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第三层：自决策——让车间“会判断”
排产优化：综合考虑交期、设备负荷、换型成本，自动生成最优计划。
动态调度：设备故障时，自动将任务重新分配给其他机台。
质量判定：基于工艺参数和检验数据，自动判定合格/不合格/返工。
补料触发：根据消耗速度和齐套情况，自动生成补料或采购申请。
核心：用规则引擎+算法模型，替代人的经验判断。
第四层：自执行——让车间“自己动”
工单自动下发到机台，设备按新计划自动切换程序。
参数自动调整：根据实时质量反馈，微调工艺参数。
AGV/机器人自动配送物料，按呼叫自动补料。
安灯触发后，自动派单给最近、最合适的维修人员。
前提：设备具备可编程控制能力，速达天耀MES系统与设备层深度集成。
第五层：自学习——让车间“越用越聪明”
排产模型学习历史数据，不断优化调度策略。
质量模型学习缺陷样本，提升检出率和准确率。
设备模型学习运行数据，提前预测故障。
能耗模型学习峰谷规律，自动优化用能策略。
闭环：每一次决策的结果都反馈回模型，持续迭代。
三、从自动化到自主化的落地路径
第一步：补自动化课，但别等全自动
老旧设备加装传感器、扫码枪，实现最低限度的数据采集。
关键工序优先实现自动采集，人工录入只作为补充。
不必追求全厂全自动，先让数据“流起来”。
第二步：上MES系统，打通数据链路
统一主数据：物料、BOM、工艺路线、设备编码。
集成ERP、WMS、QMS，让数据从计划到执行到反馈闭环。
先跑通报工、追溯、看板，让车间先“透明”。
第三步：从规则驱动开始，逐步引入算法
初期用规则引擎：如果参数超限就报警，如果缺料就触发补料。
积累数据后，引入AI模型：预测性维护、智能排产、视觉质检。
不要一步跳到AI，先用规则把流程跑顺。
第四步：选高价值场景单点突破
优先选择数据基础好、痛点明确、效果可量化的场景。
比如：AI视觉质检、预测性维护、智能排产。
用2-4周跑通一个点，让团队看到实效。
第五步：组织与考核配套
操作工从“操作者”转变为“监控者+异常处理者”。
班组长从“派工者”转变为“规则维护者+改善推动者”。
考核从“产量”转向“OEE、良率、能耗、异常响应”。
一把手用数据开会，推动持续优化。
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