AI排产定制：小批量插单与交期评估

排产是制造业里“看起来能算、做起来难”的一类AI定制。真正的难点不在算法，而在约束不清、数据不准、人机边界不明。 第一步，把约束清单化。设备、模具、人员资质、换型时间、物料齐套、外协工序，逐条写成可判断的规则：能从系统取数的走接口，取不到的做人工填报。经验上，约束条目超过30条后，靠口头沟通必然漏项，必须先落到表格再谈建模。 第二步，目标函数要排序。交期准、换型少、在制品低、设备利用率高往往互相冲突，定制时要让客户给出权重顺序，并单独定义“插单”这类临时事件的优先级规则，否则上线后每次插单都要找工程师改代码。 两个落地要点： 1. 数据接口优先接ERP/MES的工单、库存与报工数据，先保证“排得出来”，再追求“排得最优”； 2. 排产结果要能一键下发到工单看板，同时允许班组长拖动调整，系统记录调整原因，这些记录是后续优化最有价值的样本。 验收别只看“系统上线”，建议盯三个数：排产耗时是否从小时级降到分钟级、插单后的交期评估能否在1分钟内给出、准交率或平均延误天数是否有可对比的改善。同时统计每周实际被使用的排产次数，用起来才算落地。