西南交大林教授团队 · AI提效项目工作推进计划

项目周期：2026年4月23日 — 2026年7月15日

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项目全貌甘特图

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环节 / 阶段 4月 5月 6月 7月
下旬 上旬中旬下旬 上旬中旬下旬 上旬中旬
① AI接单技术验证
业务对接与规则梳理
邮件分类识别开发与验证
邮件分类与信息提取技术验证
AI提效与开发进度评估
② 预告单匹配与需求预测
业务调研与规则梳理
映射规则设计与逻辑固化
系统功能实现与初步验证
测试验证与优化完善
③ 织造排程
业务调研与人工流程梳理
系统替代人工Excel转化
算法接入与设备级排程
测试数据验证与对比
实际数据测试与调整机制
④ 染整排程
业务调研与人工流程梳理
颜色转化规则整理与系统设计
算法接入与染缸级排程
测试数据验证与对比
实际数据测试与调整机制
⑤ 3D增材印花生产监控与排程
业务调研与人工流程梳理
排程规则与监控指标设计
系统排程能力与看板原型
测试数据验证与对比分析
实际业务测试与动态调整
⑥ 国内物流优化
业务调研与规则梳理
系统规则设计与拼单逻辑固化
系统功能实现与初步验证
系统线下测试与结果分析
实际业务测试与阶段优化
① AI接单技术验证
② 预告单匹配与需求预测
③ 织造排程
④ 染整排程
⑤ 3D增材印花
⑥ 国内物流优化
关键里程碑（可点击）

一、AI接单技术验证

⏰ 4月23日 — 5月31日 🎯 围绕"客户邮件→华峰内部统一客户订单"核心场景

1、总体目标

围绕"从客户邮件到华峰内部统一的客户订单"这一核心场景，在5月底前完成AI接单业务需求建模与初步技术验证。通过梳理订单邮件识别规则、明确信息提取字段、建立业务映射关系，并开展邮件分类与订单信息提取的初步验证，形成对AI在该场景下提效能力的准确判断，进而对后续开发工作的可行性、重点难点及具体进度形成较准确评估。

2、实施思路

本阶段工作按照"先梳理业务、再完成需求建模、再进行技术验证、最后形成评估结论"的思路推进，主要分为四个步骤：
明确哪些邮件属于实际订单邮件，梳理客户邮件到内部订单的业务规则；
明确订单邮件中需要提取的核心数据，并建立字段映射与转换逻辑；
对邮件分类识别和订单信息提取进行初步技术验证；
基于验证结果，评估AI在该场景下的提效空间和后续开发推进节奏。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务对接与规则梳理

📅 4月23日 — 4月30日
本阶段重点是完成业务对接，明确AI接单场景中的核心业务边界、邮件识别规则和字段转换关系，为后续需求建模打基础。
主要工作：
  • 梳理客户邮件的业务场景，明确哪些邮件属于实际订单邮件，识别其中可用于判断的明确标识；
  • 分析订单邮件内容，明确哪些数据需要提取出来，作为后续订单处理和系统输出的核心字段；
  • 梳理客户邮件数据与华峰内部统一客户订单之间的字段对应关系，明确转换逻辑和规则；
  • 识别邮件处理中存在的例外情况和特殊场景，为后续分类与提取规则设计提供支撑。
阶段输出：
  1. AI接单业务流程说明；
  2. 订单邮件识别规则清单；
  3. 订单邮件关键提取字段清单；
  4. 客户邮件到内部订单的字段映射关系表；
  5. 客户邮件到内部订单的字段映射关系表；

第二阶段：邮件分类识别开发与验证

📅 5月1日 — 5月15日
本阶段重点是将业务规则转化为AI可处理的需求模型，并整理后续验证所需的样本数据。
主要工作：
  • 建立邮件分类需求模型，明确订单邮件、疑似订单邮件、明确非订单邮件的定义边界；
  • 建立订单信息提取需求模型，明确各字段的提取来源、提取方式和格式要求；
  • 梳理疑似订单邮件的进一步判断逻辑，明确二次判断的业务标准；
  • 整理和归类历史邮件样本，覆盖不同客户、不同邮件结构、不同附件形式及不同业务场景；
  • 明确后续验证指标，如分类准确率、字段提取准确率、人工替代程度、处理效率提升空间等。
阶段输出：
  1. 邮件分类需求模型；
  2. 订单信息提取需求模型；
  3. 疑似订单邮件判断规则说明；
  4. 样本邮件整理结果；
  5. 初步验证指标与评估口径。

