关于智能排产的总结
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.。
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。
智能排产调度技术研究
智能排产调度技术研究在制造业领域，生产效率和供应链效率是关键词。
而生产效率的提高，一方面涉及生产过程本身的优化，更重要的一方面则是排产调度的优化。
传统的排产调度主要依赖人工经验和规则，这种方法显然已经不能满足现代制造业快速、高效的生产需求。
智能排产调度技术的出现，极大地提高了制造业的生产效率和供应链效率。
一、智能排产调度技术的概念和优势智能排产调度技术是指利用数据挖掘和人工智能等技术，根据实时生产数据、设备状态信息、订单信息等，自动化地对制造系统进行优化的排产调度。
智能排产调度技术的优势主要体现在以下几个方面：1、自动化：智能排产调度技术可以自动化地解析各种生产数据，避免了传统排产调度中需要大量人工操作和规范的工作，大大提高了生产效率和排产效率。
2、实时性：智能排产调度技术可以及时地对生产过程中的数据进行处理和分析，及时调整制造过程中的各种参数，避免了传统排产调度中的时间滞后问题，可以更加准确地反应生产状况。
3、智能化：智能排产调度技术可以遵循最优化原则，在生成排产计划时考虑各种各样的因素，如生产计划、车间设备、零部件库存、人工需求等等，可以根据实时情况调整生产计划，提高排产效率和生产能力。
二、智能排产调度技术的应用与案例智能排产调度技术在各个领域和行业都有着广泛的应用，如制造业、物流业、能源等领域。
以下是一些案例：1、中车长春轨道客车有限公司：该公司利用智能排产调度技术，实现了从生产车间到整个公司的全流程信息化和数字化，提高了生产效率和生产质量。
2、美的集团：该公司引入智能排产调度系统，实现了生产能力的管理和调控，通过实现设备、物料、人员等资源的优化配置，快速、准确地响应市场变化，提高了生产效率和满足客户需求的能力。
三、未来展望随着大数据、人工智能等技术的发展，智能排产调度技术将在未来得到广泛的应用和发展。
未来，智能排产调度技术将会更加智能化，一个排产调度系统将可协调多个工厂生产，实现全链条的协同化。
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。
智慧生产工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着科技的飞速发展，智慧生产已经成为我国制造业转型升级的重要方向。
近年来，我司积极响应国家政策，深入实施智能制造战略，以科技创新为驱动，全面提升生产效率和质量。
现将我司智慧生产工作总结如下：一、工作背景1. 国家政策支持近年来，国家高度重视制造业转型升级，出台了一系列政策措施，鼓励企业加大智能化改造力度。
我司紧紧抓住这一历史机遇，积极投身智慧生产建设。
2. 行业竞争加剧在全球经济一体化的大背景下，制造业竞争日益激烈。
我司为提升竞争力，加快智慧生产步伐，提高产品质量和效率。
3. 企业自身需求随着企业规模的扩大和业务的拓展，传统生产模式已无法满足企业发展的需求。
我司通过智慧生产，实现生产过程的优化和智能化，提升企业核心竞争力。
二、工作目标1. 提升生产效率通过引入智能化设备、优化生产流程，降低生产成本，提高生产效率。
2. 提高产品质量运用大数据、人工智能等技术，实现对产品质量的实时监控和预警，降低不良品率。
3. 降低人工成本通过智能化设备的应用，减少人工操作，降低人工成本。
4. 提升企业核心竞争力打造智能化、绿色化的生产模式，提升企业品牌形象和市场竞争力。
三、工作措施1. 引入智能化设备（1）投资建设自动化生产线，实现生产过程的自动化、智能化。
（2）引进工业机器人、AGV等智能设备，提高生产效率。
