生产排程甘特图
实时更新传统生产计划管理的挑战
制造企业在生产计划管理中普遍面临的6大核心难题
排产效率低下
人工排产耗时长、效率低，复杂订单排产需要数小时，无法快速响应订单变更，影响生产进度和客户满意度
资源利用率低
设备、人员、物料配置不合理，存在严重的资源浪费和产能闲置，设备利用率平均仅65%，生产成本居高不下
交期难以保证
生产计划不准确，无法精准预测交期，延期交货频繁发生，客户投诉增多，订单流失严重，企业信誉受损
进度难以掌控
生产进度信息滞后，无法实时掌握生产状况，问题发现不及时，异常处理反应慢，导致生产损失扩大
产能预测困难
缺少科学的产能预测手段，无法准确预估未来产能需求，导致产能过剩或不足，影响接单决策和库存管理
异常应对迟缓
生产异常（设备故障、物料短缺、质量问题）发生时，计划调整困难，应对措施不及时，造成生产中断和成本增加
五大核心功能模块
AI驱动的智能生产计划管理平台
AI排产算法演示
AI智能排产调度
采用机器学习算法和遗传算法，综合考虑订单优先级、设备产能、工艺约束、交期要求等15项约束条件，自动生成最优排产方案。排产时间从4小时缩短至24分钟，效率提升90%，计划准确率达98%
- AI算法自动寻优，生成全局最优排产方案
- 支持多工序、多设备、多订单并行排产
- 订单变更自动触发重排程，实时优化调整
- 可视化甘特图展示，拖拽式手工微调
资源利用率分析
资源优化配置
智能分析设备、人员、物料的使用情况，识别资源瓶颈和闲置情况，自动优化资源配置方案。通过负荷均衡、产能最大化算法，设备利用率从65%提升至89%，资源成本降低25%
- 实时监控设备利用率，识别瓶颈设备
- 产线负荷均衡，避免部分设备超负荷运转
- 人员排班优化建议，合理配置生产人力
- 物料需求预测，确保物料供应及时到位
产能预测曲线
产能预测分析
基于深度学习算法，分析历史生产数据、市场需求趋势、季节性因素，智能预测未来3个月产能需求。预测准确率达95%，帮助企业提前制定生产策略，库存成本降低30%，缺货率减少85%
- 深度学习模型预测产能需求趋势
- 考虑季节性、节假日等影响因素
- 预警产能过剩或不足，辅助接单决策
- 优化库存管理，降低资金占用
智能生产计划管理带来的改变
AI驱动的生产计划管理，全面提升制造企业竞争力
行业成功案例
玩具制造企业
规模: 200+设备
排产效率提升90%，从4小时缩短至24分钟。日产能从50万件提升至85万件，设备利用率从65%提升至92%，年节约成本1,200万元
注塑加工企业
规模: 150台注塑机
多订单并行排产复杂度降低80%，换模时间优化使生产效率提升75%，原材料浪费减少35%，能耗降低25%，年节约成本800万元
电子制造企业
规模: 30条生产线
SMT生产线效率提升80%，物料配送精准率99.5%，品质异常处理时间缩短70%，人工成本降低20%，年节约成本1,500万元