第三阶段：邮件分类与信息提取初步技术验证

📅 5月16日 — 5月25日
本阶段重点是针对核心业务需求开展初步技术验证，判断AI是否具备支撑该场景的基础能力。
主要工作：
  • 对邮件分类任务进行初步验证，判断AI是否能够识别订单邮件、疑似订单邮件和明确非订单邮件；
  • 对订单邮件中的关键信息提取任务进行初步验证，检查核心字段是否能够较准确抽取；
  • 对疑似订单邮件开展进一步判断验证，评估二次识别的可行性；
  • 对不同类型邮件、不同附件形式、不同表达方式下的识别和提取效果进行对比分析；
  • 梳理AI处理效果较好和较差的场景，明确后续开发中的重点难点。
阶段输出：
  1. 邮件分类初步验证结果；
  2. 订单信息提取初步验证结果；
  3. 后续开发重点难点分析；
  4. 开发进度初步评估建议；
  5. 阶段总结报告。

4、关键里程碑

🏁 4月30日前
完成业务对接，明确订单邮件识别规则、提取字段及字段转换关系。
🏁 5月15日前
完成AI接单业务需求建模，形成邮件分类、信息提取和疑似邮件判断的需求模型。
🏁 5月31日前
完成邮件分类和订单信息提取的初步技术验证，形成初步效果分析。
🏁 6月15日前
完成AI提效能力评估和开发进度评估，为后续正式开发提供依据。

5、预期成果

到5月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成AI接单业务规则、字段映射关系和特殊场景的系统化梳理；
  2. 完成邮件分类和订单信息提取的业务需求建模；
  3. 完成核心场景的初步技术验证，明确AI可做与不可做的边界；
  4. 形成对AI提效能力的较准确判断；
  5. 形成对后续开发工作重点、难点和具体进度的较准确评估。

二、预告单匹配与需求预测

⏰ 4月23日 — 5月31日 🎯 围绕"预告单到正单的映射"核心业务场景

1、总体目标

围绕"预告单到正单的映射"这一核心业务场景，建设"预告单匹配与需求预测"系统。通过梳理预告单与正单之间的业务关系、建立多对多映射规则、实现系统辅助匹配与数量扣减逻辑，并开展测试验证，逐步替代人工进行预告单与正单的对应判断和需求更新。到5月底前，形成具备基础规则匹配、数量联动更新和结果输出能力的系统原型，为后续实际业务应用打下基础。

2、实施思路

本阶段工作按照"先梳理业务规则、再建立映射逻辑、再实现系统功能、最后测试验证"的思路推进，主要分为四个步骤：
了解预告单与正单之间的业务逻辑，明确数量扣减、订单拆分、订单合并等规则；
建立预告单与正单之间的多对多映射关系，形成系统可执行的匹配规则；
设计并实现系统，辅助员工根据规则自动建立映射关系，并完成数量更新；
使用测试数据对系统进行验证，检查映射准确性、数量扣减逻辑和结果可用性。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务调研与规则梳理

📅 4月23日 — 4月30日
本阶段重点是梳理当前人工处理预告单与正单关系的业务逻辑，明确系统需要替代的核心工作内容。
主要工作：
  • 调研预告单与正单的业务处理流程，明确从预告到正式下单的实际流转方式；
  • 梳理正单确认后是否扣减现有预告单数量的业务规则，明确扣减条件、扣减顺序和例外情况；
  • 分析预告单与正单之间可能存在的一对一、一对多、多对一、多对多关系；
  • 总结人工当前如何判断映射关系、如何更新剩余需求数量、如何处理特殊场景；
  • 识别字段层面的对应关系，为后续系统规则设计提供依据。
阶段输出：
  1. 预告单与正单业务流程说明；
  2. 数量扣减规则与映射规则清单；
  3. 多对多映射业务场景整理文档；
  4. 关键字段对应关系表。

第二阶段：映射规则设计与逻辑固化

📅 5月1日 — 5月10日
本阶段重点是将人工经验转化为系统规则，建立预告单与正单的自动匹配逻辑。
主要工作：
  • 明确系统匹配所依据的核心字段，如客户、产品、规格、数量、时间、交期等；
  • 设计预告单与正单之间的匹配规则，支持多对多关系下的自动关联；
  • 建立数量联动逻辑，明确当部分正单确认后，如何自动扣减对应预告单数量；
  • 梳理特殊情况处理逻辑，如一张正单对应多个预告单、多个正单共同消耗同一预告单、无法直接匹配的异常单据等；
  • 形成系统规则框架，为功能开发提供依据。
阶段输出：
  1. 预告单匹配规则设计文档；
  2. 数量扣减与剩余需求更新逻辑说明；
  3. 异常场景处理规则清单；
  4. 系统规则框架初稿。

