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從“人找數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)找人”：MOM系統(tǒng)如何用AI重構生產(chǎn)決策邏輯
？

作者：Hanthink 發(fā)布時間：2025-06-25 16:20:37 570
ThinkDeep & MOM
從“人找數(shù)據(jù)”到“數(shù)據(jù)找人”
MOM系統(tǒng)如何用AI重構生產(chǎn)決策邏輯
？

在制造業(yè)快速發(fā)展的當下，傳統(tǒng)生產(chǎn)決策模式逐漸暴露出弊端

，而隨著大數(shù)據(jù)、人工智能等技術的興起
，數(shù)字化、智能化轉型成為必然趨勢
。MOM（制造運營管理系統(tǒng)）作為關鍵平臺，正發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用
，尤其在借助 AI 技術實現(xiàn)從 “人找數(shù)據(jù)” 到 “數(shù)據(jù)找人” 的轉變
，進而重構生產(chǎn)決策邏輯方面
，展現(xiàn)出巨大潛力。

傳統(tǒng)模式困境：人找數(shù)據(jù)的艱難

在以往的生產(chǎn)運營中

，“人找數(shù)據(jù)” 是常態(tài)。在傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)決策過程中
，主要依賴 “經(jīng)驗決策” 模式 。工作人員需要在大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中手動篩選
、收集和整理信息，以支持決策制定
，這就是典型的 “人找數(shù)據(jù)”。這種方式存在諸多弊端：一方面
，效率低下，耗費大量人力和時間
，企業(yè)各部門數(shù)據(jù)分散，生產(chǎn)人員
、管理人員需要耗費大量時間和精力去收集、整理數(shù)據(jù)
，導致決策周期長
；另一方面，主觀性強
，容易受到個人經(jīng)驗和判斷的影響，數(shù)據(jù)的準確性和全面性難以保證
，進而影響決策的科學性和精準性。例如在生產(chǎn)排期環(huán)節(jié)
，工作人員要從生產(chǎn)設備記錄、庫存系統(tǒng)
、訂單信息等不同地方獲取數(shù)據(jù)，過程繁瑣且容易出錯
。而且獲取到的數(shù)據(jù)往往存在滯后性，當數(shù)據(jù)收集整理完成時
，市場情況
、生產(chǎn)條件可能已經(jīng)發(fā)生變化
，基于這樣的數(shù)據(jù)做出的決策很難精準高效，難以滿足企業(yè)對生產(chǎn)效率
、成本控制和產(chǎn)品質量的要求
。

AI 賦能 MOM 系統(tǒng)：數(shù)據(jù)找人的變革
1.png

智能數(shù)據(jù)分析與預測：AI 技術能夠對 MOM 系統(tǒng)收集到的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行深度分析。通過機器學習算法

，它可以挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關聯(lián)和規(guī)律
，預測未來的生產(chǎn)趨勢和需求
。例如
，基于歷史訂單數(shù)據(jù)
、市場趨勢數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)能力數(shù)據(jù)
，AI 可以預測不同產(chǎn)品在未來一段時間內(nèi)的市場需求
，從而幫助企業(yè)提前制定更合理的生產(chǎn)計劃，實現(xiàn)生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置
。這種預測性分析讓數(shù)據(jù)主動 “找到” 需要它的決策者
，為決策提供前瞻性支持
。

數(shù)據(jù)實時采集與整合：MOM 系統(tǒng)借助 AI 技術，實現(xiàn)對生產(chǎn)過程中各類數(shù)據(jù)的實時采集

。通過物聯(lián)網(wǎng)設備連接生產(chǎn)設備
、傳感器等
，將設備運行狀態(tài)
、生產(chǎn)進度
、原材料消耗等數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)较到y(tǒng)中
。同時
，AI 算法能夠對這些海量分散的數(shù)據(jù)進行高效整合
，打破數(shù)據(jù)孤島
。比如
，將來自生產(chǎn)車間
、倉庫
、銷售部門的數(shù)據(jù)統(tǒng)一匯總管理
，形成全面
、準確的企業(yè)生產(chǎn)運營數(shù)據(jù)池
。

自動化決策建議生成：AI 可以根據(jù)預設的規(guī)則和模型，對實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行分析處理后

，自動生成決策建議
。比如
，當生產(chǎn)過程中出現(xiàn)設備故障預警時
，AI 不僅能快速定位故障原因
，還能根據(jù)以往的維修數(shù)據(jù)和經(jīng)驗
，給出相應的維修建議和資源調(diào)配方案 ，直接推送給相關管理人員
，無需管理人員再花費時間去分析故障數(shù)據(jù)和尋找解決方案，真正實現(xiàn)了 “數(shù)據(jù)找人”
。

