- 摩傑斯
- 2026-01-21
全面進化,智勝未來——摩傑斯AI APS 2.0震撼釋出!基於Qwen-32B大模型,重新定義國產智慧排程新高度
在智慧製造浪潮奔湧的今天,高階計劃與排程系統(APS)早已從“可選項”變為“必選項”。然而,市面上多數APS仍停留在規則引擎+靜態演算法階段,面對複雜多變的離散製造場景,往往“算得慢、調不動、不準用”。
崑山摩傑斯科技有限公司深刻洞察這一行業痛點,在《摩傑斯生產管理系統》十年技術積澱基礎上,重磅推出 全新一代AI APS 2.0 ——深度融合通義千問Qwen-32B大語言模型的工業排程引擎。它不僅超越了傳統APS的侷限,更實現了對自身舊版產品及主流友商方案的全面代際領先。
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一、 vs 傳統APS:從“剛性規則”到“智慧推理”
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| 維度 | 傳統APS | 摩傑斯AI APS 2.0(Qwen-32B驅動) |
|---|---|---|
| 核心邏輯 | 基於預設規則(如最早交期優先、最短加工時間等) | 基於Qwen-32B大模型的多目標動態最佳化推理,理解業務語境 |
| 排程速度 | 百級製程需數分鐘至小時級 | 千級製程秒級響應(實測 |
| 插單處理 | 需人工干預重排,易引發連鎖衝突 | 自動評估影響範圍,生成最小擾動重排方案 |
| 異常應對 | 依賴固定預案,靈活性差 | 實時感知裝置停機、物料延遲等事件,自主推理最優調整路徑 |
| 知識沉澱 | 規則固化,難以迭代 | Qwen-32B持續學習歷史排程結果與使用者反饋,越用越聰明 |
關鍵突破:Qwen-32B賦予系統“理解制造語義”的能力。例如,當輸入“客戶A的訂單優先保交付,哪怕犧牲部分利潤”,系統能自動權衡交期、成本、產能,而非機械執行硬性規則。
二、 vs 摩傑斯舊版APS:一次質的飛躍
作為《摩傑斯生產管理系統》的老使用者,您可能熟悉我們此前基於啟發式演算法的APS模組。而AI APS 2.0並非簡單升級,而是架構級重構:
演算法核心:從“區域性最佳化” → 全域性智慧尋優(Qwen-32B支援超大規模組合最佳化)
互動方式:從“填表單+看甘特圖” → 自然語言對話式排產(如:“把下週所有模具訂單往前調,優先用3號CNC”)
預測能力:新增交期風險預警功能,基於歷史資料與當前負荷,提前7天預測潛在延誤
部署體驗:舊版需2~3個月導入;新版支援低程式碼配置+AI自動建模,上線週期顯著縮短
老客戶可無縫遷移,歷史資料自動適配新引擎,無需推倒重來。
三、 vs 主流友商(如西門子 Opcenter、Asprova、PlanetTogether 等):更懂中國工廠的AI排程
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| 對比項 | 國際品牌APS | 國內通用APS | 摩傑斯AI APS 2.0 |
|---|---|---|---|
| 本地化適配 | 弱(流程僵化,難改) | 中(模板化,缺深度) | 強(內建長三角/珠三角製造場景庫) |
| AI能力 | 多為附加模組,非核心 | 多為營銷概念,無實質 | Qwen-32B深度整合,核心驅動力 |
| 價格門檻 | 高(百萬起,年維保貴) | 中(10~50万) | 高價效比(中小廠可負擔,SaaS月付可選) |
| 中文互動 | 英文為主,操作複雜 | 基礎中文 | 全中文自然語言互動 + 語音指令支援 |
| 響應速度 | 依賴海外伺服器,延遲高 | 一般 | 本地化部署+邊緣計算,毫秒級響應 |
尤其在多品種小批次、高頻換線、供應鏈不穩定的典型中國工廠環境中,摩傑斯AI APS 2.0憑藉對本土業務邏輯的深刻理解與Qwen-32B的強大推理能力,展現出顯著優勢。
四、為什麼選擇Qwen-32B?因為“大模型+工業”才是真智慧
摩傑斯是國內將百億引數級大模型深度應用於APS核心排程引擎的廠商。Qwen-32B不僅提供強大的語言理解能力,更透過以下方式支援製造:
語義解析:將模糊的業務需求(如“儘量別加班”“優先用熟手”)轉化為可計算約束;
知識融合:整合工藝文件、裝置手冊、歷史工單等非結構化資料,構建動態知識圖譜;
自解釋性:排程結果附帶自然語言說明(如:“因2號機控制故障,已將訂單#8892移至4號機,預計延遲2小時”),提升決策透明度;
持續進化:每完成一次排程,系統自動回溯效果,微調模型策略,實現完整流程學習。
五、客戶價值:看得見的效率提升
✅ 計劃員工作量大幅減少 +
✅ 訂單準時交付率顯著提升~
✅ 裝置綜合利用率(OEE)顯著提高
✅ 插單/變更響應時間從小時級降至 分鐘級
即刻升級,搶佔智造先機!
摩傑斯AI APS 2.0現已全面開放試用。老客戶可享免費核心升級服務,新客戶可申請30天全功能體驗 + Qwen-32B排程能力診斷報告。
這一次,不是又一個APS,而是一次製造智慧的正規化轉移。
崑山摩傑斯科技有限公司
官網:https://moges.cn
摩傑斯 · 讓中國工廠更聰明
以大模型之力,解制造之困;用中國AI,造世界好貨。




