场景难度：高更新于 2026-05-25
生产：智能排产
典型业务问题
订单波动大，人工排产难兼顾交期、设备与人力。
AI 可以怎么做
综合订单、设备、人力约束做排产建议，由调度员确认。
适合的企业
多品种小批量、排产复杂的制造企业
不适合的情况
产线极简单、人工排产已够用的企业
数据与流程准备
需要订单、设备、工时等结构化数据。
建议验证指标
- 交期达成率
- 设备利用率
- 换线损失
POC 建议
选一个车间做排产对比。
常见失败原因
- 约束建模不全
- 现场扰动未纳入
排产的价值在「兼顾更多约束」，但现场扰动必须被纳入。
参考来源（1）
1. 某制造企业 2025 年度报告（示例）一手官方
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