相对于MES，APS一般都是以一种独立的工具软件系统来出现的。MES的实施难点，在于对管理流程的梳理和固化，过程当中当然要结合先进的一些管理思想来进行。而对于APS来说，其实这个难度，可能大家认为比MES还要高。APS也会对企业生产管理比如计划管理流程方式和精细度带来一定的改变，也是存在很多的难点的。今天就对APS当中，总被人提及的数据的问题，进行一下梳理，也就是：APS实施中的数据准备的几点思考。只有知道了问题才能够针对性的进行解决。本文对EPS数据准备中的问题进行梳理，让打算实施APS相关企业能够引起重视。具体的数据管理及其作业排产解决思路和办法，可以进一步同笔者进行联系。
APS需要的数据是非常多的，包括订单数据、工艺数据、BOM数据、工时数据、资源数据等等，其难点不仅在于这些相对独立的数据，更多的还是体现为这些数据之间的关联关系。
（1）订单数据
一般人可能认为订单数据相对比较独立，也就是包括那些属性：时间、数量、优先级等。但其实对于订单数据来说，并不是一个静态的管理，而是一个动态的管理。订单数据是APS进行排产的数据源头之一，在APS实际运行过程当中，这些订单数据并不是一成不变的，其中很多数据都是在发生变化的。
比如订单的数量，当某道工序出现废品之后，这道工序之后的订单数量，其实是要把废品的数量去掉的，否则按照初始订单的数量进行排产，将导致指导资源的无谓占用。
比如优先级数据，在订单执行过程当中，也可能会发生改变，比如初始不太紧张的订单或者优先级比较低的订单，随着执行的展开，优先级可能也是需要调整。
比如交货期数据，在订单执行过程当中，这个交货期，可能也是会发生变化的。可能见得比较多的是，将交货期提前，也相当于从一个原先时间比较宽裕的一个订单，转变为时间比较紧张的一个订单，这个对排产都是有很多影响的。
最复杂的是，订单在执行过程当中会存在大量的分批，这就需要建立原始订单和执行批次之间的关系。最常见的分批是整体分批，就是在订单还没有开始执行之前，对订单进行分批；更加复杂的是，在执行过程当中进行分批，比如说第三道工序执行完毕之后，分出来一个执行批次，这个批次相对于母订单来说可能在交货期和优先级，都有很大的调整。进一步更为复杂的是，这些过程分批的执行批次，在执行过程当中，在某个阶段，甚至有可能会发生合批，这都是企业实际生产管理当中，经常发生的现象，对于这些必须要进行有效的管理，否则APS将得不到有效的输入，再来谈计划排产就无从谈起了。
（2）工艺数据
现在在APS当中，有一个复杂的技术问题，就是解决柔性工艺的排产。这种柔性工艺，主要体现为工艺超越、工艺并行、具有分支的工艺并行并且具有可选择性，在工艺管理上面是非常复杂的。但更复杂的事，APS作业排产如何来响应和解决？这些柔性工艺下的作业排产，从本质上来说，这些柔性工艺对于车间制造资源的运用，提供了更大的优化空间，相应的APS的技术复杂性，也是呈指数上升的。
有的企业产品在不同的状态情况下呢，执行的工艺流程也是不一样的，这也算是一种柔性工艺，不过相对比较简单
（3）BOM数据
BOM主要用来表达层次，比如订单之间的层次关系。但其实BOM可以表达任何具有层次关系的数据。
现在车间里面接到的很多订单，其实都是有关联的，基于BOM的订单管理、订单和执行批次之间的管理，都是非常重要的，但管理方法也是非常复杂的。
（4）资源数据