工序约束
一批原液，
五道工序环环相扣。
1~2 天人工排一版周计划
4 天每次换产清洁验证
靠经验插单与故障重排
GMP每次变更都要留痕
可交互原型
同一批需求，
人工与 AI 各排一版。
点批次看全链路；勾选事件看重排；向助理提问。
准时交付率–
反应器利用率–
产品切换–
预测原液–
需求池
AI 建议计划员确认生产 / QA 审批回写 ERP · MES
算法特点
先守约束，
再求最优。
运筹求解器给方案，大模型讲清楚为什么。
01
约束建模
工艺路线、保持时间、换产清洁、维护窗口、物料到货。
02
Campaign 合并
同品种连续生产，切换少一次，省 3 天清洁。
03
局部搜索
数百次评估需求顺序与设备分配，目标加权延误最小。
04
事件重排
故障、插单、QC 延期触发局部重排，并给影响分析。
硬约束 · 必须满足
- 收获 → 纯化保持 ≤ 2 天；原液 → 灌装 ≤ 10 天
- 种子链与反应器无缝衔接
- 换产清洁、维护与再验证窗口
- Protein A 填料到货、QC 放行周期
优化目标 · 权重可调
- P1 需求优先：商业放量、临床供药、海外承诺
- 换产次数与清洁天数最少
- 反应器利用率最高
- 库存与效期风险最低
人审闭环
AI 只建议，
人拍板，全程留痕。
⚙求解器
出方案与指标
💬AI 助理
讲原因与代价
✓人审批
计划 · 生产 · QA
↻回写
ERP 计划订单 · MES 工单
2 天 → 2 小时周排程编制
≤ 30 分钟异常重排出方案
+5~10%反应器利用率
目标值，待基线测量后校准。APS 输出经人审后才进入 GMP 受控系统。
落地路径
一条原液线，
双轨跑八周。
诊断约束与主数据6~8 周
MPS 试点campaign 优化8~10 周
详细排程重排 · AI 助理10~12 周
全链推广制剂 · QC · S&OP持续
1条原液线
26周排程窗口
8周双轨比对