关于智能排产的总结
智能生产建设工作总结
智能生产建设工作总结
近年来，随着科技的不断发展，智能生产已经成为了制造业的重要趋势。
智能
生产利用先进的技术和设备，提高生产效率、降低成本、改善产品质量，为企业发展带来了新的机遇和挑战。
在这样的大背景下，智能生产建设工作成为了制造业发展的重要任务。
首先，智能生产建设工作需要加强技术创新。
随着人工智能、大数据、物联网
等技术的不断发展，智能生产的应用范围也在不断扩大。
企业需要不断加强技术创新，引进先进的生产设备和技术，提高生产效率和产品质量，从而保持竞争力。
其次，智能生产建设工作需要加强人才培养。
智能生产需要高素质的技术人才
来支撑，企业需要加大对人才的培养和引进力度，培养一批懂技术、懂管理的复合型人才，为企业的智能生产提供有力的支持。
再次，智能生产建设工作需要加强管理创新。
智能生产的实施需要企业管理水
平的不断提升，需要建立科学的生产管理体系和流程，加强生产过程的监控和控制，确保生产的高效、稳定和可控。
最后，智能生产建设工作需要加强与供应链的协同。
智能生产的实施需要企业
与供应链各环节的紧密协作，需要建立信息共享、资源共享的合作机制，实现生产过程的高效协同，提高整个供应链的整体效率。
总的来说，智能生产建设工作是一个系统工程，需要企业全面提升技术、人才、管理和协同能力，才能真正实现智能生产的目标，为企业的可持续发展提供有力支撑。
希望企业在智能生产建设工作中能够不断总结经验、不断创新，推动智能生产在制造业的广泛应用，为我国制造业的转型升级做出更大的贡献。
智能化生产线排产实践与优化
智能化生产线排产实践与优化随着科技的快速发展，智能化制造被越来越多的企业所采用。
智能化生产线的出现将生产线的效率和质量都提高到了一个新的高度。
而智能化生产线排产系统则是使智能化生产线精准运转的关键。
本文将探讨智能化生产线排产实践与优化。
一、智能化生产线排产的必要性智能化生产线排产就是根据生产线上设备的数量、类型、性能、规格以及产品的数量、种类、要求等信息，自动化地进行生产计划的编制、排产和追踪。
智能化生产线排产使生产计划更加合理，降低了排产成本，提高了生产线的利用率和产能，缩短了生产周期，提高了产品品质。
如果没有智能化生产线排产系统，企业只能手动排产，人工计算每个设备的使用时间和产品配比等信息，可能造成排产不合理，导致设备闲置或过度使用，增加了生产成本。
而且由于人工计算容易出错，也会导致产品质量下降，影响产品竞争力。
因此，智能化生产线排产成为提高企业竞争力的必要手段。
二、智能化生产线排产的实践1. 知道设备的运转情况智能化生产线排产需要了解设备的运转情况。
对于已经建立的生产线，需要分析设备的运转率，寿命等信息，确定设备的使用频率和排队规则，以便将产品尽快送入下一步加工。
对于新建生产线，需要充分考虑设备数量、类型、性能规格和生产流程，制定最佳的生产方案，使设备的运转率最大化。
2. 建立生产流程模型建立生产流程模型是智能化生产线排产的重要环节。
生产流程模型是生产线加工过程的数学模型，可以帮助企业更好地理解生产过程，并储存生产线所需的信息和数据。
建立生产流程模型是通过对生产流程的分析和测量，将生产流程转化为数学模型，从而描述生产过程中的变化规律和关系。
生产流程模型可以提供有关设备、加工时间等方面的详细信息。
有了生产流程模型，企业可以利用优化算法，进行生产线的最优排产。
3. 优化生产线排产优化生产线排产可以提高生产线的效率和质量。
优化生产线排产可以通过调整生产流程、设备配置、生产计划、物料管理等方面，使生产线的运行更加平稳和高效。
智能排产的总结
关于智能排产(de)说明及总结一、概念：所谓智能排产系统就是根据企业(de)生产资源（生产能力）情况,结合产品交货(de)先后顺序,充分合理地分配这些生产资源,将ERP系统中MRP计划倒排出(de)车间作业计划即生产控制系统中(de)工单（生产负荷）合理地安排在每个时间段(天)进行生产,系统自动生成生产需要(de)周计划、日计划、日可执行计划,最终实现车间/分厂每天只要一打开电脑,就能够自动知道今天应该干什么零部件、干多少、在那个设备上干以及那些零部件没有下达生产任务,属于缺件状态；同时也能够知道需要什么样(de)材料,那些是有库存(de)、那些是下了采购计划没有到货入库(de)、那些是还没有下达采购计划.通过智能(de)排产也就能够达到一目了然地知道所需要(de)产品在什么时间能够交货.二、智能排产系统(de)三要素：1、生产资源(生产能力)：定义企业有那些工作中心,每个工作中心有什么样(de)设备、设备(de)台数、设备(de)效率、人数、人(de)效率、班次/天、小时/班次、可以并行作业(de)数量、可以一次投入生产(de)数量、还有技术部门给出(de)工时定额和加工零件(de)实动工时之间(de)差异数据（定额完成率,一个工作中心只有一台设备,一天就是全开时间也只有24小时,假如定额完成率是200% 就在24小时可以安排工时定额是48小时(de)作业）.所有这些构成了一个工作中心所对应(de)设备组(de)日工作能力和单作业工作能力.这里讲(de)设备不是指某个具体(de)加工设备,而是指能力相同(de)设备(de)一个群体、一个组,这样方便排产时能力(de)统筹考虑,技术部门定义工艺时指定设备信息也很好指定.2、产品交货(de)先后顺序：企业(de)生产资源是有限(de),不可能一下将所有已下达(de)作业计划（工单）同时安排完,所以就需要对产品(de)交货做出先后(de)出厂或装配顺序,系统会先将最要紧(de)产品(de)零部件安排在最早(de)时间完成,尽早占用生产资源,依此类推安排完所有(de)产品.最高优先级(de)产品会首先利用现有(de)库存、再利用最接近完工(de)工单.对于优先级,系统提供同一施工号产品可以按照不同(de)批量给予不同(de)优先级,使得在不同(de)时间段占用不同(de)资源；还可以在保证产品优先级不变(de)情况下,提高或减低某个零部件(de)优先级；还可以在不改变标准工时定额(de)情况下,根据对产品技术要求、质量要求或加工熟练程度(de)不同,给予相同产品不同(de)工时权重,使得其占用生产资源(de)程度不同.3、车间作业计划即生产控制系统(de)工单：每个工作中心、每个设备、每个工序下达(de)零部件加工数量、工时等信息.及时准确(de)负荷信息,是智能排产系统(de)主要要素.三、条件：生产能力、工时定额定义相对准确、生产系统汇报及时准确、库存信息正确.