2. 优化生产流程（1）梳理生产流程，简化操作步骤，降低生产成本。
（2）运用MES系统，实现生产数据的实时监控和统计分析。
3. 提升产品质量（1）采用大数据分析技术，对生产过程中的数据进行实时监控，实现对产品质量的预警和预防。
（2）加强员工培训，提高员工的质量意识和技术水平。
4. 降低人工成本（1）通过智能化设备的应用，减少人工操作，降低人工成本。
（2）优化人力资源配置，提高员工工作效率。
5. 建设智能化数据中心（1）建设企业内部数据中心，实现对生产数据的集中管理和分析。
（2）运用云计算、大数据等技术，提升数据挖掘和应用能力。
人工智能在智能制造中的自动排产研究
人工智能在智能制造中的自动排产研究随着科技的发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）在各个领域都得到了广泛应用。
其中，智能制造是一个重要的领域，它通过将人工智能技术应用于生产过程中的各个环节，实现生产效率的提升和成本的降低。
在智能制造中，自动排产是一个关键的环节，它能够通过人工智能算法对生产计划进行优化和调整，以实现最佳的生产效果。
自动排产是指根据生产需求和资源情况，通过计算机程序自动确定生产计划的过程。
传统的排产方式通常需要人工根据经验和数据进行决策，但这种方式存在效率低下和容易出错的问题。
而人工智能技术的应用使得自动排产成为可能，通过机器学习和数据分析，可以对生产计划进行智能化的优化和调整。
首先，人工智能可以通过分析历史数据和实时数据，对生产环节进行预测和优化。
例如，在一个汽车制造工厂中，人工智能可以通过分析历史销售数据和供应链数据，预测未来的销售情况，并根据销售情况调整生产计划。
同时，人工智能还可以通过实时监测生产过程中的各个环节，及时发现问题并进行调整，以确保生产效率的最大化。
其次，人工智能还可以通过优化算法，对生产计划进行智能化的排列和调整。
传统的排产方式通常是基于经验和规则进行决策，但这种方式往往不能充分考虑到各种因素之间的复杂关系。
而人工智能可以通过机器学习和优化算法，对各种因素进行全面考虑，并找到最佳的生产计划。
例如，在一个电子产品制造工厂中，人工智能可以通过优化算法，对不同产品的生产顺序和数量进行调整，以最大程度地减少生产时间和成本。
此外，人工智能还可以通过智能化的调度算法，对生产过程中的资源进行合理分配。
在一个大规模的生产线上，有许多不同的机器和设备需要进行协调和调度，以确保生产的顺利进行。
传统的调度方式通常是基于人工经验和规则进行决策，但这种方式往往不能充分考虑到各种因素之间的复杂关系。
而人工智能可以通过智能化的调度算法，对各种因素进行全面考虑，并找到最佳的资源分配方案。
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！。
智能车间的工作总结范文(3篇)
第1篇一、前言随着科技的飞速发展，智能制造已成为我国制造业转型升级的重要方向。
智能车间作为智能制造的重要载体，在提高生产效率、降低生产成本、提升产品质量等方面发挥着重要作用。
本文将对本年度智能车间的工作进行总结，以期为今后的工作提供借鉴。
一、工作回顾1. 车间智能化改造本年度，我们严格按照公司智能化改造计划，对车间进行了全面升级。
主要包括以下几个方面：（1）设备升级：引进了一批具有国际先进水平的智能设备，提高了生产效率和产品质量。
（2）网络建设：建设了高速、稳定的工业以太网，实现了车间内设备的互联互通。
（3）软件系统：开发了智能生产管理系统、设备维护系统、能源管理系统等，实现了生产过程的数字化、智能化。
2. 人才培养为了适应智能车间的发展需求，我们加大了人才培养力度。
主要措施如下：（1）内部培训：定期组织员工参加智能化技术、设备操作等方面的培训，提高员工技能水平。
