📊 APS-FULL · 高级排程控制台

🗺️ 排程甘特图

🔍 瓶颈资源分析

🔥 紧急插单模拟器

⚖️ 排程策略对比

📥 数据导入（CSV）

📋 CSV 格式参考

# 订单文件 orders.csv
id,product_id,qty,due_date,priority,release_date
SO-10001,PA,50,2026-08-11 14:00,1,2026-08-09 14:00

# 设备文件 machines.csv
id,name,machine_type,available_from
M-CNC-01,CNC加工中心1,CNC,2026-08-09 14:00

# 工艺文件 routings.csv
product_id,op_id,op_name,machine_type,setup_time,unit_time,seq
PA,PA-OP1,下料冲压,CNC,20,3,1

💡 什么是 APS 高级排程？

APS（Advanced Planning & Scheduling，高级计划与排程系统）是制造业生产管理的核心工具，回答一个看似简单却极难回答的问题：
「哪些订单，在哪些设备上，按什么顺序做，才能在交期前做完？」

🔸 与传统排程的区别

🔸 核心概念

🔸 三种排程策略

🔌 API 参考

所有 API 基于 https://jiedian.club/aps，返回 JSON。POST 请求 Content-Type 为 application/json。本页也提供 健康检查 实时状态。

📋 核心 API · 排程引擎

🔌 v2 API · 工程化开放层

🧬 v2 算法仿真 · 约束与优化

🏭 v2 ERP/MES 数据闭环

📦 Python SDK 示例

from sdk.aps_sdk import APSClient

client = APSClient(host="https://jiedian.club/aps")

# 健康检查
client.health()
# → {"status":"ok", "version":"2.0.0"}

# 执行排程
result = client.schedule(method="sync")
# → {n_tasks: 11, on_time_rate: 100, ...}

# 紧急插单
comp = client.insertion(
    order_id="SO-URG-01", product_id="PA",
    qty=30, due_hours=20, priority=1
)
# → {baseline: {...}, gap_strategy: {...}, preemptive_strategy: {...}}

# 批量测评
report = client.bench_batch(
    strategies=["greedy", "ga", "sa"], profile="stress"
)
# → 跨场景 × 策略矩阵排名

🚀 部署 APS-FULL 到你的环境

三种部署方式，从小到大按需选择。零外部依赖（除 Flask），纯 Python + SQLite 运行。

🔸 方式一：单机开发（最快）

适合本地试用、开发调试。一行命令启动。

# 1. 克隆项目
cd /home/user/projects
# 解压或 clone 代码到 aps-system/

# 2. 安装依赖（仅 Flask）
pip install flask

# 3. 启动
cd aps-system
python app_full.py

# 4. 浏览器打开 → http://127.0.0.1:5000  （或 python app.py 用 API 模式）

🔸 方式二：Docker 私有化部署

适合企业内部部署、生产环境。Gunicorn 多 worker，SQLite 数据持久化到宿主机。

# 1. 构建镜像
docker build -t aps-full:2.0 -f deploy/Dockerfile .

# 2. 启动（docker-compose）
cd deploy
docker-compose up -d

# 3. 访问
curl http://localhost:5000/api/v2/health

# 架构：Docker 容器内 Gunicorn 多 worker → /app/data/aps.db (VOLUME 挂载)
# 重启不丢数据，宿主机可直接操作 SQLite

🔸 方式三：生产服务器部署（systemd + Nginx）

适合对公网提供 API 或 Web 服务。推荐 Ubuntu 20.04+，Python 3.10+。

# ── 1. 上传代码 ──
scp -r aps-system/ user@server:/home/user/

# ── 2. 创建 systemd 服务 ──
# cat /etc/systemd/system/aps-full.service
[Unit]
Description=APS-FULL Production Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=www-data
WorkingDirectory=/home/user/aps-system
Environment=APS_MODE=full
ExecStart=/usr/bin/python3 -u app.py
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target

# ── 3. 启动 ──
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now aps-full

# ── 4. Nginx 反代 ──
# 在 /etc/nginx/sites-enabled/ 中添加：
location /aps/ {
    proxy_pass http://127.0.0.1:5001/;
    proxy_set_header Host $host;
    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
    proxy_read_timeout 120s;
}

# ── 5. HTTPS（Let's Encrypt）──
certbot --nginx -d your-domain.com

# ── 6. 验证 ──
curl https://your-domain.com/aps/api/v2/health
# → {"status":"ok","version":"2.0.0"}

🔸 方式四：Python SDK 远程调用（零部署）

不部署任何服务，直接调 jiedian.club 线上 API。适合快速集成和原型验证。

# 安装（零依赖，仅 requests）
pip install requests

# 使用
from sdk.aps_sdk import APSClient
client = APSClient(host="https://jiedian.club/aps")

# 无需本地部署，直接调线上引擎
result = client.schedule(method="sync")
print(f"{result['n_tasks']} 任务, 准时率 {result['on_time_rate']}%")

# SDK 文件：aps-system/sdk/aps_sdk.py  （复制到你的项目即可）

📦 环境要求

🔐 安全建议

• API 模式（APS_MODE=api）不暴露 Web 控制台，仅提供 REST 接口
• 生产环境务必加 Nginx HTTPS + Let's Encrypt 证书
• SQLite 文件（data/aps.db）定期备份（cp aps.db aps.db.$(date +%Y%m%d)）
• Docker 部署时勿暴露 5000 端口到公网，走 Nginx 反代
• 建议在 systemd 服务中以非 root 用户（如 www-data）运行