数据来源：APS系统需要收集和分析来自多个企业内部系统的数据，如ERP系统中的历史销售数据、市场趋势信息等，以及来自生产线上的实时数据，如设备状态、生产进度等。

数据应用：这些数据被用于建立预测模型、优化生产计划、监控产品质量等。通过数据分析，APS系统能够发现生产过程中的潜在问题和瓶颈，为管理层制定决策提供数据依据。

数据质量：APS系统强依赖于各业务环节基础数据的准确性，因此在系统建设时应保证数据质量，以确保系统输出的计划结果的准确性和可行性。

 四、算法是系统的核心

优化能力：算法决定了APS系统的智能化水平和优化能力。通过算法，APS系统能够对生产计划和排程进行优化，实现生产效率和效益的最大化。

问题建模：在APS系统中，问题建模是将实际问题抽象为数学模型的过程。它需要考虑约束条件的复杂性和生产目标的多样性，将复杂的生产计划和排产问题转化为可求解的数学问题。

算法建模：算法建模是将业务问题转换为算法的输入，并基于算法的优化机制对其进行处理、加工、转换，最终再输出问题模型可以识别的信息。通过算法建模，APS系统能够实现对生产计划和排程的智能化优化。

综上所述，APS之所以是业务、开发、数据和算法的结合体，是因为这四个方面相互依存、相互促进，共同构成了APS系统的核心竞争力。它们共同作用于APS系统，使其能够实现对生产资源的优化配置和排程，从而帮助企业提高生产效率、降低运营成本、提升市场竞争力。