在众多钢铁行业一体化决策系统实施项目的实践中，生产计划和调度的复杂性和对人工经验决策的依赖是钢铁企业生产流程中的常见特点。下面我们通过一些项目实例进一步说明：

需求的多样性与差异化

需求多样性：需求来源多、需求量差异大、需求波动大、需求变化多。

需求差异化：不同客户/同一客户不同订单都可能存在定制化要求，需要按单设计、按单生产、按单判定、全程挂单。

随着终端市场的定制化需求增多，从客户端传递到生产端的个性化需求成倍增长，对于不同的客户或即使是同一个客户的订单，都可能存在定制化的要求，这要求企业必须具备高度灵活的按单设计与生产能力。

市场竞争激烈，亟需提升收益最大化的快速决策能

产销协同困境：销售、采购、生产、物流等多方利益博弈，协同机制效果差强人意。

数字化能力：系统工具与数字化水平总体较低，难以支持统筹内外影响因素的收益最大化决策。

在过往的项目案例中，尤其是拥有多个生产基地的中大型钢铁企业，时常面临需求预测不准导致高缺货和高库存并存。采购部门对市场价格敏感度不够，无法把握最佳购材时机。生产部门受到设备维护、人员配置等因素影响，难以灵活调整生产计划以适应销售需求变化等产销协同问题。

为了提升收益最大化的快速决策能力，许多钢铁企业都在努力改善产销协同机制并加快数字化能力建设。

产品种类庞大且工艺流程复杂

产品多样性：牌号、规格和用途产品等参数类型数量庞大，每种产品都有其特定的生产流程和工艺要求。

工艺流程复杂：工艺流程包括炼铁、炼钢、轧钢等多个环节，每个环节之间又存在复杂的物流交叉供应关系。

企业生产品种规格繁多，例如从建筑用钢到特种合金钢，每种产品的生产工艺流程都极其复杂且独特，涉及炼铁、炼钢、连铸、精整处理等多个环节，各环节间存在复杂的物流交叉供应关系。例如，连铸出来的坯料可能需要送往不同的生产线（如宽厚板线、薄板线等）继续后续加工。这些不同工序之间存在着密切联系，进一步增加了生产组织难度。

前后工序产能协调难 产品生产周期差异大

产能差异：不同工序的生产能力和设备配置不同，导致各工序之间的产能存在差异，需要充分考虑各工序产能匹配，避免出现停机待料或产能不足的情况。

生产周期差异：不同工序的产出都可以作为商品销售，必须充分考虑生产周期的因素，以确保订单能够按时交付。

在钢铁厂的生产流程中，相比前后工序生产能力较弱的工序会成为瓶颈工序，例如在炼铁、炼钢和轧制流程中，炼钢工序产能较弱，如以最大产能运行炼铁工序，会导致大量生铁堆积在炼钢前等待处理，造成资源浪费和生产效率低下。

除了充分利用产能外，为保证订单交付，还需要综合考虑产品生产周期及其交叉工序，例如钢坯作为成品钢板的中间材料同样可以作为商品出售，当同时存在钢坯和钢板的订单时，需要充分考虑产品生产周期来安排订单优先级。

生产过程扰动情况多

设备故障：钢铁生产过程中，设备故障是不可避免的。设备故障会导致生产中断，影响生产计划的执行。

工艺时间和运输时间的不确定性：包括原料供应不足、运输延误等，都会对生产计划的执行产生不利影响。

在生产过程中，如果关键设备如高炉或连铸机突发故障，将直接导致生产线停顿。例如，一次意外的高炉冷却系统失效不仅会迫使当前批次的铁水报废，还可能需要数天时间来修复和重新启动高炉，严重影响整个生产进度。

此外，原材料供应不稳定也可能成为问题。比如，由于天气原因造成港口作业暂停，使得预定到达工厂的铁矿石延迟交付，进而影响到后续所有依赖于这批原料的生产活动。同时，厂区内不同车间的物料流转如果出现延误，也会打乱既定的生产节奏。