通过不断地调整生产能力(de)数据、工时定额和实动工时之间(de)偏差数据,最终达到排产(de)准确和合理.四、郑煤机现状；通过对下料分厂、油缸分厂、结构件分厂、安装分厂调研考察,发现有以下几个问题需要处理：1、工时不够准确,目前工时数据只是分厂从集团拿工资(de)依据,和加工零部件(de)实动工时偏差（定额工时(de)完成率）会很大,而且偏差不一样,比如导向套,小规格(de)工时比较肥,大规格(de)工时比较廋.这样智能排产(de)结果肯定会不合理.车间目前组织生产根本就不按照工时来安排,而智能排产系统主要利用(de)就是工时信息.2、工作中心(de)划分不明确,所有(de)工艺信息没有制定加工时需要(de)设备是什么,这样能力很难计算准确,工艺信息需要进一步完善.比如导向套,大(de)应该给指定一个工作中心,小(de)应该重新指定一个工作中心.不同(de)工作中心工时定额(de)完成率可以不一样.比如下料：一些规格(de)板材会在某个具体(de)设备组加工,那么技术资料是不是下达(de)时候就能有指导意义,或者计划一下达就能够有人修改到具体(de)对应(de)工作中心,这样排产才会是合理(de).所以一种方式是:技术资料下达(de)时候就比较细,车间尽量根据技术资料直接执行,个别(de)做微调.另外一种方式是：技术资料粗,下达计划后,车间及时地调整工作中心和设备信息,只要在智能排产计算前调整完成调整也可以.3、生产系统汇报(de)问题还比较多,发现系统中低于100000元(de)原材料都可以不领（目前已经做了调整,改为100元以下(de)原材料可以不领）,这样智能排产计算出(de)材料(de)需求都是错误(de).因为实际过程中这些材料应该是都用掉了,导致库存信息实际上是不准确(de).目前子零件没有领用部件就做了汇报(de)情况已经基本上控制和解决了.4、库存信息严重不准,特别是半成品库(de)库存.最好今年年底能够做一次在产品(de)盘点工作.在制(de)工单信息也需要调整和补充.这个因素也是导致现在MRP计划系统一直不能启用“考虑库存和在制”模式进行排产(de)重要原因.库存(de)不准确导致可开工(de)工单计算机认为不可开工,不可开工(de)反而认为是可以开工(de)了.5、装配(de)BOM结构没有完全体现出来,对于一个部件而言,那几个零件先装配然后再装配那个零件,系统中没有体现出来,这样智能排产(de)时候就是所有零件到齐了才会安排装配开始,和实际装配过程不一致.这就和结构件建立一拼、二拼(de)结构是一样(de)道理,需要考虑是否做调整.目前智能排产系统(de)程序框架已经完成,而且已经试验做了运算,结果已经生成,可以在智能排产系统进行查询,只是现在算出(de),产品已经装配交货,但好多东西还没有领用,所以需要及时处理在制工单信息和库存信息.智能排产系统也计算出了各个工作中心(de)日计划、日可执行计划等信息,可以查询分析.五、下步工作安排1、整理工艺数据.讲每个物料需要在什么样(de)设备上加工(de)信息描述进去,这样一下达ＭＲＰ计划就分厂就知道用什么样设备加工什么东西.就象深圳３Ａ公司讲(de),给每个产品都定义一条比较合适(de)加工路线,自然也就能找到加工(de)瓶颈工序是什么.另外工时数据是否考虑进行调整,使得更合理,便于排产.2、整理能力数据,将工艺中用到(de)工作中心和设备描述其对应(de)生产能力.必须都得定义,否则系统会都按24小时对待.外协(de)能力可以定义比较大.3、产品出厂优先级(de)描述：一周可以调整一次.优先级用三位数字和字母表示,一般建议本周要交(de)0开头,下周(de)1开头,再下周(de)2开头,依此类推.如果是一周就进行优先级调整一次,那么不需要对所有(de)施工号进行优先级(de)排程.产品工时权重默认1,根据情况可以增大或缩小比例.部件(de)优先级定义相对于产品优先级(de)偏移量,系统自动修改优先级,占用不同(de)资源.4、安排库存、在制盘点(de)时间.在能力数据不准(de)情况下,只有库存和在制信息准确(de)情况下,系统也能做到一个产品究竟需要什么样(de)零部件、每个零部件在什么状态,特别是对于预投(de)企标件准确地定位.5、能力数据要根据智能排产(de)结果再结合经验等,不断点去调整能力(de)数据,比如定额(de)完成率、并行作业数等,最终达到合理(de)排产结果.。
机械制造系统中的智能排产与优化
机械制造系统中的智能排产与优化在现代的机械制造系统中，智能排产和优化一直是一个重要的课题。
随着科技的发展和智能技术的应用，智能排产和优化已经成为提高生产效率和降低成本的关键因素。
本文将探讨机械制造系统中智能排产和优化的意义、方法和挑战。
一、智能排产的意义智能排产是指利用人工智能和大数据技术，对机械制造系统进行排产计划的优化和调度。
智能排产可以根据市场需求、设备能力和人力资源等因素，制定合理的生产计划，从而提高生产效率、减少生产成本和优化资源利用。
智能排产可以减少生产过程中的浪费和错误，提高产品的质量和交货准时率，同时也能增加企业的市场竞争力和利润。
二、智能排产的方法在机械制造系统中，智能排产可以通过以下几种方法实现。
首先，利用大数据技术和机器学习算法，分析历史数据、市场需求和设备状态等信息，建立排产模型和预测模型。
通过实时监控设备状态和生产进度，智能系统可以自动修正和调整排产计划，以应对突发情况和变化。
其次，通过与供应链和物流系统的集成，智能排产可以实现原料和零部件的及时供应，减少库存和运输成本，提高订单交货准时率。
此外，智能排产还可以通过机器人和自动化设备的应用，实现生产过程的自动化和智能化，减少人力投入和人为错误。
三、智能排产的挑战虽然智能排产的应用已经有了一定的成果，但在实际应用中仍然存在一些挑战。
首先，数据的准确性和完整性是智能排产的基础。
然而，在机械制造系统中，有很多数据源和交互环节，如何确保数据的可靠性和完整性是一个难题。
其次，智能排产需要高度集成的信息系统和网络支持。
机械制造系统中的各个环节和部门通常都有不同的信息系统和数据来源，如何实现这些系统之间的无缝集成和数据共享是一个复杂的问题。
此外，智能排产涉及到多个因素和约束条件，如市场需求、设备能力和人力资源等，如何在这些约束条件下制定最优的生产计划也是一个困难的问题。
需要综合考虑多个指标和目标，并通过合理的算法和优化方法进行求解。
四、智能排产的未来发展尽管智能排产在实际应用中面临一些挑战，但随着技术的不断进步和应用的推广，智能排产仍有着广阔的发展前景。