第三阶段：系统功能实现与初步验证

📅 5月11日 — 5月20日
本阶段重点是实现系统原型，使系统能够按照既定规则辅助员工建立映射关系并更新需求数量。
主要工作：
  • 开发预告单与正单匹配功能，实现系统根据规则自动推荐映射关系；
  • 实现数量扣减功能，在正单确认后自动更新预告单剩余数量；
  • 实现结果展示功能，使员工能够直观看到预告单、正单及其映射关系；
  • 对系统输出结果进行初步验证，检查匹配逻辑是否符合业务实际；
  • 对人工判断结果与系统建议结果进行对比，分析差异并优化规则。
阶段输出：
  1. 系统功能初版；
  2. 自动匹配与数量更新结果样例；
  3. 系统与人工结果初步对比分析；
  4. 规则修订建议。

第四阶段：测试验证与优化完善

📅 5月21日 — 5月31日
本阶段重点是使用测试数据对系统进行验证，确保匹配逻辑和数量更新逻辑具备可用性。
主要工作：
  • 准备典型业务测试数据，覆盖常见映射关系和特殊业务场景；
  • 对系统进行测试，验证预告单与正单映射是否正确、数量扣减是否准确；
  • 统计系统匹配准确率、数量更新准确率和异常处理效果；
  • 梳理测试中发现的问题，包括规则缺陷、异常场景覆盖不足、结果展示不清晰等；
  • 根据测试结果优化系统规则和功能，提升系统可用性。
阶段输出：
  1. 系统测试报告；
  2. 匹配准确率与数量更新准确率统计结果；
  3. 问题清单与优化方案；
  4. 修订后的系统版本。

4、关键里程碑

🏁 4月30日前
完成预告单与正单业务流程梳理，明确数量扣减规则和多对多映射场景。
🏁 5月10日前
完成预告单与正单匹配规则设计，形成系统可执行的规则框架。
🏁 5月20日前
完成系统功能初版，实现自动推荐映射关系和数量扣减更新。
🏁 5月31日前
完成系统测试验证，形成可用于业务试运行的阶段性成果。

5、预期成果

到5月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成预告单与正单业务逻辑及映射规则的系统化梳理；
  2. 建立支持多对多关系的预告单匹配规则；
  3. 实现正单确认后自动扣减预告单剩余数量的系统逻辑；
  4. 完成"预告单匹配与需求预测"系统原型开发与测试；
  5. 为后续业务试运行和进一步优化奠定基础。

三、织造排程

⏰ 4月23日 — 6月30日 🎯 推进织造排程由人工方式向系统化、自动化方式过渡

1、总体目标

围绕织造生产排程业务，推进从"人工处理订单并转化为Excel排产数据"向"系统自动完成订单转化与排产"的转变。到6月底前，完成业务梳理、系统替代人工Excel转化、算法排产接入、测试数据验证及实际数据测试，逐步实现织造排程由人工方式向系统化、自动化方式过渡。

2、实施思路

本阶段工作按照"先还原人工、再替代人工、再验证效果"的思路推进，分为五个步骤：
了解业务，梳理当前人工如何将生产订单转化为Excel排产数据；
用系统实现订单信息到排产所需Excel结构的自动转化；
接入排产算法，用算法替代人工进行机器设备排程；
使用测试数据对系统转化结果和排产结果进行验证，并与人工结果对比；
使用实际业务数据进行测试，验证系统在真实场景下的可用性和准确性。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务调研与人工流程梳理

📅 4月23日 — 4月30日
本阶段重点是摸清当前人工排程的实际做法，明确人工处理订单、整理Excel、安排机器的具体逻辑，为后续系统替代打基础。
主要工作：
  • 深入了解织造生产业务流程，梳理订单进入排程环节前后的业务链条；
  • 调研人工排程人员当前的工作方式，重点了解如何将生产订单转化为Excel排产表；
  • 梳理人工Excel中的字段来源、加工逻辑、规则判断和例外处理方式；
  • 明确订单信息、产品信息、工艺要求、机器信息、交期要求之间的关系；
  • 识别人工处理过程中依赖经验判断的关键环节，为后续系统规则设计提供依据。
阶段输出：
  1. 织造排程业务流程说明；
  2. 人工"订单转Excel"流程梳理文档；
  3. Excel字段来源及转化规则清单；
  4. 人工排产逻辑与关键判断点总结。

第二阶段：系统替代人工Excel转化

📅 5月1日 — 5月15日
本阶段重点是让系统能够按照人工现有逻辑，自动完成订单到排产Excel数据的转化，替代人工整理和转换工作。
主要工作：
  • 根据人工整理逻辑，设计系统中的订单转化规则；
  • 建立从原始订单数据到排产所需结构化数据的映射关系；
  • 完成系统对Excel关键字段的自动生成、补全、格式统一和逻辑校验；
  • 对人工转化结果与系统转化结果进行逐项比对，修正规则偏差；
  • 初步实现系统自动生成可用于排产的标准化数据。
阶段输出：
  1. 系统订单转Excel转化规则文档；
  2. 标准化排产数据结构定义；
  3. 系统自动转化功能初版；
  4. 人工转化与系统转化结果对比表。

