從“人找數據”到“數據找人”：MOM系統(tǒng)如何用AI重構生產決策邏輯？

在制造業(yè)快速發(fā)展的當下，傳統(tǒng)生產決策模式逐漸暴露出弊端，而隨著大數據、人工智能等技術的興起，數字化、智能化轉型成為必然趨勢。MOM（制造運營管理系統(tǒng)）作為關鍵平臺，正發(fā)揮著愈發(fā)重要的作用，尤其在借助 AI 技術實現從 “人找數據” 到 “數據找人” 的轉變，進而重構生產決策邏輯方面，展現出巨大潛力。

在以往的生產運營中，“人找數據” 是常態(tài)。在傳統(tǒng)制造業(yè)生產決策過程中，主要依賴 “經驗決策” 模式 。工作人員需要在大量的生產數據中手動篩選、收集和整理信息，以支持決策制定，這就是典型的 “人找數據”。這種方式存在諸多弊端：一方面，效率低下，耗費大量人力和時間，企業(yè)各部門數據分散，生產人員、管理人員需要耗費大量時間和精力去收集、整理數據，導致決策周期長；另一方面，主觀性強，容易受到個人經驗和判斷的影響，數據的準確性和全面性難以保證 ，進而影響決策的科學性和精準性。例如在生產排期環(huán)節(jié)，工作人員要從生產設備記錄、庫存系統(tǒng)、訂單信息等不同地方獲取數據，過程繁瑣且容易出錯。而且獲取到的數據往往存在滯后性，當數據收集整理完成時，市場情況、生產條件可能已經發(fā)生變化，基于這樣的數據做出的決策很難精準高效，難以滿足企業(yè)對生產效率、成本控制和產品質量的要求。

預測性維護中的 AI 算法

在現代制造業(yè)中，設備的穩(wěn)定運行是保障生產連續(xù)性和產品質量的關鍵。傳統(tǒng)的設備維護方式，如定期維護和故障后維修，存在諸多弊端。定期維護可能導致過度維護，造成人力、物力和時間的浪費；而故障后維修則可能引發(fā)生產中斷，帶來高昂的損失。預測性維護借助 AI 算法，實現了從被動維護向主動維護的轉變，大幅提升了設備管理的效率和可靠性。

預測性維護的 AI 算法首先依賴于全面的數據收集。通過在設備上部署各類傳感器，如溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器等，實時采集設備運行過程中的各種數據。這些數據包括設備的運行參數、工作狀態(tài)、環(huán)境條件等，形成了設備的運行數據畫像。例如，在風力發(fā)電場，傳感器會持續(xù)收集風力發(fā)電機的葉片轉速、發(fā)電機溫度、齒輪箱振動等數據，為后續(xù)的分析和預測提供基礎。

收集到的數據經過清洗和預處理后，被用于訓練 AI 模型。常用的 AI 模型有基于深度學習的神經網絡，如循環(huán)神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶網絡（LSTM）。RNN 特別適合處理時間序列數據，因為它能夠捕捉數據中的時間依賴關系。在設備預測性維護中，設備的運行狀態(tài)是隨時間變化的，過去的運行數據對預測未來的故障具有重要意義。

以 LSTM 模型為例，它通過門控機制來控制信息的流動，能夠有效地處理長期依賴問題。在訓練過程中，模型會學習正常運行狀態(tài)下設備數據的特征模式，以及故障發(fā)生前數據的異常變化趨勢。例如，當設備即將發(fā)生故障時，其振動幅度可能會逐漸增大，溫度也會異常升高，LSTM 模型通過對大量歷史數據的學習，能夠識別出這些與故障相關的特征模式。

訓練好的模型在實際應用中，會實時接收設備的運行數據，并根據已學習到的模式對設備的狀態(tài)進行評估和預測。當模型檢測到當前數據與正常模式出現較大偏差，且符合故障特征模式時，就會發(fā)出故障預警。預警信息不僅包括可能發(fā)生的故障類型，還會預估故障發(fā)生的時間，為維護人員提供充足的準備時間。這不僅避免了設備故障導致的生產中斷，相比傳統(tǒng)定期維護，還能合理安排維護時間，減少不必要的維護成本，大幅提升生產效率。

