APS高级排产系统---frepple源码阅读分享
一. 安装
以ubuntu14.04系统为例，系统的安装步骤为：
1. 安装python2.7
2. 安装postgres
3. 安装python模块：openpyxl
4. 安装django 1.6.8 的版本。
将目录software_adds中的Django-1.6.8.tar.gz解压后，进入目录，执行：python setup.py install
5. 开始安装frepple-2.4，首先进入目录后，运行 ./configure（失败的话，缺失的库xerces-c在software_adds目录下），
然后执行make，最后执行 sudo make install。
安装成功后， 在命令行中输入 sudo frepple --help 会打印出帮助信息。
6. 修改 /etc/frepple/djangosettings.py 的配置，“TIMEZONE”，“SECRET_KEY”，“DATABASES”（数据库要在启动前已经创建完毕）。
7. 同步数据库，将数据模型在数据库中创建出来，使用命令为：python frepplectl.py syncdb
8. 导入样例数据，命令为：python frepplectl.py loaddata demo
9. 启动服务: python frepplectl.py frepple_runserver.
10. 在浏览器中输入 localhost：8000 访问系统。
二.算法原理说明
1.加载所有的工序/库存/子工序等信息形成组织树结构。
注：子工序是工序的alternate。比如：快递出去，可以通过公司1，也可以通过公司2。这样 快递出去的工序，有两个子工序：公司1快递出去，公司2快递出去。
1.加载所有的工序/库存/子工序等信息形成组织树结构。
注：子工序是工序的alternate。比如：快递出去，可以通过公司1，也可以通过公司2。这样 快递出去的工序，有两个子工序：公司1快递出去，公司2快递出去。
2. 将每个独立的组织树作为一个cluster簇。每个簇之间资源/工序等都独立，可以并行执行计划。
3. 通过demand需求对应的交付工序。该工序属于哪个cluster，就将demand归类于这个簇。
4. 按簇分多线程执行，每个线程处理同一个簇中的demand
５．多线程处理时，先将demand排序，将优先级高的排前面处理。（顺序：优先级/交付日期/数量，数字小的优先级高）
单个demand计划排程的算法原理：
以需求交付时间为起点，反时间方向从工序到子工序/工序流/库存计算终止时间。如果只有一个demand，并且一天就能完工，那么排程时会将工序的开始时间设置为需求交付的前一天。
算法的大体工作步骤：
1. 需求对应一个交付工序，这个工序的终止时间就是需求的交付时间。
2. 工序包含多个工序流，每个工序流的终止时间为：工序.due 减去 工序.后置时间 再减去工序本身耗时。
3. 工序流消费库存，如果库存不足，会调用生产库存的工序生产，该生产工序的终止时间为 工序流的.due。
4. 如上迭代计算每个工序的结束时间。（开始时间可由结束时间和数量等信息推导出）。
5. 工序包含多个负载，需要查看负载对应的资源的日历，如果交付时间时的资源被占用。程序往前（逆时间方向）找日历中资源可用的时间点，尝试修改需求的交付时间为该时间点（该时间点 早于 需求原本计划的时间点），重新计算计划。如果没有找到可用的历史时间，则demand计算返回失败。
demand返回失败后，如果demand 有最大延期时间， 则 demand的交付时间 加上lazydelay（系统配置的时间间隔），然后重新计算该demand。直到延期超过最大延期时间时该需求计划失败。
三. 名词解释
地点（location）：某组加工 所赖以存在的 位置区域, 如 某分厂, 某厂内分区。它们可能是使用一个相同的 日历x, 进而 当资源放在此位置, 工序发生在此位置区域, 人员在此位置上班, 他(它)们将自动继承 此位置的日历x。
产品（item）：每道工序的输入，输出都是产品
工序（operation）：加工某个具体物料的某个具体工序
子工序（suboperation）：可以替换父工序的多种可能工序。如邮递出去，可以通过公司1和公司2，则邮递出去工序有两个子工序：通过公司1邮递出去和通过公司2邮递出去。
负载（resourceload）：当工序在实例化时, 必然 在 某一组(个)资源上 产生负载。
资源（resource）：设备, 工具, 人员，一条流水线
库存（buffer）：某具体物料在 多个 工位的 即时库存
资源技能（resourceskill）: 对于具体的某一个人, 比如会开叉车, 会焊接, 会CNC编程, 对于设备, 比如该设备 能做 A1,也能做A3, 另一个设备能做B8?, 工具 类似, 这些技能 涉及到 分配具体的资源时, 有自动挑选的依据.
需求（demand）：订单。