第383章 天罡企业服务的行业试点扩展

  赵静的两侧坐著陈醒、林薇、周明、苏黛、方程，以及从天罡企业服务事业部赶来的十二位產品经理和算法工程师。今天是天罡企业服务行业试点扩展的关键决策会。

  三个月前，天枢ai企业治理试验在三大场景启动——智能排產、人才盘点、合规风控。三个月后的今天，第一批试点数据已经出炉，结果有喜有忧。赵静站起来，走到电子屏前，调出了第一页报告，標题是《天罡企业服务行业试点扩展方案——从验证到规模化》。

  “各位，天罡企业服务在过去三个月的试点，覆盖了未来科技內部的三条业务线——合城產业园的追光產线、芯谷中央研究院的研发团队、以及东南亚市场的运营支撑体系。今天，匯报试点结果，並確定下一步行业扩展的方向。”

  陈醒问:“先说说智能排產。產能利用率提升了多少？”

  赵静翻到了第二页，是一张智能排產的效果对比图。

  “智能排產系统在追光四期前三条產线运行了三个月，覆盖了从订单排程、设备调度、物料配送到质量检测的全流程。系统基於深度强化学习，每五分钟重新优化一次排產计划，输入参数包括设备状態、订单优先级、物料库存、人员排班等四十七个维度。”

  “运行三个月的数据显示——设备利用率从百分之八十三提升到百分之八十七，產能利用率从百分之七十九提升到百分之八十四，订单交付周期从十四天缩短到十二天，在制品库存降低了百分之十八。四个指標，全部达到试点目標。”

  林薇问:“排產系统的採纳率是多少？一线生產主管愿意用吗？”

  赵静调出了第三页报告。“採纳率百分之七十八。一线生產主管对系统的信任度，从最初的百分之四十一提升到了百分之六十八。原因是——系统在最初两周的排產建议確实比人工更优，尤其是在紧急插单和设备故障重调度场景下。主管们逐渐从『质疑』转向『辅助决策』，最终有百分之四十二的排產决策完全交给系统执行，剩下百分之五十八是系统建议、人工確认。”

  老韩说:“我在產线上观察过。智能排產系统在处理设备故障时的反应速度比人工快太多了。有一次刻蚀机突然宕机，系统在十三秒內就生成了重调度方案，人工至少要花二十分钟。正是因为这类高压力场景的出色表现，主管们才开始信任它。”

  陈醒问:“採纳率的目標是百分之七十，目前七十八，达標。但误报率呢？系统有没有给出过错误的排產建议？”

  赵静说:“有。三个月內，系统给出了三次错误建议。一次是低估了某批晶圆的工艺时间，导致后续订单延迟。一次是高估了设备的可用率，忽略了计划內的维护。还有一次是物料库存数据更新延迟，导致產线缺料。三个错误都已经被记录並反馈给算法团队，模型已经更新。目前的决策准確率百分之九十四点七，误报率百分之五点三，略高於目標的百分之五。”

  周明说:“百分之五点三的误报率，在工业场景可以接受。但目標是降到百分之五以下，需要继续优化。”

  会议进入第二个议题——人才盘点场景的试点结果。

  负责hris的系统產品经理李婉站起来，调出了第四页报告。