摘要：问题的出现很可能就在于，把“生产计划”和“排产计划”混为一谈，或者没分清楚它俩该干嘛。 数据显示，超过80%的中小厂都存在这个问题，导致每年白白浪费掉15%-20%的产能！今天，我就彻底给大家说清楚生产计划与排产计划到底有啥不同，又该怎么配合，帮你从根儿上解决

在工厂轰鸣的日常中，“生产计划”和“排产计划”这两个词天天被提起，但你真的分得清它们吗？是不是常常感觉：

明明月初定了合理的产量目标，一到执行就物料短缺、设备不足？

花大价钱上了APS排产系统，效果为啥总不理想？

计划部和车间为啥总是“吵”个不停？

问题的出现很可能就在于，把“生产计划”和“排产计划”混为一谈，或者没分清楚它俩该干嘛。 数据显示，超过80%的中小厂都存在这个问题，导致每年白白浪费掉15%-20%的产能！今天，我就彻底给大家说清楚生产计划与排产计划到底有啥不同，又该怎么配合，帮你从根儿上解决这些头疼事儿。

生产计划（Production Planning）处于运营层面的战略高度，是企业生产运营的 “战略指挥官”。

以销售预测、订单池、整体产能模型、原材料供应能力、宏观库存策略等为核心输入，从企业整体运营视角出发，对生产活动进行统筹规划。

明确 “做什么”“做多少”“何时交付”。通过对市场需求、企业资源的综合分析，确保在正确的时间，将正确数量的产品交付给客户，同时实现人力、设备、资金等整体资源的优化利用。

输出主生产计划（MPS），对未来一段时间内生产任务进行宏观规划。

通常以周、月、季度为单位，具体时长根据行业和产品特性而定。

以产品系列、关键型号或关键组件为主，重点关注产品的整体生产安排，不涉及具体工序和机台的细节。

涵盖销售预测、订单情况、产能概览（包括瓶颈识别）、物料清单（BOM）、库存水平以及供应链能力等，为生产计划的制定提供全面数据支撑。

上图是我用FineReport搭建的一个生产计划看板，可以实时展示工厂生产的运行状态，提供了关于生产进度、订单完成情况、生产量分布、客户订单占比、工单类别占比以及工单状态分布的详细信息，大大提高生产效率。我把FineReport的使用地址也放在这里了，有需要的可以点开链接免费体验：https://s.fanruan.com/pjjr9

排产计划（Production Scheduling）属于执行层面，是生产活动的 “战术指挥官”。

将生产计划分解为车间可直接执行的详细指令，把宏观生产目标转化为具体生产操作安排。

回答 “在哪做”“谁来做”“具体何时开始 / 结束”“用什么资源做” 等问题。在满足交付时间的前提下，致力于最大化设备利用率、最小化换型时间、平衡产线负荷，并减少在制品（WIP）数量，提升生产效率和效益。

生成详细工单排程、工序序列、机台 / 产线 / 工人分配以及精确的开始与结束时间。

通常以小时、班次、天为单位，在流程工业或使用高级排程系统时，甚至可精确到分钟。

细化到具体工单、工序、机台、班组、操作工以及工装夹具等细节，确保生产任务精准落实到每个生产环节。

包括主生产计划（MPS）、详细工艺路线、精确的设备 / 人员能力与状态、实时车间反馈，如设备故障、质量异常、物料短缺以及换型时间等，是制定合理排产计划的基础。

通过对生产计划和排产计划的定义，我们可以清晰看出二者存在多方面的本质区别，具体如下：

通过这张表，可以看出生产计划侧重于从宏观层面进行战略规划，关注企业整体资源的协调与平衡，确保生产目标与市场需求和企业资源相匹配。

而排产计划则聚焦于微观层面的战术执行，关注生产过程中的具体操作细节，以实现生产效率的最大化和资源的最优配置。

在实际生产过程中，混淆生产计划和排产计划的职责或将二者错位，会引发一系列严重的生产问题：

（1）问题：部分企业在制定生产计划时，过度关注工单拆解到机台等细节，却忽视了外部订单变化与整体资源瓶颈约束。这种做法看似计划详细，但由于缺乏对宏观层面的把控，无法有效响应订单变化。

