智能工厂调度系统设计方案研究报告

一、系统架构设计

1.1 物理部署架构

设备层：部署大量搭载多传感器阵列的 AGV 智能循迹车，这些传感器包括激光雷达、视觉相机、超声波传感器等，用于感知周围环境信息，实现自主导航与避障功能；在每个工序节点处设置 RFID/NFC 读写装置，以便对工件的流转进行精准识别与数据采集；为现场工作人员配备 AR 终端设备，方便其实时获取生产任务、工艺图纸等信息，并通过手势、语音等交互方式反馈工作进展。

边缘层：在工厂车间内部署 5G 基站，确保信号全覆盖，为设备间的高速通信提供保障；同时设立边缘计算节点，其具备强大的计算能力，可对设备层传来的数据进行实时预处理，如数据清洗、特征提取等，减少数据传输量，降低云端计算压力，并实现厘米级室内定位与动态路径规划的部分计算任务。

云端层：构建功能强大的工业物联网平台，集成基于微服务架构的核心调度系统。微服务架构将系统拆分为多个独立的小型服务，每个服务专注于单一业务功能，如任务调度服务、物流管理服务、权限管理服务等，它们之间通过轻量级通信协议进行交互，提高系统的灵活性、可扩展性与维护性；云端还负责存储海量的生产数据、工艺数据、历史记录等，并进行深度数据分析与挖掘，为生产决策提供支持。

1.2 逻辑架构设计

数据采集层：AGV 智能循迹车通过车载传感器实时采集自身位置、运行状态、货物信息等数据；RFID/NFC 读写装置读取工件在各工序节点的 ID、加工信息、流转时间等数据；其他生产设备如机床、机器人等也通过相应接口将设备运行参数、加工进度等数据汇总到数据采集层，该层负责将这些异构数据进行初步整理与格式化，以便上传。

数据传输层：利用 5G 网络的高速、低延迟特性，将设备层采集的数据快速传输到边缘层与云端层；同时，在边缘层与云端层之间建立稳定的数据传输链路，确保数据在不同层次间的可靠交互；对于一些实时性要求极高的数据，如 AGV 小车的紧急避障指令，采用优先级传输策略，保障生产安全。

业务逻辑层：此层是整个系统的核心，包含智能任务调度中枢、智能物流管理、全流程数字化追踪、产能平衡优化、质量管控、预警与预测等多个业务模块。智能任务调度中枢根据多维度任务分配算法，结合生产订单、设备状态、人员技能等信息，合理分配生产任务；智能物流管理模块负责调度 AGV 智能循迹车，实现物料的高效配送与运输；全流程数字化追踪模块通过区块链技术记录工件的全生命周期信息，确保数据不可篡改；产能平衡优化模块运用智能负载均衡算法，实时调整生产计划，避免设备过载或闲置；质量管控模块执行三阶检验机制，严格把控产品质量；预警与预测模块基于实时数据与历史数据，对产能、设备故障、生产瓶颈等进行预测与预警。

用户交互层：为不同角色的用户提供多样化的交互界面，包括 PC 端的生产管理系统、移动端的 APP 以及 AR 设备的可视化界面。班组长可通过 PC 端或移动端查看本工段设备 / 人员状态，进行任务分配与进度跟踪；车间主任能在 PC 端获取跨工段资源视图，协调车间内生产活动；分厂领导通过 PC 端查看全分厂 OEE 看板，掌握分厂整体生产效率；现场工作人员借助 AR 设备，在生产现场直观获取工图、操作指导等信息，并进行数据反馈。

二、核心功能模块设计

2.1 智能物流升级方案

2.1.1 AGV 系统架构

融合定位技术：采用激光 SLAM（同步定位与地图构建）+UWB（超宽带）融合定位技术，实现 AGV 智能循迹车在工厂复杂室内环境下的高精度定位，精度可达 ±3cm。激光 SLAM 技术通过激光雷达发射激光束并接收反射信号，实时构建周围环境地图并确定自身位置；UWB 技术则利用超宽带信号的高精度测距能力，为 AGV 提供更精确的位置信息补充，二者结合可有效提高定位的准确性和稳定性，即使在环境特征不明显或存在遮挡的区域，也能保障 AGV 的正常运行。

