近日，美的洗衣机工厂获得WRCA“世界卓越的首个多场景覆盖的智能体工厂”认证，标志着行业首个智能体工厂正式落地。
美的集团荆州洗衣机智能体工厂，通过“工厂大脑”结合多智能体架构，实现了全流程端到端生产调度闭环。“工厂大脑”相当于整个智能体工厂的“神经中枢”，通过Agent-to-Agent协同、融合大模型推理能力，推动包括排产、质检、工艺调优等任务的协作执行。调度智能体甚至可独立识别机型、匹配程序、调度机器人完成混线生产，表现出高度柔性与自动化水平。
在多个关键制造场景中，系统能够由传统人工小时级响应提升至秒级响应，平均提效超过80%。
尤其是在排产响应速度方面提升达90%，极大提高了生产灵活性与效率。
AI智能排产为制造业解决了什么？
在美的的工厂车间里，最宝贵的往往不是设备，而是懂行的排产员：他们能凭经验判断哪台机要先热机、哪个型号一换就容易跑偏、哪个班组手脚更快。
传统排产系统能算设备能力、交期、BOM，却没法像老师傅那样凭直觉判断：哪台设备早上需要先热机、哪个型号一换就容易跑偏、哪个班组手脚更快。
结果常常是——系统排出一份“理论最优”的计划表，落地到现场就不合适，不是治具对不上，就是换型顺序不合理，最后还得人工推翻重排。长久下来，工厂对排产系统“看得见用不上”，还是靠老师傅“拍脑袋”定方案。
美的选择用AI改变这一切。
AI智能排产系统首先做的，就是把老师傅脑子里的经验“翻译”成数字化语言： 工人熟练度、机台特性、换型耗时、返工风险，都被转化为量化的偏好向量，写进算法的目标函数里。这样，AI不再是冷冰冰地追求产能最优，而是学会了“老师傅式”的取舍与智慧。
更关键的是，AI智能排产系统不是在机械排程，而是能在现场持续“自我进化”。
AI会在秒级生成多套候选方案，在小范围工单上做在线 A/B 测试，对比交期、OEE、换型时间等指标，快速筛出在真实车间表现最优的策略，再逐步放大应用。一旦执行结果和人工调整反馈回来，系统会立刻学习、修正，下一次就更贴近现场实际。
效果如何？
在AI智能化升级之后，美的工厂里，人工干预次数三个月内下降了70%，换型时间缩短了15–25%，设备OEE提升了5–12%。
更重要的是，当面对插单、物料延迟、设备故障等突发情况时，过去要排产员通宵改Excel的工作，现在几秒钟就能生成可执行的替代方案。过去是人盯着表救火，现在是AI智能建构，排产员只需要复盘和优化。
AI智能排产系统颠覆了传统的生产调度逻辑：它不只是算表格，而是学会了老师傅；它不是一次性部署，而是越用越准。美的的实践证明，AI智能排产已经从概念走向现实，成为工厂提高韧性、提升产能和应对不确定性的核心竞争力。
对制造业的行业启示
01 | 从技术升级到组织与经营模式的重构
AI智能排产的价值不是把算法套在表格上，它把“老师傅的隐性经验”变成可以复制、传承、变现的数据资产，从而把排产从“成本中心”升级为企业的核心竞争力。 换言之，拥有高质量的经验向量和持续试验能力的制造业企业，不再是靠低成本或单点自动化取胜，而是在复杂环境下能持续交付、快速响应客户需求并保持品质稳定的“系统型组织”。
02 | 把隐性经验当作企业资产
老师傅的判断不是随手之举，而是多年试错积累的策略库。把这些决策路径抽取、编码并版本化，意味着企业可以把人的经验变成可迁移的资产：新人入厂时不再完全靠口述传承，跨厂复制时也能保持产能与良率的一致性。 长期看，这类“经验资产”比单纯的设备更新更能带来边际回报。
03 | 排产应成为公司级的战略杠杆
AI智能排产系统对交付、成本、品质和客户承诺有联动效应，因此不能当成孤立的IT项目来做。真正的做法是把排产结果纳入产能规划、产品组合与销售承诺决策流程，用排产能力来判断是否接单、如何定价以及如何配置产能，从而把排产能力转化为商业判断力。
04 | 把被动应急前移为主动预防
AI智能排产的真正价值在于提前“看见隐患”。 通过瓶颈预测、换型成本内化与物料风险评分，工厂可以把临时加班、返工和客户抱怨转化为可量化、可执行的改进项。把目标从单纯的产能利用率，扩展到“波动幅度”“响应时间”“恢复能力”，运行指标自然从事后救火变成事前预防。
05 | 衡量标准必须升级：把“韧性价值”纳入 ROI
传统ROI只看短期产量和人力节省，而智能排产应把“韧性”价值一并计入：插单响应时间缩短多少、违约率下降带来的客户保留价值、在供应中断场景下避免的损失等。 用情景仿真把极端冲击下的边际损失量化，才能真实评估系统的长期回报。
06 | 技术与治理并重：可解释、可回滚、可治理
技术上要同时落地三样东西：高质量的数据接入、在线 A/B 的试验平台、以及双层调度（全局优化 + 秒级本地重排）。治理上则要做可解释性与审计路径、数据漂移监控与人工否决阈值，确保当算法走偏或者遇到安全/合规场景时有人可干预并能快速回滚。
制造业的差距，未来不是单纯靠设备或人工成本决定，而在于谁能把现场的“隐性知识”变成可复制、可迭代的数字化能力。 美的已经把这条路走通一段——你还想继续靠夜晚改表救火，还是把“老师傅的脑子”装进系统，让工厂真正越用越聪明？
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