第三阶段：算法接入与设备级排程实现

📅 5月16日 — 5月31日
本阶段重点是在完成数据转化的基础上，将排产算法接入系统，用算法代替人工进行机器设备安排，实现设备级排程。
主要工作：
  • 明确织造排程的核心约束条件，包括设备能力、机台匹配、工序顺序、交期要求、产能限制等；
  • 梳理人工排产中的优先级规则、插单处理方式和设备分配逻辑；
  • 将标准化后的排产数据接入算法模块，形成从订单数据到设备排程结果的完整链路；
  • 输出设备级排程结果，包括订单对应机台、排产顺序、时间安排等内容；
  • 对算法排产结果进行初步检查，验证是否满足基本业务规则和现场逻辑。
阶段输出：
  1. 织造设备级排程约束与规则清单；
  2. 算法输入输出数据接口定义；
  3. 排产算法接入版本；
  4. 系统设备级排程结果初版。

第四阶段：测试数据验证与人工结果对比

📅 6月1日 — 6月15日
本阶段重点是使用测试数据对系统功能和算法排产结果进行验证，并与人工结果做对比分析，评估替代效果。
主要工作：
  • 构建或整理测试数据集，覆盖典型订单场景和常见排程情况；
  • 测试系统是否能够稳定完成订单转化、数据生成和设备级排程；
  • 将系统转化结果与人工Excel结果进行对比，验证一致性；
  • 将算法排产结果与人工排产结果进行对比，分析在交期、设备利用、排产合理性等方面的差异；
  • 根据对比结果调整系统转化规则和算法参数，提升结果准确性与可执行性。
阶段输出：
  1. 测试数据验证报告；
  2. 系统转化结果与人工结果对比分析；
  3. 算法排产结果与人工排产结果对比分析；
  4. 问题清单及优化建议。

第五阶段：实际数据测试与动态调整机制完善

📅 6月16日 — 6月30日
本阶段重点是使用真实业务数据进行测试，验证系统在实际场景下的效果，并完善动态排产调整机制。
主要工作：
  • 导入实际业务订单数据，验证系统在真实数据条件下的转化与排产能力；
  • 检查系统排产结果在真实场景中的可执行性，包括机台安排合理性、交期满足情况及异常处理能力；
  • 梳理实际业务中常见变动场景，如订单变更、急单插单、设备异常等；
  • 建立动态排产调整机制，使系统能够在订单或生产条件变化时进行调整；
  • 汇总项目阶段成果，形成后续上线或持续优化的基础方案。
阶段输出：
  1. 实际数据测试报告；
  2. 真实场景排产验证结果；
  3. 动态排产调整机制方案；
  4. 阶段总结与下一步推进建议。

4、关键里程碑

🏁 4月30日前
完成织造业务调研与人工"订单转Excel"流程梳理。
🏁 5月15日前
完成系统替代人工Excel转化的规则设计与初步实现。
🏁 5月31日前
完成排产算法接入，形成设备级排程初版结果。
🏁 6月15日前
完成测试数据验证，并完成系统结果与人工结果的对比分析。
🏁 6月30日前
完成实际数据测试，建立动态排产调整机制，形成阶段性成果。

5、预期成果

到6月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成织造排程业务中人工处理流程的系统化梳理；
  2. 实现系统对人工Excel转化工作的替代；
  3. 实现排产算法接入，初步替代人工设备排程；
  4. 完成测试数据和实际数据两轮验证；
  5. 建立动态排产调整机制，为后续正式应用奠定基础。

四、染整排程

⏰ 5月7日 — 7月15日 🎯 围绕"生产订单转化到染缸安排"核心目标

1、总体目标

围绕"生产订单转化到染缸安排"的核心目标，推进染色排程业务由人工方式向系统化、自动化方式转变。通过梳理人工排程流程、整理颜色转化规则、接入排产算法完成染缸级排程，并开展测试验证，逐步实现系统替代人工进行染色排程。到6月底前，形成可用于实际业务测试的染色排程系统方案，为后续正式应用打下基础。

2、实施思路

本阶段工作按照"先还原人工、再固化规则、再接入算法、最后验证效果"的思路推进，主要分为五个步骤：
了解染色业务，梳理当前人工如何根据生产订单进行染缸安排；
整理并纳入颜色转化规则，建立系统可识别、可调用的规则体系；
接入排产算法，用算法替代人工进行染缸安排；
使用测试数据对系统排产结果进行验证，并与人工结果对比；
使用实际业务数据进行测试，验证系统在真实场景下的可用性和准确性。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务调研与人工流程梳理

