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建模重Heavy Modeling
把车间译成约束模型，人工建模周期长、门槛高。
AI 解法AI 辅助建模——业务描述直接生成约束与接口代码。
华夏易联
XPLANNER.ai
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XPlanner 是面向离散与流程制造的 APS 高级计划排程系统，以约束求解算法为核心，把订单、产能、物料、工艺、人员一次性编排成可执行计划。
百万级任务·秒级求解。从开会拍板到滚动重排，时间从一天压到一分钟。
烟草、汽车、航空、3C、轨道、电力、化工、生药、食品——每一行都有专属约束模型。
不只是甘特图：销售预测 → S&OP → APS 排产 → 物料齐套 → 供应商协同，一条完整的供应链落地路径。
建模重、数据脏、解释难、响应慢——这四件事困扰了 APS 二十年。大模型不是来抢算法的活，而是把算法之外的脏活累活接管掉，让求解器专注做它最擅长的事。
把车间译成约束模型，人工建模周期长、门槛高。
BOM、工艺、工时常有缺失与冲突，排出来不可信。
最优解像黑盒，计划员不敢信、不会调。
插单、故障、缺料一来，重排靠人、滞后一天。
从 效率工具 起步，长成 决策副驾，最终沉淀为系统的 自适应大脑——AI 在 APS 中不是一个功能，而是一条逐级演进的能力曲线。
三种角色 · Three Roles业务描述 → 约束 / 目标语义 → 接口代码，自然语言直达模型。
按问题特征推荐 CP / MILP / 元启发式 / RL 组合及参数初值。
基于历史项目沉淀边界场景与压测数据，覆盖更全。
BOM、工艺、工时、资源异常的可解释标注，含原因与置信度。
相似产品族 + 历史实绩推断，补齐排产前的空缺。
ERP / MES / PLM 版本与逻辑冲突自动定位。
顾问的"随身大脑"：一次提问同时检索非结构化方案文档与结构化主数据。
基于行业模板与历史项目，大幅减少调参试错。
自动判别产能 / 物料 / 约束冲突，定位到具体瓶颈。
交付率、OEE、库存、加班的多维归纳与排序。
数字孪生快速评估假设场景，先推演再下手。
促销、季节、宏观多因子融合，预测更贴近真实波动。
毫秒级评估可承诺量，并给出置信区间。
实时负荷分析，提前给出缓解建议。
插单、故障、缺料场景下的增量优化，不推倒重来。
自动生成可选方案集，在冲突目标间给出取舍。
高扰动场景下持续学习的调度策略，越跑越稳。
直接问"上周延期订单 Top10"，系统自动转 SQL / API 并生成图表。
在查询之上叠加动作："把 B 客户提到最高优先级会怎样？"
用自然语言说清"为什么这张工单排在此时此机"。
偏差自动下钻至产线 / 班次 / 主数据。
工时、良率、换型参数自学习校准，模型越用越准。
瓶颈迁移、客户健康度、主数据质量分，自动成报。
| 能力 | 主要受益方 | 直接收益 |
|---|---|---|
| AI 辅助建模 | 研发 / 顾问 | 二次开发成本 ↓ |
| 数据清洗与补全 | 实施顾问 | 上线周期 ↓ |
| 混合知识库问答（结构化 + 非结构化） | 顾问 / 运维 | 交付答疑效率 ↑、知识沉淀 ↑ |
| NL 自然语言数据查询 | 计划员 / 管理者 | 取数门槛 ↓、决策响应 ↑ |
| 根因分析 + XAI | 顾问 / 计划员 | 调优时间 ↓、信任度 ↑ |
| 需求预测 + ATP | 计划员 / 销售 | 交付达成率 ↑、库存 ↓ |
| 动态重排 | 计划员 | 异常恢复时间 ↓ |
| 计划员 Copilot | 计划员 | 操作效率 ↑、新人上手快 |
| KPI 归因 + 洞察 | 管理者 | 决策响应速度 ↑ |
| 参数自学习 | 系统本身 | 模型精度长期 ↑ |
XPlanner 以 Core 求解器为基座，向上长出 Pro、APS 两条产品线，并以 Solut 在线沙箱让你零部署即刻上手。无论你是单工厂上线，还是集团多厂协同，都能在同一套算法语言中沟通。
底层求解器与约束模型库。把车间里的工艺路线、产能、换型、并行、互斥、优先级，全部编码成一组可被算法读懂的约束。
行业精装版。把烟草、军工、汽车等行业的项目落地经验固化成开箱可用的算法参数、界面与交互流程，扩展性更强，部署周期最短可至 6 周。
面向集团客户的供应链全栈解决方案：销售预测、S&OP、APS 排产、物料计划、供应商协同——一个语境贯穿到底，告别系统拼贴。
无需部署的云端演示环境。打开浏览器就能用样例工厂跑一遍真实排产——从下单到甘特图，亲手感受约束求解器在你眼前把车间解开。
排产不是 Excel 拖一拖。在 XPlanner 里，每一条订单都被映射成约束图上的一个节点，算法在毫秒级搜索可行解、寻找最优解、并对扰动给出滚动重排。
把工艺、产能、换型、物料齐套、人员、模具、客户优先级——所有真实约束一次性纳入同一个求解空间。让算法在你给出的目标函数（交期、成本、产能利用率）之间做出最不妥协的取舍。
工艺路线 / 资源能力 / 换型矩阵 / 优先级 / 维保窗口，全部以参数化方式落入约束模型。
启发式搜索 + 精确求解协同。10⁶ 任务规模下，端到端可控制在秒级。
新订单插入 / 设备故障 / 物料缺料：在排产前先推演结果，再决定下手。
计划即指令，工序级直达终端；扰动回流，算法自动滚动重排。
同一台求解器，针对每一个行业的工艺特征与计划逻辑都有独立模型。下方任一卡片，背后都是一支带过十数个项目的落地团队。
下列数字来自落地客户的真实运行记录，覆盖烟草、汽车、3C 等行业主要项目。
单次求解可处理百万级工序任务，仍维持秒级响应。
从开会拍板到滚动重排，从一天压到几分钟。
典型项目平均工期缩短 18%（烟草样板厂）。
关键瓶颈设备利用率突破 92%（汽车零部件项目）。
XPlanner 的演进不来自实验室幻想，而来自数十个行业项目里那些“算法说能、车间说不能”的真实摩擦。
大幅提升灵活性，整合多行业场景，完善算法模型颗粒度。将部分约束模型升级为全约束模型，提高灵活快速定制升级以适应客户业务的能力，进一步提升场景覆盖与稳定性。
阅读发布说明基于烟草项目落地实践，持续优化算法参数、界面设计、交互流程，以及烟草行业算法求解模型。界面更符合烟草行业使用习惯，行业扩展性更强。
查看烟草版能力基于军工企业特殊性，新增仿真推演算法模块，适配不同层级计划体系不同场景的建模与推演需求。百万级任务计算速度提升到秒级。
了解军工方案真实录屏，未加速：从接入大模型、读懂车间约束，到甘特图上每一道工序各就各位——约束求解器在你眼前完成一次完整排产。