900 ？
在制造業(yè)快速發(fā)展的當(dāng)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(shù)的興起，數(shù)字化
、智能化轉(zhuǎn)型成為必然趨勢。MOM（制造運(yùn)營管理系統(tǒng)）作為關(guān)鍵平臺
，正發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用
，尤其在借助 AI 技術(shù)實現(xiàn)從 “人找數(shù)據(jù)” 到 “數(shù)據(jù)找人” 的轉(zhuǎn)變
，進(jìn)而重構(gòu)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(yùn)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(fèi)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(fèi)大量時間和精力去收集 、整理數(shù)據(jù)
，導(dǎo)致決策周期長
；另一方面
，主觀性強(qiáng)，容易受到個人經(jīng)驗和判斷的影響
，數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和全面性難以保證
，進(jìn)而影響決策的科學(xué)性和精準(zhǔn)性。例如在生產(chǎn)排期環(huán)節(jié)
，工作人員要從生產(chǎn)設(shè)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(dāng)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(zhǔn)高效，難以滿足企業(yè)對生產(chǎn)效率、成本控制和產(chǎn)品質(zhì)量的要求。
AI 賦能 MOM 系統(tǒng)：數(shù)據(jù)找人的變革
智能數(shù)據(jù)分析與預(yù)測：AI 技術(shù)能夠?qū)?MOM 系統(tǒng)收集到的海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析
。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以挖掘數(shù)據(jù)之間的潛在關(guān)聯(lián)和規(guī)律，預(yù)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(yù)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(yù)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(shù)，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(shè)備連接生產(chǎn)設(shè)備、傳感器等，將設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、生產(chǎn)進(jìn)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?qū)@些海量分散的數(shù)據(jù)進(jìn)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(zhǔn)確的企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營數(shù)據(jù)池。
自動化決策建議生成：AI 可以根據(jù)預(yù)設(shè)的規(guī)則和模型
，對實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后，自動生成決策建議。比如，當(dāng)生產(chǎn)過程中出現(xiàn)設(shè)備故障預(yù)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(yīng)的維修建議和資源調(diào)配方案 ，直接推送給相關(guān)管理人員，無需管理人員再花費(fèi)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(zé)和工作習(xí)慣，對 MOM 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)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(fù)責(zé)人可能更關(guān)注生產(chǎn)進(jìn)度、設(shè)備利用率等數(shù)據(jù)，而質(zhì)量管理人員則重點關(guān)注產(chǎn)品質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)。AI 能夠精準(zhǔn)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(yīng)用場景探索
預(yù)測性維護(hù)中的 AI 算法
在現(xiàn)代制造業(yè)中
，設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行是保障生產(chǎn)連續(xù)性和產(chǎn)品質(zhì)量的關(guān)鍵
。傳統(tǒng)的設(shè)備維護(hù)方式
，如定期維護(hù)和故障后維修，存在諸多弊端
。定期維護(hù)可能導(dǎo)致過度維護(hù)，造成人力
、物力和時間的浪費(fèi)
；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(yù)測性維護(hù)借助 AI 算法
，實現(xiàn)了從被動維護(hù)向主動維護(hù)的轉(zhuǎn)變，大幅提升了設(shè)備管理的效率和可靠性
。
預(yù)測性維護(hù)的 AI 算法首先依賴于全面的數(shù)據(jù)收集。通過在設(shè)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(shè)備運(yùn)行過程中的各種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)包括設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)、工作狀態(tài)、環(huán)境條件等，形成了設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)畫像。例如，在風(fēng)力發(fā)電場，傳感器會持續(xù)收集風(fēng)力發(fā)電機(jī)的葉片轉(zhuǎn)速
、發(fā)電機(jī)溫度
、齒輪箱振動等數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和預(yù)測提供基礎(chǔ)
。
收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和預(yù)處理后
，被用于訓(xùn)練 AI 模型