📅 5月7日 — 5月14日
本阶段重点是摸清当前人工染色排程的实际做法，明确人工如何根据订单、颜色和生产要求安排染缸，为后续系统替代打基础。
主要工作：
  • 深入了解染色生产业务流程，梳理订单进入排程环节前后的业务链条；
  • 调研人工排程人员当前的工作方式，重点了解如何根据生产订单安排染缸；
  • 梳理人工排程中涉及的关键判断逻辑，包括颜色、工艺、批次、交期、染缸能力等因素；
  • 明确生产订单、产品规格、颜色要求、工艺条件、染缸资源之间的关系；
  • 识别人工处理过程中依赖经验判断的关键环节，为后续系统规则设计提供依据。
阶段输出：
  1. 染色排程业务流程说明；
  2. 人工排染缸流程梳理文档；
  3. 染色排程关键业务规则清单；
  4. 人工排程逻辑与关键判断点总结。

第二阶段：颜色转化规则整理与系统规则设计

📅 5月15日 — 5月29日
本阶段重点是梳理颜色转化规则，并将其转化为系统可执行的规则逻辑，为后续排程提供支撑。
主要工作：
  • 整理现有颜色转化规则，明确规则Excel中的字段含义、使用方式和业务约束；
  • 梳理颜色之间的转化关系，明确不同颜色切换时的适配规则和限制条件；
  • 分析颜色转化规则在染缸排程中的应用方式，明确其与订单、工艺、染缸安排之间的关系；
  • 将颜色转化规则固化为系统逻辑，使系统能够根据规则自动判断可行的颜色衔接与安排方式；
  • 对颜色转化规则中的特殊情况和例外情况进行整理，为后续算法接入提供基础。
阶段输出：
  1. 颜色转化规则整理文档；
  2. 颜色转化规则Excel字段说明；
  3. 系统颜色转化规则逻辑设计；
  4. 特殊场景及例外处理规则清单。

第三阶段：算法接入与染缸级排程实现

📅 5月30日 — 6月14日
本阶段重点是在完成业务规则和颜色转化规则梳理的基础上，将排产算法接入系统，用算法代替人工进行染缸安排。
主要工作：
  • 明确染色排程的核心约束条件，包括染缸容量、颜色切换、工艺匹配、批次要求、交期要求、产能限制等；
  • 将颜色转化规则纳入排程逻辑，作为染缸安排和排产顺序判断的重要依据；
  • 梳理人工排程中的优先级规则、插单处理方式和染缸分配逻辑；
  • 将订单数据、颜色转化规则和排程约束接入算法模块，形成从订单到染缸安排的完整链路；
  • 输出染缸级排程结果，包括订单对应染缸、排产顺序、时间安排等内容；
  • 对算法排产结果进行初步检查，验证是否满足基本业务规则和现场逻辑。
阶段输出：
  1. 染缸级排程约束与规则清单；
  2. 颜色转化规则接入方案；
  3. 排产算法接入版本；
  4. 系统染缸级排程结果初版。

第四阶段：测试数据验证与人工结果对比

📅 6月15日 — 6月29日
本阶段重点是使用测试数据对系统功能和算法排产结果进行验证，并与人工结果做对比分析，评估替代效果。
主要工作：
  • 构建或整理测试数据集，覆盖典型订单场景、常见颜色转换场景和典型染缸排程情况；
  • 测试系统是否能够稳定完成颜色规则判断和染缸级排程；
  • 将算法排产结果与人工排产结果进行对比，分析在交期、染缸利用、颜色衔接合理性等方面的差异；
  • 验证颜色转化规则在系统中的应用效果，检查规则执行是否准确；
  • 根据对比结果调整系统规则和算法参数，提升结果准确性与可执行性。
阶段输出：
  1. 测试数据验证报告；
  2. 系统排产结果与人工结果对比分析；
  3. 颜色转化规则执行效果分析；
  4. 问题清单及优化建议。

第五阶段：实际数据测试与动态调整机制完善

📅 6月30日 — 7月14日
本阶段重点是使用真实业务数据进行测试，验证系统在实际场景下的效果，并完善动态排产调整机制。
主要工作：
  • 导入实际业务订单数据，验证系统在真实数据条件下的染缸排产能力；
  • 检查系统排产结果在真实场景中的可执行性，包括染缸安排合理性、颜色切换合理性、交期满足情况及异常处理能力；
  • 梳理实际业务中常见变动场景，如订单变更、急单插单、设备异常、颜色调整等；
  • 建立动态排产调整机制，使系统能够在订单或生产条件变化时进行调整；
  • 汇总项目阶段成果，形成后续上线或持续优化的基础方案。
阶段输出：
  1. 实际数据测试报告；
  2. 真实场景排产验证结果；
  3. 动态排产调整机制方案；
  4. 阶段总结与下一步推进建议。

