APS排产排程系统之JSON

背景

因需对象转字符串,需要序列化工具, fastjson2因存在BUG排除,增加jackson通用配置

代码实现

package com.olivia.sdk.utils;

import com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator;
import com.fasterxml.jackson.core.type.TypeReference;
import com.fasterxml.jackson.databind.*;
import com.fasterxml.jackson.databind.module.SimpleModule;
import com.fasterxml.jackson.databind.ser.std.ToStringSerializer;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.JavaTimeModule;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.deser.LocalDateTimeDeserializer;
import com.fasterxml.jackson.datatype.jsr310.ser.LocalDateTimeSerializer;
import lombok.SneakyThrows;

import java.io.IOException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format
### 高级生产计划排程软件推荐 在现代制造业中,高效的生产计划排程对于提升企业竞争力至关重要。以下是几种常见的生产计划排程软件及相关解决方案: #### 1. **APS (Advanced Planning and Scheduling)** 软件 APS 是一种专注于有限产能排程的工具,能够帮助企业精确规划生产和资源分配。它不仅考虑订单需求,还综合评估设备性能、人员配置和物料供应等因素[^4]。 - 功能特点:支持复杂约束条件下的优化调度,提供实时调整功能以适应突发变化。 - 应用场景:适用于离散制造行业,尤其是需要频繁切换生产线的企业。 #### 2. **SAP APO (Advanced Planner Optimizer)** 作为 SAP 的一部分,APO 提供强大的供应链管理和生产计划功能。它可以与 ERP 系统无缝集成,为企业提供端到端的可视化和可控性。 - 特点:具备先进的算法模型来处理复杂的多工厂环境下的协同工作。 - 实现价值:通过模拟不同的情景分析帮助决策者快速响应市场波动[^2]。 #### 3. **Epicor EV 生产计划模块** 专为电动汽车及其他高科技产业设计,该平台允许用户自定义开发满足特定业务流程需求的功能扩展包。例如,在 Epicor 中引入定制化的生产排程逻辑可以显著改善作业效率并降低成本[^3]。 - 技术亮点:内置灵活的时间表编辑器以及详细的报告生成功能。 - 用户收益:增强对车间动态状况的理解力并通过数据驱动型洞察做出更明智的选择。 #### 4. **Oracle Advanced Supply Chain Planning (ASCP)** 这款产品提供了全面的需求预测、库存管理及生产能力平衡等功能选项。借助机器学习技术进一步提升了运算速度与准确性水平。 - 主要优势在于跨地域协作能力和全球化运营的支持力度较强。 - 对于那些希望利用云服务架构简化IT基础设施维护工作的客户来说尤为合适。 #### 示例代码片段 - 如何调用 APS API 获取最优解路径? 如果选用某款具体的 APS 工具,则可以通过编程接口获取最佳方案建议如下所示: ```python import requests def fetch_optimal_schedule(api_url, payload): headers = {'Content-Type': 'application/json'} response = requests.post(url=api_url, json=payload, headers=headers) if response.status_code == 200: result = response.json() return result['optimalSchedule'] else: raise Exception(f"Error fetching schedule: {response.text}") # Example usage of the function with hypothetical parameters. payload_data = { "jobs": [{"id":"J1", "duration":5}, {"id":"J2", "duration":8}], "resources":["R1","R2"] } schedule_result = fetch_optimal_schedule('http://example.com/aps/api', payload_data) print(schedule_result) ```
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