车间智能化工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着科技的不断发展，智能化已经成为企业转型升级的重要趋势。
本车间在过去的半年里，积极响应公司智能化发展战略，通过引进先进设备、优化生产流程、提升员工技能等措施，取得了显著成效。
现将本车间智能化工作总结如下：一、智能化设备引进与应用1. 引进自动化生产线：为提高生产效率，本车间引进了一条自动化生产线，实现了从原材料投放到成品出库的全自动化生产过程。
该生产线具备自动上料、焊接、切割、打磨等功能，有效降低了人力成本，提高了生产效率。
2. 引进智能检测设备：为提高产品质量，本车间引进了智能检测设备，对生产过程中的关键环节进行实时检测。
设备具备高精度、高速度、高稳定性等特点，有效提升了产品质量。
二、优化生产流程1. 优化生产计划：本车间根据市场需求，对生产计划进行了优化调整，实现了生产与销售的紧密结合。
同时，通过合理安排生产任务，提高了设备利用率。
2. 优化物流管理：本车间对物流管理进行了优化，实现了原材料、半成品、成品等物品的实时跟踪。
通过优化物流流程，降低了物流成本，提高了物流效率。
三、提升员工技能1. 加强培训：本车间定期组织员工参加智能化设备操作培训，提高员工对智能化设备的熟练程度。
同时，针对生产过程中的疑难问题，邀请专家进行现场指导。
2. 举办技能竞赛：为激发员工学习热情，本车间举办了智能化设备操作技能竞赛。
通过竞赛，提高了员工的学习积极性，促进了技能提升。
四、取得的成绩1. 生产效率提升：智能化设备的引进与应用，使本车间生产效率提高了30%以上。
2. 产品质量提升：通过智能化检测设备的运用，本车间产品质量合格率达到了99.8%。
3. 人力资源优化：智能化设备的投入使用，减少了人工操作，降低了人力成本。
五、不足与改进方向1. 不足：虽然本车间在智能化方面取得了一定的成绩，但与行业先进水平相比，仍存在一定差距。
2. 改进方向：一是继续加大智能化设备投入，提高生产自动化水平；二是加强员工培训，提高员工智能化操作能力；三是加强技术创新，提升产品竞争力。
人工智能在智能制造中的计划与排产优化
人工智能在智能制造中的计划与排产优化近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能制造已经成为了制造业的热门话题。
人工智能在智能制造中的应用，不仅能够提高生产效率，降低成本，还能够优化排产计划，使生产过程更加智能化和高效化。
首先，人工智能在智能制造中的计划方面发挥着重要的作用。
传统的生产计划往往是基于经验和规则的，容易受到人为因素的干扰，而人工智能可以通过大数据分析和机器学习等技术，从海量数据中提取有价值的信息，为制造企业提供更加准确和科学的生产计划。
例如，通过分析历史订单数据和市场需求趋势，人工智能可以预测未来的订单量和产品热销情况，从而帮助企业合理安排生产计划，避免产能过剩或者缺货的情况发生。
其次，人工智能在智能制造中的排产优化方面也有着重要的应用。
传统的排产往往是基于人工经验和简单的规则，很难充分考虑到各种因素的复杂性和变化性。
而人工智能可以通过深度学习和优化算法等技术，对生产过程进行全面的建模和优化，以实现最佳的排产方案。
例如，通过分析设备的利用率、生产线的瓶颈环节和物料的供应情况等因素，人工智能可以自动调整生产计划和排产方案，以最大程度地提高生产效率和资源利用率。
此外，人工智能在智能制造中还可以提供实时监控和预警功能，帮助企业及时发现生产过程中的异常情况，并采取相应的措施进行调整。
传统的生产监控往往是基于离线数据的分析，无法及时反馈生产过程中的问题，而人工智能可以通过实时数据采集和分析，实现对生产过程的实时监控和预警。
例如，通过对生产设备的传感器数据进行实时监测和分析，人工智能可以及时发现设备故障和异常情况，并向相关人员发送预警信息，以便及时采取维修和调整措施，避免生产线的停机和损失。
然而，人工智能在智能制造中的应用也面临一些挑战和问题。
首先，人工智能技术的应用还需要更加完善和成熟。
尽管人工智能技术在计划和排产优化方面已经取得了一定的进展，但仍然存在一些局限性和不足之处。
例如，对于复杂的生产过程和多变的市场需求，人工智能往往难以做出准确的预测和优化。
人工智能在智能制造中的生产计划与排产
人工智能在智能制造中的生产计划与排产智能制造是指利用现代信息技术，以智能化、数字化、灵活化的方式提高制造业的整体效能和竞争力。
而人工智能作为智能制造的重要支撑技术，广泛应用于生产计划与排产领域。
本文将探讨人工智能在智能制造中的生产计划与排产的应用及优势。
一、智能制造中的生产计划生产计划是制造企业的重要管理活动，涉及生产资源的调度、生产任务的分配和生产进度的控制。
在传统的制造企业中，生产计划通常由经验丰富的生产计划师进行制定，但往往受制于个人经验和直觉，难以做到全局性和系统性的考虑。
而在智能制造中，借助人工智能技术，生产计划可以实现智能化、自动化的生成与调整。
首先，通过对历史生产数据的分析和挖掘，人工智能可以预测未来的生产需求，为生产计划提供科学依据。
其次，基于专家系统和决策树算法，人工智能可以快速生成符合企业资源情况和客户需求的生产计划。
最后，借助强化学习算法，人工智能可以实现生产计划的自动调整和优化，以适应市场需求和生产环境的变化。
二、智能制造中的生产排产生产排产是指根据生产计划和生产资源情况，合理安排生产工序和工作流程，以最大限度地提高生产效率和资源利用率。
传统的排产往往依赖于人工经验和规则的制定，容易受到人为因素的影响，且难以应对高度复杂和动态变化的生产环境。
而人工智能在智能制造中的生产排产中具有重大意义。
人工智能可以通过对生产过程的模拟和优化，预测产品制造过程中可能出现的问题，从而减少生产中的错误和缺陷。
此外，人工智能还可以通过对生产资源和工作流程的动态调整和优化，实现生产排产的自动化和智能化。
通过深度学习和神经网络算法，人工智能可以高效地对生产排产进行优化，提高生产效率和资源利用率。
三、人工智能在智能制造中的应用优势1. 提高生产计划的准确性：人工智能技术可以通过对历史数据的分析和挖掘，精确预测未来的生产需求，从而制定更准确的生产计划。
2. 提升生产排产的效率：借助人工智能技术，可以实现生产的自动调度和优化，避免人为因素的干扰，提高生产排产的效率和质量。
人工智能在智能制造中的生产计划与排产
