两周AI调度试运行如何评估效果?

两周的 AI 调度试运行往往比模型本身更让人头疼——现场的产线口径、班组改单、设备状态采集方式都在不停变动。若不先把这些“尺子”固定下来，后面得到的任何改进都只能说是“感觉好一点”，缺乏可复盘的依据。

冻结关键变量

1. 产能口径：明确是按理论节拍、标准工时还是扣除已知瓶颈后的可排产能计算，单位、是否计入加班、跨班交接方式都要写清。




2. 设备状态源：指定唯一可信的数据来源，约定刷新频率，冲突时以谁的报告为准，防止调度建议在“可用”与“已占用”之间跳来跳去。




3. 异常停机定义：把口语化的停机转成规则，规定多久算异常、计划维护是否计入、换模、待料是否单列等，确保模型不把正常换线误当故障。




4. 人工改单权限：明确谁可以改、改什么、是否留痕，并要求改动回写给智能体，避免“无痕干预”混淆结果来源。

两周对照流程

• 第 0 天：写好冻结声明，列出字段、取值规则、冲突处理和负责人。




• 第 1‑3 天：维持现有人工调度，按冻结口径采集基线数据（计划达成、改单次数、停机是否命中定义、设备状态一致性），为后期比较提供基准。




• 第 4‑7 天：检查基线数据，若发现口径仍有争议，先修正声明再继续。




• 第 8‑11 天：开启 AI 调度建议，仍由计划员或班组长人工确认。记录建议采纳率、修改点类别、从建议到执行的时长以及异常重排是否遵循同一套停机与状态定义。




• 第 12‑14 天：对照基线和 AI 期的关键指标，形成报告，结论聚焦“在何种边界下，建议更稳/更省事/更易解释”，而非短期产量波动。

评估要点

• 建议采纳率：多少比例的 AI 建议被直接执行，未被采纳的原因是否集中在特定变量（如产能口径误差）。




• 修改类型分布：统计人工修改主要集中在产能、设备约束还是交期权重，帮助定位冻结声明的薄弱环节。




• 约束冲突次数：记录调度建议与实际设备状态、停机定义冲突的次数，冲突越少说明模型在当前口径下越可靠。




• 异常恢复路径：检查异常后重排是否仍使用同一套停机词典，保持决策轨迹可追溯。

如果两周内冻结项屡被打破，往往说明主数据和现场管理尚未准备好，而不是模型本身不行。此时应暂停扩面，先梳理口径、状态源和权限，再进入下一轮对照。把变量冻住，调度智能体的好坏才能真正进入讨论的空间，而不是被现场情绪淹没。