车间生产计划排程软件是怎么有效优化工厂生产排程的
车间生产计划排程软件库存控制的原则
研究库存问题，首先要对不同形态的物料进行分类，不同类别的物料由不同的规则来控制。
具体可以分为三类：
（1）产成品。完成了客户订单需要，可以发货的，为产成品；
（2）公司内部的半成品。产成品之前的为半成品；
（3）外协品。直接采购的零件和采购原材料都算外协品。
产成品的库存和客户订单的波动性有关系，如果客户订单在不同月份波动很大，那么产成品的库存相对要多。公司内部加工的半成品，原则上越少越好，零库存最好，但是由于零件有前后工序的制约往往做不到。
车间生产计划排程软件优化排程难吗？
不能小看仅仅是一个车间一个工厂的计划排程问题，从学术上讲，这是一个大系统、复杂系统的优化问题。
排程就是排序，就是先做什么，后做什么的问题。但是你可以这样想象，从现在起，几百大小设备、几百人同时要做各种任务，怎样才能在各种约束（设备能力、人员、时间、场地、物料等）条件下以及随时可能发生变化（动态）的，实现多个目标（交货期、设备有效使用率、最低成本等）？
举一个简单排序例子：假设计算机每秒可处理1，000，000序列，我们希望构建一个最优调度系统，9个jobs可以不到一秒钟就完成，11个则要一分钟，如果给定20个jobs，找出最优的排程则需要77147年！实际计划调度问题会涉及上百台设备，上千个订单（jobs），可见大系统优化排程问题非常复杂。当然，人们不会以穷举的方法傻算的。
统筹学家、计算机专家们多年来一直在为解决大系统的优化寻找一种快速方法。统筹法、启发式、规则法、仿真法、遗传基因法等等，这些算法对一些特定的需求都有各自的特点，有些“算得快”，但结果不是最优解，有些收敛极慢不实用。
甚至学术理论界都曾怀疑有没有最优解。直到前几年，美国的一位应用数学家发明了分割嵌套（NP）算法，证明生成马克夫链，实现全局收敛，并可以给出离最优解的置信区间。这成为解决大系统复杂系统优化问题的一条捷径。