来源：扬州经济技术开发区管理委员会（2026-09-24）｜ 分类：软件技能｜ 地区：国内
摘要
江苏茗鹤信息技术有限公司深耕离散制造工业软件，其 APS 搭载数十套自研动态排程算法，几十秒即可输出全厂最优排产方案，把人工“慢排产”升级为秒级智能排产；2026 年推出 AI 工业智能决策平台，从“排产大脑”升级为“AI 决策中枢”，采用“大模型+小模型”混合架构，由生产分析、质量分析、设备诊断、智能备料四大智能体协同调度。试点场景中，排产编制效率提升 83%、产品不良率下降 32%、非计划停机时间减少 41%、库存周转效率提升 18%。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 江苏茗鹤信息技术有限公司（扬州经开区智谷） |
| 发生时间 | 2026-09-24 |
| 所属领域 | APS、工业软件、AI决策、离散制造 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | 国产 APS 与工业 AI 决策平台在离散制造场景落地，给出了排产、备料、设备诊断可量化的改善结果。 |
核心要点
- 茗鹤 APS 搭载数十套自主研发的动态排程算法，几十秒即可输出全厂最优排产方案，将传统人工“慢排产”升级为秒级智能排产
- 2026 年推出 AI 工业智能决策平台，从“排产大脑”跨越到“AI 决策中枢”，采用“大模型+小模型”混合架构
- 平台由生产分析、质量分析、设备诊断、智能备料四大智能体协同调度，将复杂决策任务拆解并行执行、相互校验
- 试点场景中，排产编制效率提升 83%、产品不良率下降 32%、非计划停机时间减少 41%、库存周转效率提升 18%
- 华东某汽车零部件集团应用后覆盖 3 座工厂、200 多台设备、5 万余种物料，订单交付达成率达 96%，计划编制由 8 小时压缩至 40 分钟，可提前 24 小时预警缺料、提前 14 天预判关键设备维保
背景解读
制造业分为流程制造与离散制造两大类：化工、钢铁等流程制造工艺相对固定，排产较容易建模；而火箭、飞机、船舶、电子设备等离散制造普遍存在多品种、小批量、插单与急单频繁、工艺路径复杂等特点，排产算法的难度远高于前者，这也是国产 APS 长期难以攻克的“深水区”。本轮突破的技术背景是工业大模型的成熟：把大模型用于读懂业务需求与生成决策方案、用小模型专注排程优化与故障预测，可以绕开纯数学建模表达力不足的问题，同时保持可解释性。对制造企业而言，这意味着排产不再只是调度员的经验，而是可以被量化、被追溯、被优化的决策过程；对工业软件行业而言，离散制造排产的突破，标志着国产软件从“替代品”向“定义者”转变有了具体场景支撑。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 排产编制效率 | 提升 83% | AI 排程替代人工经验调度 |
| 产品不良率 | 下降 32% | 质量分析智能体参与过程管控 |
| 非计划停机时间 | 减少 41% | 设备诊断智能体实现预测性维保 |
| 订单交付达成率 | 96%（3 厂 / 200+ 设备 / 5 万+ 物料） | 计划编制由 8 小时压缩至 40 分钟 |
与工业工程的关联
这条案例是 APS 与工业 AI 在离散制造场景的典型落地，几乎覆盖了 IE 运营管理的所有核心模块：排产对应生产计划与控制（并直接使用运筹优化的调度算法），备料与库存周转对应库存管理，设备诊断与 OEE 对应的正是设备综合效率，质量分析则对应统计过程控制。对 IE 从业者而言，最值得关注的是“算法+机理”的结合方式——平台并不是用 AI 完全替代调度员，而是把排产、备料、检修的决策拆成可由不同智能体并行处理的任务，人负责定义约束与校验结果。这也提示了一条能力路径：想做制造数字化的 IE，既要懂排程规则与约束建模，也要能理解数据与算法的边界，才能把工具用对地方。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照本分类下的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：运筹优化
运筹优化（Operations Research）用数学模型求解资源分配、路径规划、排产调度等问题，是 IE 最具技术壁垒的方向之一，线性规划与整数规划是入门基础。
IE 术语小课堂：库存管理
库存管理（Inventory Management）在缺货成本与持有成本之间求平衡。EOQ 经济订货批量、安全库存与 ABC 分类是 IE 运营管理课程的核心工具。
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原文链接
https://kfq.yangzhou.gov.cn/xw/jcdt/art/2026/art_98f8fca709034477ac6f25838afcff0e.html
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