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📰 供应链计划、APS软件与排产智能体发展脉络、落地痛点与未来趋势

本次线上直播公开课聚焦底层逻辑，系统梳理供应链计划体系、APS 高级排产系统以及 AI 排产智能体的发展历程，旨在揭示企业在以手工Excel为主的排产方式与依赖大模型的智能化尝试之间的共性问题。通过拆解行业常见的坑点与核心症结，帮助制造企业管理者建立标准化的供应链数智化认知框架，理清 APS 项目功能规划与落地路径，同时为数字化服务商提供专业认知，推动供应链智能决策行业规范与高质量发展。分享嘉宾具备丰富的制造业供应链智能决策软件售前、研发与管理咨询经验，专注流程、离散、混合制造的数字化转型与落地场景，能够结合多类工厂场景提供落地级解决思路。课程还将围绕各类国家标准与行业指南，强调建立以数据驱动的决策体系，提升计划的准确性、交付的稳定性以及企业运营的协同效率。

🏷️ #供应链 #排产 #智能制造 #数字化 #标准化

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📰 把交期变成“可预测”，把质量变成“可追溯”：周琼在精密制造数据化治理上的方法论

在精密制造行业，交期能否精准预测始终存在争议：有人依赖经验排产的灵活性，有人坚持数据建模的确定性。随着订单碎片化、品类增多和市场波动加剧，单凭记忆与口头协同难以稳定兑现交付，行业需要从“事后救火”转向“提前预测与约束优化”。周琼提出的精密制造数字孪生排产与交期预测系统V1.0，将订单需求、工艺、生产节拍、换线损耗、设备能力与在制品队列等变量建模，通过仿真制定日周计划和滚动重排，并对瓶颈趋势预警，使交期可解释、可推演。同时，她把设备有效性纳入考量，推出OEE智能诊断与瓶颈预警决策系统V1.0，通过物联网实时采集并生成停机原因分析与看板，帮助现场将问题从模糊描述转化为结构化证据，标准化处置路径。质量波动则通过机器视觉微缺陷检测与SPC稳定控制系统V1.0实现自动识别、趋势统计与过程稳定性管理，必要时触发复核与改进。上游来料风险和供应链信息也被纳入知识图谱与预警平台，形成对新批次的风险评分与追溯能力。总体而言，系统强调的是跨部门、跨供应商的协同闭环以及对系统稳定性的追求：可预测的交付、可重复的良率、可解释的异常，帮助企业在不确定性中实现确定性交付。经验被结构化，数据被可解释化，这套治理底座为行业提供了落地的方法论与可持续的改进路径。

🏷️ #数字化 #排产 #OEE #质量管理 #供应链

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📰 成立仅八个月！清北走出的工业AI新秀，获数千万元天使轮！ - OFweek智能制造网

圆木智能科技（北京）有限公司成立不足一年，成为清北走出的工业AI新秀，已完成数千万元天使轮融资，由星连资本领投、厦金创新跟投。公司以工业智能体落地为目标，核心产品为“今天排”，覆盖排产、文档解析与设备交付三大场景，已与百度、智谱等大厂及清华、浙大、复旦等高校建立产学研关系，初步形成稳健技术生态。
“今天排”通过大模型理解工艺约束并实现动态排程，将排产与重排从数小时压缩到分钟级，且遇到插单时仍能给出全局最优解。文档解析结合深度学习与NLP，将非结构化资料转化为结构化知识，设备交付覆盖DFM至FAT/SAT并实现自动审核与报告。产品已在苏州、无锡落地，排产效率约提升90%、交期确定性提升超15%。未来将从垂直场景出发，向跨行业扩展，打造AI原生组织与无人生产线。

🏷️ #工业AI #排产智能体 #今天排 #产学研融合

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