系统架构

该AI调度系统由三部分组成：

1. 数据采集层：连接机台CNC系统，实时采集设备状态、任务进度
2. AI决策引擎：基于Deep Q-Network算法，每15分钟优化一次排产方案
3. 执行反馈层：实时推送任务到机台终端，跟踪执行偏差

实际效果

工厂运营数据显示，实施AI调度后：

• 机台利用率从62%提升至81%
• 急单响应时间从48小时缩短至12小时
• 平均在制时间减少5.3天
• 纸面计划与实际执行的偏差从35%降至8%

推广前景

模具行业的AI排产正从头部企业向中型企业渗透。一套支持50台CNC的AI调度系统，软硬件投入约30-50万元，以产能提升算收益，投资回收期约8-12个月。

关注点：对于加工中心在20台以下的小型模具厂，AI调度的投入产出比仍需评估。行业更看好SaaS订阅模式的AI调度服务。

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