周一早上八点半，销售在群里催：这单能不能 25 号交。生产那边回「排不进去」。计划员打开那张已经改到第 14 版的 Excel，挪了两行，另一张等料的单子立刻空了。下午客户又问另一单，他得从头再核一遍。
排产这件事，本质上是把订单变成设备上的一个个时间片。手工排产之所以累，不是因为组合复杂到人脑算不动，而是每改一次都要重新核对四件事：这台设备这个时间段空不空、这道工序的模具在不在、料齐不齐、交期还来不来得及。这四件事的核对是纯机械的，正好是 Agent 该接的那部分。
先把位置说清楚。站内 OpenClaw 怎么自动排班 管的是人，谁上哪个班、怎么避开冲突；用 AI Agent 做物资出入库与领用管理 管的是料，到货、领用和库存预警；用 AI Agent 做供应商履约跟踪 管的是外部交期，谁答应了什么时候到。这一篇管第三样：机器和产线的时间片，以及把订单塞进这些时间片的顺序。
一、三件事分清：订单、工序、时间片
很多「排产系统」做不下去，是因为一上来就把三件事压进了一张表：
- 订单解决「要交付什么」：数量、承诺交期、客户等级、能不能拆批。
- 工序解决「怎么做」：工艺路线、每道工序在哪类设备、标准工时、准备时间。
- 时间片解决「什么时候在哪台设备上做多久」。
三种信息混在一张表里的典型症状是：改交期的时候顺手改了工序顺序，最后没人说得清是计划变了还是工艺变了。正确的做法是分开存，用「订单号 + 工序号 + 设备号」做关联键，三张表各自有负责人。
二、排产的四样输入
排产表的质量，取决于输入的质量。这四样缺一样，排出来的就是纸面计划：
- 订单与交期：承诺交期、客户等级、是否可拆批。别用「内部希望交期」代替承诺交期，那是两个数。
- 工艺路线与标准工时：每道工序的标准工时，以及单独列出的换型时间。换型时间摊进工时是很多厂的默认做法，也是排产失真的第一来源。
- 设备与工装的可用性：计划检修、班次、模具寿命、模具当前在哪个车间。模具不在，设备空着也做不了。
- 物料齐套状态：来自物资出入库那条线，只认「齐套日期」，不认「已下单」。口径要写清，这跟 数据仓库分层与指标口径 是同一个道理——口径含糊，数据再全也没用。
四样里最常缺的是第四样。大量排产表是按「料会到」排的，结果排得越漂亮，现场越乱。
三、产能不是一个数字，是三条线
「我们产能是每天 1000 件」这句话几乎没有信息量。至少要把三个数分开：
- 理论产能：设备满负荷、不换型、不故障、良率 100%。
- 可用产能：扣掉班次、检修、换型、良率损失之后，真正能排的量。
- 实际产出：过去 4 到 8 周同工序的真实日产出。
三个数摆在一起才看得出问题在哪：理论 1000、可用 700、实际 520，说明瓶颈不在计划，而在停机与换型。这时候去优化排产算法是白费力气。排产要用可用产能，考核要用实际产出，这两个数永远不要混用。
另一个概念必须说清：瓶颈工序只有一个判断标准——约束整个订单流的那道工序，它的产出决定交期。非瓶颈工序的富余产能没有意义，给它加班只是把库存堆高。排产时把 80% 的注意力放在瓶颈上，剩下的按前后道顺序带过去就行。
四、规则先写死，再谈优化
排产规则不需要聪明，需要可复述。四条先定下来：
- 优先级：交期优先，同交期看客户等级，再同则工序最长的先排（不是金额最大的先排——金额大不代表占产能多）。
- 换型合并：同规格、同模具、同颜色的订单尽量连排；换型时间超过某个阈值的，必须合并。
- 缓冲：只给瓶颈工序留 5% 到 10% 的缓冲，非瓶颈不留。给所有工序都留缓冲，等于没留。
- 外协：负荷超过可用产能某个比例时自动标「建议外协」，外协的交期口径直接对接供应商履约那条线。
判断一条规则能不能进系统，标准很简单：计划员能不能用一句话解释「这单为什么排在前面」。解释不出来的规则，早晚会被人工改回去。
五、插单与异常：只做三件事
插单是排产里最容易被骂的环节。Agent 不该替人决定插不插——那是经营判断。它能做的是三件事：
- 算影响：插进去之后哪几张单会延、各延几天，逐单列出来，不要只给一个「整体延期 2 天」。
- 给方案：至少两个——顺延、加班、拆批、外协，每个方案带上代价（加班工时、外协成本、超期风险）。
- 留痕：谁批的、依据是什么、原计划存一份快照。需求变更会往下游传导，这块可以参照 SOP 更新影响评审 的思路。
设备故障、料未到、质量异常，都走同一套：算影响、给方案、留痕。直接改表不留痕，一周之后就没人能解释为什么这单延了。
六、Agent 能做五件，不能做三件
能做：按规则排初版、跑自检、算插单影响、生成每班作业清单、出「本周哪几张单有风险」的日报（接 定时发日报周报 那条线）。
不能做：不定优先级规则（这是经营决策）；不承诺交期（对客户说的话必须由人来说，见 客户可见动作怎么管）；不改工艺路线（工艺归工程部门）。
写工具的时候把这三条变成权限边界而不是提示词里的劝告，参考 工具怎么设计才好用：排产结果只读、回写生产系统必须人工确认。
七、排完四查
排产表出错的方式就那么几种，规则化能拦掉八成。发布前跑四项检查：
- 资源冲突：同一设备同一时刻有没有两张单。
- 齐套：排进去的订单在开工日前料是否齐套，不齐的标出来而不是静默放行。
- 交期达成：逐单对比承诺交期，算「延期天数总和」，而不是只数「延期单数」——一单延七天和七单各延一天，严重程度完全不同。
- 负荷均衡：有没有工序负荷超过可用产能 100%，有没有低于 40% 的空转。
这套思路和 数据质量门禁 一致：先把明显错的挡住，再谈优化。排产不是一次性算对，而是每天都能算出「为什么错」。
八、五个坑
- 拿「已下单」当「已到料」：齐套日期必须来自实际到货或供应商书面确认，否则整张表都在赌。
- 换型时间摊进标准工时：摊进去之后，小批量订单永远排不进去，最后大家都去改表。
- 用理论产能排产：排出来的表第一天就崩，然后被彻底抛弃。
- 让 Agent 直接写生产系统：出一次错就没人再信它。只读排产、人工确认后回写。
- 只排一周：一周的窗口看不出瓶颈，至少滚动四周，才看得见「这单挤掉了哪单」。
九、适合谁
多品种小批量、设备是瓶颈、插单频繁的厂最合适，收益也最直接。单一品种大批量的流水线，节拍基本固定，排产空间很小，投入产出比一般。纯项目型（每单都是新设计）建议先解决 BOM 准确性和工时测定，再谈排产——这两样不真，排产只是把错误算得更快。
最后一句实在话：排产项目失败的原因，八成不是算法不行，是四样输入里有两样是假的。先把工时和齐套做真，Agent 才有活干。
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