智境元界APS智能排产系统

覆盖智能排产、对话式重调度、需求计划、主数据管理与持续优化。

可视化排产                              AI对话交互                                    多模块一体化
全局资源一屏掌控                  自然语言驱动排产优化                   需求到执行全流程闭环

一体化设计，让APS从数据准备到计划执行形成闭环。

不仅是排产算法，更是覆盖需求、数据、计划、执行与分析的完整产品体系。

计划管理                                                       主数据管理
承接订单需求与执行进度                              工厂、车间、资源、工艺路线等数据管理
排产工作台                                                    结果中心与系统管理
可视化排产结果与多视图切换                       结果分析、权限配置、方案归档

1、计划周期与方案状态总览
清晰展示当前计划周期、方案、时间范围及方案状态，快速把握计划全局。
2、核心指标卡片一屏查看
关键生产指标卡片化呈现，异常风险高亮，帮助快速识别问题与趋势。
3、最近方案与最近任务联动
最近方案与任务井列展示，状态与进度实时同步，便于跟踪推进与执行落地。
4、需求计划、报工、排产、约束配置快速进入
常用功能入口聚合，支持快速跳转，提升计划执行效率。

1、支持需求计划录入与批量导入
2、统一管理工厂、车间、产品、需求量与交付日期
3、可按来源、日期、工厂等条件快速筛选
4、为后续APS排产提供标准化需求输入
5、支持查看交货计划与优先级信息。

1、记录每日实际产出与完成数量
准确记录每个工序、班次的实际产出与完成数量，确保数据真实可靠。
2、按工厂、日期、生产单元、产品、工序、班次筛选
多维度灵活筛选，快速定位目标数据，提升查询效率。
3、支持模板导入、报工录入与批量维护
支持模板下载与导入，也支持在线录入与批量维护，降低操作成本。
4、让计划结果与现场执行形成闭环
将现场执行数据回流系统，验证计划落地效果，形成数据闭环。
5、为异常分析和滚动重排提供真实反馈
为异常识别、绩效分析和计划滚动重排，提供真实、及时的基础数据。

1、工厂/车间/资源主数据统一维护

支持工厂、车间、设备、产线等主数据的集中维护，确保数据标准、统一、可追溯。
2、工艺路线版本化管理
支持多版本工艺路线管理与切换，历史版本可追溯，保障变更可控与数据一致性。
3、支持工序链定义与顺序配置
支持灵活定义工序链，配置工序编码、名称、类型及执行顺序，满足复杂工艺需求。

4、支持候选资源、MCT、优先级等参数配护

支持为每道工序配置候选资源、MCT (分钟)、优先级、仅专机等参数，提升排产规则丰富度。
5、为不同生产模式提供标准化建模基础

为多品种、小批量、大批量等不同生产模式提供统一、可复用的建模基础。

1、左侧AI助手支持自然语言输入约束与需求
2、中部支持排产排程、单排产、产能视图等多视图切换。

3、右侧实时展示任务数、产量、缺口、利用率等关键指标
4、适用于连续生产排产、离散生产排产、多工序生产排产等场景

计划变化时，不再反复手动试算，而是通过对话快速形成新方案。

· 同一方案，多维查看
· 快速定位延期、缺口与瓶颈
· 减少表格切换与人工核对。
多视角切换，让计划人员从不同维度理解排产结果。

关键指标实时展示：任务数、产量、缺口、利用率一屏查看。
异常风险高亮：延期、缺口、设备约束快速识别。
约束目标集中管理：产能、设备、物料、订单需求统一呈现。
确认前可检查：调整条件可追溯，减少误操作。

输入约束/需求 → AI解析 → 形成约束 → 重新排产 → 确认或取消。

缺口与异常定位
需求缺口 - 识别需求缺口的产品、数量与相关约束，定位无法满足的需求来源。
产能不足 - 识别产能瓶颈工段/产线，展示产能缺口与影响范围。
设备约束 - 识别设备开停机、维护、故障等约束，定位排程受限设备。
物料约束 - 识别物料短缺、替代受限等问题，明确缺料物料与数量。
订单优先级冲突 - 识别订单优先级冲突，提示需人工干预与重新决策的订单。

更易用、更可解释、更可迭代，是新一代APS的关键差异。

让系统知道 “什么能排、怎么排、为什么这样排”

本体不是概念包装，而是APS正确建模与持续迭代的基础。

数据越标准，模型越准确，排产结果越可信。

本体不是概念包装，而是APS正确建模与持续迭代的基础。

数据越标准，模型越准确，排产结果越可信。

Spec Coding 让APS建设从一次性定制，转向可追溯、可验证、可迭代的工程化生产。

痛点
多订单多产线 - 订单量大，工厂多、产线多，排产组合复杂。
人工排产工作量大 - 依赖人工经验，需反复沟通与调整，工作量大且容易疲劳。
排产耗时 - 人工排产周期长，难以快速响应订单变化与插单需求。
容易漏排排错 - 人工操作易遗漏订单、排错产线、时间冲突，影响交期与客户满意度。
需要排产前后分析 - 排产前需评估可行性，排产后需评估负荷与瓶颈，辅助决策。

核心问题是让大量订单在多产线、多约束下快速形成可执行计划。

从 “人工整理与试排” 变成 “上传数据后自动生成可解释方案”。

用户指令：“安排下周生产500箱产品，优先使用3号机台，避开周二设备检修。

让生产计划从 “人工经验驱动" 走向 “数据、规则与AI协同驱动" 。

面向企业的软件机器人提供商。