最常用的APS生产排程管理的预测方法有三种：1、移动平均和平滑法；2、回归分析；3、回归移动平均ARIMA/Box-Jenkins法。
移动平均和平滑法；回归分析就不详细介绍。这里介绍一下ARIMA/Box-Jenkins法。
前两种模型都假定不同时期需求量在统计上是互相独立的，而自回归移动平均（ARIMA）模型明确地考虑了各需求之间的相互依赖关系。因此，这些方法没有对潜在的需求模型做出假设，而是从不同的构成因素中构造出一个公式，这些构成因素非常适合观测到的数据。通过反复实施下列三个步骤得出模型的函数：
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TOC的集中在且管理约束的不断的改进的概念也许不能像追求完美的精益生产APS的目标那样鼓舞人心。然而，现代组织的复杂性与无限制的数据的系统要让经理们去改善，巨大的任务量是足以让认真的经理望而生畏。同时，事实上，仅仅只有那些几百人有潜在的改进的业务，才能达到组织的目标。TOC的集中约束的方法是合理的，实际上，明确且强调约束是一种最快增加任何组织的产销量且最低的成本的有效工具。同时，精益生产APS提供一条不同的改进途径，通过消灭浪费来消除组织的脂肪。一个组织是病态的，肥大的，从系统消灭浪费的想法是容易的。而且，很有吸引力。然而，大多数组织，努力减少浪费是一长时间的工作。你从哪儿开始？消除可变化性，也不是一向小任务，大多数情况下，也不是能很快的完成。此时，使用精益生产APS这一工具就很有用了，然而，当他们集中在组织的约束资源上时，他们就更加有用的。
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生产排程最好用于短期排产，比如未来几天或几周。不要用来做长期计划。高级计划在计划每个订单时可以为其显示负荷明细，使用高级计划模拟分析显示负荷，以查看哪些资源过度使用。努力确保将作业下达到车间“之前”具备切实可行的负荷。然后，由高级排程控制这些作业，它帮助用户对近期的作业进行排序并识别迟到作业。用户仍然能够使用高级排程模拟分析查看负荷，但是因为它注重执行，切实可行的排程，所以只能是约束排程。
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