夜雨聆风
订单随意插队打乱全盘生产，交货时间一再往后顺延，重金购置的设备白白闲置浪费产能。这些排产痛点，让无数加工厂倍感头疼。如今 AI 排产智能体应运而生，不仅革新生产作业工具，更颠覆传统管理思路。本期T-Tech技术直播，我们邀请到圆木智能产品合伙人贺眈老师，围绕《AI智能体在制造业排产场景的应用》这一主题，从行业核心痛点、产品技术方案到AI在制造业的发展趋势，进行了全面而深入的分享。
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一个行业核心痛点：
传统排产与APS软件的双重瓶颈
当前机加工行业的排产困境，是工厂自身业务特性与传统软件局限性共同作用的结果。从工厂端来看，三大痛点尤为突出。首先是排产复杂度高，行业普遍存在工序长、设备依赖度高、多品种小批量生产的特点，换产与插单情况十分频繁。其次是交付压力突出，客户普遍要求低库存甚至零库存，订单周期持续缩短，行业平均按期交付率仅能达到 60%-70%。同时还存在协同效率低下的问题，各部门缺乏全局统一计划，直接导致设备利用率不足，整体运营效率受到严重限制。
而被寄予厚望的传统 APS 软件，同样存在难以克服的短板，这类软件数据门槛较高，需要提前准备大量标准化数据，中小型工厂往往难以满足相关要求，交付与维护成本也十分高昂。并且传统 APS 软件灵活性不足，高度依赖固定配置，对业务变化的适配能力较弱，无法应对工厂频繁的流程调整。此外其计算效率较低，生成完整排产计划需要数十分钟，难以满足中小工厂计划实时变动的需求。
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一条产品技术路线：
大模型+优化算法，
打造可落地的排产智能体
圆木智能提出了一个核心产品价值观：灵活可执行的计划，比完美但无法落地的计划更有价值。工厂最迫切的需求，不是理论上最优的排产方案，而是能够轻松生成、随时调整、切实可行的生产计划。基于这一理念，团队采用"大模型+优化算法"的双轮驱动技术路线：大模型提升对业务的理解能力与使用灵活性，降低用户门槛；优化算法解决大规模数据下的计算效率问题，保证排产的科学性。
在此基础上，排产智能体形成了六大核心优势：
1、语义理解：精准识别生产排产场景专用术语，支持自然语言对话与文档解析
2、自然语言操作：替代传统软件复杂的参数配置，用户可直接用口语表达排程诉求
3、多步规划：自主生成多套排产方案并进行对比优化，辅助决策
4、可插拔Skill：支持低代码动态扩展功能，快速适配不同客户的个性化需求
5、记忆功能：记录客户特定规则与历史偏好，持续提升指令执行准确性
6、智能数据转化：自动解析异构数据，完成字段映射与规则推断，通过多轮对话解决歧义，大幅降低数据导入成本
在实际应用中，智能体可完成生产报工、数据转换、智能排程、数据分析等全流程工作，为用户提供一站式排产解决方案。
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一个可量化的价值：
从效率提升到全局优化
AI排产的价值，最终体现在可量化的效率与效益提升上。贺眈老师指出，AI 智能体主要从三个维度为工厂创造价值，首先能够提升设备利用率，在工单、工序、设备数量多的复杂场景中，这一优势表现得尤为显著。其次可以提高交付达成率，基于全局视角优化排产，平衡各环节资源。同时还能增强响应能力，秒级完成插单与计划变更，提供透明的全局生产视图，支撑跨部门协同与预测。
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一个行业发展趋势：
从辅助工具到AI原生组织
关于AI在制造业的发展阶段，贺眈老师给出了清晰的判断：目前AI是PMC的24小时在线专业助理，主要解决人类不擅长的大规模计算与复杂规划问题，核心角色是辅助而非替代。展望未来，AI在制造业的发展将沿着三个方向推进：
• AI主导运营：未来工厂日常排产与运营将由AI主导，人类仅负责处理异常情况
• AI原生组织：最终工厂各核心环节都将部署AI智能体，形成可自主迭代优化的AI原生体系
• 全场景串联：从生产计划延伸至研发、供应链等更多场景，实现多智能体协同，打通企业全流程
贺眈老师预判，未来3-5年制造业AI将迎来关键拐点，政策扶持、技术进步与市场需求三大因素将共同驱动行业变革。随着智能体渗透率提升，不同智能体之间将形成连接，沉淀企业核心知识与能力，推动行业整体智能化升级。
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结语
AI在制造业的落地，从来不是技术的单点突破，而是算法能力、产品思维与行业理解的深度融合。圆木智能从生产计划这一高频、核心、可验证的场景切入，用"大模型+优化算法"的技术路线，为制造业智能化转型提供了可落地的实践样本。随着技术的不断成熟与行业需求的持续释放，AI智能体将逐步渗透到制造业的各个环节，最终推动工厂向AI原生组织演进。
