协同科技依托AI大模型与深度优化算法，为制造业构建全流程智能化排产体系，重构资源配置逻辑，推动生产排产从“经验驱动”迈向“数据智驱”，助力企业实现产能最大化、成本最小化与交付精准化的三重突破。

一、核心逻辑

      协同科技智能排产系统以深度学习算法为引擎，整合物联网数据、工艺参数与实时订单，构建动态优化模型：

（一）多源数据融合：

接入ERP、MES、WMS等系统数据，打通设备状态、物料库存、订单优先级等信息孤岛。

（二）约束条件建模：

通过遗传算法与强化学习，综合考虑设备产能、工序逻辑、换线成本等约束因子。

（三）动态实时优化：

基于滚动时域优化（RTO）技术，定时自动重排计划，支持紧急插单、设备故障等突发场景。

二、应用实践

（一）电子制造：
AI排产系统日均处理个性化订单量提升，通过混合整数规划算法优化产线分配，实现单SKU备库存量降低，排产效率提升。

（二）新能源电池：
针对锂电池生产的高精密性，AI系统融合涂布、辊压等十余道工序数据，构建产能-能耗-良率多目标优化模型。有效缩短产线换型时间，降低单位电池能耗成本。

（三）纺织行业：
通过自然语言处理技术解析订单需求，自动生成排产指令。系统实时分析织机的运行状态，动态调整生产节奏，有效缩短订单交付周期和人工干预频次。

三、生态协同

（一）成本优化：企业通过AI排产实现综合成本降低，库存周转率提升。

（二）响应速度：基于AI中枢系统，企业作业效率提升，能耗降低。

（三）协同升级：通过供应链协同平台，供应商可实时获取排产计划，物料齐套率显著提升。

（四）可持续性：企业通过排产优化年碳排放量大幅减少。

四、AI与制造的深度共生

      协同科技正探索数字孪生+边缘计算的融合应用，让机器学会“思考”资源最优解，实现生产过程的虚拟仿真与本地化决策。未来，AI将进一步渗透至供应链上游，通过需求预测反向优化排产策略，推动制造业向数字化、智能化转型发展。