从泰勒的科学管理理论出发，率先追求科学的管理理论和管理工具，在计算机成为企业日常管理的基本工具之后，信息系统已经成为提高工厂管理水平的重要支柱。
在工厂计划领域，开始了从MRP到MRPII再到ERP的演变过程。MRPII指的是制造资源计划，制造资源包括物料和生产资源。
现代用户对 ERP 的生产计划逻辑和能力提出了质疑: 无限生产能力逻辑下的计划实施能力低下的问题，计划结果不能满足企业管理要求的问题，操作不方便、效率低下的人工调整问题等。很容易理解为什么在 MRPII 时代，是在20世纪80年代。在那些日子里，无论是管理理论还是计算机技术都不能支持现代生产计划所需要的逻辑和方法。因此，在 MRPII 时代，人们意识到平衡物质资源和生产资源的必要性，但由于管理理论的不足和计算机技术的不足，只有基于无限容量(无约束)的算法才能给出一个参考负载状态来帮助客户识别问题。这种帮助显然是有道理的，但它并不能满足实际需要
1984年，由以色列物理学家、管理大师戈德拉特博士创立的约束理论TOC逐渐得到应用和研究，到90年代理论基本成熟。TOC的基本定义是瓶颈资源决定系统产出。为了提高产量，有必要发现并改善瓶颈约束。
迭代学习算法的逐步发展演进，又是其中对于一个非常重要的必要工作条件的逐渐形成成熟。迭代：是重复信息反馈教学过程的活动，其目的就是通常主要是为了逼近所需研究目标或结果。每一次对过程的重复称为一次“迭代”，而每一次迭代计算得到的结果会作为企业下一次迭代的初始值。重复执行国家一系列运算操作步骤，从前面的量依次求出后面的量的过程。此过程的每一次实验结果，都是由对前一次所得数据结果施行相同的运算步骤没有得到的。例如学生利用迭代法*求某一数学教育问题的解。对计算机特定应用程序中需要不断反复执行的子程序*（一组指令），进行设计一次重复，即重复执行审计程序中的循环，直到不能满足某条件为止，亦称为迭代。
将约束理论与迭代算法相结合快速地应用于生产计划管理领域。
而在一个工厂里，可能有上百个未完成的订单(工单)，每个工单有10个或者20个甚至更多的工序，每个工序需要考虑2~3个生产资源。如果考虑到物质状态，迭代计算需要天文计算(各种元素排列组合)，当时的计算机计算能力和算法无法支撑庞大的计算。好在这个时代是计算机技术飞速发展的时代，计算能力按照摩尔定律呈指数级提升。
随着管理理论、可用算法和计算机能力的不断发展到一定程度，一个名为 APS (预先计划与时间表)的计算机软件系统诞生于20世纪90年代。从那时起，APS 成了一个专有名词。企业的生产计划正准备进入 APS 时代，主要在美国、欧洲、日本等先进制造业国家首先应用并逐步推广。
随着制造业的逐步发展，中国大陆开始使用APS。2009年，APS领导品牌ASPROVA在中国大陆第一家非日系用户思源电气开始尝试将APS应用于电力电抗器和消弧线圈的生产管理。在这种情况下，由于计算机计算能力的不足，我们不得不放弃一些带有约束(从23到17)的计算机系统规划控制。即便如此，该案还是硕果累累，用户获得了丰厚的回报。主要是计划员减少了4个，库存周转率提高了60%，人均产量提高了60%，及时发货率大大提高。主要供应链运作指标大幅优化。后来逐渐扩展到变压器子公司和气体绝缘高压开关子公司，成为成功的先行者。
基于对各种社会生产经营计划与排程的业务情形进行反复实践研究通过反复不断优化，同时也是伴随着我国计算机算力、算法分析技术的进一步可以提高，APS发展影响到了新的时期。今天的APS，具备了更高的计算思维能力，还集成了MRP的功能，越来越多的行业、越来越多的客户，尤其是在那些经济管理服务水平高的头部企业，基于学生追求自己卓越和持续有效改善的企业传统文化建设以及深切的业务痛点，开始陆续实施APS，例如格力、海尔、富士康等知名品牌企业，目前国家已经覆盖了汽车、家电、化工、家居、机械、食品、印刷、电子类等各种不同行业。