（2）外部引进：引进一批具有丰富智能化技术经验的工程师，为车间提供技术支持。
3. 生产管理（1）生产计划：根据市场需求，科学制定生产计划，确保生产任务按时完成。
（2）质量管理：严格执行产品质量标准，加强过程控制，提高产品质量。
（3）成本控制：通过优化生产流程、降低能源消耗等措施，实现生产成本的有效控制。
4. 安全生产（1）安全培训：定期开展安全教育培训，提高员工安全意识。
（2）隐患排查：加强安全隐患排查治理，确保车间安全生产。
二、工作亮点1. 生产效率显著提升通过智能化改造，车间生产效率提高了30%，产品质量稳定在较高水平。
2. 成本降低智能化改造使得生产成本降低了20%，有效提高了企业的经济效益。
3. 人才培养成效显著通过内部培训、外部引进等措施，员工技能水平得到显著提高，为企业发展提供了人才保障。
4. 安全生产形势稳定通过加强安全培训和隐患排查，车间安全生产形势稳定，未发生重大安全事故。
三、存在问题1. 智能化设备应用程度有待提高部分智能化设备应用不充分，未能充分发挥其优势。
人工智能技术在工业互联网平台的智能排产与调度中的应用
人工智能技术在工业互联网平台的智能排产与调度中的应用工业互联网平台是指通过物联网技术将工业制造业中设备、传感器、仪器等各种设备连接到互联网上，实现设备之间的信息共享、交互和协同工作的平台。
而在工业互联网平台中，智能排产与调度是一个关键的环节，决定着生产效率和资源利用率。
近年来，人工智能技术的快速发展为工业互联网平台的智能排产与调度提供了新的解决方案。
一、智能排产技术的发展现状随着云计算、大数据和物联网等新技术的广泛应用，智能排产技术也取得了长足的发展。
传统的排产方法主要依赖于人工经验和规则，难以适应工业互联网平台日益复杂的生产环境和需求变化。
而人工智能技术的兴起使得智能排产技术得以快速发展。
目前，智能排产技术主要包括基于规则的排产系统、遗传算法、模糊控制、神经网络以及深度学习等。
二、人工智能技术在智能排产中的应用1. 数据分析与预测人工智能技术可以通过对工业互联网平台中的数据进行分析和预测，提供准确的生产需求和资源利用预测，为排产决策提供依据。
通过对历史生产数据、市场需求数据等多维数据的分析和挖掘，人工智能可以识别出生产过程中的关键节点和瓶颈，从而精确地预测未来生产需求和资源利用状态，为制定合理的排产计划提供支持。
2. 智能调度与优化人工智能技术在智能排产中的另一个应用是智能调度与优化。
传统的排产调度方法主要基于规则和经验，难以考虑到各种约束条件、资源利用率和生产效率之间的平衡。
而人工智能技术可以通过建立适应性模型和算法，实时监测生产状态和资源情况，自动调整优化生产计划和生产进程。
通过不断迭代和优化，使得排产计划更加符合实际情况，提高生产效率和资源利用率。
3. 自主决策与智能协同人工智能技术还可以实现排产过程中的自主决策和智能协同。
在工业互联网平台中，各个设备和生产系统可以通过物联网技术实现实时的数据交互和协同工作。
通过人工智能技术，这些设备和系统可以自主地进行决策和控制，根据当前的生产需求和资源状态，智能地调整自身的工作模式和生产进程，实现优化的排产和调度。
人工智能智能化生产与制造过程优化工作总结
人工智能智能化生产与制造过程优化工作总结2021年，我所在的公司开始引入人工智能技术，以智能化生产与制造为目标进行全面优化。
在这一年的工作中，我主要负责人工智能智能化生产与制造过程的优化工作。
在公司团队的努力下，我们取得了一系列重要的成果。
在此，我将对我所从事的工作进行总结。
1. 理解与分析生产与制造过程中的挑战：在开始工作之前，我首先进行了对生产与制造过程的理解和分析。
通过深入研究市场需求、生产线程度、质量管控等方面的资料，我发现当前生产与制造过程中存在许多挑战。
首先，生产效率低下，生产线上工人的效率无法满足大规模生产需求；其次，产品质量无法得到有效的控制，质检过程繁琐且不准确；此外，零部件的供应链管理不够完善，导致库存过多或缺货等问题。
