|
|
制造业的决策与规则管理贯穿于生产全生命周期，涉及效率优化、质量控制、成本管理、风险规避等核心目标。以下是制造业中需要复杂决策与规则管理的典型场景：
✻ 场景描述：
优化资源分配，确保设备、人力和物料高效协同。
✻ 规则与决策需求：
订单优先级：根据交付期限、客户等级、利润等规则动态调整生产顺序。
设备利用率：基于设备状态（空闲/故障/维护）自动分配任务。
紧急插单处理：定义插单条件（如VIP客户订单）并重新计算排程。
能耗优化：在用电高峰时段自动调整非关键生产任务。
✻ 场景描述：
确保产品符合质量标准，减少不良品率？
✻ 规则与决策需求：
缺陷检测：通过图像识别或传感器数据触发自动分拣（如尺寸超差、表面瑕疵）。
根因分析：基于生产参数（温度、压力、速度）关联不良品，自动定位问题环节。
返工规则：定义不良品处理流程（如报废、返修、降级使用）。
质量追溯：通过批次号关联原材料、工艺参数和生产人员，快速定位责任环节。
✻ 场景描述：
降低生产过程中的资源浪费？
✻ 规则与决策需求：
能源消耗监控：识别高能耗设备并优化运行参数（如空压机启停规则）。
废料回收：根据废料类型和数量自动分配回收或再利用路径。
工艺优化：通过仿真模型选择成本最低的生产工艺（如切削参数优化）。
✻ 场景描述：
提升客户满意度并改进产品设计。
✻ 规则与决策需求：
故障分级响应：根据客户投诉紧急程度分配服务资源。
保修判定：自动校验产品序列号、保修期及故障原因是否符合保修条件。
反馈分析：通过NLP技术提取客户意见，触发产品改进流程。
✻ 场景描述：
优化能源使用，降低碳排放。
✻ 规则与决策需求：
峰谷电价响应：在电价低谷时段自动启动高能耗设备。
可再生能源调度：根据光伏/风电预测调整电网供电比例。
碳排放核算：自动计算生产环节的碳足迹并生成报告。
✻ 场景描述：
应对突发事件（如供应链中断、自然灾害）。
✻ 规则与决策需求：
业务连续性计划：根据风险等级启动应急预案（如切换备用供应商）。
保险索赔触发：自动判断损失是否符合保险赔付条件并提交申请。
✻ 场景描述：
预防设备故障，减少停机时间？
✻ 规则与决策需求：
故障预测：基于传感器数据（振动、温度、电流）触发预警阈值。
维护优先级：根据设备关键性、故障影响程度分配维护资源。
备件管理：自动触发备件采购请求（基于库存和使用频率）。
维护策略选择：根据设备类型选择定期维护、状态维护或故障后维修。
✻ 场景描述：
场景描述：确保生产过程符合法规和行业标准。
✻ 规则与决策需求：
安全操作规范：通过传感器监控人员行为（如未佩戴防护设备时停机）。
环保合规：实时监测排放数据（如废水COD、废气VOCs）并触发报警。
数据记录：自动生成符合ISO或行业标准的审计报告。
✻ 场景描述：
缩短研发周期并降低试错成本？
✻ 规则与决策需求：
设计合规性检查：自动验证设计方案是否符合法规（如RoHS指令）。
仿真优化：基于CAE仿真结果自动调整设计参数（如材料厚度、结构强度）。
版本管理：根据变更影响范围触发审批流程（如关键部件修改需多部门会签）。
✻ 场景描述：
优化人员配置与技能培训？
✻ 规则与决策需求：
排班优化：根据订单量、员工技能和工时法规自动生成排班表。
技能匹配：根据生产任务需求分配具备相应资质的员工。
绩效评估：基于产量、质量、出勤率等规则计算员工绩效）。
✻ 场景描述：
实现设备互联与数据驱动的自动化决策。
✻ 规则与决策需求：
边缘计算决策：在设备端实时处理数据（如机械臂避障规则）。
数字孪生优化：通过虚拟模型模拟生产流程并调整参数。
AGV路径规划：根据实时车间状态动态调整物流机器人路线。
规则引擎：Together规则引擎（用于流程自动化、智能化）。
工业软件：MES（制造执行系统）、PML（高级计划排程）。
预测模型：Python/ML模型
物联网平台：如PTCThingWorx、西门子MindSphere、AWSIoT。
敏捷性：快速响应市场变化（如订单波动、供应链中断）。
降本增效：减少人工干预，优化资源利用率。
质量提升：通过标准化规则降低人为失误。
合规保障：自动执行法规要求，避免处罚风险。
通过Together规则与决策管理系统，制造业企业可实现以下价值：
供应商选择：基于质量评分、交货准时率、价格等规则自动筛选供应商。
库存补货：根据安全库存阈值、需求预测规则触发自动补货。
运输路径优化：结合成本、时效、碳排放规则规划最优物流路径。
风险预警：识别供应链中断风险（如原材料短缺、供应商延迟）并触发应急策略。