计划协同难度大

订单协同依赖经验：销售在接单过程中，主要根据经验，人工对订单进行交期预估。缺乏基于整体收益和实际产能约束的综合评估机制。

钢轧联动因素多：炼钢及热轧的生产计划联动调整需要考虑铁水质量、连浇要求、热轧轧制单元要求、热装热送要求等，频繁协同调整难度大。

缺乏订单全流程跟踪能力：订单跟踪以手工台账操作为主，依赖人工操作，信息更新及时性差、效率较低。

缺乏科学数据评估的销售需求预测、缺乏预先风险把控的应急调整、缺乏全流程跟踪的信息流转这些计划协同的痛点都将表现在企业的订单交付能力上，进而影响企业盈利。

谷斗方案

针对上述痛点，谷斗科技形成了一系列行之有效的智能化解决方案，通过部署资源智能优化协同系统，提升生产效率和降低成本。

业务模型灵活配置，搭建一体化决策系统：钢铁企业常涉及到的标准业务模型包括供应链计划模型、作业排程模型、行车调度模型等，标准业务模型对接已有操作系统和数据平台（如制造执行系统 MES、过程管理系统 PES、行车定位系统），对实际业务场景灵活配置模型规则，形成打通上下游的一体化决策系统。

订单全流程跟踪：供应链计划模型实时融合订单状态与生产反馈，持续更新订单预计交付时间。它依据生产数据，在产能限制和物料约束下动态跟踪订单状态，预判交付风险，帮助计划员及时调整计划，保证订单交付。

月度计划（主计划）与日计划（日排程计划）联动：综合物料、设备、人力等众多生产约束条件，在月度计划的指导下寻求最大化效益的排程方案。两者数据联动互通，生产计划排程方面，系统能根据生产计划自动且准确地排程。通过跟踪生产实绩和生产过程中的异常情况，系统将基于规则输出调整计划，由计划员人工确认之后进行计划的更新。

生产动态监控与多场景模拟：系统实时监测物料与生产动态，事前预警并动态调整计划，保证生产连续性。通过高效算力，支持多场景模拟，可视化展示结果参数，为计划人员提供效益最大化的决策参考。

行车调度优化：行车调度模型对接行车定位系统，结合调度规则模拟真实业务场景，自动生成优化的行车调度计划。系统将调度计划输出至行车作业终端，指导行车实际执行，并从行车定位系统收集行车任务反馈，持续滚动更新行车调度计划，进行可视化展示。

快速响应的计划更新：高性能响应式内存驱动引擎能够快速响应需求变化、规则变化等，实时更新模型运行及其输出的计划结果，使系统具备灵活性，同时运行稳定。

产品优势

智能决策与灵活的人工干预

保留人工决策的灵活性，同时利用算法提高决策的准确性与效率。例如，在某钢铁项目中，系统自动采集更新数据，运用算法实现多目标寻优，智能排产优化、资源动态调度，替代人工反复编排。同时，系统保留人工干预通道，在满足设定生产规则的前提下，计划员可以手动调整计划，在保证生产效率的同时保留人工决策的灵活性。

多场景模拟与可视化展示

平台支持与采购、生产、仓储物流等管控系统信息互通，进行多场景模拟，可视化展示关键指标满足情况及关键规则是否违背，供计划员选择最优决策。例如，在某钢材厂中需求订单发生变化，系统模拟在不同的订单优先级规则下，输出的热轧作业备货计划的结果，以图表形式直观对比各计划结果之间的差异。

灵活稳定的系统架构

“平台+模型”将业务与技术解耦，两者能够在互不影响的情况下各自更新。平台提供数据接口与用户现有的产品平台进行数据集成，支持模型灵活调整的同时，保证数据安全和运行稳定。例如，应对产线建设、产线改造、规则变更等涉及系统配置层面的变化，平台采用响应式内存驱动引擎支持业务和算法模型的在线更新，在保证原有模型稳定运行的同时进行新建或修改。

通过与众多知名钢铁企业的合作，谷斗科技不仅验证了系统在复杂生产环境中的适应性和有效性，也为未来拓展更多类似项目积累了宝贵经验。