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Simio 是一个正向调度仿真引擎。 我们不支持逆向调度。 我们发现逆向调度方法无法代表现实，因此生成的计划不可行，对计划人员毫无帮助。 我们的许多客户都有过惨痛教训。
正向排程的基本原则是可行性第一，排程时要考虑到系统的所有限制和条件（如：资源可用性、库存水平、在制品数量等）、在运行时对计划进行优化，同时只考虑当时可用的可行选择集。 根据用户指定的调度规则做出决策（与逆向计划相同）。输出结果是一个详细的计划表，它反映了可能的情况，并告诉计划者如何实现它。 与现实生活中一样，计划者只能选择何时开始一项操作。 完成日期是一个结果，而不是用户指定的输入。
这两种方法在技术上最显著的区别是材料（包括原材料和中间制造材料）的可用性。 前瞻性计划不做任何假设。 如果材料可用，就能生产出成品。 否则，就不能生产。如果必须订购或制造材料，系统会在成品生产开始前订购或制造材料。 后向计划先计划最后一项操作，假定材料可以获得（*我们还没有找到可以准确预测未来库存的环境）。如果必须生产或购买材料，则会尽量提前安排或订购，希望开始日期不是昨天。 如果把时钟从到期日一直倒退到现在，得到的计划表就会向计划者显示，要执行理想化的计划，他们当前的库存和订单库存必须是多少。 它不会告诉计划者，他们的实际库存和订单库存可以做什么。
接下来考虑需求超过工厂能力的情况（这是我们大多数客户的现实情况）。 工厂无法生产计划人员想要的所有产品。 计划人员必须在备选方案中做出选择，并面对取舍。 前向排程通过在到期日之后继续向未来排程来处理这种情况，向计划人员显示哪些订单会延迟。 通过调整调度规则、优先级和发布日期，计划人员可以改进排程，直到达到令人满意的备选方案。每个备选方案都是有效的选择，都是可行的执行方案。 倒排计划处理这种情况的方法是继续向过去排计划，向计划员显示哪些订单应该在昨天生产。 计划员必须调整和调整调度规则和到期日期，直到找到一个可行的备选方案。 根据我们的经验，计划员可以通过比较多个可行的计划做出最佳决策，而不是寻找一个单一的计划。
任何完整的调度解决方案还必须能够重新调度。 重新调度可以由每天发生的任意随机事件触发。 在重新调度时，输出必须尊重正在进行的工作。 正向调度首先加载正在进行的工作，在工作完成之前使资源不可用。倒排计划则是最后加载在制品，如果有的话。 试想一下，在时间上倒排每周的计划，希望 "结束 "点与当前工厂的在制品完全相等，结果往往是不可行的。
就可行性而言，前向排程的优势显而易见，但我们也会遇到关于优化的问题，尤其是关于 JIT 交付的问题。 在谷歌上快速搜索前向排程，会发现一些文献和博文对前向排程的描述是 "尽可能早"（意指前向排程在资源可用时立即开始操作，而不管订单何时到期）。这种说法是错误的。 前向排程管理成品库存的方式与工厂相同。 计划员根据到期日指定放行日期（或在某些情况下为每个订单指定单独的放行日期）。 在前向排程中，没有订单会在放行日期之前开始。这种方法的强大之处在于实验性，改变交货期就像输入不同的整数并重新排产一样简单。 如上所述，结果是不同的可行替代方案，这使得权衡变得透明。 较短的交货期可以最大限度地减少成品库存，但会增加延迟交货，反之亦然。我们发现，许多客户都是基于财务目标而非运营目标来考虑缩短交货期的。 库存会占用现金。 通常情况下，在做出以现金为重点的决策时，并不会对权衡进行量化。 我们为决策者提供了运营策略之间的明确差异，使他们能够根据完整的信息做出选择。
前瞻性排程是现实的。 它正确地反映了物料流和约束条件、工厂产能和在制品。 它以与计划人员相同的方式管理工厂。 因此，它为计划人员和执行决策者生成了一套可量化权衡的可行替代方案。它回答的问题是 "工厂下一步应该做什么？"而不是 "工厂之前应该做什么？"我们发现，可行性优先的方法对计划人员最有帮助，因此对企业也最有价值。