动态路径规划算法：基于 Dijkstra 算法进行实时路况优化。Dijkstra 算法是一种经典的单源最短路径算法，在智能物流系统中，系统会实时获取 AGV 所在区域的地图信息、障碍物分布以及其他 AGV 的运行状态等数据，以 AGV 当前位置为源点，目标位置为终点，通过 Dijkstra 算法计算出最短路径。同时，为适应工厂内动态变化的物流环境，如临时出现的障碍物、新的任务需求等，系统会不断根据实时路况信息对路径进行重新规划和调整，确保 AGV 始终能以最优路径行驶，提高物流运输效率。

5G 通信协议：采用 MQTT - SN（Message Queuing Telemetry Transport for Sensor Networks）轻量化协议保障 20ms 级指令响应。MQTT - SN 协议构建于 UDP 协议之上，专为传感器网络等资源受限的设备设计，具有极低的开销和快速的响应速度。在智能工厂中，AGV 智能循迹车作为设备层的重要组成部分，通过 5G 网络与中央调度系统建立通信链路，使用 MQTT - SN 协议进行数据传输。AGV 将自身的位置、运行状态、货物信息等数据以短消息的形式快速发送给中央调度系统，同时能够在 20ms 内接收中央调度系统下发的任务指令、路径规划信息等，实现高效的实时通信，保障物流运输的及时性和准确性。

2.1.2 物流追踪机制

数字孪生模型：建立工件数字孪生模型，通过在 AGV 智能循迹车上安装各类传感器，实时采集 AGV 的位置、速度、运行方向以及所承载工件的相关信息，如工件 ID、型号、工艺参数等，并将这些信息同步映射到虚拟的数字孪生模型中。在中央调度系统的监控界面上，可以直观地看到每个 AGV 的实时位置与负载状态，就如同真实场景的实时镜像，便于调度人员全面掌握物流运输情况，及时做出调度决策。

智能避障策略：采用多 AGV 协同的 Voronoi 图路径分割算法实现智能避障。Voronoi 图是一种空间分割算法，将空间划分为多个区域，每个区域内的点到某个特定点（如 AGV）的距离比到其他特定点的距离更近。在多 AGV 协同作业的场景中，当检测到有多个 AGV 可能发生路径冲突时，系统会根据各 AGV 的位置和目标位置，基于 Voronoi 图算法对路径进行分割。每个 AGV 会在自己的 Voronoi 区域内选择一条安全的路径行驶，避免与其他 AGV 发生碰撞，实现多 AGV 在复杂物流环境下的高效、安全协同作业。

2.2 全流程数字化追踪系统

2.2.1 区块链追溯架构

联盟链技术：采用 Hyperledger Fabric 联盟链技术构建全流程数字化追踪系统。Hyperledger Fabric 是一个开源的企业级区块链框架，具有高度的可扩展性、安全性和隐私保护能力，非常适合在智能工厂这种多个参与方协作的环境中应用。在工厂内部，不同的车间、部门作为联盟链的节点，共同参与区块链的维护和管理。每个节点都保存了完整的区块链账本副本，确保数据的一致性和不可篡改。

哈希值生成：在每个工序节点，系统会对工件的相关信息，包括工艺参数、操作人员、设备状态以及当前工序的时间等进行整合，生成带时间戳的 SHA - 256 哈希值。时间戳用于记录信息产生的准确时间，保证数据的时序性；SHA - 256 哈希算法具有极高的安全性和唯一性，任何信息的微小变动都会导致生成的哈希值截然不同。通过将这些哈希值按照时间顺序链接成区块链，形成了一条不可篡改的工艺流转记录链，实现了对工件全生命周期的精确追溯。

