Internal System · 制造业

生产排程系统如何把老师傅的经验变成可计算的方案?

Honstech × 中徽|业务系统设计与可视化开发

中徽集团 智能生产排程系统 封面
行业
制造
服务
业务系统 + 排程算法可视化
周期
16 周
上线
2024 Q3

项目摘要

中徽 的生产排程长期依赖两位资深计划员的经验。我们没有用算法取代他们,而是把排产规则显性化:系统按约束条件给出多个可行方案与代价评估,由人做最终判断。上线后,排产耗时从半天压缩到一小时,计划员的角色从「算方案」转向「选方案」。

项目背景

中徽 是一家制造业制造商,三条产线、两百余个在制订单并行,换型与设备检修约束复杂。排产结果直接影响交期承诺与产线利用率。

原流程由计划员在 Excel 中手工排产,一次完整排产需要三到四小时,且不同人排出的结果差异明显,经验难以传承。

用户与业务问题

用户侧

计划员从「这批订单能不能按时交」出发,而不是从「系统功能」出发。他们需要的是可比较的方案,而不是一个自动生成的黑箱结果。

业务侧

排产经验集中在个别人身上,人员变动风险高;排产过程无法追溯,交期延误时难以定位是设备、物料还是排程的问题。

我们的服务

  • 排产场景调研:跟班记录两位计划员的判断依据与取舍逻辑
  • 约束建模:设备能力、换型时间、模具与物料可用性
  • 排程算法实现:多目标优化 + 可行方案生成
  • Vue 可视化排产台:甘特视图拖拽调整与冲突提示
  • 交期模拟:改单一订单即时看到全局影响

方法与关键决策

01

算法给方案,人来拍板

完全自动的排产无法解释也不被信任。系统输出 2–3 个可行方案与代价指标,决定权留给计划员。

02

先把约束问清楚,再谈优化

前 4 周我们只做一件事:把计划员脑子里的隐性规则写成可验证的约束清单,这是算法有效的前提。

03

可视化优先于自动化

拖拽调整与实时冲突提示比自动生成更重要,因为计划员需要理解系统为什么这么排。

解决方案 / 关键设计

多方案对比

同一批订单给出交期优先、利用率优先与换型最少三套方案,附代价指标。

拖拽式排产台

甘特视图直接拖拽调整,冲突即时高亮并给出原因说明。

交期影响模拟

插入急单后即时计算对既有订单的影响,支持承诺前评估。

规则沉淀与复用

计划员的取舍逻辑以规则形式沉淀,新人也能排出接近的方案。

核心转变
靠经验与 Excel 的手工排产算法给方案、人来拍板的可视化排产台

项目成果与长期价值

16周
调研到上线周期
4 小时→1 小时
单次排产耗时
18%
产线利用率提升
27%
交期延误次数下降

客户声音

一开始我担心系统要抢我的活。后来发现它帮我把算的活干了,判断还是我做——而且我能看到它为什么这么排,这点很关键。

王建国中徽 · 生产计划主管

常见问题

排程算法能适应我们的特殊约束吗?

我们不做通用排产器。项目前 4 周专门用于把贵司的设备、换型、模具与物料约束建模,约束清单由计划员确认后再进入算法实现。

计划员需要学很久吗?

界面按 Excel 与看板的操作直觉设计,拖拽即调整。现场培训约两天,通常一周内可独立排产。

能和现有 ERP / MES 打通吗?

可以。我们通过接口同步订单、物料与报工数据;若现有系统无开放接口,也支持受控的文件交换方案。

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