人工智能在智能制造中的生产计划与排产智能制造是当今工业发展的重要方向，人工智能作为技术创新的核心，被广泛运用于智能制造的各个环节中。
其中，生产计划与排产作为智能制造的关键环节之一，借助人工智能的技术手段，不仅能提高生产效率和质量，还能更好地应对市场需求的变化。
本文将探讨人工智能在智能制造中的生产计划与排产方面的应用。
一、智能制造中的生产计划优化在传统的制造模式中，生产计划的制定主要依赖人工经验和统计分析，难以应对市场需求的快速变化。
而人工智能的应用则能够通过大数据分析和机器学习等技术手段，挖掘隐藏在数据中的规律和趋势，为生产计划的制定提供科学依据。
首先，人工智能可以分析市场需求和销售数据，预测产品销售趋势和市场变化。
基于这些预测结果，智能制造系统可以自动调整生产计划，确保产品按时交付。
其次，人工智能还可以通过分析历史订单数据和供应链情况，优化生产流程和资源配置。
例如，通过预测零部件的供应情况和生产线的繁忙程度，智能制造系统可以合理安排生产任务，避免资源浪费和生产延误。
最后，基于人工智能技术的产能评估模型可以实现实时的产能监控和评估，为生产计划的制定提供准确的参考数据，提高生产效率。
二、智能制造中的生产排产优化生产排产是指根据生产计划确定产品的生产时间表和工艺路线，合理安排生产任务和生产设备的使用。
传统的生产排产主要依赖人工经验和规则，容易受到主观因素的影响，难以适应复杂的生产环境。
而人工智能技术的应用可以在一定程度上实现生产排产的自动化和智能化。
首先，人工智能可以通过数据的分析和学习，建立生产排产的决策模型。
基于这个模型，智能制造系统可以根据生产任务和工艺要求，自动生成最佳的生产排产方案。
其次，人工智能可以实现生产设备的智能调度和故障预测。
通过对设备运行数据和工艺参数的监测与分析，智能制造系统可以提前发现设备故障的迹象，并及时调度维修人员进行维护，以保证生产的正常进行。
最后，人工智能还可以利用实时的生产数据对生产排产进行动态优化。
人工智能在智能制造中的计划与排产优化
人工智能在智能制造中的计划与排产优化随着科技的不断进步与发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）在各个领域中的应用也越来越广泛。
其中，智能制造领域对于人工智能的运用显得尤为重要。
人工智能在智能制造中的计划与排产优化方面，发挥着至关重要的作用。
一、智能制造中的计划优化在传统的生产计划中，往往需要根据不同的产品需求和资源情况进行人工调度，这种方式效率低下且容易出现误差。
而借助人工智能，可以在很大程度上改善这一情况。
首先，人工智能可以通过对大数据进行分析和挖掘，实现对生产环节的优化。
通过对历史生产数据的收集和分析，可以发现生产中的瓶颈环节和资源浪费等问题，进而提出相应的改进方案。
同时，人工智能还可以根据产品的生命周期进行智能化的生产规划，做出合理的生产计划，从而提高生产效率。
其次，人工智能还可以通过机器学习算法实现生产计划的优化。
机器学习技术可以根据以往的生产数据和反馈信息，逐渐优化生产计划，提高生产效率和产品质量。
例如，根据不同产品的特性和市场需求，通过机器学习算法可以智能地调整生产线的运行速度和产能配置，实现生产过程的最优化。
二、智能制造中的排产优化排产是智能制造中一个不可忽视的环节，也是一个复杂而困难的问题。
传统的排产方式主要依靠经验和人工进行调度，容易出现人为错误和资源浪费。
而人工智能的介入可以更好地解决这一问题。
利用人工智能技术，可以通过对生产设备的智能监控和预测，实现合理的排产调度。
通过对生产设备的状态进行实时监测和分析，可以及时发现潜在的故障和生产瓶颈，并进行预警和调度。
同时，通过对历史数据和实时数据的交叉分析，可以分析出不同生产设备之间的关联性和影响因素，从而做出合理的排产决策。
除此之外，人工智能在排产优化中还可以结合智能物流技术，实现物料的智能调度与运输。
通过利用物联网和人工智能技术，可以实现物料的智能跟踪与管理，避免物料的丢失和浪费，并在排产过程中做出相应的调度和安排。
人工智能在智能制造中的生产计划与排产
人工智能在智能制造中的生产计划与排产在智能制造中，人工智能（Artificial Intelligence，AI）的应用越来越广泛，包括生产计划与排产方面。
人工智能可以通过自动化、智能化、优化算法等方法，提高生产计划的准确性和效率，最大限度地优化生产资源配置，并实现更加精准的排产。
本文将就人工智能在智能制造中的生产计划与排产进行探讨。
一、人工智能在生产计划中的应用人工智能在生产计划中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 数据分析与预测人工智能通过对历史生产数据的分析，可以发现数据中的规律与趋势。
结合外部环境因素，如市场需求、季节变化等，可以进行准确的生产需求预测。
在制定生产计划时，可以基于这些预测结果，合理安排生产资源，提高生产效率和满足市场需求。
2. 智能优化算法人工智能可以通过智能优化算法，对生产计划进行优化。
例如，基于遗传算法、模拟退火算法等技术，可以实现最优化的生产计划。
通过考虑多个因素的权衡，如生产能力、库存水平、交货期等，可以得到一个最优的计划方案，提高资源利用率和生产效率。
3. 自动化决策与调整人工智能可以将决策过程自动化，根据实时的生产情况进行智能调整。
通过与生产设备、传感器等的联动，可以实现生产计划的自动执行与调整。
例如，当生产设备出现故障时，系统可以自动调整生产计划，重新分配资源，确保生产的顺利进行。
二、人工智能在排产中的应用排产是生产计划的具体执行过程，也是生产管理的核心环节。
人工智能在排产中的应用主要体现在以下几个方面。
1. 智能调度算法人工智能可以通过智能调度算法，实现对生产任务的优先级排序和合理分配。
通过考虑设备的利用率、生产线的平衡性、生产任务的紧急程度等因素，可以得到一个最佳的排产方案。
通过智能化的排产调度，可以减少生产线的闲置时间和等待时间，提高生产效率。
2. 实时监控与反馈人工智能可以通过实时监控生产过程中的各种数据，对排产进行实时反馈与调整。
例如，当生产任务无法按时完成时，系统可以实时发送警报，并提供可行的调整方案。
智能制造中的智能调度与排产优化
智能制造中的智能调度与排产优化随着信息技术和智能化技术的快速发展，智能制造成为了当前制造业发展的趋势。
智能制造的核心在于智能化，而智能化的关键技术之一就是智能调度和排产优化。