三维追溯：借助区块链技术，实现对工艺参数、操作人员、设备状态的三维追溯。当需要查询某个工件的生产信息时，可以通过区块链账本，从工艺参数角度了解该工件在每个工序的具体加工要求和实际加工数据，判断是否符合工艺标准；从操作人员角度，明确每个工序的责任人，便于进行质量追溯和责任认定；从设备状态角度，查看设备在加工过程中的运行参数、是否出现故障等信息，分析设备对产品质量的影响。通过这种三维追溯机制，能够全面、深入地了解工件的生产过程，为质量管控和生产优化提供有力支持。

2.2.2 数据采集方案

RFID 标签：在每个工件上粘贴 RFID 标签，标签中存储唯一工件 ID 与工艺参数等关键信息。RFID 标签具有非接触式读写、存储容量大、数据传输速度快等优点，能够在工件快速流转过程中，方便地被 RFID 读写装置识别和读取。唯一工件 ID 作为工件的身份标识，贯穿整个生产流程，确保每个工件的信息能够被准确追踪；工艺参数则记录了工件在不同生产阶段的加工要求和特性，为后续的生产操作和质量检测提供依据。

工业级读写器：在每个工序节点部署工业级读写器，这些读写器具备强大的性能，支持 200 次 / 秒高频读取。当工件经过读写器的感应范围时，读写器能够快速、准确地读取 RFID 标签中的信息，并将数据实时传输到数据采集层。工业级读写器的高可靠性和高频读取能力，保证了在生产线上大量工件快速流转的情况下，数据采集的及时性和完整性，为全流程数字化追踪系统提供了稳定的数据来源。

2.3 智能任务调度中枢

2.3.1 多维度调度算法

物理层级优先级队列：基于物理层级的优先级队列，按照工段→车间→分厂的顺序构建。当有新的生产任务下达时，系统首先根据任务所属的物理层级，将其放入相应的优先级队列中。例如，属于某个工段内部的任务，会被放入工段优先级队列；跨工段但在同一车间内的任务，放入车间优先级队列；跨车间的任务则放入分厂优先级队列。在任务调度时，优先从高优先级队列中选取任务进行分配，确保紧急和重要的任务能够得到及时处理，同时也便于按照物理层级进行生产管理和协调。

工艺复杂度量化模型：引入 Gantt 图关键路径分析来构建工艺复杂度量化模型。Gantt 图能够直观地展示项目任务的时间安排和依赖关系，通过对生产任务的工艺流程图进行分析，确定关键路径，即完成整个生产任务所需时间最长的路径。关键路径上的任务对整个生产周期影响最大，因此其工艺复杂度相对较高。对于工艺复杂度高的任务，在调度时给予更高的优先级，合理分配更多的资源，确保关键任务按时完成，从而保证整个生产计划的顺利进行。

技能矩阵匹配算法：通过余弦相似度计算人员 - 任务匹配度，实现技能矩阵匹配算法。首先，建立技师技能矩阵，记录每个技师所掌握的技能种类、技能水平以及擅长的工艺类型等信息；同时，对每个生产任务也进行技能需求分析，明确完成该任务所需的技能要求。然后，利用余弦相似度算法计算技师与任务之间的匹配度，匹配度越高，表示技师越适合执行该任务。在任务分配时，优先将任务分配给匹配度高的技师，充分发挥员工的专业技能优势，提高生产效率和产品质量。

2.3.2 可视化流程编辑器

图形化建模：支持 BPMN 2.0（Business Process Model and Notation 2.0）标准的图形化建模，BPMN 2.0 是一种广泛应用的业务流程建模符号标准，具有丰富的图形元素和清晰的语义表达。在智能任务调度中枢中，用户可以通过可视化流程编辑器，使用 BPMN 2.0 标准的图形元素，如任务节点、流程线、决策节点等，直观地绘制生产工艺流程。通过这种图形化建模方式，降低了用户对复杂流程定义的难度，使得生产管理人员能够方便地根据实际生产需求设计和调整工艺流程，提高了生产流程管理的灵活性和效率。

