1 印包行业智能化转型的迫切需求

消费升级推动印包行业向定制化、柔性化加速转型，“多品种、小批量、短交期”成为订单主流特征，动态插单、定制化工艺已成为行业常态，市场对交付效率与响应速度的要求不断提高。传统人工排产模式不仅耗时费力，还难以平衡交付周期、生产成本与设备利用率的核心诉求，订单逾期、设备闲置、成本浪费等问题日益突出，直接影响企业盈利水平与市场竞争力，已无法适应行业规模化、柔性化生产需求。

随着工业互联网技术的规模化应用，印包行业“订单-工艺-设备-资源”等全链路数据壁垒逐步打通，AI算法在多约束、多目标复杂决策场景的研究也日趋成熟，二者深度融合为破解排产难题提供了有效路径。在此背景下，印包行业智能化转型已从优化选项转变为提升核心竞争力的必然选择。基于此，本文聚焦印包行业智能排产调度系统的技术创新与实践，剖析AI+工业互联网的落地逻辑，为行业转型提供可参考的技术方案与落地路径。

2 行业痛点：印包行业排产调度的三大难题

传统排产模式难以应对频繁的订单变更、紧急插单及复杂工序协调，加之信息不透明、数据割裂导致计划与执行脱节，导致在制品积压、交付延误、成本浪费等系列问题，核心痛点集中于三方面。

1）约束条件复杂，全局优化难

排产需同时满足设备能力、物料齐套、固定工艺路径（印刷→表面处理→模切→糊盒等）等多重硬性约束，及减少换产、匹配技能、保障交期等软性目标。这些条件交织叠加，人工排产仅能优先满足少数关键约束，排产方案“可行但非最优”，造成显著的产能隐性浪费。

2）排产目标冲突，平衡难度大

印包行业超过70%的订单为小批量生产，人工排产需在“交付周期、生产成本、设备利用率”的“不可能三角”中艰难权衡。优先保交期易打断现有计划、增加换产次数，造成生产成本上升；集中相似订单降成本则会造成库存积压或延误交付风险；按交期排产又会因订单差异大导致设备频繁切换，换产时间占比过高，拉低设备利用率。人工难以有效量化并平衡这些冲突，常陷入“催单优先”的救火式管理，牺牲企业运营效率和盈利空间。

3）动态调整频繁，应对能力弱

紧急插单、订单变更在行业内已成常态，对传统排产模式构成显著挑战。排产精准度不足导致后道工序开工难预测、物料齐套无指引，造成前序等待、后序积压，在制品（WIP）周转低效，交付准时性差。单个插单或设备故障、物料延迟等异常变动，会引发“蝴蝶效应”影响多条订单排程，人工难以快速评估连锁反应，常顾此失彼导致更多订单延误。

上述痛点相互交织，构成传统排产的核心瓶颈。亟需通过AI赋能排产调度，在多重约束下优化冲突目标、应对动态变化，实现计划与生产的柔性平衡，支撑行业高效生产。

3 数智赋能：构建基于工业操作系统的印包智能排产调度

为适配印包行业复杂动态的生产特性，系统以新华三工业操作系统为基础，构建柔性、智能的排产调度体系，无缝对接 MES/ERP 等执行系统，高效响应紧急插单、设备异常等实时事件。

3.1 全栈架构设计

系统基于微服务架构，采用“数据感知-方案建模-排产调度-决策优化”四层协同架构，融合轻量化AI模型与多目标优化算法，基于工艺、效率、产能三层匹配规则，平衡交付周期、换产成本与设备利用率。同时，提供企业服务总线、标准化接口、IoT实时数据采集等集成服务，支持快速部署与功能模块灵活调整。

◆数据感知层：采集订单、设备、物料、生产等信息，实现多源数据的统一接入、实时处理，为系统提供全面的数据资源。

◆方案建模层：结构化封装订单属性、产品工艺、资源能力、工时流程及物料依赖等核心要素，构建印包行业专属业务模型，为上层调度提供模型服务。

◆排产调度层：集成印包多约束排产引擎，深度融合工艺逻辑、资源适配性、换型规则等硬约束，在满足交付、产能与物料限制的前提下，生成可行的排产方案。

◆决策优化层：基于AI技术，实现动态扰动响应与持续优化，支持紧急插单、设备异常、物料延迟等实时事件的闭环处理，持续优化排产方案。

图1 智能排产调度系统架构设计

系统提供排产算法引擎、资源匹配模型、机台资源匹配三大核心功能，其中排产算法引擎内置混合调度、禁忌搜索、模拟退火等多种算法；资源匹配模型提供印包行业资源匹配机制，对接 ERP 需求订单，选择合适的调度规则，自动匹配可用资源；机台资源匹配运用了工艺规则、效率规则、产能规则等三层匹配规则，以交期和成本最优为目标，自动匹配可适用的机台设备。

3.2 关键技术

◆实时数据管道技术

数据接入层通过实时数据同步与集成技术，采用变更数据捕获（CDC）实时捕捉 MES/ERP 等系统数据变更，借助 Apache Kafka 等高吞吐量消息队列传输数据，以应对异构数据源并实现低延迟的数据流动。采用事件驱动架构异步处理，以增量同步为核心策略，搭配数据校验与回滚机制，保障数据一致、可靠，为决策提供稳定数据流。

◆高性能计算与内存技术

针对海量约束与优化目标，采用内存计算技术，将洁净数据加载至内存数据库，使计算引擎直接在内存中完成数据交换与运算，彻底规避磁盘 I/O 瓶颈。该技术支撑秒级甚至毫秒级高效运算，满足复杂优化算法的快速迭代需求。