4、关键里程碑

🏁 5月14日前
完成染色业务调研与人工排程流程梳理。
🏁 5月29日前
完成颜色转化规则整理，并形成系统可执行的规则逻辑。
🏁 6月14日前
完成排产算法接入，形成染缸级排程初版结果。
🏁 6月29日前
完成测试数据验证，并完成系统结果与人工结果的对比分析。
🏁 7月14日前
完成实际数据测试，建立动态排产调整机制，形成阶段性成果。

5、预期成果

到6月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成染色排程业务中人工处理流程的系统化梳理；
  2. 完成颜色转化规则的整理、固化和系统接入；
  3. 实现排产算法接入，初步替代人工染缸排程；
  4. 完成测试数据和实际数据两轮验证；
  5. 建立动态排产调整机制，为后续正式应用奠定基础。

五、3D增材印花生产监控与排程

⏰ 5月7日 — 7月15日 🎯 围绕"3D增材印花生产线的监控与排程"核心场景

1、总体目标

围绕"3D增材印花生产线的监控与排程"这一核心场景，推进生产排程由人工经验驱动向系统化、智能化方式转变。结合当前人工排产依赖较强、产线利用率有待提升、难以高效应对多任务生产等问题，建设面向3D增材印花业务的生产监控与排程系统。到6月底前，完成业务流程梳理、排程规则设计、系统排程能力建设、生产监控看板搭建、测试验证及实际业务试运行，为后续正式应用打下基础。

2、实施思路

本阶段工作按照"先梳理业务、再固化规则、再实现系统排程与监控、最后测试验证"的思路推进，主要分为五个步骤：
了解3D增材印花生产业务，梳理当前人工排程和生产监控方式；
明确排程所需的关键因素，包括任务、人员、设备、交期、材料等约束条件；
建设系统排程能力，根据多维因素自动生成产线资源分配计划；
建设生产监控与可视化看板，实时展示订单、机台和产量状态；
使用测试数据和实际业务数据开展验证，持续优化排程效果和系统稳定性。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务调研与人工流程梳理

📅 5月7日 — 5月16日
本阶段重点是摸清当前3D增材印花生产线的实际运行方式，明确人工如何进行任务分配、设备安排和生产过程监控，为后续系统替代打基础。
主要工作：
  • 深入了解3D增材印花生产业务流程，梳理从订单进入、任务拆分、打印安排到完工反馈的完整链路；
  • 调研人工排程人员当前的工作方式，重点了解如何根据订单任务、设备情况、人员安排和交期要求进行排产；
  • 梳理当前生产监控方式，明确订单状态、设备状态、生产进度和产量信息是如何被记录和反馈的；
  • 识别当前人工排程和人工监控中的主要问题，如资源利用不均衡、任务切换效率低、进度反馈不及时等；
  • 明确后续系统建设需要纳入的关键业务对象，包括打印任务、打印机、材料、人员、工序和交期。
阶段输出：
  1. 3D增材印花业务流程说明；
  2. 人工排程与生产监控流程梳理文档；
  3. 当前痛点问题分析；
  4. 排程与监控关键字段及业务对象清单。

第二阶段：排程规则与监控指标设计

📅 5月17日 — 5月31日
本阶段重点是将人工经验和业务约束整理为系统规则，并明确生产监控需要展示的核心指标。
主要工作：
  • 梳理3D增材印花排程中的核心约束条件，包括任务优先级、设备能力、材料匹配、打印时长、人员安排、交期要求等；
  • 设计系统自动排程逻辑，使系统能够根据任务、人员、交期等多维因素自动生成资源分配计划；
  • 梳理异常场景处理规则，如急单插单、设备故障、材料短缺、任务延期等；
  • 设计生产监控看板的核心指标和展示内容，包括订单前序状态、机台状态、任务进度、产量状态、异常预警等；
  • 初步确定系统监控与排程之间的联动关系，为后续动态调整打基础。
阶段输出：
  1. 3D增材印花排程规则清单；
  2. 资源分配与动态调整逻辑说明；
  3. 异常场景处理规则文档；
  4. 生产监控看板指标设计方案。

第三阶段：系统排程能力建设与看板原型实现

📅 6月1日 — 6月16日
本阶段重点是在规则明确的基础上，建设系统排程能力，并实现生产监控看板原型。
主要工作：
  • 开发或接入排程算法，实现根据任务、设备、人员、交期等因素自动生成生产线资源分配计划；
  • 输出排程结果，包括任务分配、设备安排、时间顺序和资源占用情况；
  • 搭建生产监控看板原型，支持展示订单状态、机台状态、任务进展和产量信息；
  • 建立排程结果与监控看板之间的数据联动，使系统能够反映排程执行状态；
  • 对系统排程结果进行初步验证，检查是否满足基本业务规则和现场逻辑。
阶段输出：
  1. 系统自动排程功能初版；
  2. 生产监控可视化看板原型；
  3. 排程结果样例与展示效果；
  4. 初步验证结果及优化建议。

