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APS · Production Scheduling
生产排程优化器
把紧凑的需求计划转成有限产能排程，并明确展示效率、换型与加班之间的权衡。
要回答的问题用最小模型做到什么程度，才能既保持简单，又真实展示一个可识别的生产排程问题和关键权衡？
可运行演示确定性基础能力Deterministic人工复核
工业语境与系统边界
基础能力 · APS
规则、Solver 或代码产出核心结果
集成边界：有限产能排程的确定性启发式实验；不是商业 APS、MILP 优化器或生产系统集成。
正在读取生产计划
正在连接 Supabase 排程会话…
证据深度
验证这个结论。
限制必须保持可见；实现细节可以深入查看，但不能阻塞 Demo 主流程。验证 2026-10-21 · 构建 6e89290 · 未测 2 项 / 阻塞 3 项展开全量记录
- 未测8 条路由 × 3 视口（1440×900 / 720×900 / 390×844）的横向溢出、Tab 焦点 outline、#evidence 深链、正文对比度抽样（仅记录数值，阈值未定）
- 未测对比度阈值判定：首轮只记录实测数值，WCAG 阈值待真实分布确认
- 阻塞读屏（screen reader）
原因：当前无读屏执行环境
- 阻塞原生 200% 浏览器缩放
原因：headless 视口不能替代原生缩放，需人工验证
- 阻塞视觉构图接受
原因：需人眼评审；当前会话无视觉模型能力
- 默认物料充足；BOM、工艺路线、人员技能、维护以及上下游依赖有意不在本次范围内。
- 产品换型被简化为固定 1 小时，而不是完整的顺序相关换型矩阵。
- 排程器是受限的确定性启发式算法，不是 MILP 求解器，也不证明全局最优。
- 所有订单、速率和绩效指标都是用于能力展示的模拟数据。
实现方式
一个聚焦的生产计划实验：5 条产线、4 种产品、交付日期与优先级、产线差异化生产速率、1 小时产品换型、加班窗口、类似 Excel 的需求表、Gantt 排程图，以及由 Supabase 持久化的计划状态。8 个需求订单会在 5 条产线和 4 种产品之间排程。启发式算法优先保障交付表现，然后对加班和产品换型施加惩罚，同时考虑各产线不同的吞吐能力。最终计划以计划员熟悉的需求表与 Gantt 图展示，并保存在一个共享的 Supabase 排程会话中。
可复用模式
同一套需求、产能、排程和指标模型会被 AI 重排 Build 复用，让 AI 位于可测试的确定性计划引擎之上，而不是替代它。
证据与来源
- Demo交互式生产排程 Demo
受限排程启发式算法会把需求分配到 5 条产线，并展示延期、加班和换型之间的结果权衡。
- 架构确定性计划边界
需求 + 产能 + 产线速率 + 换型惩罚 → 确定性排程器 → 持久化计划。
- 源码