（来源：宝信软件）
工业场景的生产排程面临业务复杂和效率提升的双重压力，人工智能的引入为排程优化提供了新路径。基于宝联登工业大模型的aPS决策模型，宝信软件为宝钢包装打造了一总部多基地智慧排程系统，成功实现对国内所有制罐产线的智能统筹与高效排程，成为包装行业智能制造的标杆应用。
aPS工业智能决策的
核心能力
aPS是一套支持现场实时响应的多目标决策优化模型，包含1个底层求解器、1套模型库和1套工具集，为生产排程、调度优化等各类决策场景应用提供支撑。
1个底层核心求解器
针对工业决策问题求解响应快的要求，研发通用优化问题启发式算法求解器，解决工业场景中抽象后的通用决策优化问题，求解器与场景建模剥离。
1套模型库
结合工业场景中常见的问题，抽象标准化数据接口、优化模型库、多目标建模，通过选配不同的子模型、目标，形成与业务场景相结合的决策模型。
1套工具集
为决策模型应用提供预决策分析+模型构建+结果展示与调配分析+模型案例集的一整套工具集平台。
aPS助力宝钢包装智慧化转型
基于aPS决策模型，宝信软件为宝钢包装打造了一总部多基地智慧排程系统，成功实现对全国十多条制罐产线的智能统筹与高效排程。系统采用两级排程架构：长期规划层面制定每月罐型切换计划，精准指导原料采购与备件准备，保障供应链稳定；短期执行层面生成每日明细订单排程，实时指导产线生产执行，兼顾灵活性与高效性。通过分钟级智能优化计算，模型完成数十亿罐订单的排产规划。与传统人工排程相比，可实现罐型生产切换频次降低，机组利用率显著提升，为包装行业智能制造树立了标杆性案例。
计划排程是制造企业精益生产的关键环节，借助aPS实现智能化决策，可有效提升资源配置效率，降低人工干预，推动生产决策科学化。未来，宝信软件将持续深化aPS在资源配置、多目标决策与智能优化计算等方面的能力建设：一方面强化通用化模型体系，提升决策产品在不同场景下的可复用性，推动决策能力向更多业务场景延伸； 另一方面引入更先进的算法与计算架构，融合AI技术与自主求解器，持续提升决策效率与优化水平。
编辑：@Kathy
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