個性化信息推送：不同崗位的人員在生產(chǎn)決策中需要不同類型的數(shù)據(jù)。AI 可以根據(jù)人員的角色

、職責和工作習慣
，對 MOM 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行篩選和整合
，為每個人提供個性化的數(shù)據(jù)信息推送
。例如
，生產(chǎn)部門負責人可能更關注生產(chǎn)進度
、設備利用率等數(shù)據(jù)
，而質量管理人員則重點關注產(chǎn)品質量指標數(shù)據(jù)
。AI 能夠精準地將他們各自需要的數(shù)據(jù)及時推送給他們
，提高決策效率
。

 AI 應用場景探索

預測性維護中的 AI 算法

在現(xiàn)代制造業(yè)中

，設備的穩(wěn)定運行是保障生產(chǎn)連續(xù)性和產(chǎn)品質量的關鍵。傳統(tǒng)的設備維護方式
，如定期維護和故障后維修，存在諸多弊端
。定期維護可能導致過度維護，造成人力
、物力和時間的浪費；而故障后維修則可能引發(fā)生產(chǎn)中斷
，帶來高昂的損失
。預測性維護借助 AI 算法
，實現(xiàn)了從被動維護向主動維護的轉變
，大幅提升了設備管理的效率和可靠性。

預測性維護的 AI 算法首先依賴于全面的數(shù)據(jù)收集

。通過在設備上部署各類傳感器
，如溫度傳感器
、振動傳感器
、壓力傳感器等
，實時采集設備運行過程中的各種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括設備的運行參數(shù)
、工作狀態(tài)、環(huán)境條件等
，形成了設備的運行數(shù)據(jù)畫像。例如
，在風力發(fā)電場，傳感器會持續(xù)收集風力發(fā)電機的葉片轉速
、發(fā)電機溫度
、齒輪箱振動等數(shù)據(jù)
，為后續(xù)的分析和預測提供基礎
。

收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和預處理后

，被用于訓練 AI 模型
。常用的 AI 模型有基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡
，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）
。RNN 特別適合處理時間序列數(shù)據(jù)
，因為它能夠捕捉數(shù)據(jù)中的時間依賴關系
。在設備預測性維護中
，設備的運行狀態(tài)是隨時間變化的
，過去的運行數(shù)據(jù)對預測未來的故障具有重要意義
。

以 LSTM 模型為例

，它通過門控機制來控制信息的流動，能夠有效地處理長期依賴問題
。在訓練過程中
，模型會學習正常運行狀態(tài)下設備數(shù)據(jù)的特征模式
，以及故障發(fā)生前數(shù)據(jù)的異常變化趨勢
。例如
，當設備即將發(fā)生故障時
，其振動幅度可能會逐漸增大
，溫度也會異常升高
，LSTM 模型通過對大量歷史數(shù)據(jù)的學習
，能夠識別出這些與故障相關的特征模式
。

訓練好的模型在實際應用中

，會實時接收設備的運行數(shù)據(jù)
，并根據(jù)已學習到的模式對設備的狀態(tài)進行評估和預測
。當模型檢測到當前數(shù)據(jù)與正常模式出現(xiàn)較大偏差
，且符合故障特征模式時
，就會發(fā)出故障預警
。預警信息不僅包括可能發(fā)生的故障類型
，還會預估故障發(fā)生的時間
，為維護人員提供充足的準備時間
。這不僅避免了設備故障導致的生產(chǎn)中斷
，相比傳統(tǒng)定期維護，還能合理安排維護時間
，減少不必要的維護成本，大幅提升生產(chǎn)效率
。

智能排產(chǎn)中的 AI 算法

智能排產(chǎn)是生產(chǎn)流程的核心環(huán)節(jié)，其科學性與高效性直接關乎企業(yè)的生產(chǎn)效率、成本控制以及訂單交付能力

。在復雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中，AI 算法憑借強大的數(shù)據(jù)處理和優(yōu)化能力
，為智能排產(chǎn)注入了新的活力。

以遺傳算法為例

，它借鑒生物進化中的遺傳
、變異和自然選擇原理
，為生產(chǎn)排產(chǎn)提供了創(chuàng)新性的解決方案
。在實際生產(chǎn)智能排程中
，首先會將生產(chǎn)任務、設備產(chǎn)能
、人員配置、物料供應
、訂單交付時間等關鍵要素轉化為基因編碼 。每一個基因編碼組合形成一個個體
，眾多個體共同構成初始種群
，而每個個體都代表著一種潛在的生產(chǎn)排產(chǎn)方案
。

