以下是评估建立的高级计划与排程（APS）系统求解模型性能的方法：

一、准确性

实际结果对比：

将 APS 系统生成的排程结果与实际生产结果进行对比。

检查生产任务的开始时间、结束时间、设备分配等是否与实际情况相符。

计算误差率，如任务完成时间的误差、设备利用率的误差等。

模拟测试：

使用历史数据或模拟数据对 APS 系统进行测试。

比较 APS 系统生成的排程结果与已知的最优解或参考解。

评估模型在不同场景下的准确性和稳定性。

二、效率

求解时间：

记录 APS 系统求解模型的时间。

对于大规模问题，求解时间是一个重要的性能指标。

比较不同规模问题的求解时间，评估模型的可扩展性。

响应时间：

测试 APS 系统对变化的响应时间。

例如，当订单变更、设备故障等情况发生时，系统需要多长时间重新生成排程。

响应时间短的系统能够更好地应对动态变化的生产环境。

三、可行性

约束满足：

检查 APS 系统生成的排程是否满足所有的约束条件。

约束条件可能包括设备能力限制、人员技能要求、物料供应约束、交货期约束等。

如果排程不满足约束条件，可能会导致生产延误或资源浪费。

可操作性：

评估 APS 系统生成的排程在实际生产中的可操作性。

考虑工人的操作习惯、设备的维护需求等因素。

一个好的排程应该易于理解和执行，减少人为错误的发生。

四、灵活性

场景适应性：

测试 APS 系统在不同生产场景下的性能。

例如，不同的产品组合、订单量、设备故障等情况。

评估模型对变化的适应能力，以及是否能够快速生成合理的排程。

参数调整：

检查 APS 系统对参数调整的敏感性。

例如，改变目标函数的权重、调整约束条件的优先级等。

一个灵活的模型应该能够根据不同的需求进行参数调整，以获得更好的排程结果。

五、用户满意度

用户反馈：

收集用户对 APS 系统的反馈意见。

包括排程结果的合理性、易用性、界面友好性等方面。

用户的满意度是评估 APS 系统性能的重要指标之一。

培训和支持：

评估 APS 系统的培训和支持服务。

用户是否能够快速掌握系统的使用方法，以及在遇到问题时是否能够得到及时的支持。

通过以上方法，可以全面评估 APS 系统求解模型的性能，发现问题并进行改进，以提高生产计划和排程的质量和效率。