工业AI排产智能体的应用实践与价值

12-06 06:48

频繁插单打乱计划、订单交付延迟、高价设备闲置——这些生产排程难题长期困扰中小制造企业。AI排产智能体的出现不仅是工具升级，更是管理思维的革新。本文邀请工业AI专家分享，AI如何让生产计划透明高效，成为制造业增长新引擎。

分享嘉宾：圆木智能联合创始人李凯

内容已精简，如需专家完整版视频，可扫码领取。

今天分享的主题是AI排产智能体的构建与应用。在产品打造中，核心思考是如何将AI技术与垂直场景深度融合，最终选择生产排产环节作为切入点，聚焦服务中小型机加工企业，解决其数字化进程中未彻底攻克的生产计划排程问题。

机加工行业多品种、小批量的生产模式，导致企业常面临三类痛点：一是插单频繁，过去依赖人工判断插单可行性及影响，易造成计划不准、交付问题；二是订单按期交付率低，普遍在60%-70%，生产变动多、插单频繁导致交期预测难；三是设备利用率不清晰，计划不合理易致设备闲置，浪费高成本资源。

机加工行业并非无解决方案，传统APS软件存在局限性。传统APS追求全约束下的长期最优排产计划，适合规模化大型企业，但多品种、小批量的机加工企业需要的是能持续响应生产变化的系统。无论是插单、设备异常、人员变动等突发状况，企业都希望系统快速应对，这正是智能体技术要解决的问题。我们的排产Agent产品命名为“今天排”，旨在成为客户日常排产工具，帮助企业灵活响应生产中的异常与变化。

企业管理者常关心系统使用难度，尤其担心数据质量是否支撑运行。从设计看，“今天排”作为AI排产智能体，仅需三类基础数据：一是企业均有的设备清单；二是Excel或ERP系统中的订单数据；三是每个订单产品的加工工序及大致耗时（企业报价需依赖此数据，具备相应基础）。这些数据企业现成可用，稍作整理导入后，系统即可快速生成有效排产计划。

排产结果采用企业熟悉的甘特图展示：纵向列设备，横向展示工单及工序的时间安排，可清晰看到工单工序流转路径、设备使用与空闲状态、工单进度。系统还具备实时标注功能，工序冲突或订单延期会以红色高亮或“延”字提示。排产结果支持拖拽调整，尊重人工经验，也可交由AI快速生成，兼顾灵活性与效率。

系统提供多种可配置的排产优先级策略，共支持六类选项：急单优先、交期优先、产能优先、变动优先、利润优先、要客优先，用户可根据实际需求选择，且每项优先级支持1-10级微调。排产约束全面考虑工序逻辑、设备能力、交货时间等条件，针对50台设备、50-100个订单的规模，一次排产仅需10-15秒，克服传统软件耗时痛点。用户可快速获取参考计划并优化，支持草稿模式修改迭代，高效应对生产变化。

系统引入大模型技术应对典型生产场景，以插单为例，开发了AI插单场景向导比对功能。针对同一插单需求，系统生成多种排产方案，展示各方案优劣：影响哪些原有订单、成本变化等，并推荐最优方案及具体影响。此功能让计划人员快速判断插单可行性、影响及应对策略，解决插单难题。

系统借助AI实现多种排产策略并行比较，生成多个方案并图形化展示差异，用户可对比订单及时交付率、金额变动等指标，及各订单在不同方案下的交付状态，帮助客户在多个优化策略中选择，贴合实际生产目标。

系统引入智能体交互模式降低使用门槛，除甘特图界面外，用户可通过自然对话交互。例如询问产能瓶颈、特定订单进度，或要求订单提前交付，智能体可模拟测算影响并一键调整。此功能让销售人员、管理者等有权限人员，都能实时掌握订单在交付计划中的位置，降低使用门槛，让排产管理更透明高效。

分享一个真实客户案例：某航空领域机加工企业，订单毛利高但工单琐碎，单个订单数量仅几件到几十件。计划员手工排产一批订单需14天，甘特图显示时间线有大量空白优化空间，但日常工作中计划员用Excel排产，难直观识别优化机会。同一批订单交由系统处理，仅需4天半完成。系统平均可帮助客户缩短排产周期10%-20%，在不增加硬件投入的情况下释放产能，带来直接经济收益。