【方案】东莞塘厦五金厂AI智能排产系统实战搭建指南

东莞作为世界工厂，五金制造业是塘厦镇的支柱产业之一。本文分享如何为五金厂搭建一套AI智能排产系统。
一、项目背景
塘厦某五金加工厂面临订单排产混乱的问题，引入AI智能排产后，产能利用率提升了35%。
二、核心功能
1. 订单智能排序：根据交货期、优先级自动排序
2. 设备负载均衡：避免设备过载或闲置
3. 交期预警：提前预测延期风险并提醒
4. 产能预测：基于历史数据预测未来产能
三、技术方案
采用扣子(Coze)平台+本地数据源的混合架构，支持私有化部署。
四、实施效果
• 排产时间：从4小时缩短至15分钟
• 产能利用率：提升35%
• 订单准时率：从78%提升至96%
有相关需求的工厂欢迎交流！

这个方案写得很实在，正好我们惠州这边也有个做精密五金的客户上了类似的系统。补充几个实战细节：

1. **数据清洗是关键**——很多排产系统跑不起来，卡在设备OEE数据不准。建议第一步先把设备状态采集做扎实，哪怕先用人工扫码录入，也比拍脑袋排产强。

2. **插单场景要特殊处理**——五金厂最头疼的是急单插队，建议在规则引擎里加一个“插单成本评估”模块，算清楚换模损失再决定是否插单，不然表面按时交付，实际利润全被换线吃掉了。

3. **工人技能矩阵**——光排设备不够，冷镦/CNC/冲压这些工序对师傅手艺要求高，排产时得把“人-机-技能”绑定，否则设备利用率上去了，品质报废率也跟着上去了。

你们这套方案如果能把“模具寿命管理”也纳入预警，基本就覆盖90%的痛点场景了。