智能调度和排产优化是指利用先进的信息技术和算法，对生产过程中的工艺、设备、原材料、人力等各种资源进行综合调度，以实现生产计划的合理优化。
它是连接产品研发和生产制造的关键环节，也是提高生产效率和降低成本的必要措施。
本文将从智能调度和排产优化两个方面来探讨智能制造的相关技术和应用。
一、智能调度智能调度是企业生产过程中必不可少的一环。
它的主要目的是在生产中为生产资源和生产任务之间建立和维护科学、合理的配置关系。
智能调度技术能够自动化地根据生产计划和需求，准确分配设备、设备人员、原材料等生产资源，从而有效解决生产任务单位之间产生的瓶颈问题，实现多种生产任务的有效协调、优化，并确保生产计划的精准完成。
智能调度技术是智能制造的关键技术之一。
智能调度技术包括规则、基于知识和结构、基于学习的方法等。
其中，基于规则的方法最为常见。
规则是指从历史数据中提取出的经验性的知识，以及人类专家对资源配置的经验性规律。
规则具有简单、易于实现和快速响应的特点，是传统智能调度的主要方式。
但它的局限性也很明显，它很难考虑多因素和多目标之间的矛盾问题。
基于知识和结构的方法是在基于规则的方法的基础上构建出更为复杂的调度知识库，使用领域知识和调度对象模型，以及全面性的参数编制形式来细化调度问题。
这种方法可以实现复杂的资源配置和生产计划安排问题的建模和求解，而且能够考虑多因素和多目标之间的矛盾。
基于学习的方法是指系统能够根据历史数据和实时数据训练自己的学习能力，从而具有自主调度能力的方法。
它不仅能够快速规划方案，还能通过实时学习和优化提高生产效率和生产质量。
二、排产优化排产优化是指在生产任务决策过程中，通过有序地安排生产计划、生产量及生产周期，使得生产资源的利用率最大化，同时保持生产质量、安全和时效等综合因素的均衡。
人工智能在智能制造中的计划与排产优化
人工智能在智能制造中的计划与排产优化在智能制造领域，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的应用越来越广泛，其中计划与排产优化是其中的重要应用方向之一。
本文将讨论人工智能在智能制造中的计划与排产优化的应用，并阐述其优势和挑战。
一、智能制造中的计划与排产优化智能制造中的计划与排产优化是指通过运用人工智能技术对制造过程中的计划与排产进行优化和调整，以提高生产效率、降低成本和提高产品质量。
计划与排产是制造过程中的重要环节，它涉及到资源的分配、时间的安排、任务的调度等方面，对于企业的生产效率和经济效益具有重要影响。
二、人工智能在计划与排产优化中的应用1. 数据分析与预测人工智能能够通过对历史数据进行分析和预测，为制造企业提供准确的生产需求预测和市场需求预测。
通过准确预测生产需求，企业可以合理安排生产资源，避免过剩或不足的情况出现，从而提高生产效率和降低成本。
2. 智能调度与路径规划人工智能在制造领域可以应用于智能调度和路径规划。
通过运用人工智能技术，可以有效地解决复杂的调度和路径规划问题，合理安排生产任务和优化设备的使用，从而提高生产效率和降低生产成本。
3. 参数优化与模拟仿真人工智能可以通过参数优化和模拟仿真来改进制造过程中的计划与排产。
通过应用人工智能算法，可以对制造过程中的参数进行优化，找到最佳的工艺参数和生产方案，从而提高产品质量和降低生产成本。
三、人工智能在计划与排产优化中的优势1. 提高生产效率人工智能能够快速准确地处理大量的数据，并通过分析和预测来优化生产计划和排产安排，从而提高生产效率。
它能够更好地应对复杂的生产环境和任务调度问题，减少人为因素的干扰，以及降低错误率。
2. 降低生产成本通过合理的计划与排产优化，能够减少生产过程中的浪费和资源闲置，降低生产成本。
人工智能能够实时监测和调整生产过程中的各项指标，提高资源的利用率和设备的使用效率，从而降低生产成本。
生产排产优化总结汇报
生产排产优化总结汇报
尊敬的领导和各位同事：
我很荣幸能够向大家汇报我们团队在生产排产优化方面所取得
的成就和经验总结。
在过去的一段时间里，我们团队一直致力于提
高生产效率和优化排产流程，以期更好地满足客户需求，降低成本，提高利润。
在这个过程中，我们积极探索和实践，取得了一些显著
的成果，现在我将对此进行总结和汇报。
首先，我们团队在生产排产方面进行了全面的优化和调整。
通
过对生产流程的分析和优化，我们成功地缩短了生产周期，提高了
生产效率。
我们采用了先进的排产软件，实现了生产计划的智能化
和自动化管理，大大减少了排产错误和调整时间，提高了排产的准
确性和灵活性。
其次，我们团队在生产设备的管理和维护方面取得了显著进展。
我们建立了完善的设备管理体系，加强了设备的定期维护和保养，
提高了设备的稳定性和可靠性。
我们还加强了设备的技术改造和更新，引进了一批先进的生产设备，提高了生产的自动化程度和生产
能力。
最后，我们团队在人员管理和培训方面也取得了一些成果。
我
们加强了员工的技能培训和岗位轮岗，提高了员工的综合素质和工
作能力。
我们还建立了激励机制，激励员工积极参与生产排产工作，提高了员工的责任心和团队合作精神。
总的来说，通过我们团队的不懈努力和持续改进，生产排产工
作取得了显著的成绩。
我们将继续努力，不断探索和实践，进一步
提高生产排产的效率和质量，为企业的发展做出更大的贡献。
谢谢大家！。
智慧生产工作总结范文
导语】随着科技的发展，智慧生产已成为推动企业转型升级的重要手段。
在过去的一年里，我司紧跟时代步伐，积极推进智慧生产工作，现将一年来的工作总结如下：一、工作回顾1. 智慧生产系统搭建过去的一年，我司投入大量资源，成功搭建了智慧生产系统。
该系统涵盖了生产计划、设备管理、质量管理、能耗监测等多个方面，实现了生产过程的全面数字化管理。
2. 生产设备升级针对生产设备老化、效率低下等问题，我们积极引进国内外先进设备，提高生产效率。
同时，对现有设备进行升级改造，降低能耗，提升生产质量。
3. 人员培训与技能提升为保障智慧生产工作的顺利开展，我们加强对生产人员的培训，提高他们的操作技能和智能化设备维护能力。
通过开展内部培训、外部交流等多种形式，提升员工综合素质。
4. 数据分析与优化通过智慧生产系统，我们收集了大量生产数据，为数据分析提供了有力支持。
通过对数据的深入挖掘，找出生产过程中的瓶颈，不断优化生产流程，提高生产效率。
二、工作成果1. 生产效率提升通过智慧生产系统的应用，我司生产效率提升了30%，产品合格率提高了15%，生产成本降低了10%。
2. 质量管理优化智慧生产系统实现了生产过程的实时监控，有效降低了产品质量风险。
