生产经理老张说：你搞的这个东西，让我少掉了一半头发
上个月去一个做汽车零部件的朋友厂里喝茶，他们生产经理老张拉着我的手诉苦。说他们车间三十多台设备，每天排产全靠他在Excel里手动排，客户订单越来越急，插单越来越多，每天光排产就要花四五个小时。有时候刚排好，客户一个电话过来说要加急，又得全部推倒重来。老张说感觉自己的头发就是这么掉光的。
我听了心想，这不就是咱们工控人最熟悉的”产能打架”问题吗？说实话，大多数中小型工厂的生产排产还停留在人工阶段，连个像样的MES都没有。我之前也一直在琢磨，能不能用现在大火的AI技术，把这套东西给自动化了？
传统排产的痛，做过项目的都懂
先说说传统排产为什么难。我见过很多厂，生产计划就靠两种方式：要么是一个经验丰富的老调度凭感觉排，要么是在Excel里搞个甘特图手动拖。两种方式都有大问题。
凭感觉排的老调度，确实有他的道理——他知道哪台设备加工某类零件效率最高，知道哪个工序容易出问题需要预留时间。但问题是，这种经验是”黑盒”，哪天老调度请假了或者跳槽了，生产直接就乱套了。
Excel手动排就更不用说了，排产本质上是”有限产能约束下的多目标优化问题”——设备数量有限、加工时间不同、交货期有先后、还有物料到没到、模具工装在不在、人员够不够……这些约束条件全部考虑进去，靠脑子或者Excel根本算不过来。我之前给一个做精密五金件的小厂算过，他们30台设备、50多个订单、每单3-5道工序，所有可能的排产方案数量比银河系的星星还多。靠人工排，能找到”差不多能用的方案”就不错了。
我是怎么用AI做智能排产的
我用的方案其实不复杂，本质上就是一个”遗传算法+约束求解”的组合。说人话就是：让电脑自己试几万种排产方案，挑出最好的那个。
第一步，我得先把车间的”家底”搞清楚。所有设备的参数：加工范围、当前状态（运行中/待机/维修中）、加工速度；所有产品的工艺路线：第1道工序用哪台设备、加工时间多久、换型时间多长；所有的约束条件：交期、物料状态、模具可用性、人员排班。这些数据以前分散在各个Excel和纸质单据里，我花了两周时间全部整理到数据库里。
第二步，写排产算法。核心逻辑就一句话：给定N个订单和M台设备，找到一个排产方案，让总拖期时间最短、设备利用率最高、换型次数最少。这是个典型的NP-hard问题，用数学方法精确求解是不可能的，所以我用了遗传算法——模拟生物进化论的”优胜劣汰”，随机生成一批排产方案，选出好的，交叉重组，再变异，迭代几百代之后收敛到一个近似最优解。
说起来简单，实际上调试参数就花了一个多星期。种群数量设多少？交叉率多少？变异率多高？惩罚系数怎么设？这些参数不调好，算法就给你排出一个莫名其妙的结果——比如把所有的急单排到最后去了，或者把需要同一个模具的产品完全分散开了。
真正难的不是算法，是跟车间现有的系统打通
算法写完之后我以为就差不多了，结果真正难的是跟车间现有的系统打通。他们车间有5台发那科加工中心、3台国产雕铣机、2台沙迪克慢走丝，还有两台不知道什么牌子的老设备，每台设备的系统都不一样。有些支持网口通讯，有些只有RS232串口，那两台老设备的接口我看了都头疼。
为了做到”排产结果自动下发、设备状态自动回传”，我搞了一套数据采集盒，每台设备配一个。支持网口的用Modbus TCP，只有串口的用Modbus RTU转485，那两台老设备我直接加装传感器读运行信号。采集到的数据汇总到一个中间件服务器，再跟我的排产系统对接。
这一步差点把我整崩溃。串口通讯不稳定，经常掉线；有些设备的协议不是标准Modbus，我得逆向分析数据格式；还有一台设备的厂家已经倒闭了，连说明书都找不到，我是拿着示波器在通讯线上一个bit一个bit看的。
上线后的效果，超出预期
系统上线那天，老张紧张得不行。第一天双轨运行——AI排产和老张手工排产同时进行，对比结果。你猜怎么着？AI排出来的方案，总加工时间比老张的少了12%，设备利用率高了8%，最关键的是——AI方案只用了3分钟就算出来了，老张要花4个多小时。
老张当场就服了。他说以前他排产最大的问题是”不敢优化”——他知道某个方案可能更好，但是重排一遍太费时间了，还不如就凑合着用现有的方案。AI没有这个顾虑，可以大胆地尝试所有可能性。
运行了一个月之后统计：月产能提升了18%，订单准交率从82%提到了95%，老张说以前每周至少有两三天加班到八九点排第二天的计划，现在每天花10分钟审核一下AI的结果就行了。
投入成本多少？多久回本？
肯定有兄弟要问了，搞这么一套得花多少钱？我算了一下，硬件成本（数据采集盒、工控机、交换机这些小东西）大概花了不到两万。软件主要是我自己写的，如果算上开发时间的话，前后断断续续搞了一个半月。如果找外面公司来做，这种定制化的排产系统报价少说十几万起步。
回本周期呢？产能提升18%意味着什么？那个厂一个月产值大概300万左右，18%就是一个月多出54万，扣掉物料成本，利润也多出不少。老张跟我说，他觉得系统上线第一周就把成本挣回来了。
给想搞智能排产的兄弟几个建议
第一，数据基础是关键。没有准确的生产数据，AI再牛也算不出有用的结果。建议先花时间把设备台账、工艺路线、标准工时这些基础数据建立起来。
第二，不要追求一步到位。可以先从最简单的”单目标优化”开始——先只考虑交期，等跑顺了再加设备利用率、换型次数等目标。
第三，算法不是万能的。对于特别复杂的产线，AI排产结果可能需要人工微调。关键是让AI做”粗排”——给出一个大框架，人工做”精调”——在AI的基础上微调。人机结合才是最好的方式。
第四，一定要考虑”插单”的情况。现实中客户经常临时加单，系统如果没有快速重排的能力，很快就会被人抛弃。我的做法是设置一个”插单模式”：新订单进来之后，只对受影响的那部分排产做局部重排，不动已经确定的排程。
写在最后
说实话，做了这么多年工控，越来越感觉到传统的”PLC+触摸屏”方案已经满足不了工厂的深层需求了。现在工厂老板关心的不只是”设备能不能动”，而是”怎么动才能多赚钱”。AI在排产、能效优化、质量预测这些领域的应用，我觉得是未来五年工控人最大的机会之一。
你们厂里排产这块是用什么方式的？有没有被插单折磨过的经历？欢迎在评论区聊聊。
（图片来自Unsplash）