2. 引入人工智能技术：为了解决以上挑战，我着手引入人工智能技术。
首先，我与团队一同分析了生产与制造过程中的各个环节，确定了可以应用人工智能的领域。
针对生产效率低下的问题，我们引入了智能机器人系统，实现了自动化生产；对于产品质量控制问题，我们开发了基于人工智能的质检系统，通过图像识别和智能算法，大幅提高了质检的准确性；对于供应链管理问题，我们搭建了人工智能供应链系统，通过数据分析和预测，优化了库存和供货效率。
3. 实施与优化：在引入人工智能技术之后，我们进行了系统的实施和优化工作。
首先，我们与供应商进行了充分沟通和合作，确保了智能机器人和质检系统的平稳运行。
其次，我们进行了逐步推进的方式，逐渐引入人工智能技术，确保了生产线的稳定。
在实施过程中，我们也遇到了一些问题和挑战，但通过与供应商的合作和团队的努力，我们克服了困难并取得了积极的成果。
4. 效果评估：经过一段时间的实施和运行，我们对引入人工智能技术的效果进行了评估。
首先，生产效率显著提高，机器人系统的引入使得生产线的效能得到了质的飞跃。
其次，质量控制方面，人工智能质检系统的准确性极大提高，大幅减少了次品率。
基于人工智能的智能排产技术研究
基于人工智能的智能排产技术研究智能排产技术是一种利用人工智能和数据分析技术，对生产流程进行优化和自动化的技术。
其主要目的是提高产能利用率、降低生产成本和缩短流程周期，为制造业提供了极大的便利和优势。
本文将从技术的发展历程、应用现状和挑战以及未来的发展趋势三方面来探讨基于人工智能的智能排产技术研究的重要性和前景。
一、技术的发展历程智能排产技术最初起源于传统的流程优化技术，随着计算机技术的不断发展，其应用范围逐渐扩大。
在实现自动化控制、规划和调度方面，传统的排产技术已经显得有些力不从心。
为此，学者们开始引入人工智能技术，在对排产系统进行建模和分析的基础上，实现数据挖掘和机器学习等技术的应用。
通过对生产流程中的数据进行深度分析和预测，智能排产技术可以更加精确地进行优化和调度。
二、应用现状和挑战目前，智能排产技术已经在许多制造业领域得到了广泛的应用。
在物流、航空、汽车、电子等行业中，智能排产系统已经成为了制造业信息化的重要手段。
然而，智能排产技术的应用还存在着一些挑战。
比如，智能排产技术本身需要进行大量的数据分析和处理，而实际生产中的数据不一定规范和完整，因此需要引入更为高效的数据清洗和挖掘技术。
同时，智能排产技术涉及到多个领域的协同和合作，需要进行更为准确和全面的生产计划和资源调度。
三、未来的发展趋势随着人工智能技术的快速发展，智能排产技术也将面临更加广阔的发展空间和新的应用需求。
其中，智能制造将是未来的一大趋势，智能排产技术将在制造业迈向智能化和自动化的过程中得到更加广泛的应用。
同时，物联网技术也将对智能排产技术的发展产生重要的影响，通过将制造过程中的物理设备和数字设备进行连接和互联，智能排产系统将实现生产过程的无人化管理和智能控制。
另外，随着人工智能技术的不断进步，智能排产技术的算法和模型也将变得更加智能和灵活，能够更好地适应不同领域和不同规模的生产需求。
总之，基于人工智能的智能排产技术是制造业信息化和智能化的重要手段，其发展与应用将对制造业的发展和变革产生重要的影响。
智慧生产工作总结报告模板
一、报告标题智慧生产工作总结报告二、报告时间2023年X月三、报告单位[单位名称]四、报告内容一、前言随着科技的飞速发展，智能化、信息化已经成为企业生产管理的重要趋势。
为响应国家关于推动制造业高质量发展的号召，我单位积极开展智慧生产建设，现将2023年度智慧生产工作总结如下。
二、工作回顾1. 智慧生产体系建设（1）构建了智慧生产平台，实现了生产数据实时采集、分析、预警和决策支持。
（2）优化了生产流程，提高了生产效率，降低了生产成本。
