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CASE 03制造业
复合调味品企业智能排产
六个智能体串成一条排产流水线，中间产品库存优化 30%
-30%
中间产品目标
400–500 吨 → 250–350 吨
15–25 天
周转天数目标
90%
自动化覆盖率目标
380 吨+
日产能规模
CONTEXT
业务挑战
01
某复合调味品企业拥有 3 大生产基地、30 条柔性产线，日产 380 吨以上，服务 20 万+ 餐饮门店。
02
排产经验集中在个别资深主管身上，人一缺席就停摆。
03
中间产品常年在 400–500 吨高位，真正需要时仍然缺料；BOM 多级嵌套无法自动展开。
ARCHITECTURE
方案架构
面向多基地、多产线的柔性排产：从销售订单归并、BOM 展开、库存扣减，到中间产品优化、车间排产与包装排程，把老师傅的经验沉淀成可执行的系统能力。
01
订单归并
按产品原型归并订单，判断满缸生产还是按单生产。
02
BOM 展开
多级递归展开物料需求，带缓存加速，避免重复计算。
03
库存扣减
按仓库扣减可用库存，过滤临期与不合格物料。
04
中间产品优化
结合缸容配比、半成品通用度、原料余量三个正向因素，以及库存风险与需求波动两个负向因素求最优解。
05
车间排产
按产能与工艺路由排序缸次，识别车间冲突。
06
包装排程
结合人工约束与暂存缸管理，生成可执行的包装计划。
CAPABILITY
关键能力
约束求解
把满缸/按单、多车间路由、保质期、跨车间转运时间窗变成可求解的约束条件。
渐进式信任
P1 只给建议，P2 可执行但人工可覆盖，P3 才逐步放开自动化，避免一次性交权。
ERP 直连
与既有 ERP 对接，BOM 数据自动脱敏后进入 AI 环节。
数据红线
配方成分、供应商、采购价不进入模型与日志，AI 只认编码，不认真名。
HUMAN IN THE LOOP
人机边界与合规说明
- 配方、供应商与采购价格等高敏数据不进入模型上下文；车间冲突等关键节点保留人工确认。
- 产能与库存优化指标为分阶段落地目标，实际效果以项目验收数据为准。
让 AI 做判断，让求解器算最优，让老师傅守住最后一道关。