AI排产优化定制：换型时间与交期约束

多品种小批量场景下，排产往往靠计划员在 Excel 里反复试算：既要压缩换型次数，又要守住交期，还要避免某台设备成为瓶颈。AI 排产定制的难点不在算法，而在把约束和数据打通。 常见做法是分两层。第一层用规则引擎保证可解释性：将交期优先级、换型矩阵、设备可用日历、模具工装限制写成硬约束，先输出可行解；第二层用历史工单训练换型时间与节拍预测模型，替代人工填写的固定值，让排序结果更贴近现场。面对插单、设备故障等扰动，采用局部重排而非全局重算，可以减少计划震荡。 落地时有几个细节容易踩坑。换型矩阵若只按材质或颜色划分，常与现场不符，需要结合最近若干次换型记录动态修正；设备产能不要用理论节拍，应使用含停机、待料、返工的实际产出统计。KPI 建议同时看交期达成率、换型次数和平均在制品，避免单一指标把排产推向极端。 上线节奏上，可先做推荐排产、由计划员确认，再逐步放开自动下发到 MES。数据接口通常走 ERP 工单、MES 报工与设备状态，字段口径必须先对齐，否则模型会持续被脏数据拖累。