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所谓的合炉，指的是在同一设备上，能够同时处理多个生产任务的情形。这些任务在设备上同时开始加工，并在同一时间结束，形成“同进同出”的模式。
这一场景并非流程工业所独有。在离散制造领域中，例如紧固件行业的退火处理、传动部件行业的渗碳热处理、电源行业的变压器浸漆烘干，以及装备制造业的老化测试环节，都是合炉场景的典型代表。
合炉算法的核心挑战在于：在大量订单中，综合考虑交货期限、工艺要求以及最大批次容量等限制条件，筛选出能够组合在一起进行合炉加工的订单任务，从而实现炉资源利用率的最大化。相比于一般的“多目标优化”生产排程，合炉算法更像是在“有限容积内的多目标优化”，其计算难度可想而知。
这也正是合炉算法在APS系统中常常被视为技术难点，甚至成为评判APS供应商技术能力的重要标准。
一、合炉算法的核心原理
与节拍式任务（加工时间与产量呈线性关系）或固定周期式任务（加工时间固定不变）不同，合炉算法的本质是“多维背包问题”（即在多重约束下的容量优化）与“调度问题”（时间和顺序的安排）的结合。
以紧固件行业为例，退火是冷镦成型前的关键工序，通过退火炉处理可以降低材料硬度，改善其切削或冷镦性能。这里的关键在于：哪些订单可以安排在同一炉内进行处理？
通常，APS系统会先进行“减法”运算。根据预设的合炉规则（例如材质类型、工艺要求等），系统会快速排除那些无法兼容的组合。在筛选出的可行方案中，再通过启发式算法或遗传算法，根据不同优化目标，寻找装载率最优的方案。
具体来说，APS系统通常会建立一个多维度的匹配模型：
时间窗口匹配：订单必须在前道工序完成后、后道工序开始前的时间窗口内进入炉次加工；
容量匹配：不同产品的体积、重量和摆放方式各不相同，系统需要根据三维装载规则模拟实际占用炉内空间的情况；
工艺参数一致性：温度曲线、保温时间，甚至材料特性需要高度兼容的订单才能同炉处理；
材质与交货期聚类：相同材质的订单通常可以一起处理，而交货期相近的订单则优先合并，以减少在库等待时间。
在实际运行中，APS系统通常采用滚动排程的方式，即每次排程不仅考虑当前待处理的订单，还会预留部分容量给即将到来的紧急订单，从而实现静态优化与动态调整的平衡。
二、案例：效率提升20%的实践
在浙江某领先的紧固件制造企业，合炉算法的应用带来了显著的生产效率提升。
一方面，在引入慧紧固APS供应链资源计划与排程平台后，企业首先优化了瓶颈工序的排程方式——以冷镦工序为基准，向前拉动退火工序，向后推动后续流程。退火工序不再盲目开工，而是根据冷镦的实际需求进行精准排产。这一改变有效避免了线边物料堆积、热处理前产能闲置或不足的问题，为合炉优化提供了稳定且连续的任务流。
另一方面，结合历史数据、工艺规范、产品尺寸、工艺要求以及炉容量等因素，慧紧固APS系统固化了一系列合炉规则。算法在这些规则的框架内，实时为每一炉寻找最优的“物料组合”，确保资源利用率的最大化。
截至目前，该企业的炉资源利用率提升了约20%。在能源成本占比较高的退火工序中，算法每优化1%的炉子满载率，都能直接转化为毛利的提升。
当然，在实际的工业场景中，合炉的形态多种多样。场景不同，约束条件不同，算法也需要相应调整。因此，只有真正理解制造业需求的APS供应商，才能通过灵活的算法，将计算能力转化为工厂实际的生产力。毕竟，数字化转型不应是企业“削足适履”去适应软件，而是要让软件更好地服务工厂。