。常用的 AI 模型有基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（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(guān)系。在設(shè)備預(yù)測性維護(hù)中
，設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是隨時間變化的
，過去的運(yùn)行數(shù)據(jù)對預(yù)測未來的故障具有重要意義
。
以 LSTM 模型為例
，它通過門控機(jī)制來控制信息的流動，能夠有效地處理長期依賴問題
。在訓(xùn)練過程中，模型會學(xué)習(xí)正常運(yùn)行狀態(tài)下設(shè)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(dāng)設(shè)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(xué)習(xí)，能夠識別出這些與故障相關(guān)的特征模式
。
訓(xùn)練好的模型在實際應(yīng)用中
，會實時接收設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)
，并根據(jù)已學(xué)習(xí)到的模式對設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行評估和預(yù)測
。當(dāng)模型檢測到當(dāng)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(yù)警。預(yù)警信息不僅包括可能發(fā)生的故障類型
，還會預(yù)估故障發(fā)生的時間
，為維護(hù)人員提供充足的準(zhǔn)備時間
。這不僅避免了設(shè)備故障導(dǎo)致的生產(chǎn)中斷
，相比傳統(tǒng)定期維護(hù)
，還能合理安排維護(hù)時間，減少不必要的維護(hù)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(xué)性與高效性直接關(guān)乎企業(yè)的生產(chǎn)效率
、成本控制以及訂單交付能力
。在復(fù)雜多變的生產(chǎn)環(huán)境中
，AI 算法憑借強(qiáng)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(jìn)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(wù)、設(shè)備產(chǎn)能
、人員配置、物料供應(yīng)
、訂單交付時間等關(guān)鍵要素轉(zhuǎn)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(gòu)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(wù)包含多種不同型號零部件的加工 ，設(shè)備涵蓋沖壓機(jī)、注塑機(jī)
、數(shù)控機(jī)床等
，人員有不同技能水平和工作時間安排，物料供應(yīng)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(zhuǎn)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(yù)先設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)對每個個體進(jìn)行適應(yīng)度評估。目標(biāo)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(shè)備利用率，充分發(fā)揮設(shè)備效能
，降低設(shè)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(dāng)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(biāo)函數(shù)，對各個排產(chǎn)方案進(jìn)行評估。
在選擇階段
，適應(yīng)度高的個體，也就是更符合目標(biāo)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(fù)雜的約束條件，生成比人工排產(chǎn)更科學(xué) 、更高效的生產(chǎn)計劃
。它可以精準(zhǔn)安排每臺設(shè)備的生產(chǎn)任務(wù)、每個人員的工作時間
，協(xié)調(diào)物料的準(zhǔn)時供應(yīng)，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(yīng)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(yīng)用企業(yè)生產(chǎn)運(yùn)營管理。某制造企業(yè)在應(yīng)用該系統(tǒng)后，生產(chǎn)效率提升了 15%。通過設(shè)備故障預(yù)測和及時維護(hù)，設(shè)備停機(jī)時間減少了 20%；精準(zhǔn)的原材料需求預(yù)測，使庫存成本降低了 25%。在質(zhì)量方面，產(chǎn)品次品率降低了 10%，產(chǎn)品質(zhì)量顯著提升，增強(qiáng)了企業(yè)的市場競爭力。
展望未來：MOM 系統(tǒng)與 AI 的深度融合
從 “人找數(shù)據(jù)” 到 “數(shù)據(jù)找人”，MOM 系統(tǒng)借助 AI 技術(shù)實現(xiàn)了生產(chǎn)決策邏輯的重構(gòu)
，為制造業(yè)運(yùn)營管理帶來了質(zhì)的飛躍。隨著技術(shù)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(zhuǎn)型提供更強(qiáng)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。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(jìn)一步減少人為干預(yù)，提高生產(chǎn)決策的效率和精準(zhǔn)度。同時，隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)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(qiáng)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(jìn)，漢思也將應(yīng)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(shù)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(wù)的領(lǐng)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(jī)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 掃碼關(guān)注“漢思” 識別二維碼 即可關(guān)注 如有侵權(quán)、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(lǐng)先供應(yīng)商。
，請聯(lián)系漢思刪帖
