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在企业中应用APS(advanced planning and scheduling)高级排程系统对企业的生产计划进行管理可以有效的提升企业的生产效率,但是由于企业的实际生产情况千变万化,以往基于启发式算法的排程系统都需要将排程的规则人工总结提炼后再进行测试调整,这种方式所需时间长,局限性较大,并且容易漏掉许多规则。为此,提出一种基于粗集理论与规则挖掘的APS排程系统相关排程规则制定方法,取得大量的企业历史生产数据后,对其进行知识挖掘以便得到实际可用的排程规则,从而达到可以快速达到可以接受的排程效果以便于迅速上线APS排程系统进行测试调整,并且可以在企业以后的实际生产中,根据不断产生的生产数据,实时的更新规则库,令排程更加的准确。  相似文献   
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