基于供应链计划平台 · 聚焦"系统算+AI聊"的人机协同智能排产
⬆️ 以上为AI排产管家的典型对话场景演示。计划员用自然语言交互，AI自动调用排产引擎进行分析。
| 场景编码 | 油脂AI-SC-001 |
| 场景名称 | AI排产管家——对话式智能排产协同助手 |
| 用户群 | 业务运营部·生产计划工程师 / 各区域工厂·排产计划员 / 管理层·供应链总监 |
| 应用模式 | +AI模式：嵌入供应链计划平台，在排产引擎计算结果之上叠加AI对话交互层 |
| 场景描述 |
现状痛点： ① 排产结果需人工逐条审查，耗时2-4小时/次 ② 临时插单/变更需人工重算影响，响应滞后1-2天 ③ 排产优化依赖资深经验，新人培养3-6个月 ④ 排产沟通靠线下会议，信息碎片化 ⑤ 报告人工撰写，每周4-6小时 AI赋能： ① 自然语言对话问询 → AI自动调用排产引擎what-if分析 ② 产能超限/物料缺口/交期冲突 → 自动标注+处理建议 ③ 多方案对比推荐 → 成本/交期/产能利用率三维度对比 ④ 排产报告/变更通知/会议纪要 → 一键生成 ⑤ 排产知识库 → 新人对话式学习，经验结构化沉淀 |
| 业务价值 |
排产审查：2-4h→15-30min（85%↑） | 异常响应：1-2天→30min 报告撰写：4-6h→1h/周（80%↑） | 新人上手：3-6月→1月 |
| 经济价值 |
人力成本节约25-40万/年 + 排产冲突降损50-100万/年 增量投资80-120万，投资回报期1.5-2年 |
| 数据基础 |
数据类型：产能/库存/订单/物料BOM + 历史排产方案 + 排产规则文档 数据来源：供应链计划平台/SAP/MES/营销要货系统/数据中台 数据质量：需完成主数据标准化治理（当前准确率约70%） |
| 技术要点 |
RAG检索增强生成 + Function Calling + 多Agent协同（问询/分析/报告/预警Agent） LLM微调（排产领域）+ 知识图谱（产线-物料-产品-约束关系） |
| 主要风险 | LLM幻觉（RAG+约束引擎双校验）/ 数据质量依赖（先治理后上线）/ 用户信任（AI建议+人工确认模式）/ 私有化部署保障数据安全 |
| 评估维度 | 权重 | 得分(1-5) | 关键指标 | 评分依据 |
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| 业务价值 | 30% | 5.0 | 效率提升幅度 成本节约潜力 | 排产审查85%+效率提升，年降本75-140万，交付准时率+3~5pp |
| 数据就绪度 | 20% | 3.5 | 数据完整度 数据质量 | 基础数据已有，但需完成标准化治理（当前准确率70%）；需等一期平台上线 |
| 技术可行性 | 20% | 4.2 | 技术成熟度 集成复杂度 | RAG/Function Calling技术成熟；需对接5+系统，分阶段集成降低风险 |
| 实施成本 | 15% | 4.0 | 投资规模 回报周期 | 增量投资80-120万，回报期1.5-2年，+AI模式成本可控 |
| 风险可控度 | 15% | 3.8 | 技术/数据/业务风险 | LLM幻觉/数据安全等风险已有缓解措施；私有化部署+双校验机制 |
| 综合得分 | 100% | 4.4 | 高价值场景 — 建议作为供应链计划平台二期首要+AI增强场景启动 | |
| 产线 | 周一 6/30 | 周二 7/1 | 周三 7/2 | 周四 7/3 | 周五 7/4 | 周六 7/5 | 周日 7/6 |
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