过去一年，产品质量投诉率下降了20%。
3. 环保节能通过设备升级和能耗监测，我司能耗降低了15%，为企业节约了大量成本。
4. 企业形象提升智慧生产工作的开展，提升了企业的科技含量和竞争力，树立了良好的企业形象。
三、工作展望1. 持续优化智慧生产系统未来，我们将继续优化智慧生产系统，使其更加完善，为生产提供更高效、便捷的服务。
2. 深化数据分析与应用我们将继续深化数据分析，挖掘更多价值，为生产决策提供有力支持。
3. 加强人才培养与引进为满足智慧生产工作的需求，我们将加大人才培养和引进力度，为企业发展提供人才保障。
4. 推动产业链协同发展我们将积极与上下游企业合作，共同推进产业链的智能化升级，实现共赢发展。
人工智能智能化生产与自动化工作总结
人工智能智能化生产与自动化工作总结工作总结：人工智能智能化生产与自动化一、前言在过去的一年中，我一直致力于推动人工智能智能化生产与自动化工作，在这个过程中，我面对了许多挑战、取得了一些成果。
现在，我将对过去一年的工作进行总结，包括工作内容、工作目标以及所取得的成果和不足之处。
二、工作内容1. 研究与开发在过去的一年里，我参与了人工智能智能化生产与自动化的研究与开发工作。
我深入学习了机器学习、深度学习、图像识别等相关知识，并将其运用到生产与自动化的领域中，带来了一些创新和进展。
2. 数据分析与处理我负责处理和分析大量的数据，利用机器学习和深度学习的算法对数据进行挖掘和分析，从中提取有价值的信息和知识。
通过这些数据分析和处理的工作，我能够发现问题、优化生产过程，提高生产效率和质量。
3.系统优化与改进我参与了公司系统的优化与改进工作，主要是利用人工智能技术改进现有的生产与自动化系统，提高系统的自动化程度和智能化水平。
通过优化和改进，我们能够更好地满足用户需求，提高产品质量，降低生产成本。
4. 协作与沟通在工作中，我与团队成员积极合作，共同完成项目和任务。
我与研发团队、产品团队、客户团队等各个部门保持了密切的沟通和协作，确保项目的顺利进行和高质量的交付。
三、工作目标在过去一年的工作中，我明确了以下工作目标：1. 研究与开发出具备自主学习和智能决策能力的生产系统，提高生产效率和产品质量。
2. 通过数据挖掘和分析，发现并解决生产过程中存在的问题，优化生产流程。
3. 与相关部门进行密切的协作与沟通，确保项目的顺利进行和高质量的交付。
四、成果与不足1. 成果在过去一年的工作中，我取得了一些成果：- 成功开发出具备自主学习和智能决策能力的生产系统，提高了生产效率。
- 通过数据挖掘和分析，发现并解决了一些生产过程中存在的问题，优化了生产流程。
- 与相关部门进行了良好的协作和沟通，确保了项目的顺利进行和高质量的交付。
智能产线管理工作总结
智能产线管理工作总结高效生产的实现在智能产线管理工作中，我以提高生产效率为核心目标，通过以下几个方面的工作实践和管理策略，成功实现了智能产线的高效生产。
1. 优化生产流程首先，我对现有的生产流程进行了全面的分析和评估。
通过对各个环节的数据收集和分析，发现了一些存在的瓶颈和问题。
我与团队密切合作，共同找出解决方案，优化了生产流程。
例如，我们采用了自动化机械设备，减少了人力操作，并且通过调整工作站布局，缩短了流程的时间。
通过这些改进，我们成功提高了生产效率，降低了生产成本。
2. 引入数据分析与预测技术在智能产线管理中，数据是无价的资源。
我通过引入数据分析和预测技术，帮助团队更好地理解生产过程中的数据，并利用这些数据做出准确的判断和决策。
我们建立了数据集合系统，收集并整合了各个环节的数据。
通过对数据的分析和挖掘，我们发现了一些生产过程中的潜在问题，并提前采取了措施加以解决，避免了生产线停工和生产出次品的情况。
3. 人员培训与技能提升在智能产线管理工作中，拥有一支技能娴熟的团队是非常重要的。
我重视团队的培训与技能提升，通过定期组织培训课程和交流会议，提升团队成员的技能水平，增强他们对智能产线管理的理解和掌握。
同时，我也鼓励团队成员积极思考和创新，提出改进的建议，并给予相应的奖励和激励。
这种持续的技能培训和激励机制，不仅增强了团队的凝聚力和士气，也提升了整个智能产线管理的工作效率和质量。
心得与体会在智能产线管理工作中，我深刻体会到了高效管理的重要性。
只有通过合理的规划和组织，才能充分发挥智能产线的优势，实现高产出和高质量。
我发现，在智能产线管理中，数据分析和预测技术发挥着重要的作用。
通过及时收集和分析生产数据，我们可以更加准确地判断生产状况，并根据数据的结果做出相应的调整和改进。
这种数据驱动的管理方式，能够帮助我们更好地把握生产线的情况，提高生产效率和产品质量。
另外，团队的培训和技能提升也是智能产线管理中不可忽视的一环。
人工智能智能化生产与自动化工作总结
人工智能智能化生产与自动化工作总结近年来，随着人工智能的发展和应用的普及，智能化生产和自动化工作已成为企业提高效率、降低成本的重要手段之一。
作为一名从事相关工作的员工，我在过去一段时间内深入了解和参与了人工智能智能化生产与自动化工作的实践与应用。
在这个过程中，我通过学习和实践，积累了丰富的经验和收获。
下面将从三个方面进行总结和回顾。
一、人工智能在智能化生产中的应用人工智能技术在智能化生产中的应用，对改善传统生产方式、提高产品质量和效率起到了非常重要的作用。
我所参与的项目中，主要应用了机器视觉技术和自动控制技术。
首先，通过机器视觉技术的应用，我们可以实现对产品的自动检测和质量控制。
利用计算机视觉系统，我们可以对产品外观、尺寸、颜色等进行无损检测，大大提高了产品质量的稳定性，减少了因人为因素导致的误差和漏检率。
同时，机器视觉技术还可以应用于产品的自动分拣和分类，使得生产过程更加的智能、高效。
其次，自动控制技术也是智能化生产的关键技术之一。
通过对生产设备进行自动化改造和升级，使其可以根据产品的需求自动调节、控制和优化生产过程，实现生产线的自适应和智能化。
这不仅可以提高生产效率，还能够减少人为操作带来的误差和工作疲劳，降低人力成本，提高企业竞争力。
二、人工智能在自动化工作中的应用在自动化工作中，人工智能技术的应用主要体现在自动化控制系统的建设和优化方面。
通过引入人工智能技术，我们可以实现对生产设备和过程的智能化监控和调控。
首先，人工智能技术可以用于自动化控制系统的智能化建模和优化。
我们可以通过建立适应性控制模型，预测和判断产线状况，实时调整控制参数，提高生产效率，减少能耗和物料损耗。
