大型 APS 是大厂的菜，我们给工厂做了个轻的智能排程

“让 AI 去算，让人去拍板。” —— 青虹AI

晚上九点，厂办计划科灯火通明。面对销售突发的提前交货需求，计划员老周不得不重新调整数十张工单。在传统制造企业中，排产往往依赖经验丰富的老师傅和繁琐的 Excel 表格，一旦变量增加，人工计算便捉襟见肘。

针对这一行业痛点，青虹AI推出了轻量化智能排产系统 PMC，旨在通过 AI 辅助计算，将计划员从繁重的重复劳动中解放出来，实现高效、精准的 Production Material Control（生产物料控制）。

排产是制造业的核心环节，涉及工序先后、设备分配、物料齐套及交期保障等多重约束。这并非简单的算术题，而是一个动态变化的复杂系统。在多工单并发、设备资源紧张及频繁插单的情况下，依靠人工经验进行“拍脑袋”决策，不仅效率低下，且极易因计算失误导致加班赶工或交期延误。

当前，许多中小制造企业仍停留在“Excel + 人脑”的作业模式，这种传统方式已难以适应现代制造业对敏捷性和准确性的要求。

传统高级计划与排程系统（APS）虽然功能强大，但存在实施周期长、成本高、模型复杂等门槛，主要服务于大型集团企业。对于数百张工单、几十台设备的中小工厂而言，传统 APS 犹如“杀鸡用牛刀”，性价比极低。

基于对数百家制造企业的服务经验，青虹AI团队决定开发一款轻量化的排产工具。其核心目标是降低使用门槛，无需专门团队维护，支持快速部署，让中小型企业也能享受到智能化排产带来的红利。

青虹AI-PMC 聚焦于解决排产过程中的实际痛点，主要具备以下核心能力：

AI 智能识别工单数据

系统支持 Excel、CSV 等多种格式直接上传。内置 AI 算法可自动识别物料编码、数量、交期等关键字段，并进行校验提示。用户无需花费大量时间清洗数据或重新录入，极大降低了系统初始化的难度。

基于有限产能的精准排程

区别于无限产能的理论排序，PMC 综合考虑设备日历、班次安排、生产节拍及换型时间，进行工序级的有限产能排程。系统生成可视化的执行计划表，支持试排预览，确保计划具备可落地性。

“料不齐，排产无用”。PMC 引入齐套日闸门机制，结合库存数据与 BOM 结构，自动计算物料缺件情况及预计到货时间。只有物料齐套的工单才会被纳入排程，避免设备待料空转。

ATP/CTP 快速交期承诺

面对销售端的交期咨询，系统可实时计算 ATP（可用量承诺）和 CTP（能力承诺）。通过正排（推式）与倒排（拉式）相结合的方式，精准评估订单交付可行性，无需跨部门反复沟通。

灵活应对突发变更

针对插单、设备故障或物料延迟等突发情况，系统支持局部重排而非全盘推翻。通过“滚动排程”和“冻结区”管理，既保证计划的稳定性，又保留必要的柔性。同时，AI 可提供优化建议，但最终决策权仍掌握在计划员手中。

计划与执行闭环

排程结果可推送至 MES 系统进行派工，完工数据回传后实现计划与执行的比对。系统还提供资源负荷图和交期达成率分析，帮助管理者直观掌握生产状态。

相较于传统重型 APS，青虹AI-PMC 坚持轻量化路线：

• 部署快速：无需长期驻场实施，基础数据配置后即可启动排程。
• 计算高效：插单重排秒级响应，提升计划员工作效率。
• 自主可控：模型参数由企业内部人员调整，不依赖供应商专属团队。

在数据安全方面，系统与 ERP 对接时遵循“只读不写”原则，确保作为企业主账本的 ERP 数据安全。排程结果在 PMC 中生成，并通过 MES 下发执行，明确系统边界。

工业软件的价值不应仅体现在功能的堆砌上，更应关注使用者的体验与效率。青虹AI-PMC 致力于通过轻量化、智能化的手段，解决制造企业最基础的排产难题。

当然，工具并非万能。系统的效能取决于基础数据的准确性及模型的适配度，“七分看数据，三分看调教”。但对于仍依赖 Excel 和人工经验的工厂而言，尝试低成本的数字化工具，是迈向智能制造的重要一步。

让 AI 承担复杂的计算工作，让人回归决策与管理本质。这不仅是技术的进步，更是对制造从业者的人文关怀。