动态模拟功能：可视化流程编辑器具备动态模拟功能，能够预测不同调度策略的产能影响。在设计好生产工艺流程后，用户可以在编辑器中设置不同的调度策略，如基于优先级调度、基于最短路径调度等，并输入相关的生产参数，如设备产能、人员工作效率、物料供应时间等。编辑器会根据这些设置和参数，对生产过程进行动态模拟，实时展示在不同调度策略下，生产任务的执行进度、设备的利用率、物料的流转情况等信息。通过这种动态模拟，用户可以直观地比较不同调度策略的优劣，选择最优的调度方案，从而优化产能，提高生产效率。

2.4 分级审批安全体系

2.4.1 四层审批架构

流转范围	审批层级	时限要求	审批要素
工段内	班组长	<15 分钟	设备状态，包括设备是否处于正常运行状态、有无故障隐患等；任务分配合理性，判断任务分配给本工段内的操作人员是否符合其技能水平和工作负荷
跨工段	车间主任	<30 分钟	产能负荷，评估跨工段任务流转对各工段产能的影响，确保整体产能平衡；人员调度可行性，考虑跨工段人员调配是否合理，是否会影响其他工段的正常生产
跨车间	分厂主管	<1 小时	工艺路线，审查跨车间任务的工艺路线是否合理，是否符合分厂整体生产工艺要求；资源协调情况，协调跨车间的物料、设备等资源分配，保障生产顺利进行
跨分厂	总调度	<2 小时	全局资源，从工厂全局角度考虑资源分配，如原材料供应、能源消耗等；生产计划调整，根据跨分厂任务情况，必要时对工厂整体生产计划进行调整，确保生产的连贯性和高效性

2.4.2 RBAC 权限模型

角色定义：定义 8 类角色，分别为操作工、班组长、车间主任、质量工程师、分厂领导、总厂调度中心人员、系统管理员和访客。不同角色具有不同的职责和权限范围，例如操作工主要负责具体的生产操作，只能对自己操作的设备进行相关操作和查看设备运行状态；班组长负责本工段的生产管理，具有本工段设备 / 人员状态查看、任务分配等权限；车间主任负责车间内的生产协调和管理，可查看跨工段资源视图，进行车间内的任务调度和资源调配等。

数据可见性控制：基于 ABAC（Attribute - Based Access Control）的属性访问控制实现数据可见性控制。ABAC 模型通过定义用户、资源和环境的属性，以及访问策略，来决定用户对资源的访问权限。在智能工厂调度系统中，根据不同角色的属性（如角色类型、所在工段、车间、分厂等），以及资源的属性（如数据所属工段、车间、设备等），制定相应的访问策略。例如，班组长只能查看和操作本工段的设备和人员相关数据，车间主任可以查看和管理本车间内所有工段的数据，从而实现了数据可见性的精细化控制，保障数据安全。

动态权限调整：支持工单状态触发的权限升级。在生产过程中，随着工单的推进，不同阶段可能需要不同的权限来进行操作和管理。例如，当某个工单进入紧急处理阶段时，相关的操作人员和管理人员可能需要临时获得更高的权限，以便能够快速决策和执行相关操作。系统会根据工单状态的变化，自动触发权限升级机制，为相关人员赋予相应的临时权限；当工单处理完成或状态发生改变后，权限会自动恢复到原有级别，确保权限管理的灵活性和安全性。

