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某发动机厂APS系统, 某金融风控系统产品系统

我要开发同款
PeterLi2026年05月31日
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技术信息

语言技术
PythonOracleTorch
系统类型
Web算法模型Windows
行业分类
人工智能金融

作品详情

行业场景

背景集团下辖发动机厂在生产排程中面临以下挑战:
1. 排产依赖人工经验:计划员手动排产,耗时长、质量依赖个人能力
2. 紧急订单频繁插入:客户需求变化快,已排产计划频繁被打乱
3. 多约束耦合:产能、物料、批量、优先级等多维度约束相互影响,人工难以平衡
4. 多工厂产能割裂:集团型企业各工厂独立排产,无法实现产能共享最优

因此需要构建一套面向集团多制造子公司的“智能排产优化系统*”,实现:
1. 自动排产: 排产时间从数小时缩短至分钟级
2. 全局最优 : 基于数学优化,优于人工排产方案
3. 多约束平衡:同时满足产能、物料、批量等8条业务规则
4.快速响应:急单插入后5分钟内给出调整方案

功能介绍

核心功能模块
1 核心排产功能:
1.1 销售订单管理
1.2 产线与产能管理
1.3 物料与BOM管理
1.4 排产求解:
a)基于MILP数学优化,求解全局最优排产方案;
b) 支持8条业务约束规则(4硬约束+4软约束);
c) 支持多维成本目标函数优化(交期、批量、拖期、库存、优先级等)
1.5 排产结果展示:
a):以表格形式展示排产明细:订单、产线、日期、班次、数量;
b)以甘特图形式展示排产结果(产线×时间维度)
c)展示排产KPI指标:准时交付率、产能利用率、拖期订单数、总成本
d)支持按产线/产品/订单三种视图切换甘特图
e)支持搜索和过滤排产结果
f)支持导出排产结果为CSV文件、执行计划下发到MES
2 高级排产功能
2.1 急单插入:
a) 支持在已排产计划中插入紧急订单
b) 急单自动设为最高优先级、
c) 自动锁定近期已排产订单,防止被调整、
d) 重新执行MILP求解,返回包含急单的新排产方案
2.2 滚动排产
a) 支持设置冻结天数(默认3天)
b) 冻结区内的排产计划不可更改
c) 仅对优化区的订单重新排产
d) 排产后冻结窗口自动推进
2.3 分层求解
a) 两阶段求解:先按天粗排,再按班次细排
b) 粗排阶段使用聚合产能模型,降低决策变量数量
c) 细排阶段在粗排基础上分配到具体班次
d) 适用于大规模排产场景(订单数>100)
2.4 What-if

项目实现

我主要负责 需求调研及算法设计与开发
亮点
1. 完全贴合业务的有限产能排程:自研的最大亮点是可以深度定制。你可以将发动机厂特有的“测试台架独占性”、“巨大的换型唤醒时间”、“多品种小批量柔性生产”等真实约束完全量化进模型,生成100%可落地的作业计划,彻底摒弃ERP无限产能的假设。
2. 分钟级动态重排与快速响应:当车间发生设备故障、物料延误或紧急插单时,自研引擎可以基于预设的优先级策略(如交期优先、换线最少),在数分钟内触发局部或全局重排,快速平衡产能负荷。
3. 物料齐套性深度联动:在排产前,算法自动结合WMS库存、在途采购单进行多轮递进式核查,严格执行“料不齐、不排产”,从源头避免产线停工待料。
难点
1.

示例图片

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