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周一早上 6 点，我为 7 点开始的一天制定计划。这似乎不是什么难事。为什么到了 7:30 我的计划就已经显示出毫无希望的迹象了呢？
我做了一些显而易见的事情。首先，我从基于手写信息的磁性甘特图升级到了高级计划和日程安排（APS）软件。这个软件使用起来更方便，但老实说，效果并没有明显改善。我从生产执行系统（MES）中获取实时数据，使我的计划有了一个很好的起点，而且比纸质方法省力得多，但我的计划仍然经不起时间的考验。
后来我意识到，我的软件是基于标准提前期的，它假定生产能力是无限的--它一直在高估我的生产能力。于是，我更新了有限产能排产（FCS）软件。这对我帮助很大。但我还是遇到了很多问题，因为 FCS 工具是基于我所在行业的 "标准 "数据模型。我想我们的工作方式与同行业的大多数人有些不同，但它生成的计划却无法识别这些差异。
因此，我更新了通用仿真产品，该产品可以灵活地为我的系统建立真实 模型，并生成我需要的甘特图和其他报告。因此，现在我可以考虑到叉车拥堵的问题通道。我还可以对共享一台起重机的机器集群进行核算。作为奖励，我还得到了一个动画，让我可以 "播放 "当天的情况，直观地了解我可以预期的情况。
现在我有了一个更好的计划，只要一切顺利，这个计划就是现实和准确的。但它总是很乐观。虽然我可以进行预防性维护，但却无法考虑到我的 Cobalt 120 机器已经有 30 年的历史，几乎每天都会出故障。或者说，我的 Jenkins 257 材料供应商的交货期往往远远落后于他们的承诺。我可以在计划中预留额外的时间，但这只能保证在顺利进行时浪费宝贵的生产时间。
在我的模拟工具中，我可以运行考虑了所有可变性的模型（随机分析），这样就能很好地进行长期产能分析。但是，由于无法预测具体的 "随机 "问题，比如设备故障，我就无法利用这些知识来制定今天的计划--我只能制定一个确定性计划......还是这样？
实际上，有一种新技术叫做基于风险的计划和排程（RPS），它首先生成一个确定性计划，然后对该计划进行随机分析。实际上，它能告诉我实现计划的可能性有多大。例如，需要 Cobalt 120 机器或 Jenkins 257 材料的订单可能显示出无法按时完成的高风险。由于我在轮班开始前就知道了这一点，因此我有更多的选择来处理这个问题，比如调整劳动力分配、重新安排流程或加快材料进度。我甚至可以评估各种备选方案，以确定哪种方案效果最好，然后根据能以最低成本带来可接受风险的备选方案制定计划。
这才是我能接受的计划！
建模愉快
Dave Sturrock，Simio LLC运营副总裁