三、关键技术实现

3.1 工业物联网平台

3.1.1 容器编排技术

采用 Kubernetes 容器编排技术，实现对工业物联网平台中各类应用和服务的高效管理与部署。Kubernetes 能够自动化地进行容器的部署、扩展、更新以及故障恢复等操作，确保系统的高可用性和弹性。在智能工厂调度系统中，将物流调度、任务分配、权限管理等各个微服务以容器的形式运行在 Kubernetes 集群中。Kubernetes 通过其丰富的调度策略，根据节点的资源状况（如 CPU、内存、存储等）以及容器的资源需求，智能地将容器调度到最合适的节点上运行，充分利用集群资源，提高系统的整体性能和稳定性。同时，Kubernetes 提供的自动扩缩容功能，可根据实际的业务负载情况，动态地调整容器的数量，确保系统在高并发和低负载等不同场景下都能高效运行。

3.1.2 数据采集协议

支持 OPC UA 与 Modbus TCP 双协议，以满足智能工厂中不同类型设备的数据采集需求。OPC UA（Open Platform Communications Unified Architecture）是一种面向服务的架构，具有高度的互操作性和安全性，能够实现不同厂商设备之间的无缝通信和数据交换。在智能工厂中，对于一些对数据实时性和安全性要求较高的设备，如高端数控机床、机器人等，采用 OPC UA 协议进行数据采集。Modbus TCP 是一种基于 TCP/IP 协议的 Modbus 通信变体，具有简单易用、广泛应用的特点，常用于连接 PLC、传感器、仪表等工业设备。对于一些传统的工业设备，或对成本较为敏感的设备，使用 Modbus TCP 协议进行数据采集。通过这种双协议支持的方式，确保了能够与工厂内各种类型的设备进行通信，实现全面的数据采集，为智能工厂调度系统提供准确、实时的数据支持。

3.1.3 设备接入层

设计高并发的设备接入层，支持万级设备并发接入。采用分布式架构和负载均衡技术，将设备接入请求均匀地分配到多个接入服务器上，避免单点故障和性能瓶颈。引入消息队列（如 Kafka），对接入的设备数据进行缓冲和异步处理，确保在设备数据突发增长时，系统仍能稳定运行。当大量 AGV 智能循迹车、RFID/NFC 读写装置等设备同时接入时，接入层首先通过负载均衡器将设备连接请求分发到不同的接入服务器；接入服务器接收设备数据后，将数据发送到 Kafka 消息队列中。后端的数据处理模块从消息队列中读取数据进行处理，实现了设备数据的高效接入和处理，保障了智能工厂调度系统能够应对大规模设备接入的复杂场景。

3.2 微服务架构设计

3.2.1 服务拆分

将智能工厂调度系统拆分为多个独立的微服务，包括物流调度微服务、任务分配微服务、权限管理微服务、质量管控微服务、产能平衡优化微服务等。每个微服务专注于单一业务功能，具有独立的代码库、数据存储和运行进程。物流调度微服务负责管理 AGV 智能循迹车的运行路径、任务分配和物流运输调度；任务分配微服务根据多维度任务分配算法，将生产任务合理分配到各个工段、车间和人员；权限管理微服务实现基于 RBAC 模型的动态权限控制，保障系统数据的安全访问。通过这种服务拆分的方式，降低了系统的耦合度，提高了系统的可维护性、可扩展性和可复用性，使得每个微服务可以独立开发、测试、部署和升级，不会对其他微服务造成影响。

3.2.2 通信机制

微服务之间采用 gRPC 协议进行通信，gRPC 是一种高性能、开源的远程过程调用（RPC）框架，基于 HTTP/2 协议，使用 Protocol Buffers 作为接口定义语言。gRPC 具有高效的二进制传输、多语言支持、内建的负载均衡、认证和流控等特性，能够满足智能工厂调度系统对通信性能和可靠性的严格要求。在物流调度微服务与任务分配微服务之间，当任务分配微服务确定了某个生产任务需要特定的物料运输时，它会通过 gRPC 向物流调度微服务发送请求，包含物料的种类、数量、运输起点和终点等信息；物流调度微服务接收到请求后，根据自身的物流资源状况和调度策略，返回运输任务的执行计划和相关信息。这种基于 gRPC 的通信方式，保证了微服务之间数据传输的高效性和准确性，使得整个系统能够协同工作。