同时，利用深度学习和数据挖掘技术，可以对大数据进行分析和处理，从中发现生产过程中的规律和问题，提供决策支持和优化建议。
其次，人工智能技术还可以应用于自动化设备的自主决策和智能维护。
通过对设备进行智能化升级和改造，使其具备自主感知和决策的能力，可以根据实际情况进行故障诊断和维护，减少因故障带来的停机时间，提高设备的可靠性和稳定性。
人工智能在智能制造中的生产计划与排产
人工智能在智能制造中的生产计划与排产随着人工智能技术的不断发展和应用，智能制造已经成为了现代工业的主要趋势之一。
人工智能在智能制造中的应用范围广泛，其中之一就是生产计划与排产。
本文将探讨人工智能在智能制造中的生产计划与排产的应用和优势。
一、智能制造中的生产计划在传统的生产计划中，往往需要人工根据市场需求和资源情况进行决策，这种方式存在着信息获取不及时、决策不准确等问题。
而人工智能技术的应用可以使得生产计划更加智能化和自动化。
人工智能可以通过对大数据的分析和处理，准确地预测市场需求和产品销量。
通过对历史数据和市场趋势的分析，人工智能可以预测未来的市场需求，并根据这些预测结果进行生产计划的制定。
同时，人工智能还可以根据企业的资源情况，自动优化生产计划，使得生产过程更加高效和合理。
二、智能制造中的生产排产传统的生产排产往往需要人工进行安排和调度，这样不仅耗时耗力，而且容易出现排产不合理和冲突的情况。
而人工智能技术的应用可以使得生产排产更加智能化和自动化。
人工智能可以通过对生产过程中的各种数据的分析和处理，准确地进行生产排产。
通过对设备状态、生产能力和工人的工作情况等数据的实时监控和分析，人工智能可以自动调整生产排产，使得生产过程更加顺畅和高效。
此外，人工智能还可以通过对生产排产过程中的各种约束条件的考虑，自动进行排产调度。
例如，人工智能可以根据设备的可用性和维护周期，自动调整生产的时间和顺序，避免设备的过度利用和故障的发生。
同时，人工智能还可以根据工人的技能和工作时间的安排，自动进行工人的分配和调度，使得工作负载更加均衡和合理。
三、人工智能在智能制造中的优势人工智能在智能制造中的应用具有许多优势。
首先，人工智能可以通过对大数据的分析和处理，准确地预测市场需求和产品销量。
这样可以避免因为市场需求的波动而导致的生产计划的不准确和资源的浪费。
其次，人工智能可以通过对生产过程中的各种数据的实时监控和分析，自动调整生产排产。
智能物流系统中的智能排产优化
智能物流系统中的智能排产优化智能排产优化是智能物流系统中至关重要的一环。
它可以帮助物流企业有效地组织和管理生产流程，提高生产效率和经济效益，降低生产成本和质量问题。
然而，智能排产优化并不是一件容易的事情，它需要物流企业在技术、人才和管理等各个方面追求卓越，并且在现实中不断的进行试错与改进。
智能排产优化的目标是在满足订单需求的前提下，合理安排生产计划，使得生产线的设备、人员、物料等资源得到最充分地利用，降低生产中的闲置和浪费，提高生产效率和质量。
此外，智能排产优化还要考虑各种复杂的限制条件，如设备的使用时间、工序的前后关系、人员的技能匹配等等。
为了实现智能排产优化，在智能物流系统中通常需要借助各种先进的技术手段，如信息技术、物联网、智能控制技术等。
这些技术可以帮助物流企业将生产资源信息和订单需求信息等各类数据进行收集、处理、分析和推理，在此基础上进行生产计划的制定和优化。
例如，可以通过智能控制技术对生产线上的设备进行实时监控和调度，以及提前预测故障情况，从而避免设备损坏或停机导致的生产中断和损失。
除了技术手段外，智能排产优化还需要依赖物流企业的人才和管理水平。
一方面，物流企业需要拥有一支高素质的生产管理人员队伍，能够对生产过程进行科学的规划与控制。
另一方面，物流企业还需要对生产流程进行全面的规范和优化，建立科学的生产管理制度和流程，提高工人的技能和生产质量，确保生产过程的协调和顺畅。
除了技术和管理方面的要求外，智能排产优化还需要考虑客户需求和市场变化等因素。
物流企业需要密切关注市场的发展趋势和客户需求变化，及时调整生产计划和流程，保证生产的及时性和准确度。
此外，物流企业还需要积极开展产品和服务创新，提高企业的竞争力和口碑。
总的来说，智能排产优化对于物流企业来说至关重要，它不仅可以提高生产效率和质量，减少成本和损失，还可以帮助企业赢得市场和客户认可。
而这需要物流企业不断地从技术、人才和管理等各个方面进行改进和创新，不断挑战自我，追求卓越。
生产排产优化工作总结汇报
生产排产优化工作总结汇报尊敬的领导和同事们：我很荣幸能够在这里向大家总结汇报我们团队在生产排产优化工作方面所取得的成绩和进展。
在过去的一段时间里，我们团队积极开展了一系列的工作，旨在提高生产排产的效率和质量，以更好地满足市场需求和客户需求。
首先，我们对生产排产流程进行了全面的分析和评估，找出了存在的问题和瓶颈。
通过与生产部门和物流部门的密切合作，我们制定了一套更加科学合理的排产方案，优化了生产线的布局和生产节奏，减少了生产过程中的闲置时间和浪费，提高了生产效率和产能利用率。
其次，我们引入了先进的排产管理软件，实现了生产排产的自动化和智能化。
通过对订单信息、库存信息和生产能力的实时监控和分析，我们能够更加准确地制定生产计划和排产方案，及时调整生产进度，确保生产任务按时完成，避免了因排产不当而导致的交货延误和库存积压问题。
同时，我们还加强了对生产员工的培训和管理，提高了员工的技能和素质，增强了团队的凝聚力和执行力。
通过建立绩效考核机制和奖惩制度，激励员工积极参与生产排产工作，提高了生产效率和产品质量，降低了生产成本和损耗率。
最后，我们还与供应商和客户进行了深入的沟通和合作，共同制定了更加合理的交货计划和供应链管理方案，优化了原材料采购和产品配送的时间和数量，实现了生产排产和供应链的协同优化，提高了整体供应链的效率和灵活性。
总的来说，通过我们团队的不懈努力和合作，生产排产工作取得了显著的进展和成绩，为企业的发展和竞争力提供了有力的支持。
但是，我们也清楚地意识到，生产排产工作仍然存在着许多挑战和改进空间，需要我们继续努力和改进。
我们将继续密切关注市场需求和客户需求的变化，不断优化生产排产流程和管理机制，提高生产排产的灵活性和适应性，为企业的可持续发展做出更大的贡献。
谢谢大家的支持和配合！此致。
敬礼。
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关于智能排产的说明及总结
一、概念：所谓智能排产系统就是根据企业的生产资源（生
