一、传统制造业在生产管理上面临多重挑战

1.技术限制方面：当前制造业排产面临着技术上的限制，如模具切换效率低下、跨部门协作差、临时插单麻烦等问题。随着智能技术的发展，传统制造业技术已经难以跟上时代需求。

2.业务需求方面：业务需求上常常面临多工厂协同失衡、多目标优化冲突等问题。例如订单交期（要求≥98%达成率）、设备利用率（>85%）、换线成本（需降低30%）的要求便难以同步满足。

3.工业场景方面:工业场景差异化的排产需求易导致耗损高、线性单一问题。例如汽车制造中单车型产线涉及200+套模具，更换需满足“冷却时间>2h+顺序约束”（如A模具必须优先B）。新能源电池制造中电极涂布工序需联动5道设备，任一环节延迟将导致整批报废。

智能排产技术是指利用先进的信息技术、数据分析与优化算法，对生产资源（设备、人力、物料、时间等）进行动态规划和调度，以实现生产效率、成本、能耗等多目标综合优化的技术。该技术为解决传统制造业难题提供了新的方向，广域铭岛自主研发的工业互联网平台geega（际嘉）的智能排产引擎便是一个现实案例。

二、广域铭岛geega（际嘉）平台的智能排产系统的具体功能

想根治乱象，就得给工厂装上"智能导航系统"。广域铭岛主要做法就是结合自主研发的工业互联网平台，分三步走。

1.给每台设备装传感器。把300+种模具的"脾气"存进数据库（比如A模必须冷却2小时才能碰）；自动匹配设备吨位和模具型号 ；像拼乐高一样规划最优换模顺序。这样便能实时监测温度震动，将模具冷却倒计时精确到秒。 

2.数字孪生预演排产。即让多工厂"组团打怪" ，例如将佛山、合肥、越南3地工厂2000+台设备连成"超级大脑"。5万台急单进来怎么办？系统秒级拆解——合肥厂做外壳、越南厂拼装、佛山厂补缺口。最终订单交付从21天缩到12天，各厂产能利用率差距从35%降到8%。

3.AI自主进化规则。用NSGA-II算法玩转"平衡术"，一旦设备出现故障，系统便会迅速反应，给出新的解决方案，提高事故应对能力。

 总的来说，智能排产不是高级课表，而是工厂的协同作战系统。模具调度像送外卖——系统知道哪条路最快不洒汤。多厂协作像接力赛——棒子传到谁手里早有安排。目标平衡像老中医——既要退烧又不伤脾胃。广域铭岛用实战证明：当订单、设备、物料在云端"握手言和"，生产成本能砍40%，计划效率飙升90%。这哪是软件升级？分明是给制造业换了颗数字心脏！