背景
一家位于华东的装备制造企业，主营非标自动化设备生产，年产值约2亿元。企业拥有5个生产车间、80余台数控设备，产品型号超过200种，订单平均交期15天。随着业务扩张，传统的人工排产方式已无法应对日益复杂的生产需求。
痛点
1.
排产效率低
：计划员每天花费4-5小时手动排产，仍频繁出现设备冲突和物料短缺。
2.
设备利用率不足
：关键加工中心平均开机率仅55%，闲置时间占比高。
3.
交付延误严重
：订单准时交付率长期在65%左右，客户投诉率上升。
4.
信息孤岛
：ERP与车间现场数据脱节，计划调整需电话沟通，反馈滞后超过2小时。
方案
该企业与某工业数字化服务商合作，部署了基于APS（高级计划排程）的智能排产系统。关键举措包括：
- 接入设备数据采集终端，实时获取各设备状态、加工参数。
- 建立产能模型，将200余种工艺路线、30余种物料约束数字化。
- 采用遗传算法自动生成排程方案，支持多目标优化（最短交期、最高设备利用率）。
- 打通ERP与MES系统，实现订单-排产-执行-反馈闭环。
效果
上线运行6个月后，企业核心数据发生显著变化：
- 产能提升30%，月均产值从1600万元增至2080万元。
- 设备综合利用率（OEE）从55%提升至78%。
- 订单准时交付率从65%提升至92%。
- 计划员每日排产耗时从4.5小时降至0.5小时，且准确率提高至98%。
- 紧急插单平均处理时长从6小时缩短至45分钟。
启示
行业案例表明，对于多品种小批量离散制造企业，传统排产模式已成为产能瓶颈。通过引入数字化排产系统，企业不仅能够快速响应市场变化，更能挖掘隐藏的设备潜力。关键成功要素在于：一是车间数据采集的颗粒度要足够细；二是排产算法需适配企业实际工艺约束；三是需建立“计划-执行-反馈”的持续优化机制。该模式已在多家同类型企业中得到验证，投资回报周期通常不超过8个月。