“张厂长，设备一直没停过，工人也三班倒，订单交付率怎么还是上不去？”

这是我最近走访一家离散制造企业时听到的困惑。当时车间里的场景确实热火朝天——机床轰鸣、物料穿梭、工人们手脚不停。但当我们调出上个月的运营数据，却发现设备综合利用率只有52%，订单准交率不足40%。

设备没停，人没歇，产能去哪儿了？

一、产能的“隐形杀手”：排产混乱

在和几十位生产管理者交流后，我发现一个共性问题：表面看是资源不足，实质是调度失序。

一位PMC经理跟我吐槽：“每天早上一睁眼，就是处理各种插单、缺料、机台故障。光是协调这些突发状况，就要花掉大半天时间。等真正坐下来排计划，已经是下午了。”

这就是典型的“救火式管理”——大家很忙，但忙的不是最优的生产节奏。设备在转，可能在转不该转的订单；人在加班，可能在处理本该避免的异常。

更深层的原因是，传统排产依赖“老师傅”的经验。一位优秀的排产员，脑子里装着的排产规则、设备特性、物料齐套情况，可能需要三到五年才能积累起来。而一旦这位师傅离职或退休，产能立刻掉一截。

更棘手的是，人的经验再丰富，也很难同时处理几十个订单、上百道工序、上千种物料的协同关系。一个决策偏差，可能就导致某台设备待料、某条产线空转。

二、“多品种小批量”时代，传统排产方式失效了

当下游客户越来越“挑剔”，订单呈现多品种、小批量、短交期的特征时，生产现场的复杂度呈指数级上升。

举个例子：一家典型的机械加工企业，同时在生产的有20多个订单，涉及80多道工序、30多台设备、上百种物料。排产员需要同时回答这几个问题：

哪个订单该优先上机？
哪台设备负荷过高，需要分流？
物料什么时候能齐套，能不能支撑这个排程？
如果插一个急单，会影响哪些订单的交期？

靠Excel、靠经验、靠开会沟通，已经很难实时、精准地回答这些问题。结果就是：有的设备积压待加工，有的设备闲置等料；有的订单提前做完等出货，有的订单临期了才刚上机。

这就是“设备没停、人没歇，产能出不来”的真实写照——不是不努力，是调度系统跟不上复杂度的提升。

三、AI排产：让“老师傅”的经验变成算法能力

最近，我观察到一些领先的制造企业，开始用新的方式解决这个老问题。

它们引入了一种叫沃慧排的“AI排产智能体”。听起来有点技术，但本质很简单：把优秀排产员的决策逻辑，变成算法；把“人盯着排”，变成“AI自动算”。

举个例子，这类系统会融合两种技术：

运筹优化（OR）：像一位精算师，把订单、设备、物料、工时、交期全部数据化，在几秒钟内算出成百上千种排产方案，找出最优的那一个。
深度强化学习（DRL）：像一位不断成长的老师傅，每次排完产、执行完，系统会“复盘”——哪个排期执行顺利？哪个环节出了异常？下次如何避免？越用越聪明。

在实际应用中，有企业把原本需要两三天才能排好的月度计划，缩短到“2秒生成”。遇到紧急插单，系统不再是“全员开会评估”，而是“一键模拟”——直接告诉你插单会影响哪个订单、延迟几天、有没有替代方案。

四、智能化不只是“快”，更是“稳”

对工厂管理者来说，AI排产带来的价值，不只是效率提升，更是生产的“确定性”。

物料更齐套：系统排产时，会自动匹配库存和采购计划，减少“等料”造成的设备闲置。
异常响应更快：设备故障、物料延迟，系统会实时预警，并自动调整后续排程，把影响降到最低。
产能更透明：哪些订单能准时交付？哪台设备负荷过高？未来一周的产出是多少？打开电脑或大屏，随时掌握。

浙江一家汽配企业，上线AI排产系统后，设备综合利用率从67%提升到82%，订单准交率提高15个百分点。最关键的是，生产管理者终于不用每天“救火”了，可以把时间花在现场改善和团队培养上。

五、写在最后

如果你也在困惑“设备没停、人没歇，产能为什么上不去”，不妨换个角度思考：问题可能不在“更努力”，而在“更聪明”。

今天的AI技术，已经可以把优秀排产员的经验“固化”下来，变成工厂持续运转的“大脑”。它不累、不退休、不怕复杂，7×24小时帮你算最优解。

产能的天花板，往往不是设备和人，而是排产的智慧。把这部分交给AI，设备和人的价值，才能真正释放出来。

如果你对AI排产感兴趣，想了解它如何适配你的工厂场景，欢迎留言或私信交流。我们团队在离散制造领域积累了50多家客户的成功实践，可以帮你少走弯路。