從生產管理系統(tǒng)中導出必要的數(shù)據，在Excel的工作日歷內填入生產數(shù)量進行計劃安排后，如果訂單發(fā)生變更、工序產能發(fā)生變化，則所有的日程都會受到影響。此時就需要重新計劃，但手動操作進行調整是有限度的。因此就會導入能隨著訂單變更快速制定生產計劃的生產計劃系統(tǒng)。以往的做法是只通過設置計劃參數(shù)來滿足復雜的制約條件，進行排程最優(yōu)化；但是近來隨著計劃制定業(yè)務越來越復雜，這樣的方式已經逐漸達到了極限。
制造業(yè)企業(yè)是按照以下流程來制定生產排程的：先以其營業(yè)部收到的顧客訂單為基準，根據出貨時間制定主生產計劃，然后根據物料構成表計算各工序必須生產的物料及所需原材料的凈需求量，接著一邊以工序為單位將生產批量按照生產提前期天數(shù)排開，一邊向生產資源分派工作，有超出負荷的工作則進行提前生產或是分派到可替代資源以進行均衡化。
前面提到超出負荷的工作會根據每天的資源產能進行均衡化，這一過程中，移動超出產能的工作，就會和已經分派完成的工作產生沖突，并將已經分派完成的工作擠出去，這樣的現(xiàn)象會反復出現(xiàn)。生產計劃系統(tǒng)不僅能進行這樣的計劃調整工作，也能通過參照事先在參數(shù)中設定好的分配規(guī)則（工作的分派順序）和資源評估（工作分派的優(yōu)先度）自動進行調整，制定最適合的生產計劃。
但是僅僅靠生產計劃系統(tǒng)中的參數(shù)設定，找出能滿足各種制約條件（包括生產資源均衡化、設置時間最小化、交貨延期概率最低化、爐歸并等）的最優(yōu)解逐漸接近上限，為了能得到進一步優(yōu)化的排程結果，就需要生產計劃系統(tǒng)具備這樣的功能：即通過快速的反復分派，從數(shù)萬到數(shù)百萬的分派模式中，得到人腦可以判斷出“更優(yōu)化”的結果。
Solver作為Asprova APS/MS中的追加選項，不再依靠在參數(shù)中設定制約條件，而是設定判斷計劃優(yōu)劣的“懲罰系數(shù)（penalty，目的函數(shù)）”，Solver會通過快速重復反復分派，尋找使懲罰系數(shù)盡可能小的計劃。
作為制約條件評價基礎的懲罰系數(shù)：
1)投產順序均衡化⇒偏離最合適的間隔
2)爐、罐填充的最優(yōu)化⇒填充率、批量數(shù)
3)降低交貨延期和減少設置準備⇒交貨延期訂單數(shù)、設置次數(shù)
4)不缺貨的情況下減少庫存⇒缺貨數(shù)量、設置次數(shù)
例如應對以天為單位的顧客訂單變更，要求交貨時不能缺貨的情況下，生產排程中作為評價基礎設定的懲罰系數(shù)為缺貨率，Solver會通過反復的模擬得出使缺貨率盡可能趨近于0的結果。
根據過去半年到一年的實績數(shù)據使用Solver 選項進行模擬，通過比較缺貨率實績，就能定量判斷出是否制定了更優(yōu)化的生產排程結果。
借用前面的例子，導入Solver option，應對以日為單位的訂單變更，得到缺貨率幾乎趨近于0的生產排程后，如果想要再繼續(xù)對庫存進行均衡化，Asprova公司會進行此新功能的開發(fā)，顧客不用承擔開發(fā)費用。
關于此追加功能開發(fā)項目的具體推進方法，首先需要進行課題調研，達成開發(fā)（PoC）意向，再采用依靠開發(fā)試用版和反復檢查以確認功能的敏捷軟件開發(fā)（agile software development）進行推進。
像這樣根據購入前的追加條件開發(fā)新的功能，顧客滿意后再購入Solver選項以使用新功能，即使是擔心會產生無用開發(fā)費用的企業(yè)也能放心使用。另外如果能進行案例宣傳，顧客在購入Solver選項時還可獲得特別折扣。
大數(shù)據時代，對數(shù)據進行分析及最優(yōu)化，預測造成工廠生產率下降、收益結構惡化的主要原因（包括將來可能會發(fā)生的延期交貨、原材料缺貨、設置次數(shù)過多引起的生產效率低下及由批次合并引起的庫存過剩等），對快速決策、提高效率來說不可或缺。
最優(yōu)化的道路不僅可以用于制造業(yè)，也可以靈活應用于企業(yè)經營中的數(shù)據分析及最優(yōu)化，包括零售業(yè)對空間有效利用方法的探索、銷售部門根據流行趨勢提供商品、運輸部門以最安全且最低的成本確保配送路線、財務部門選擇能夠得到最大投資效益的資產投資組合等等，已經有很多企業(yè)實現(xiàn)了銷售額的提高以及成本的削減。
Solver選項是能夠解決高難度排程問題的Asprova新選項功能。對基于制造訂單生成的各工序工作，Solver選項會根據生產資源情況改變工作的排列順序，計算懲罰系數(shù)，懲罰系數(shù)結果得到改善就采用新的計劃， Solver選項會不斷執(zhí)行這一改進的過程。為了使缺貨率趨近于0，只需抽出和處理必要的部分并計算結果，這樣僅用十來秒就可以得到以往人們需要花費幾小時才能得出的計劃。
