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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(gòu)生產(chǎn)決策邏輯
？

作者：Hanthink 發(fā)布時間：2025-03-28 16:02:59 903
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(gòu)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(zhuǎn)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(zhuǎn)變，進而重構(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(zhì)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?qū)?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?qū)@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(zhì)量管理人員則重點關注產(chǎn)品質(zhì)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(zhì)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(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(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(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(gòu)
，為制造業(yè)運營管理帶來了質(zhì)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(zhuǎn)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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