◆二维排程建模技术

采用整数与集合混合二维建模方法，将传统甘特图抽象为时间-资源双轴坐标系：横轴为时间维度（T 轴），以离散化时间单元构成时间线；纵轴为资源维度（R 轴），以设备、工位等为索引，实现生产排程问题的空间化表达。工序映射为二维空间矩形单元，横向跨度代表加工时长，纵向位置表示资源占用，通过几何约束提升建模直观性与求解效率。

◆信息熵决策技术

基于信息论的熵权法，量化系统不确定性，为多目标排产（如最短完工时间、最低成本、最高设备利用率）客观赋权。通过动态评估解集，解决不同目标量纲差异与重要性难以界定的问题，为多目标排产决策提供科学依据。

3.3 创新机制

◆动态供需双向追溯机制

图2 动态供需双向追溯机制

通过供需关系的精准映射与实时双向追溯，解决排产过程中物料可用性与需求响应的动态匹配问题。其核心在于构建一个不可篡改的供需占用链，确保从需求端（如订单、计划）到供应端（如库存、在途物料）的全程透明化管控，为排产决策提供实时、可信的数据基础。通过双向追溯与动态数据处理，将碎片化的供需信息转化为可行动的排产知识，既保障了物料约束的硬性满足，又通过优先级机制实现了资源分配的柔性优化。

◆分层协同优化机制

图3 分层协同优化机制

分层协同优化机制将高难度的全局复杂排产问题，拆解为分组、排序、匹配三个清晰子问题以降低求解难度：分组层聚焦资源、任务聚类的合理性（如按工艺、约束逻辑聚类），排序层优化组内任务的加工次序，匹配层保障任务与资源的契合度。该机制支持串、并、迭代等灵活求解策略，形成闭环优化，与分阶段、滚动时域规划思路相通，实现时空维度的分解协调，最终能够产出高效、优质的排产方案。

4 场景深耕：印包智能排产调度的探索与实践

当前，印包智能排产调度系统已在环球、扬盛等印务企业完成试点应用，并在以下环节取得了良好的成效。

◆排产效率的显著提升：落地实施的重点是将依赖人工经验的排产过程，转变为由数据与算法驱动的自动化流程。具体表现为，将处理100个订单的排产时间从人工约10小时缩短至系统自动生成约10分钟，实现从“小时级”到“分钟级”的跃升。

◆订单交付的精准管控：通过实施动态双向追溯机制，在落地中实现了对订单全流程的透明化管控。以扬盛印务为例，订单准时交付率平均提升12%，这直接得益于实施过程中对物料齐套性、工序衔接的精准控制。

◆设备资源的深度优化：落地实施通过实时数据采集与智能调度，显著减少设备闲置。例如在环球印务，设备综合利用率提升15%，这是系统成功嵌入生产管理流程后产生的直接效益。

图4 算法与印包排产场景深度融合

该系统的成功试点，关键在于将AI算法与药盒、彩盒等主流印包场景深度融合，未来将重点构建“算法模型-行业知识库-场景方案”的开放生态，采用“点面结合、循序渐进”推广策略，从重点企业突破到行业规模复制，赋能印包企业数智化转型，助力行业高效绿色发展。

5 未来演进：基于iConnecting战略升级为排产智能体

5.1 工业智能体，新华三工业互联网的技术战略选择

针对“联而不动、数据沉睡”的现状以及“人工智能+制造”的发展趋势，工业互联网已迈入工业智能体主导的新阶段，正引领制造业智能化发展新范式。新华三集团顺应趋势，2025年全面升级 iConnecting 工业互联网技术战略，聚焦“数智赋能”，正式发布数智工业平台(H3C IIoT Platform)，以高性能算力接入、智能体敏捷开发、工业操作系统智能进化与一站式集成服务为核心，打造具备自主决策与持续进化能力的工业智能新范式，面向印刷包装、电子信息等重点行业探索工业智能体，坚持“小场景、大价值、深做实”策略，每个智能体只做“1cm宽、1km深”场景，推动中国工业互联网从“联接驱动”向“数智赋能”的深刻跃迁。

5.2 印包排产调度智能体，积极践行新华三工业互联网新战略

印包行业排产调度场景，精准契合H3C iConnecting技术战略 “1cm宽、1km深” 的高价值可闭环定位。未来，印包智能排产调度系统将迭代为排产调度智能体，深化算法能力与场景延伸。

◆算法深化聚焦“自主决策”：排产智能体以算法进化为核心，结合数字孪生实现方案仿真预演，提前规避生产风险；引入大模型完成印包细分场景工艺适配，无需人工调整规则；借助联邦学习支撑多工厂协同排产，破解集团化企业数据安全与资源调配难题。

◆场景延伸强化“全链路协同”：与新华三数智工业平台集成，构建“订单接收-智能排产-生产执行-交付反馈”的闭环智能决策体系，联动 CRM/ERP 订单接收即可做产能评估与交付承诺，对接自动化设备实现生产执行指令下发，将推动印包行业从经验驱动转向数智驱动，实现高质量、可持续、智能化的发展。

6 结束语

排产调度作为工业互联网落地的核心场景之一，其技术突破不仅解决了印包行业的具体痛点，更印证了AI与工业场景深度融合的价值。未来，随着数据贯通与算法迭代，智能排产将在更多离散制造行业复制推广，成为新华三工业互联网从“联接驱动”到“数智赋能”的关键抓手，将推动中国制造业从“自动化”向“自主化”跃迁，实现更高质量的发展。