS确实难，以算法为例，ERP里的算法，数学就是加减乘除另外逻辑YES、NO的判断，实在想不出还有什么复杂数学和逻辑，属于小学生低年级认知范围。碰上APS，遗传算法、线性规划、约束等等，我这个985的工科生都是认识不清，相信绝大部分大学本科生基本搞不懂，连听懂都困难。这个难度可想而知。
3．APS还难在逻辑复杂，动不动一个模型中whatif的业务场景，千万级数量是起步，经常碰到几十亿上百亿种组合。这种条件下，唯有复杂严密的逻辑才可能在浩瀚的大海捞针一样寻求到那个最优的解法。
4．当有了好的软件，项目组可以不去管内部的逻辑运算，但是逻辑必须由项目组去收集、整理、提炼。逻辑水平差点的人，写给他能看懂就不错了，更别提自己去整理、提炼了。碰到过一个实际案例场景，业主方对业务逻辑的描写整整一页纸，实施顾问理解就花了几天，后面一估算，光这个场景就需要建模时间1个月（利用Asprova 配置，如果是开发实现，不敢想还要花多少时间！），还要测试验证数据准备，想想头大。幸好，我们有业务专家，在现场充分调研后，调整了业务逻辑同时调整了逻辑表达的方式,整个配置工作量缩短到3天了。这种调整，业务和逻辑思维能力必须同时达到很高的高度才有可能完成。这种简化，不仅仅是减轻了项目组工作量，同时降低了失败的风险，另外上线前数据收集和上线后数据维护的工作量也是大幅度地减少。
5．另外，成功也是有不同程度的，有些项目好像验收通过了，可以定义为成功了（在前文所说的30%内了），从财务回报来说，看看也还可以。但是从专业改善的角度来讲，本来可以获取100的收益的，可能连20都不到，我就如看到一块和氏璧楞是被村里的石匠打磨成了一个粗糙的挂件了，觉得非常可惜了。
总之来说，整个APS导入的过程，优秀的软件是基础，是必要条件，加上项目组甲乙双方干系人的能力才能决定项目是成功还是失败？成功到什么程度？我尝试总结一下，一个APS项目导入成功的能力必须包括以下几点：
1，策划的能力。策划内容包括：