手工模式下的车间运行是一种灵活的生产组织方式。计划调度人员可以根据现场实际情况，实时查看制造资源的繁忙程度，实现订单及其工序的柔性分批与组批。但是，我们面临的挑战是如何满足交货期要求并提高资源利用率。
现场执行的合理性
既然现场已经按照手工模式进行生产，那么其合理性是不容置疑的。任何曲解或简化都是对优化空间的浪费，与企业的目标背道而驰。
APS 排产的基础对象：订单
APS 排产的基础对象是订单，订单的工艺流程未必都在同一个车间内。最典型的现象是热处理或老炼等工艺，它们对工序作业集合类有明显的基于能耗或生产效率方面的要求，也就是传统的组批。
APS 的覆盖范围越来越广，多车间逻辑统一下的排产情景越来越多。这意味着传统上作为独立车间的热处理或老炼车间将通过工艺流程关联，纳入统一的排产逻辑中。传统的将此类环节外包的方式不再适应现在的要求，从追求整体效果的角度来看，也不应该继续这样做。
手工模式下的分批与组批问题
手工模式下的分批与组批问题涉及到复杂的海量组合优化。对于任何一个工序环节来说，其输入不能假设是静态的，而是一个动态过程。这种动态性不是简单的递阶式，而是需要聚合主题工序之前的。工序产出依赖于更早的工序计划安排状态才能确定。
这些问题交织在一起，导致了各种各样的技术研究，甚至改变了问题的性质。传统上认为可行的方法是针对这些聚合类工序以及资源进行专门处理，以牵引前道甚至更前道工序的产出计划要求。尽管这类似于生产经营中的拉式生产，但这种处理方式容易导致超出时间范围（当前最早时间），就像 MRP 中规定的提前期一样不合理。
如果这些聚合类工序资源属于瓶颈资源，这种处理方式勉强可以接受。但如果不是瓶颈资源，那就有点儿喧宾夺主甚至以偏概全了。
问题的解决思路：张弛有度
解决此类问题的思路本质在于张弛有度。张体现在分批与合批的优化空间构建中，体现在张力与限制之间。弛体现在分批与合批过程订单批次的自由中，体现在松弛与解耦之中。
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