原标题：零部件生产企业也可以和“ChatGPT”对话，车间计划排程可以如此简单

最近，ChatGPT带来的强烈市场冲击有目共睹，已无须多言，短短一个月，其升级版GPT-4也已问世。ChatGPT阅览了互联网上几乎所有的数据，可以在超级复杂的模型之下进行深度学习，具有优秀的多轮沟通对话、记忆、归纳和演绎能力，知道如何一步一步解决用户问题，有逻辑和条理的输出回答的结果。

作为一种AI语言模型，ChatGPT的爆火在全球范围内也引发了一场新的AI热潮，其实它的背后是深度学习算法、算力提升、数据积累的叠加运用。在工业领域，也有与ChatGPT相似的应用——APS，其基础运行原理是首先获取“人、机、料、法、环”等数据，再根据订单的交期、优先级以及投产策略等，通过有限产能约束给出车间可执行的生产计划安排。

一般来说，企业制定生产计划时需要考虑数十种因素，特别是在多品种小批量生产模式的离散制造，人员设备的能力、库存、物料的配比、生产工序与工艺、订单的交付期限、客户的定制化需求等都需纳入对生产效率和产能利用率的影响的考虑当中。传统靠人排产的方式面临着如何快速在车间上千种的产品型号及有限资源中合理安排每个客户的订单需求的难题，在这一过程中人会有许多局限性，主要体现在以下方面：

01 生产计划刷新难耗时久：周计划要大量的模拟和验证，最终需要10小时甚至更长的时间才能更新一次车间周计划

02 WIP库存积压大：人为计划会预留“安全空间”，导致车间库存总量越来越大

03 交期承诺无法保障：面对各种插单、变更及车间现场异常状况，订单交期无法确切回复

04 产能负荷不均衡：设备开动率低，生产准备冲突严重，异常协调一桩接一桩

05 严重依赖经验：生产计划靠个人经验手工制定，经验无法得到有效传承，个人请假或离职将导致生产计划混乱

靠人脑无能为力的事情，靠人工智能却可以轻松解决，这就是我们要说的EMOM-APS智能排程系统。

益模EMOM-APS智能排程系统适用于零部件离散制造企业，可以从AP层和AS层面分别解决生产计划投放及资源安排问题，帮助企业在几十秒内完成几十万道工序的排产，实现高效智能优化排产，在不确定性事件频繁发生的情况下能最大程度地发挥企业内部产能，大幅提升设备稼动率以及订单交付准时率，快速准确解决企业做什么（产品）、在哪做（工厂、生产线、工位）、怎么做（工艺规划），用什么做（设备、工装、工具）等排程计划难题。此外，益模APS智能排产系统的排程计划不是一成不变的，它可每5分钟滚动刷新排程一次，助力企业柔性动态生产。

益模EMOM-APS最佳实践

苏州某公司是一家专注于微型精密制造的国家高新技术企业，产品广泛应用于MEMS精微制造，半导体芯片测试，新能源汽车，医疗器械等多个高端制造领域。在精密屏蔽效果、加工精度、产品尺寸、良品率等方面该企业均有明显优势，如在大批量高精度生产条件下良品率可达5ppm。

应用益模EMOM-APS之前：

1.生产计划不严谨，不及时，不够细，导致生产混乱，交期延误

2.订单交期无法确切回复，导致订单延误，生产交期拉长

3.产线，工序，人力的产能符合无法均衡分配，造成忙时加班，闲时休假

4.生产计划靠个人经验手工作成，经验无法得到有效传承，个人请假或离职将导致生产计划混乱，或无法排出准确的出货计划

5.无法同步综合考虑资源、人员 、产能、半成品、WIP数、成品库存、工序等多种约束因素，计划跟不上变化，导致计划与实际需求脱节

6.车间没有精确生产计划，极难做到多任务前后联动计划, 前工序传什么，后工序就做什么

应用益模EMOM-APS之后：

1.大幅缩短生产计划制定时间：周排产计划制定时间由8小时降低为1小时，效率提升700%

2.库存改善减轻资金压力：使用排产及JIT看板后库存WIP降低20%+

3.制定严谨可行的，优化详细的生产计划，快速响应，敏捷制造，生产有序，减少交期延误

4.精确预测与均衡分配产能负荷，减少产能高峰与低估的落差

5.人机结合解决对人员经验过度依赖的问题：计划员可以像ChatGPT对话一样，给出明确要求指令，具体的排程交给EMOM-APS，系统会给出基于有限产能的合理生产计划自动排产，无需依赖个人经验

《礼记 中庸》曰：凡事预则立，不预则废，说明事前计划的重要性。面对纷繁复杂的工序逻辑关系，人脑已经不可能完成对应大数据量的计算与优化处理。ChatGPT背后的模型算法让AI技术有望落地更多场景，我们应当给予人工智能与制造业的深度融合更多信心。益模APS智能排程系统已在600多家模具企业得到成功应用，其算法技术更是处于国际领先水平，相信它在零部件等离散制造企业中会释放出更大的能量。