第四阶段：测试数据验证与结果对比分析

📅 6月17日 — 6月30日
本阶段重点是使用测试数据对系统排程与监控功能进行验证，并与人工处理结果进行对比分析。
主要工作：
  • 构建或整理测试数据集，覆盖多任务并行、急单插单、设备异常、不同材料切换等典型场景；
  • 测试系统是否能够稳定完成任务排程、资源分配和监控数据展示；
  • 将系统排程结果与人工排程结果进行对比，分析在交期满足、设备利用率、任务衔接和排程合理性方面的差异；
  • 验证监控看板是否能够准确反映订单前序状态、机台运行状态和产量状态；
  • 根据测试结果优化排程逻辑、监控展示和异常预警机制。
阶段输出：
  1. 测试数据验证报告；
  2. 系统排程结果与人工结果对比分析；
  3. 监控看板准确性与实用性分析；
  4. 问题清单及优化建议。

第五阶段：实际业务测试与动态调整机制完善

📅 7月1日 — 7月15日
本阶段重点是使用真实业务数据进行试运行，验证系统在实际场景中的效果，并完善动态排程调整机制。
主要工作：
  • 导入实际业务数据，验证系统在真实生产场景下的排程能力和监控能力；
  • 检查系统排程结果在实际执行中的可行性，包括设备安排合理性、任务衔接情况、交期满足情况等；
  • 验证生产监控看板在实际生产中的实时性和可用性，确保能准确反映订单、机台和产量状态；
  • 建立动态调整机制，使系统能够根据任务变化、设备异常、人员变动等情况进行排程调整；
  • 汇总阶段成果，形成后续上线或持续优化的基础方案。
阶段输出：
  1. 实际业务测试报告；
  2. 真实场景下的排程与监控验证结果；
  3. 动态排程调整机制方案；
  4. 阶段总结与下一步推进建议。

4、关键里程碑

🏁 5月16日前
完成3D增材印花生产业务调研，梳理人工排程与生产监控流程。
🏁 5月31日前
完成排程规则、动态调整逻辑和监控指标设计。
🏁 6月16日前
完成系统自动排程功能初版和生产监控看板原型。
🏁 6月30日前
完成测试数据验证，并完成系统结果与人工结果的对比分析。
🏁 7月15日前
完成实际业务测试，完善动态调整机制，形成阶段性成果。

5、预期成果

到6月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成3D增材印花生产线排程与监控业务的系统化梳理；
  2. 实现系统根据任务、人员、设备、交期等因素自动生成资源分配计划；
  3. 实现生产监控可视化看板，支持查看订单状态、机台状态和产量状态；
  4. 完成测试数据和实际数据两轮验证；
  5. 建立动态调整机制，为后续正式应用和持续优化奠定基础。

六、国内物流优化

⏰ 4月23日 — 6月30日 🎯 围绕"优化车队路线、减少人工"核心目标

1、总体目标

围绕"优化车队路线、减少人工"的核心目标，推进国内物流业务的系统化建设。通过业务规则梳理、拼单规则固化、系统替代人工决策以及测试验证，逐步实现由人工经验主导向系统辅助决策转变。到6月底前，完成国内物流业务逻辑梳理、系统拼单方案设计与测试验证，为后续物流调度优化和实际应用打下基础。

2、实施思路

本阶段工作按照"先了解业务、再固化规则、再实现系统替代、最后测试验证"的思路推进，主要分为三个步骤：
了解国内物流的业务逻辑，梳理车型、运输方式、运输规则、运输路线以及装货卸货规则等内容；
设计并实现系统代替人工，根据拼单规则自动选择合适的拼单方式；
对系统进行线下测试和实际业务测试，验证系统效果并持续优化。

3、阶段计划安排

第一阶段：业务调研与规则梳理

📅 4月23日 — 4月30日
本阶段重点是了解国内物流现有业务流程，梳理人工决策所依据的业务规则，为后续系统设计提供基础。
主要工作：
  • 调研国内物流整体业务流程，明确订单生成、派车、装货、运输、卸货等关键环节；
  • 梳理常用车型及其适用场景，明确不同车型的装载能力、适配货物类型及限制条件；
  • 了解现有运输方式和运输规则，明确线路安排、时效要求、成本约束等核心逻辑；
  • 梳理装货、卸货及拼单过程中人工决策的主要依据，识别关键判断规则和例外场景；
  • 总结当前人工调度中存在的效率问题、经验依赖问题和优化空间。
阶段输出：
  1. 国内物流业务流程说明；
  2. 车型、运输方式及运输规则整理文档；
  3. 装货卸货及拼单规则清单；
  4. 当前人工调度问题分析总结。