产能力）情况，结合产品交货的先后顺序，充分合理地分配这些生产资源，将ERP系统中MRP计划倒排出的车间作业计划即生产控制系统中的工单（生产负荷）合理地安排在每个时间段(天)进行生产，系统自动生成生产需要的周计划、日计划、日可执行计划，最终实现车间/分厂每天只要一打开电脑，就能够自动知道今天应该干什么零部件、干多少、在那个设备上干以及那些零部件没有下达生产任务，属于缺件状态；同时也能够知道需要什么样的材料，那些是有库存的、那些是下了采购计划没有到货入库的、那些是还没有下达采购计划。
通过智能的排产也就能够达到一目了然地知道所需要的产品在什么时间能够交货。
二、智能排产系统的三要素：
1、生产资源(生产能力)：定义企业有那些工作中心，
每个工作中心有什么样的设备、设备的台数、设备的效
率、人数、人的效率、班次/天、小时/班次、可以并行
作业的数量、可以一次投入生产的数量、还有技术部门
给出的工时定额和加工零件的实动工时之间的差异数
据（定额完成率，一个工作中心只有一台设备，一天就
是全开时间也只有24小时，假如定额完成率是200%
就在24小时可以安排工时定额是48小时的作业）。
所有这些构成了一个工作中心所对应的设备组的日工作能力和单作业工作能力。
这里讲的设备不是指某个具体的加工设备，而是指能力相同的设备的一个群体、一个组，这样方便排产时能力的统筹考虑，技术部门定义工艺时指定设备信息也很好指定。
2、产品交货的先后顺序：企业的生产资源是有限的，
不可能一下将所有已下达的作业计划（工单）同时安排完，所以就需要对产品的交货做出先后的出厂或装配顺序，系统会先将最要紧的产品的零部件安排在最早的时间完成，尽早占用生产资源，依此类推安排完所有的产品。
最高优先级的产品会首先利用现有的库存、再利用最接近完工的工单。
对于优先级，系统提供同一施工号产品可以按照不同的批量给予不同的优先级，使得在不同的时间段占用不同的资源；还可以在保证产品优先级不变的情况下，提高或减低某个零部件的优先级；还可以在不改变标准工时定额的情况下，根据对产品技术要求、质量要求或加工熟练程度的不同，给予相同产品不同的工时权重，使得其占用生产资源的程度不同。
3、车间作业计划即生产控制系统的工单：每个工作中
心、每个设备、每个工序下达的零部件加工数量、工时等信息。
及时准确的负荷信息，是智能排产系统的主要
要素。
三、条件：
生产能力、工时定额定义相对准确、生产系统汇报及时准确、库存信息正确。
通过不断地调整生产能力的数据、工时定额和实动工时之间的偏差数据，最终达到排产的准确和合理。
四、郑煤机现状；
通过对下料分厂、油缸分厂、结构件分厂、安装分厂调研考察，发现有以下几个问题需要处理：
1、工时不够准确，目前工时数据只是分厂从集团拿工
资的依据，和加工零部件的实动工时偏差（定额工时的
完成率）会很大，而且偏差不一样，比如导向套，小规
格的工时比较肥，大规格的工时比较廋。
这样智能排产
的结果肯定会不合理。
车间目前组织生产根本就不按照
工时来安排，而智能排产系统主要利用的就是工时信
息。
2、工作中心的划分不明确，所有的工艺信息没有制定
加工时需要的设备是什么，这样能力很难计算准确，工
艺信息需要进一步完善。
比如导向套，大的应该给指定
一个工作中心，小的应该重新指定一个工作中心。
不同
的工作中心工时定额的完成率可以不一样。
比如下料：一些规格的板材会在某个具体的设备组加工，那么技术
资料是不是下达的时候就能有指导意义，或者计划一下达就能够有人修改到具体的对应的工作中心，这样排产才会是合理的。
所以一种方式是:技术资料下达的时候就比较细，车间尽量根据技术资料直接执行，个别的做微调。
另外一种方式是：技术资料粗，下达计划后，车间及时地调整工作中心和设备信息，只要在智能排产计算前调整完成调整也可以。
3、生产系统汇报的问题还比较多，发现系统中低于
100000元的原材料都可以不领（目前已经做了调整，改为100元以下的原材料可以不领），这样智能排产计算出的材料的需求都是错误的。
因为实际过程中这些材料应该是都用掉了，导致库存信息实际上是不准确的。
目前子零件没有领用部件就做了汇报的情况已经基本上控制和解决了。
4、库存信息严重不准，特别是半成品库的库存。
最好
今年年底能够做一次在产品的盘点工作。
在制的工单信息也需要调整和补充。
这个因素也是导致现在MRP计划系统一直不能启用“考虑库存和在制”模式进行排产的重要原因。
库存的不准确导致可开工的工单计算机认为不可开工，不可开工的反而认为是可以开工的了。
5、装配的BOM结构没有完全体现出来，对于一个部件
而言，那几个零件先装配然后再装配那个零件，系统中
没有体现出来，这样智能排产的时候就是所有零件到齐
了才会安排装配开始，和实际装配过程不一致。
这就和
结构件建立一拼、二拼的结构是一样的道理，需要考虑
是否做调整。
目前智能排产系统的程序框架已经完成，而且已经试验做了运算，结果已经生成，可以在智能排产系统进行查询，只是现在算出的，产品已经装配交货，但好多东西还没有领用，所以需要及时处理在制工单信息和库存信息。
智能排产系统也计算出了各个工作中心的日计划、日可执行计划等信息，可以查询分析。
五、下步工作安排
1、整理工艺数据。
讲每个物料需要在什么样的设备上加工
的信息描述进去，这样一下达ＭＲＰ计划就分厂就知道
用什么样设备加工什么东西。
就象深圳３Ａ公司讲的，给每个产品都定义一条比较合适的加工路线，自然也就
能找到加工的瓶颈工序是什么。
另外工时数据是否考虑
进行调整，使得更合理，便于排产。
2、整理能力数据，将工艺中用到的工作中心和设备描述其
对应的生产能力。
必须都得定义，否则系统会都按24
小时对待。
外协的能力可以定义比较大。
3、产品出厂优先级的描述：一周可以调整一次。
优先级用三位数字和字母表示，一般建议本周要交的0开头，下周的1开头，再下周的2开头，依此类推。
如果是一周就进行优先级调整一次，那么不需要对所有的施工号进行优先级的排程。
产品工时权重默认1，根据情况可以增大或缩小比例。
部件的优先级定义相对于产品优先级的偏移量，系统自动修改优先级，占用不同的资源。
4、安排库存、在制盘点的时间。
在能力数据不准的情况下，
只有库存和在制信息准确的情况下，系统也能做到一个
产品究竟需要什么样的零部件、每个零部件在什么状
态，特别是对于预投的企标件准确地定位。
5、能力数据要根据智能排产的结果再结合经验等，不断点
去调整能力的数据，比如定额的完成率、并行作业数等，最终达到合理的排产结果。