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务收入或成本定价，然后使结果的边际利润最大，但不是每个目标都能以财务价值的形式来
表达(如顾客服务)。还有一个更常用的方法是给每个目标定义一个系数值，然后加权求和，
这种方法的缺陷是有可能产生伪最优解，因为它在很大程度上取决于任意的权值。供应链高
级计划系统
(APS)
从原理上支持上面各种多目标寻优方法。
其次，供应链计划的可行方案数量巨大。例如，对连续决策变量(如订单大小或工作的开
始时间)，可选方案的数量实际上是无限的。对离散变量也是如此，如几个工作在机床上的
加工顺序，可 选 的 数 量 是 一 个 组合大数。在这些例子中想通过简单枚举来找到最优方案是不
可能的，甚至要找到一个可行的方案都很困难。在这种情况下，可应用运筹学(operations
research)
的数学方法来支持计划流程。线性规划或网络流算法能找到精确的最优解，然而，
大多数组合问题只能通过启发式算法(heuristics)来计算近似最优解(局部最优)，这些方法的
成功也取决于问题的建模方法。
第三，最难的恐怕还是处理不确定性。计划通过分析与未来状况相关的数据来安排将来
的活动，这 些 数据通过预测模型估计得到，或 多 或 少 存 在 预测误差。这种误差降低了产品的
可用性
(availability)
，因而也降低了企业提供的顾客服务水平。为了改进服务，安全库存被
用来缓冲实际需求与预测之间的误差。当然，安全库存并非处理需求不确定性的唯一方法。
需求的不确定性使计划与现实之间存在偏差，因此必须进行控制，如果偏差过大，计划
就要重新修改。“滑动范围窗”(rolling horizon basis)的计划方法就是这种计划-控制-修改的
交互实施。计划范围(如 1 年)被分成若干时间段(如 12 个月)，计划在 1 月份开始时制定，涵
盖
12
个月，但只在第一个时段
(1
月份，称为冻结时段
)
计划才真正被付诸实施。新的计划在
第二个时段(2 月份)开始时重新制定，新计划考虑了第一个时段中的实际变化，并更新未来
时段的预测。新计划的范围与原先的计划重叠，但延伸了一个时段(从 2 月份到第二年的 1
月份)，如此类推。在传统计划系统和 APS 中，这种方法是处理运作计划中不确定性的常用
方法。图 1 给出了这种不断滑动计划范围的计划方法。
另一种更有效地更新计划的方法是面向事件的计划(event-oriented planning)。新计
划不是在正常间隔，而是在出现重要事件时制定，例如意外销售，顾客订单变化，机器故障
等等。这种方法要求计划需要的所有数据(如存货，工作进程等)被连续更新，以 便 在 事件发
生的任何时刻都有数据可用。这种方法的一个例子就是 APS，它利用来自 ERP 系统的数据，
根据事件来更新计划。APS 有下面三个主要特点：
它是整个供应链的综合计划，从企业(甚或更广泛的企业网络)的供应商到企业的顾客；
它是真正优化的计划，定义了各种计划问题的选择、目标和约束，使用精确的或启发式
的优化算法；
它是一个层次计划系统，结 合了上面两个特点：供应链最优计划既不能靠同时执行所有
计划任务的单一系统形式获得(根本不切实际)，也不可能靠依次执行各种计划任务取得(达
不到最优)。层次计划折衷考虑了实用性和计划任务之间的独立性。
值得注意的是，ERP 系统中的传统物料需求计划(MRP)在概念上没有上面这些特点：MRP
只限于生产和采购领域，不 做 优化，在大多数情况下甚至不考虑目标函数，它是一个运作层
面的连续计划系统。
层次计划的主要思想是把总的计划任务分解成许多计划模块
(
即局部计划
)
，然后分配给不
同的计划层，每一层都涵盖整个供应链，但层与层之间的任务不同。在最顶层只有一个模块，
是企业范围的、长期的、但却是粗略综合的发展规划。层次越低，计划涵盖的供应链局部受
到的限制越多，计划时间范围越短，计划也越详细。在层次计划系统的同一计划层中，供应
链各局部计划之间通过上一层的综合计划来协调。图 2 给出了计划任务的层次结构框图。
