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

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(shì)。MOM（制造運(yùn)營(yíng)管理系統(tǒng)）作為關(guān)鍵平臺(tái)，正發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用，尤其在借助 AI 技術(shù)實(shí)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。

在以往的生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)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(guò)程中，主要依賴 “經(jīng)驗(yàn)決策” 模式 。工作人員需要在大量的生產(chǎn)數(shù)據(jù)中手動(dòng)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(shí)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(shí)間和精力去收集、整理數(shù)據(jù)，導(dǎo)致決策周期長(zhǎng)；另一方面，主觀性強(qiáng)，容易受到個(gè)人經(jīng)驗(yàn)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(kù)存系統(tǒng)、訂單信息等不同地方獲取數(shù)據(jù)，過(guò)程繁瑣且容易出錯(cuò)。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(shí)，市場(chǎng)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(duì)生產(chǎn)效率、成本控制和產(chǎn)品質(zhì)量的要求。

預(yù)測(cè)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(guò)度維護(hù)，造成人力、物力和時(shí)間的浪費(fèi)；而故障后維修則可能引發(fā)生產(chǎn)中斷，帶來(lái)高昂的損失。預(yù)測(cè)性維護(hù)借助 AI 算法，實(shí)現(xiàn)了從被動(dòng)維護(hù)向主動(dòng)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(cè)性維護(hù)的 AI 算法首先依賴于全面的數(shù)據(jù)收集。通過(guò)在設(shè)備上部署各類傳感器，如溫度傳感器、振動(dòng)傳感器、壓力傳感器等，實(shí)時(shí)采集設(shè)備運(yùn)行過(guò)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(chǎng)，傳感器會(huì)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(dòng)等數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和預(yù)測(cè)提供基礎(chǔ)。

收集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)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(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）。RNN 特別適合處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)，因?yàn)樗軌虿蹲綌?shù)據(jù)中的時(shí)間依賴關(guān)系。在設(shè)備預(yù)測(cè)性維護(hù)中，設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)是隨時(shí)間變化的，過(guò)去的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)未來(lái)的故障具有重要意義。

以 LSTM 模型為例，它通過(guò)門控機(jī)制來(lái)控制信息的流動(dòng)，能夠有效地處理長(zhǎng)期依賴問(wèn)題。在訓(xùn)練過(guò)程中，模型會(huì)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(shì)。例如，當(dāng)設(shè)備即將發(fā)生故障時(shí)，其振動(dòng)幅度可能會(huì)逐漸增大，溫度也會(huì)異常升高，LSTM 模型通過(guò)對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠識(shí)別出這些與故障相關(guān)的特征模式。

訓(xùn)練好的模型在實(shí)際應(yīng)用中，會(huì)實(shí)時(shí)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(duì)設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估和預(yù)測(cè)。當(dāng)模型檢測(cè)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(shí)，就會(huì)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(huì)預(yù)估故障發(fā)生的時(shí)間，為維護(hù)人員提供充足的準(zhǔn)備時(shí)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(shí)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(shí)際生產(chǎn)智能排程中，首先會(huì)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(shí)間等關(guān)鍵要素轉(zhuǎn)化為基因編碼 。每一個(gè)基因編碼組合形成一個(gè)個(gè)體，眾多個(gè)體共同構(gòu)成初始種群，而每個(gè)個(gè)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(hào)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(shí)間安排，物料供應(yīng)存在到貨周期差異，訂單交付時(shí)間也各有要求。此時(shí)，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(lái)，依據(jù)預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)函數(shù)對(duì)每個(gè)個(gè)體進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)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(xiàng)成本支出。在上述汽車零部件制造企業(yè)中，若當(dāng)前市場(chǎng)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(duì)各個(gè)排產(chǎn)方案進(jìn)行評(píng)估。

在選擇階段，適應(yīng)度高的個(gè)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(lái)。被選中的個(gè)體通過(guò)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(gè)體；同時(shí)，部分基因會(huì)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(guò)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(shí)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(jì)劃。它可以精準(zhǔn)安排每臺(tái)設(shè)備的生產(chǎn)任務(wù)、每個(gè)人員的工作時(shí)間，協(xié)調(diào)物料的準(zhǔn)時(shí)供應(yīng)，確保訂單按時(shí)交付，極大地提升了整個(gè)生產(chǎn)流程的效率和資源利用率。

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(shí)施經(jīng)驗(yàn)，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(yíng)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(guò)設(shè)備故障預(yù)測(cè)和及時(shí)維護(hù)，設(shè)備停機(jī)時(shí)間減少了 20%；精準(zhǔn)的原材料需求預(yù)測(cè)，使庫(kù)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

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(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)決策邏輯的重構(gòu)，為制造業(yè)運(yùn)營(yíng)管理帶來(lái)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出，實(shí)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(lái)，AI 可能會(huì)在 MOM 系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)更高級(jí)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(shí)，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(dòng)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(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得更大的優(yōu)勢(shì)。

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