小批量、多品种生产的 “救星”：AI 优化智能制造柔性生产系统的路径探索

小批量、多品种生产模式已成为制造业应对市场个性化需求的核心选择，但传统刚性生产系统存在调度僵化、换型耗时久、资源利用率低等痛点，难以适配订单碎片化的新场景。在此背景下，AI技术与智能制造柔性生产系统的融合，正成为破解这一困局的关键路径。

AI驱动的动态调度优化是柔性生产适配小批量订单的核心抓手。传统生产调度依赖预设方案，面对订单变更或设备故障时响应滞后，而AI算法可实时采集产线数据（如设备状态、物料库存、订单优先级），通过强化学习或遗传算法快速生成最优调度方案，实现工序重组、资源动态分配。当新订单插入时，AI可在秒级内调整生产序列，避免产线闲置，将调度响应效率提升30%以上。

AI还能强化设备的柔性适配能力，降低多品种生产的换型成本。小批量生产需频繁切换产品型号，传统换型依赖人工调试参数，耗时长达数小时。AI通过机器学习模型预存不同产品的工艺参数，结合视觉识别技术自动校准设备定位，将换型时间压缩至10分钟内；同时，AI预测性维护模型可提前识别设备潜在故障，减少非计划停机，保障多品种生产的连续性。

AI技术为智能制造柔性生产系统注入了自适应、自优化的核心能力，有效破解了小批量、多品种生产的效率瓶颈。未来，随着AI算法与工业物联网、数字孪生技术的深度融合，柔性生产系统将进一步实现全流程智能协同，成为制造业向个性化、敏捷化转型的核心支撑。