（3）加强了设备管理，降低了设备故障率，延长了设备使用寿命。
2. 智慧生产技术应用（1）引入了自动化生产线，实现了生产过程的自动化、智能化。
（2）应用了物联网技术，实现了生产设备的远程监控和维护。
（3）利用大数据分析技术，对生产数据进行分析，为生产决策提供依据。
3. 智慧生产人才培养（1）开展了智慧生产培训，提高了员工对智能化设备的操作和维护能力。
（2）选拔了一批优秀人才，组建了智慧生产团队，为智慧生产建设提供人才保障。
4. 智慧生产成果（1）生产效率提高了X%，生产成本降低了X%。
（2）产品质量稳定，客户满意度达到X%。
（3）设备故障率降低了X%，设备使用寿命延长了X%。
三、存在问题1. 智慧生产体系尚未完善，部分功能尚需优化。
2. 智慧生产技术应用还不够广泛，有待进一步推广。
3. 智慧生产人才培养还需加强，提高员工综合素质。
四、下一步工作计划1. 完善智慧生产体系，提高生产数据分析和决策支持能力。
2. 深入推进智慧生产技术应用，扩大应用范围，提高生产效率。
3. 加强智慧生产人才培养，提高员工综合素质，为智慧生产建设提供人才保障。
4. 加强与国内外先进企业的交流与合作，学习借鉴先进经验，提升我单位智慧生产水平。
五、总结2023年度，我单位在智慧生产建设方面取得了显著成果。
在新的一年里，我们将继续努力，不断完善智慧生产体系，推广应用先进技术，培养高素质人才，为实现企业高质量发展贡献力量。
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。
智能化生产的车间工作总结
智能化生产的车间工作总结年智能化生产的车间工作总结时光荏苒，岁月如梭。
在2023年，智能化生产已经融入到车间工作中，成为推动工业发展的重要力量。
今天，我想分享一下我们车间在智能化生产方面所做的努力和收获。
一、完善智能化设施智能化设施是智能化生产的基础，我们在设施上做了很多工作。
首先，我们引进了先进的、自动化流水线和智能传感器等设备，实现工厂自动化操作。
同时，我们根据实际情况对设备进行了优化和升级，使其在生产过程中更加高效、稳定和可靠，大大提高了生产效率和质量。
二、推进数据化管理在智能化生产中，数据化管理尤为重要。
我们采用了现代化的信息技术，将所有设备、生产线与信息化系统连接起来，实现了数据共享和实时监控。
通过建立全面的数据管理平台，我们能够对生产过程进行准确的分析和评估，及时发现和解决问题，保证生产的连续性和稳定性，并持续提高生产效率和质量。
三、优化流程在智能化生产中，流程优化是非常重要的一环。
我们对生产流程进行全面而细致地分析，准确把握物流和生产过程中每一个环节，避免资源浪费和效率低下，使生产流程更加高效、快速、准确。
同时，我们还采用提前预测和实时控制的方法，确保我们生产的成品能够达到高品质标准，这对于品牌的提升意义深远。
四、有机融合在智能化生产中，发挥了至关重要的作用。
与此同时，工人与的有机融合一定程度上能提高生产效率、加速生产过程。
为了实现这一目标，我们加强了员工培训，使其能够驾驭和运用新技术。
我们还致力于黑箱测试，防止出现问题，影响工厂正常运作。
五、注重安全和环保在走向智能化生产的过程中，我们更加注重生产的安全性与环保性。
无论是从生产与员工的角度，还是从环保角度出发，我们都要不断改善生产过程中的安全与环保问题，尽力维护员工的身体健康以及设施的环保标准。
最后，我要感谢所有参与到这个还潜力未发的智能化生产车间中工作的每一位员工。
正是你们的认真付出与努力, 才让我们的智能化生产更加顺利和成功。
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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。