比如

，在一家汽車零部件制造企業(yè)中
，生產(chǎn)任務包含多種不同型號零部件的加工
，設備涵蓋沖壓機
、注塑機
、數(shù)控機床等
，人員有不同技能水平和工作時間安排
，物料供應存在到貨周期差異，訂單交付時間也各有要求
。此時，將這些信息轉化為基因編碼
，生成初始的排產(chǎn)方案種群
。

接下來，依據(jù)預先設定的目標函數(shù)對每個個體進行適應度評估

。目標函數(shù)可以是多樣化的，如追求最短生產(chǎn)周期
，旨在讓產(chǎn)品盡快交付，滿足客戶緊急需求
；最大化設備利用率
，充分發(fā)揮設備效能
，降低設備閑置成本
；最小化生產(chǎn)成本
，綜合考慮人力
、物料
、能源等各項成本支出
。在上述汽車零部件制造企業(yè)中，若當前市場需求緊迫
，企業(yè)可能將最短生產(chǎn)周期作為首要目標函數(shù)，對各個排產(chǎn)方案進行評估
。

在選擇階段，適應度高的個體

，也就是更符合目標函數(shù)要求的排產(chǎn)方案，有更大幾率被挑選出來
。被選中的個體通過交叉操作
，交換彼此的部分基因編碼
，模擬生物遺傳中的基因重組
，產(chǎn)生新的子代個體
；同時
，部分基因會以一定概率發(fā)生變異，為種群引入新的基因特征
，避免算法陷入局部最優(yōu)解
。

經(jīng)過多輪的選擇

、交叉和變異操作
，種群不斷迭代優(yōu)化
，逐步向最優(yōu)的生產(chǎn)排產(chǎn)方案逼近
。AI 算法能夠在短時間內(nèi)處理海量數(shù)據(jù)和復雜的約束條件，生成比人工排產(chǎn)更科學
、更高效的生產(chǎn)計劃。它可以精準安排每臺設備的生產(chǎn)任務
、每個人員的工作時間，協(xié)調(diào)物料的準時供應
，確保訂單按時交付
，極大地提升了整個生產(chǎn)流程的效率和資源利用率
。

實際應用成效顯著

許多企業(yè)引入搭載 AI 的 MOM 系統(tǒng)后

，取得了令人矚目的成果。漢思集合多年MOM系統(tǒng)實施經(jīng)驗
，搭建了MOM系統(tǒng)AI大模型ThinkDeep
，深度分析應用企業(yè)生產(chǎn)運營管理
。某制造企業(yè)在應用該系統(tǒng)后
，生產(chǎn)效率提升了 15%
。通過設備故障預測和及時維護
，設備停機時間減少了 20%；精準的原材料需求預測
，使庫存成本降低了 25%。在質量方面
，產(chǎn)品次品率降低了 10%，產(chǎn)品質量顯著提升，增強了企業(yè)的市場競爭力
。

從 “人找數(shù)據(jù)” 到 “數(shù)據(jù)找人”，MOM 系統(tǒng)借助 AI 技術實現(xiàn)了生產(chǎn)決策邏輯的重構

，為制造業(yè)運營管理帶來了質的飛躍
。隨著技術的不斷發(fā)展
，MOM 系統(tǒng)與 AI 的融合將更加深入
，為企業(yè)的數(shù)字化
、智能化轉型提供更強大的支持
，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展
。

展望未來：MOM 系統(tǒng)與 AI 的深度融合

隨著制造業(yè)智能化的不斷深入發(fā)展

，MOM 系統(tǒng)與 AI 的融合將更加緊密
。未來
，AI 可能會在 MOM 系統(tǒng)中實現(xiàn)更高級別的自主決策
，進一步減少人為干預
，提高生產(chǎn)決策的效率和精準度
。同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)
、大數(shù)據(jù)等技術的不斷發(fā)展，MOM 系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)將更加豐富和全面
，為 AI 提供更強大的數(shù)據(jù)支持
，從而推動制造業(yè)向更高水平的智能化邁進
，漢思也將應用ThinkDeep助力企業(yè)在激烈的市場競爭中取得更大的優(yōu)勢
。

END

HanThink

福州漢思信息技術有限公司成立于2008年

，致力于提供企業(yè)用戶全面
、量身定制的MOM管理軟件MES
、WMS
、LES
、QMS、EAM
、EMS、IOT和整體解決方案
。

目前服務的領域涵蓋離散和流程兩大行業(yè)：汽車行業(yè)、新能源行業(yè)

、醫(yī)藥行業(yè)
、食品行業(yè)、機加工制造行業(yè)
、電氣行業(yè)、物流行業(yè)
、大型裝配等
。

尤其在汽車

、醫(yī)藥
、食品
、新能源行業(yè)（新能源汽車、光伏
、電池
、儲能等）積累了豐富的實施經(jīng)驗和行業(yè)方案
，是國內(nèi)MOM的領先供應商
。

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