智能排產中的 AI 算法

智能排產是生產流程的核心環(huán)節(jié)，其科學性與高效性直接關乎企業(yè)的生產效率、成本控制以及訂單交付能力。在復雜多變的生產環(huán)境中，AI 算法憑借強大的數據處理和優(yōu)化能力，為智能排產注入了新的活力。

以遺傳算法為例，它借鑒生物進化中的遺傳、變異和自然選擇原理，為生產排產提供了創(chuàng)新性的解決方案。在實際生產智能排程中，首先會將生產任務、設備產能、人員配置、物料供應、訂單交付時間等關鍵要素轉化為基因編碼 。每一個基因編碼組合形成一個個體，眾多個體共同構成初始種群，而每個個體都代表著一種潛在的生產排產方案。

比如，在一家汽車零部件制造企業(yè)中，生產任務包含多種不同型號零部件的加工，設備涵蓋沖壓機、注塑機、數控機床等，人員有不同技能水平和工作時間安排，物料供應存在到貨周期差異，訂單交付時間也各有要求。此時，將這些信息轉化為基因編碼，生成初始的排產方案種群。

接下來，依據預先設定的目標函數對每個個體進行適應度評估。目標函數可以是多樣化的，如追求最短生產周期，旨在讓產品盡快交付，滿足客戶緊急需求；最大化設備利用率，充分發(fā)揮設備效能，降低設備閑置成本；最小化生產成本，綜合考慮人力、物料、能源等各項成本支出。在上述汽車零部件制造企業(yè)中，若當前市場需求緊迫，企業(yè)可能將最短生產周期作為首要目標函數，對各個排產方案進行評估。

在選擇階段，適應度高的個體，也就是更符合目標函數要求的排產方案，有更大幾率被挑選出來。被選中的個體通過交叉操作，交換彼此的部分基因編碼，模擬生物遺傳中的基因重組，產生新的子代個體；同時，部分基因會以一定概率發(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)的生產排產方案逼近。AI 算法能夠在短時間內處理海量數據和復雜的約束條件，生成比人工排產更科學、更高效的生產計劃。它可以精準安排每臺設備的生產任務、每個人員的工作時間，協調物料的準時供應，確保訂單按時交付，極大地提升了整個生產流程的效率和資源利用率。

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)實施經驗，搭建了MOM系統(tǒng)AI大模型ThinkDeep，深度分析應用企業(yè)生產運營管理。某制造企業(yè)在應用該系統(tǒng)后，生產效率提升了 15%。通過設備故障預測和及時維護，設備停機時間減少了 20%；精準的原材料需求預測，使庫存成本降低了 25%。在質量方面，產品次品率降低了 10%，產品質量顯著提升，增強了企業(yè)的市場競爭力。

從 “人找數據” 到 “數據找人”，MOM 系統(tǒng)借助 AI 技術實現了生產決策邏輯的重構，為制造業(yè)運營管理帶來了質的飛躍。隨著技術的不斷發(fā)展，MOM 系統(tǒng)與 AI 的融合將更加深入，為企業(yè)的數字化、智能化轉型提供更強大的支持，助力企業(yè)在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續(xù)發(fā)展。

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 可能會在 MOM 系統(tǒng)中實現更高級別的自主決策，進一步減少人為干預，提高生產決策的效率和精準度。同時，隨著物聯網、大數據等技術的不斷發(fā)展，MOM 系統(tǒng)收集的數據將更加豐富和全面，為 AI 提供更強大的數據支持，從而推動制造業(yè)向更高水平的智能化邁進，漢思也將應用ThinkDeep助力企業(yè)在激烈的市場競爭中取得更大的優(yōu)勢。

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