3.2.3 服务治理

引入 Hystrix 熔断机制，应对高并发场景下的服务故障和性能问题。Hystrix 能够实时监控微服务之间的调用情况，当某个微服务出现故障（如超时、异常等）时，Hystrix 会自动触发熔断机制，防止故障的扩散和级联效应，避免整个系统的崩溃。在任务分配微服务调用某个工段的设备状态查询接口时，如果该接口在一定时间内频繁出现超时或错误，Hystrix 会熔断该调用，不再继续尝试调用该接口，而是直接返回一个预设的 fallback 结果，保证任务分配微服务的正常运行。同时，Hystrix 会定期尝试恢复对故障微服务的调用，当故障微服务恢复正常后，Hystrix 会关闭熔断，恢复正常的服务调用。通过 Hystrix 熔断机制，提高了智能工厂调度系统在高并发场景下的容错性和稳定性。

3.3 移动端交互设计

3.3.1 AR 终端应用

开发基于 AR（增强现实）技术的终端应用，通过视觉识别实现工位导航和操作指导。工作人员佩戴 AR 眼镜等终端设备，当进入生产车间时，AR 应用利用视觉识别技术，快速识别周围环境中的特征点，与预先建立的地图模型进行匹配，从而确定工作人员的位置。基于此，系统能够为工作人员提供实时的工位导航，以直观的箭头、标记等形式在 AR 界面上显示前往目标工位的最佳路径。在进行生产操作时，AR 应用还能根据当前的操作步骤，将对应的操作指导信息以虚拟图像的形式叠加在真实场景中，如展示工具的使用方法、零件的安装位置等，帮助工作人员更准确、高效地完成工作，提高生产效率和操作准确性。

3.3.2 移动审批系统

设计支持离线签名与在线审批状态同步的移动审批系统。工作人员在移动端（如手机、平板）上安装移动审批应用，当需要进行审批操作时，即使处于离线状态，也可以在移动设备上查看审批任务的详细信息，并进行签名确认。移动审批应用会将离线审批的结果暂时存储在本地，当设备重新连接到网络后，自动将离线审批的数据同步到服务器，更新审批状态，确保审批流程的连贯性和及时性。对于车间主任等需要经常在生产现场进行审批操作的人员，在巡检过程中发现某个跨工段的任务需要审批，即使当时车间内网络信号不佳或处于无网络区域，也可以通过移动审批系统进行离线审批，待回到有网络的区域后，审批结果会自动同步到系统中，不影响生产进度。

3.3.3 智能推送

实现基于用户角色的个性化消息推送，提高信息传递的效率和针对性。系统根据不同用户的角色（如操作工、班组长、车间主任、分厂领导等），分析其关注的信息和业务需求，为每个用户定制个性化的消息推送策略。对于操作工，系统会推送与其当前操作任务相关的信息，如设备故障提醒、物料短缺通知等；对于班组长，会推送本工段的生产进度、人员考勤等信息；对于分厂领导，会推送全分厂的 OEE 指标、产能分析报告等信息。通过这种个性化的消息推送，用户能够及时获取到对自己有价值的信息，避免信息过载，提高工作效率和决策的及时性。

四、实施路线规划

4.1 一期工程（0-6 个月）

AGV 系统部署：完成 AGV 智能循迹车的采购与安装，在工厂内部署 50 辆 AGV 智能循迹车，覆盖主要的物流运输路线；同时，搭建基于激光 SLAM+UWB 融合定位的基础定位系统，实现 AGV 在工厂室内环境下的初步定位功能，定位精度达到 ±5cm，确保 AGV 能够准确行驶到指定位置，完成物料的搬运任务。

