排得比人好,
是伪命题

我们用真实订单复算过:人工配码已经接近数学最优。系统真正能拿走的是时间、一致性,以及销售该去收什么单。

排刀方案

5450 机台 幅宽 5400 至 5450 刀数 ≤ 3
方案 A合计 5450 余量 0
1850
1800
1800
方案 B合计 5450 余量 0
2100
2050
1300
方案 C合计 5400 余量 50
1400
2000
2000

排刀方案为示意,按 mm 实际比例绘制。红色段为切边余量。机台参数取自山鹰《案例.xlsx》表头声明。

先算,再谈

在写任何一页方案之前,我们拿客户的两台纸机做了完整复算。结论对我们不利,但它是真的。

5450

幅宽 5400 至 5450 刀数 ≤ 3
人工交付量
366
系统交付量
366
约束
最低门幅满足率 15.1% ≤ 133 套
求解耗时
< 1

CP-SAT 证明最优。在人工实际达到的公平水平下,366 件就是这批订单的上限,不存在更好的解。

8650

幅宽 8600 至 8650 刀数 ≤ 7
人工用量
197
线性规划下界
196.78
切边损耗
人工 0.111% 系统 0.041%
求解耗时
62 (列生成 1s + 整数化 61s)

人工解距理论下界 0.22 套。切边损耗我们更低,但这不是客户关心的指标,我们不拿它当卖点。

那价值在哪

解质量没有空间,价值就必须落在别处。这三件事是可度量的,也是我们愿意写进验收口径的。

时间

好排的单子 30 分钟到 1 小时,难排的一上午到一整天。求解本身是秒级的,剩下的时间还给人工复核。

30min 至 4h
压缩到 ≤ 5min,含人工复核

一致性

幅宽窗口、刀数上限、最小套数、分摊策略全部配置化。新计划员按配置就能产出与老计划员同质量的方案,经验不再锁在个人身上。

3人 / 6 台机,浙江基地现状

可追溯

每一轮系统方案、客户反馈、需求调整、重排结果成链保存,确认版本可冻结。谁在什么时候把什么改成了什么,都查得到。

100%方案可下钻到订单行

配不出来的时候,
该砍谁

这是人工耗时的第二大来源,也是所有通用配刀软件都不覆盖的空白。国际产品做切边优化,但不做客户级的公平分摊与协商。

排不出来都是现场沟通完的。大部分都排不了,所以每个客户都要交流,你也得平均做出来。 山鹰国际计划岗,2026 年 9 月调研

系统把机台层的交付结果按客户拆成沟通表,直接发给业务员,替代现在人工套 Excel 公式回填。分摊口径不由我们定义,四种策略在你的真实数据上跑一遍,你来选。

按需求量等比例 按小门幅贡献度加权 按客户等级加权 手工指定

为什么"平均"不等于"等比例"

同一批订单里,客户的门幅结构差异很大。谁多接小门幅,谁就在帮整台机器凑满幅。

客户 C59%

小门幅占其总需求的 59%。这些单子是配满 5450 的关键填充,缺了它们大门幅也排不进去。

客户 A25%

小门幅仅占 25%,大门幅比重高,占用幅宽却难以配对。

数据取自山鹰《案例.xlsx》5450 机台实际订单,客户名称已脱敏。

销售该去收什么单

这一条客户没有提,是我们在复算时算出来的。同样是多接 10 件订单,落在不同门幅上,对交付总量的影响差了整整一个量级。

1300 mm 需求 +10 件
+27

总交付量增加 27 件,杠杆 2.7 倍。小门幅是配满母卷的填充位,多一件就多一次凑幅的机会。

1400 mm 需求 +10 件
+24

杠杆 2.4 倍。与 1300 mm 同属高价值填充区间,销售可优先争取。

≥ 2100 mm 需求 +10 件
+0

一件都交付不了。大门幅已经吃满可用幅宽,再多接只会积压,这批订单里它是负资产。

核心求解不是大模型

我们做大模型,但不用它排产。让语言模型直接生成排刀方案,在公开评测上是这样的结果。

15.2%

13 个前沿模型在 1132 个排产实例上的平均可行率。连产出一个满足硬约束的解都做不到。

SCHEDBench, EMNLP 2026 Findings

54%

在 100 个本身无解的实例中,模型有 54% 的情况编造出根本不可能的计划。产能不足时它会给你一个假的可行方案。

PlanBench, arXiv:2409.13373

21%

专门微调过的模型,距最优解仍差 21% 到 22%。而它的训练标签正是运筹求解器生成的。

Starjob, arXiv:2503.01877

自然语言意图 大模型:约束抽取与参数推荐 CP-SAT 求解 独立可行性校验 大模型:结果解释 人工确认后下发

大模型负责入口与出口,求解交给运筹优化。校验环节必须独立,不能让模型自己验自己。这套架构与华为盘古调用天筹求解器、微软 OptiGuide 是同构的。

为什么不直接买 Greycon

这是必须正面回答的问题。玖龙 2010 年就签了 X-Trim 五年合同并集成 SAP APO,理文 2014 年上了 Tietoevry TIPS Trim。我们不假装这件事不存在。

Greycon 强在哪

  • 成立于 1985 年,45 国 500 余套装置,是配刀这个细分的事实标准
  • 2012 年前已在中国设立运营,大中华区有可核实的纸厂客户
  • 切边优化算法成熟,宣称相比其他系统可再降低 4% 的废料
  • 与 SAP APO、浪潮 ERP 都有已落地的集成案例

我们打的不是同一个点

  • 不打切边损耗。山鹰人工已做到 0.111% 到 0.44%,这里没有市场
  • 打缺口公平分摊与协商闭环。国际产品做 trim 不做这个,学术上也是空白
  • 打门幅灵敏度指令。把排产结果翻译成销售能执行的动作
  • 打本土集成与交付。私有化部署、信创路径、与国内协同平台打通

我们不做什么

范围写清楚比功能列长更重要。下面每一条都会写进合同附件,需要变更要走评审。

系统边界

  • 不替代 ERP 与 MES,不接管订单、库存、工单的主数据
  • 不下发到设备层,不碰 DCS、PLC、复卷机控制系统
  • 结果止于工单与排刀单,现场执行仍走既有通道

决策边界

  • 不做全自动无人排产,方案必须由人确认后下发
  • 不自动生成月度与周度产能计划,只消费它作为约束
  • 不自动跟客户改单,不代发协商邮件与话术
  • 不做跨基地调拨、能源调度、浆料配方优化

技术边界

  • 不让大模型直接生成排刀或排程方案
  • 不引入任何 GPL 与 AGPL 组件,私有化与云端两种交付都无开源义务
  • 求解内核可脱网运行,不依赖任何外部在线服务

把你的一张真实订单表发过来

我们用它跑一遍,把复算结果和人工基线并排放给你看。算不出价值就直说,这比任何一版方案都快。