智能制造
APS智能排产系统
基于AI算法的智能排产平台，实现多约束条件下的最优排产
客户背景
某大型离散制造企业，产品种类多、工艺复杂，人工排产效率低、交付不准时
项目目标
建立APS智能排产系统，实现多约束条件下的最优排产，提升设备利用率和交付准时率
实施周期
6个月（2024年3月-2024年8月）
项目团队
12人专业团队，包含算法工程师、工艺专家、软件工程师、实施顾问
解决方案
整体架构设计
采用"数据层+算法层+应用层"三层架构，实现排产数据自动采集、智能算法优化和可视化展示。
- 数据层：集成ERP、MES、设备数据，自动获取订单、工艺、资源等信息
- 算法层：基于遗传算法、模拟退火等智能优化算法，求解多约束排产问题
- 应用层：可视化排产结果、甘特图展示、异常预警、手动调整
关键技术亮点
智能优化算法
基于遗传算法和模拟退火的混合算法，求解多约束排产问题，快速收敛到最优解
多约束建模
支持设备能力、工艺路线、人员技能、物料供应等多约束条件建模
动态调整
支持插单、设备故障等异常情况的快速重排，保证生产连续性
可视化展示
甘特图展示排产结果，支持拖拽调整、资源负载分析、瓶颈识别
项目成果
80%
排产效率提升
排产时间从4小时缩短至45分钟
20%
设备利用率提升
设备利用率从70%提升至84%
25%
交付准时率提升
订单交付准时率从78%提升至97.5%
15%
在制品减少
在制品库存降低15%，资金周转加快
"APS系统帮助我们实现了排产的智能化，排产效率大幅提升，设备利用率和交付准时率都显著提高。系统操作简单，计划员接受度高。"
技术栈
算法引擎
后端技术
前端技术
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