物料齐套率预测模块的准确率必须提升到90以上,否则生产排程的可靠性会大打折扣。



和pl的集成必须无缝,否则设计变更无法及时同步到生产端,会造成大量废品。



现场数据采集的实时性必须保证在秒级,否则产线状态无法精准监控,调度指令会滞后。



一个个技术难点,像拦路虎一样挡在面前。



但赵宏明不怕。



他怕的是人心,是政治,是那些看不见的阻力。



现在,陈默把那些阻力暂时搬开了。



剩下的,就是真刀真枪地干了。



晚上八点,技术部会议室。



长方形的会议桌旁坐了十几个人,都是物料齐套率预测模块的核心开发人员和测试人员。



赵宏明坐在主位,面前摊开着测试报告和代码评审记录。



“谁先说说,那27个百分点的差距,到底差在哪?”他开口,语气平静,但透着压力。



负责算法开发的工程师小刘站了起来,有些紧张:



“赵总,我们分析过了,主要问题是数据源的质量。



工厂那边的物料库存数据,有20左右是手工录入的,存在延迟和错误。



这些脏数据进了模型,就会拉低预测准确率。”



“解决方案呢?”赵宏明问。



“我们想了两个方案。”小刘说:



“第一,推动工厂完善数据采集流程,尽量用扫码、rfid等自动化的方式,减少手工录入。



第二,在算法层增加数据清洗和纠错模块,自动识别并修正异常数据。”



“第一个方案,需要客户配合,周期长。”赵宏明摇头,“第二个方案,你们做过验证吗?纠错模块的准确率能到多少?”



小刘看向旁边的算法专家老张。



老张推了推眼镜:



“我们做了小样本测试,纠错准确率大概在85左右。



但问题在于,如果纠错模块本身判断错了,反而会引入新的错误,导致预测结果更差。”



“所以这两个方案,都不靠谱。”赵宏明一针见血。



会议室里安静下来。



“我换个思路。”赵宏明在白板上画了个图。



“物料齐套率预测,本质上是基于历史数据和实时数据,对未来物料可用性的判断。



数据质量有问题,我们能不能绕过数据,从业务逻辑入手?”



他顿了顿:“比如说,工厂里有哪些关键的物料瓶颈?这些瓶颈物料的供应规律是什么?生产计划排程的时候,有没有可能提前预留缓冲?”



几个工程师的眼睛亮了起来。



“赵总的意思是,把预测模型从‘纯数据驱动’改成‘数据+规则’双驱动?”老张问。



“对。”赵宏明点头。



“数据不靠谱的时候,就用业务规则补。


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