区块链追溯原型搭建：基于 Hyperledger Fabric 联盟链技术，搭建全流程数字化追踪系统的区块链追溯原型。在原型系统中，实现对部分关键工件的生产信息上链存储，记录其工艺参数、操作人员、设备状态等信息，并生成带时间戳的 SHA - 256 哈希值，形成初步的不可篡改的工艺流转记录链，为后续的全流程追溯奠定基础。

基础权限管理模块开发：完成基于 RBAC 模型的基础权限管理模块开发，定义操作工、班组长、车间主任等 5 类基本角色，并为每个角色分配相应的初始权限。例如，操作工仅能对自己操作的设备进行操作和查看设备运行状态；班组长可查看本工段设备 / 人员状态，进行任务分配等。同时，实现基于角色的用户登录验证功能，确保用户只能以被授权的角色登录系统，访问相应的功能和数据。

4.2 二期工程（7-12 个月）

全流程数字化追踪系统部署：在一期区块链追溯原型的基础上，将全流程数字化追踪系统全面部署到工厂各个生产环节。在每个工序节点安装工业级 RFID/NFC 读写器，确保能够对所有工件进行实时数据采集；完善工件数字孪生模型，将每个工件的实时位置、加工进度、质量检测结果等信息都同步映射到数字孪生模型中，实现对工件全生命周期的精准追踪，为生产管理提供全面、准确的数据支持。

智能调度算法模块开发：开发基于物理层级、工艺复杂度和人员技能矩阵的多维度任务分配算法模块。引入 Gantt 图关键路径分析构建工艺复杂度量化模型，通过余弦相似度计算人员 - 任务匹配度，实现技能矩阵匹配算法；同时，基于物理层级的优先级队列，按照工段→车间→分厂的顺序构建任务调度优先级体系。将该算法模块集成到智能任务调度中枢中，实现生产任务的智能、合理分配，提高生产效率和资源利用率。

分级审批系统集成：完成四层分级审批系统的开发与集成，明确不同流转范围的审批层级和时限要求。在系统中设置审批流程监控功能，可实时查看每个审批任务的进度和状态；开发移动端审批应用，方便各级审批人员随时随地进行审批操作，确保审批流程的高效、顺畅进行，提高生产管理的灵活性和及时性。

4.3 三期工程（13-18 个月）

产能平衡优化功能实现：开发产能平衡优化模块，实现实时产能监测仪表盘功能，以直观的图表形式展示各设备、工段、车间及分厂的实时产能数据；引入基于设备状态的动态排程智能负载均衡算法，根据设备的运行状态、生产效率等因素，实时调整生产计划，实现生产任务的合理分配，避免设备过载或闲置；同时，建立异常工况下的手动派单通道，当出现设备故障、紧急订单等异常情况时，管理人员可通过手动派单方式，灵活调整生产任务，确保生产的连续性。

质量管控与预警系统部署：部署三阶检验机制的质量管控系统，在生产过程中严格执行工序自检、过程抽检和终检，确保产品质量符合标准；建立报废流程的逆向追踪系统，当产品出现报废情况时，能够快速追溯到问题源头，分析原因并采取改进措施；开发基于历史数据的产能预测模型和关键路径瓶颈预警机制，通过对历史生产数据的分析，预测未来产能趋势，提前发现生产过程中的瓶颈环节，及时采取措施进行优化，提高生产的稳定性和可靠性。

与现有 MES/ERP 系统对接：完成智能工厂调度系统与现有 MES/ERP 系统的对接工作，实现数据的双向传输与共享。将智能工厂调度系统中的生产任务分配、物流运输、质量检测等数据同步到 MES/ERP 系统中，为企业的整体运营管理提供准确、实时的数据支持；同时，从 MES/ERP 系统中获取订单信息、物料库存信息等，为智能工厂调度系统的决策提供依据，实现企业生产管理的一体化和智能化。