如果您也这样排产
排产难，难在「约束太多、人脑算不过来」
排产时没看物料，排好了车间才发现料没到，停线等料。
设备有的忙死有的闲死，负载不均，没人算得清怎么匀。
客户问交期只能拍脑袋，承诺了又交不上，反复解释。
老师傅凭经验排，人一请假，排产就没人接得住。
Excel 排产表越改越乱，一个急单插进来，整张表重排一下午。
它是什么
不是 AI 黑盒，是确定性约束求解
把您的订单、工序、机台、工装、换型和交期写成一组约束，用 OR-Tools CP-SAT 求解器求一个满足全部硬约束、并在目标上尽量优的排法。同样的输入永远得到同样的、可复核的结果。
硬约束 · 必须满足
机台兼容性
一道工序只能上能干它的机台，系统不会排到干不了的设备上。
机台不重叠
一台机同一时刻只干一个工单，不会出现两件活抢一台机。
工装同时性
同一套模具 / 钢网同一时刻只能用在一处，自动避开冲突。
加工时长
按「数量 × 标准工时」算出每道工序占机时间，不靠估。
优化目标 · 在约束内尽量好
少延期
按订单优先级压低加权延期，尽量不误交期。
更紧凑
压低制造跨度（makespan），让机台排满、早完工。
少换型
把同工装的活排在一起，减少换模换料次数。
少扰动
重排时尽量不动现有计划，只做必要的调整。
我们不会这样说：
- · 不说「AI 智能排产」——排程内核是确定性求解，AI 只用在数据治理解读、约束冲突解释等外围。
- · 不说「全球最优」——大规模问题可能给出可行解而非理论最优，我们会如实标注求解状态。
- · 不说「算法一定排得比老师傅好」——价值在自动化、可复核、把隐性经验显性化，不是取代您的判断。
核心能力
排程要用到的，它都内置了
约束求解内核
OR-Tools CP-SAT 求解器，覆盖有限产能、多机台多工序、工装同时性、换型最小化等制造业常见约束。
急单插入重排
一个急单进来，自动算出 4 套权衡方案，每套都给出代价对比，由计划员拍板落地。
甘特工作台
排程结果可视化，支持拖拽改派机台、改时间；拖完即时校验硬约束，违规自动弹回。
滚动时域排程
整月计划分批排，资源与工装占用跨批结转，拼成连续不冲突的全簿。
数据治理
工时偏差、BOM 缺漏、编码不一致的检测与修复——排程质量的前置环节。
一切皆对象
订单 / 工单 / 工序 / 资源 / 工装统一建模并可视化关系图，计划员看得懂来龙去脉。
附：急单场景
急单来了，给您 4 套方案，代价摆在桌面上
急单插入不是手工重排一下午，而是确定性算出 4 套权衡方案，每套都把代价算清楚，由您拍板落地——系统给方案，人做决定。
保交期
优先压低加权延期，尽量不误任何订单的交期。
紧凑产出
优先压低制造跨度，机台尽量排满、整体早完工。
最小扰动
尽量不动现有计划，只为急单腾出最小的位置。
少换型
尽量把同工装的活排在一起，减少换模换钢网。
每套方案都给出这些代价指标，方便横向比较：
能力佐证
我们交付过真实的 APS 排程系统
在为一家铸造企业的定制项目中，APSer 交付了一套覆盖「计划排产 → 生产执行 → 绩效统计」的 APS 系统： 核心排程逻辑用数据库存储过程实现，对接企业既有 ERP / MES 数据。这套生产环境的交付， 是 APSer 做 APS 排程的能力底子。
现在的 APSer 轻量 APS，是把这套交付经验沉淀成面向更多制造企业的标准化产品。 （该铸造项目的前端与数据接口基于低代码平台快速搭建。）
查看该案例的公开技术记录开放试点共创
一起把它打磨成真正好用的排程系统
现处自研阶段。我们在找愿意拿真实产线数据跑一遍的制造工厂，一起把它做对。
试点您会得到
- 拿真实订单 / 工序 / 设备数据跑一遍，试点期免费
- 1v1 排程调试支持
- 您的反馈直接进正式版
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适合这样的工厂
- 离散 / 流程制造企业（精密熔模铸造 / 注塑 / SMT 优先）
- 目前还在用 Excel 或老师傅经验排产
- 手头有 1-2 条真实产线数据可以试跑