第二阶段：系统规则设计与拼单逻辑固化

📅 5月1日 — 5月15日
本阶段重点是将人工拼单与路线安排逻辑整理为系统规则，形成可执行的系统决策基础。
主要工作：
  • 结合业务调研结果，梳理拼单的主要判断条件，包括订单属性、区域分布、车型匹配、装载能力、时效要求等；
  • 设计系统选择拼单方式的规则逻辑，明确何种场景下可以拼单、如何拼单、如何保证运输可执行性；
  • 形成从订单输入到拼单方案输出的规则框架，为后续系统实现提供依据；
  • 对典型业务场景进行规则验证，确保系统规则与人工经验基本一致；
  • 梳理系统处理中可能涉及的异常情况，如临时插单、特殊车型需求、线路冲突等。
阶段输出：
  1. 拼单规则设计文档；
  2. 系统选择拼单方式的逻辑框架；
  3. 典型业务场景规则验证结果；
  4. 异常场景及处理思路整理。

第三阶段：系统功能实现与初步验证

📅 5月16日 — 5月31日
本阶段重点是实现系统根据拼单规则自动选择合适拼单方式的功能，并开展初步验证。
主要工作：
  • 根据已梳理的规则，完成系统拼单逻辑的开发与配置；
  • 实现系统对订单进行分析、匹配和拼单方案输出；
  • 验证系统输出结果是否符合业务规则，包括车型匹配、线路合理性、装载约束和运输要求；
  • 将系统输出结果与人工历史处理结果进行初步对比，分析差异及原因；
  • 根据验证结果调整系统规则，提升方案合理性和可执行性。
阶段输出：
  1. 系统拼单功能初版；
  2. 系统拼单结果样例；
  3. 系统与人工结果初步对比分析；
  4. 规则修订与优化建议。

第四阶段：系统线下测试与结果分析

📅 6月1日 — 6月15日
本阶段重点是使用测试数据对系统进行线下验证，评估系统在拼单选择和路线安排方面的效果。
主要工作：
  • 准备测试数据，覆盖不同订单规模、区域组合、车型需求和运输场景；
  • 对系统进行线下测试，验证拼单方案选择是否正确、路线安排是否合理；
  • 统计系统结果与人工结果的匹配情况，分析系统在效率、合理性和稳定性方面的表现；
  • 梳理测试中发现的问题，包括规则不完善、特殊场景处理不足等；
  • 根据测试结果修改系统BUG，优化系统规则与输出逻辑。
阶段输出：
  1. 线下测试方案与测试结果报告；
  2. 系统结果与人工结果对比分析；
  3. 问题清单及优化方案；
  4. 修订后的系统测试版本。

第五阶段：实际业务测试与阶段优化

📅 6月16日 — 6月30日
本阶段重点是使用实际业务数据进行验证，评估系统在真实物流场景中的可用性，并形成阶段成果。
主要工作：
  • 选取部分实际业务数据开展测试，验证系统在真实订单条件下的拼单和路线选择效果；
  • 检查系统结果在业务执行层面的可操作性，包括车辆安排、装卸衔接、运输线路和时效满足情况；
  • 统计系统在实际业务中的表现，分析准确率、效率提升和人工减少情况；
  • 根据实际测试中发现的问题继续修复BUG，完善系统规则；
  • 总结阶段性成果，形成后续推广和深化优化的基础方案。
阶段输出：
  1. 实际业务测试报告；
  2. 系统运行效果分析；
  3. BUG修复与规则优化结果；
  4. 阶段总结与下一步建议。

4、关键里程碑

🏁 4月30日前
完成国内物流业务调研，梳理车型、运输方式、运输规则、运输路线及装货卸货规则。
🏁 5月15日前
完成系统拼单规则设计，形成系统替代人工选择拼单方式的逻辑框架。
🏁 5月31日前
完成系统拼单功能初版，实现根据规则自动选择合适的拼单方式，并完成初步验证。
🏁 6月15日前
完成系统线下测试，统计测试效果，修复主要BUG并优化规则。
🏁 6月30日前
完成实际业务测试，验证系统在真实场景中的可用性，形成阶段性优化成果。

5、预期成果

到6月底前，预期实现以下目标：

  1. 完成国内物流业务逻辑和人工调度规则的系统化梳理；
  2. 实现系统根据拼单规则自动选择合适拼单方式；
  3. 完成系统测试验证，能够对典型物流场景输出合理方案；
  4. 通过系统替代部分人工判断，提升物流调度效率并减少人工工作量；
  5. 为后续进一步优化车队路线和物流调度系统建设奠定基础。