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漢思原創(chuàng)

100+項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，高級(jí)顧問提煉純干貨

預(yù)約演示 對(duì)話專家

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(shí)間：2025-03-28 16:02:59 905
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(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
。

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(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(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。

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(yù)測(cè)：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(cè)未來的生產(chǎn)趨勢(shì)和需求
。例如
，基于歷史訂單數(shù)據(jù)、市場(chǎng)趨勢(shì)數(shù)據(jù)以及生產(chǎn)能力數(shù)據(jù)
，AI 可以預(yù)測(cè)不同產(chǎn)品在未來一段時(shí)間內(nèi)的市場(chǎng)需求
，從而幫助企業(yè)提前制定更合理的生產(chǎn)計(jì)劃，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)資源的優(yōu)化配置
。這種預(yù)測(cè)性分析讓數(shù)據(jù)主動(dòng) “找到” 需要它的決策者
，為決策提供前瞻性支持
。

數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與整合：MOM 系統(tǒng)借助 AI 技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)過程中各類數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)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(shí)時(shí)傳輸?shù)较到y(tǒng)中。同時(shí)
，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(yíng)數(shù)據(jù)池。

自動(dòng)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(duì)實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理后，自動(dòng)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(shí)，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(yàn)
，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(shí)間去分析故障數(shù)據(jù)和尋找解決方案
，真正實(shí)現(xiàn)了 “數(shù)據(jù)找人”。

個(gè)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(duì) MOM 系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和整合
，為每個(gè)人提供個(gè)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(diǎn)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(shí)推送給他們
，提高決策效率
。

 AI 應(yīng)用場(chǎng)景探索

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
，過去的運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)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(dòng)
，能夠有效地處理長(zhǎng)期依賴問題
。在訓(xùn)練過程中，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，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
。被選中的個(gè)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(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。

實(shí)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(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。

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(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)
。

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、儲(chǔ)能等）積累了豐富的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)和行業(yè)方案，是國(guó)內(nèi)MOM的領(lǐng)先供應(yīng)商
。

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