从20世纪40年代以来，用数学方法进行精确计算来安排生产计划,就一直是一个传统的研究课题。高级计划排程的一些主要思想早在计算机的存在前就已经出现。对 APS 贡献最大的有两个方面：一是早在 20 世纪初出现的甘特图( Gantt Chart) ；二是运用数学规划模型解决计划问题。美国和前苏联都应用新的最优化线性规划技术解决与战争相关的物流管理问题。这些思想和方法对于 APS的萌芽起到了奠基性的作用。
随着跨国公司在世界各地的发展 ，制造业问题变得越来越复杂 ,变量规模达到数以万计。虽然线性规划等技术也扩展成可以处理更加复杂的问题 ，但仍然不能满足企业的需要。因此 ，许多公司在内部开发自己的APS,另一些公司则在购买解决线性规划问题的程序基础上进行开发。
60 年代中期 , IBM 开发了基于产品结构分解的MRP系统，并在 70 年代发展为闭环 MRP系统 ,除了物料需求计划外 ，还将生产能力需求计划、车间作业计划和采购作业计划也全部纳入 MRP ，形成一个封闭的系统。这为 80 年代 MRPII的出现奠定了基础，但实际上MRPII的这种闭环因是预设提前期、无限制的产能计划排产与无约束的物料计划，故只能是手工闭环，难以匹配实际复杂动态的制造环境。这段时间 ,模拟技术开始进入计划领域，基于模拟的计划工具开始出现；而道理80 年代初 , 轮胎制造商Kelly Springfield 和烟草公司 Philip Morris 开始应用计划和排程系统。随后快速MRP的模拟技术，能将复杂的生产作业模拟在独立计算机上,部分采用以常驻内存方式进行批处理运算，脱离了当时占业务计算支配地位的主机，使制造企业完成生产计划排程只用几小时而不是当时所公认的20多个小时，大大缩短了计划运行时间。
1984年AT&T推出的 Karmarkar’s 算法，成为线性规划突破性进展，这个新技术解决了线性规划的问题，是AT&T作为“真正的突破”和“设计解决了以前未解决的问题”。AT&T把这个算法绑定他们的计算机，价格达到了天价般的九百万美元！APS成为新兴企业管理者的宠儿。许多大型化工公司巴斯夫等都开始积极使用计划和排程的工具， 甚至连许多大的航空公司如美航也实施了复杂的计划和排程系统。而数据库技术SQL的引进，允许APS工具和关系型数据库更动态的互动。APS开始攻城略地了。1990年初,消费品公司(CPG)开始引入APS系统，他们需要更复杂的系统；电子装配、金属品制造等离散制造领域被i2、Fastman打开洞门，蜂拥而进入。半导体领域如IBM、Intel、TI、Harris公司等成为APS发展的重要推手。其中i2公司以彪悍的市场导向和销售战略，戏剧性地提高了APS的发展空间。
随着APS引擎的成熟，使理论化的数学解析计划方法达到了实用程度，生产计划方法交替，ERP也出现了继续完善和功能扩充以及改变ERP的功能和性质这两种发展趋势。随着APS市场的快速成长，产生了ERP供应商的新一轮的收购APS公司或自己内部开发APS。许多专家认为APS必须嵌入ERP系统，一些厂商也开发了APS模块。近些年来，几乎每个外国的ERP软件，都有了与之集成的APS引擎。如SAP 有了 SAP APO (Advanced Planning and Optimization), Baan 有Baan SCS (Supply Chain Solutions), Oracle 买了ILOG的产品, PeopleSoft 购买了Red Pepper，JD Edwards 买了Numetrix，ERP和APS正在融合在一起。同样，MES也在把APS纳入自己的制造板块，如GE 收购了合作伙伴Novotech的Scheduler, 西门子收购了Preactor，钢铁行业MES 巨头PSI兼并了钢铁行业的APS Broner。
APS 的主要目标是某一指标(例如 设备资产回报率ROA) 的总优化。这需要预先假定供应链的结构和其各种不同的资源和边界情况(例如能力限制)必须是可见的。实际上，APS 工具是以供应链的跨组织模型为基础的。这也是在数字化制造下，APS越加显得耀眼的原因。