（2）后果：车间设备利用率虽然看似较高，但企业整体履约率低下，无法按时交付产品，影响客户满意度和企业信誉。

（1）问题：有些企业仅向车间输出粗粒度的周计划，缺乏详细的时序安排，车间在执行过程中只能自行调度。

（2）后果：容易导致工序冲突、工序等待时间过长、设备切换频繁等问题，使生产现场混乱不堪，生产效率大幅降低，生产成本增加。

（1）问题：当企业使用同一套系统既管理订单承诺又处理机台任务排序时，由于系统功能边界模糊，计划调整会牵一发动全身。

（2）后果：导致系统响应迟缓，用户操作体验差，系统实施失败率高，无法有效支撑企业的生产运营管理。

在数字化制造的背景下，实现生产计划和排产计划的高效协同，可以从多个方面入手：

（1）提高数据准确性：确保 BOM、工艺路线、产能数据，尤其是换型时间、设备 OEE、库存数据等的准确性，避免因数据不准确导致决策失误。

（2）打通不同系统：实现 ERP（计划层）、APS/MES（排产执行层）以及车间自动化设备数据的双向、实时集成。消除手工导出导入带来的信息滞后和错误，确保数据的及时性和准确性。

（3）优化 APS 系统：根据自身需求评估引入或升级 APS 系统，充分利用其强大的约束优化和模拟仿真能力，提升排产的科学性、敏捷性和对生产计划变更的响应能力。

（1）闭环反馈机制：排产执行过程中产生的实时数据，如实际完工时间、设备故障、物料消耗 / 短缺等，必须快速、准确地反馈给生产计划系统。这些反馈数据是动态调整 MPS、进行物料重计划的基础，确保生产计划与实际生产情况保持一致。

（2）“What-If” 模拟功能：当销售需求突变、供应链中断或车间出现重大异常时，APS 应能基于最新约束条件快速模拟不同排产方案对整体交付的影响，为生产计划的调整提供量化决策依据。计划员据此调整 MPS，排程员再基于新 MPS 重排，实现生产计划和排产计划的动态调整。

（1）明确职责边界：清晰负责 MPS的计划部门与负责详细排产的车间调度部门的职责、权限和沟通机制。建立正式的 S&OP（销售与运营计划）流程，有效衔接销售预测与 MPS；同时，建立日 / 周产销协调会，实现 MPS 与排产执行的紧密衔接。

（2）灵活组织架构：在小批量多品种生产等敏捷要求高的场景中，可以设立 “计划员 - 调度员” 融合角色，或建立紧密的虚拟小组，促进信息共享和目标统一，提高协同效率。

（1）培养计划员全局观：计划员不仅要精通数据和 ERP 系统操作，还需深入理解车间工艺、设备瓶颈和换型逻辑，具备供应链思维，能够从企业整体运营角度制定合理的生产计划。

（2）调度员进行数据决策：调度员应转变工作方式，从凭经验 “拍脑袋” 决策转向基于系统建议和实时数据做决策，充分理解排产动作对整体计划的影响，提高排产计划的合理性和可行性。

（3）塑造协同文化：倡导 “交付与效率并重” 的企业文化。打破部门墙，建立基于整体交付绩效、资源利用效率、库存周转率等综合性指标的考核体系，促进各部门协同合作，共同实现企业生产运营目标。

生产计划描绘作战地图，排产计划指挥前线冲锋。混淆二者，结果必然是混乱与低效。在订单碎片化、需求波动加剧的智造时代，明确生产计划与排产计划的边界，并通过组织、流程、数据和技术的无缝协同，实现从宏观计划到微观执行的敏捷贯通，是制造企业提高交付韧性、提升运营效率、决胜市场的底层能力。不妨问一问自己，你的工厂里，“计划”与“排产”的职责是否清晰？协同是否顺畅？

来源：数据分析不是个事儿一点号