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AI产线节拍平衡定制:瓶颈工位与缓存区调度

自动化流程实验室在一段 9 工位装配线上完成了一轮节拍平衡实验。产线目标节拍 45 秒,此前主要靠班长经验调整在制品摆放与投放节奏。

我们的做法是先取工位侧通过时间日志(PLC 计数与光电信号),按 30 分钟粒度还原各工位节拍分布,把波动来源拆成设备短停、人工操作差、来料不齐三类;再以瓶颈工位为硬约束,用规则搜索给出在制品缓存上限与投放节奏的候选组合,人工确认后下发到看板。模型只做候选生成,不直接改动设备逻辑。

要点:
· 进展:连续运行三周,线体日均产出提升约 6%,瓶颈工位前的在制品堆积时长下降约 24%;但在多品种切换日,节拍预测偏差明显变大,收益不稳定。
· 下一步:把换型时间与清线动作纳入约束,先用仿真回放筛掉大部分候选,再安排少量现场验证,降低实验对产线的干扰。

本轮实验仅覆盖单条线体、单一班制,结论是否适用于混线生产仍需更多数据。

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