排程員必須花費多少時間來處理數(shù)據(jù)？從車間的操作員處收集最新數(shù)據(jù)是他們“日常工作”的一部分，但卻被無休止的電話、郵件和短信來來回回而延誤數(shù)據(jù)采集。所有這些因素都會給排程員帶來巨大的消耗，并因變更沒有得到足夠快的響應而導致生產(chǎn)受挫。

　　一種全新的方法

　　這項技術采用機器學習和自動化算法來收集和分析來自車間輸送的實時數(shù)據(jù)。這些算法連接并持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)數(shù)據(jù)，在需要對運營進行重大更改時提供自動排程更新。

　　這為商業(yè)化的生產(chǎn)排程帶來快速、準確和更靈活的方法，并大大減少了操作員、主管和排程員的工作量。

　　改善車間排程

　　這項技術對車間排程進行了四個關鍵方面的改進，賦能制藥業(yè)的生產(chǎn)運營。

　　1）減輕數(shù)據(jù)采集的負擔。一個實時算法排程中心從排程工作流中削減了幾乎所有的數(shù)據(jù)追蹤、郵件和電話、剪切和粘貼活動以及數(shù)據(jù)清理。一旦該平臺連接到相關數(shù)據(jù)集，它就會自動將數(shù)據(jù)拉到一個中央位置，供算法實時審查。每個利益相關者群體——操作員、QC專家、維護團隊、供應鏈，都可以將他們的數(shù)據(jù)直接鏈接到數(shù)據(jù)中心，而無需排程員對其進行追查。流程一旦建立，算法就會利用可用數(shù)據(jù)對排程進行預測。

　　2）借助機器學習來提高排程的準確性。因為算法排程中心可以直接與數(shù)據(jù)中心集成，所以它會隨著時間的推移習得行為模式。即使生產(chǎn)模式之間的因果關系尚未完全了解，數(shù)據(jù)中心內(nèi)的機器學習算法也可用于預測未來的運營情況。例如，如果在特定設備上進行在位清潔（Clean In Place, CIP）的時間總是比預定時間長，機器學習算法給操作員發(fā)出提醒，并在 CIP 完成和下一個操作開始之間留出額外的時間。這些類型的更改有助于更好地響應延誤情況。此外，一個工藝步驟的可變性不會對其他工藝步驟產(chǎn)生不利影響。

　　3）生成更敏捷的排程，且能更快地進行更新。排程數(shù)據(jù)管理的自動化意味著排程員可以實時重新安排，在一個班次內(nèi)將更新通知發(fā)到車間。與航空公司在航班延誤時向用戶實時通知的方式相同，實時排程通知可以幫助生產(chǎn)部門的操作員和技術人員做出更快、更優(yōu)的響應。這使得整個生產(chǎn)車間更加靈活地應對與單個工藝步驟相關的任何延遲或中斷事件。算法排程將排程轉換為一種響應工具，使生產(chǎn)車間能夠在新數(shù)據(jù)產(chǎn)生時即時響應。

　　4）排程員可以更具戰(zhàn)略性地做出決策。通過消除與數(shù)據(jù)收集和清理相關的手動任務，排程員可以將時間花在思考和執(zhí)行戰(zhàn)略任務上，例如場景分析和評估排程結果的業(yè)務影響。這將排程功能的角色從一組戰(zhàn)術任務提升為組織內(nèi)領導團隊的關鍵顧問。算法排程使排程成為生產(chǎn)網(wǎng)絡中最關鍵的分析角色之一，在廣泛的規(guī)劃場景中為利益相關者提供最佳行動方案建議。

　　我們該從何入手？

　　今天的排程正處于危機之中，但排程員往往對嘗試新事物持謹慎態(tài)度，因為即使是完成工作的基礎知識也如此困難。好消息是實現(xiàn)基本的算法排程并不困難。排程員可以通過增強的自動化輕松適應這種新模式。

　　我們的智能排程平臺為排程員提供了實施“輕型”算法排程方法所需的工具。因為它不需要排程員學習 Python 或如何訓練機器學習方法，所以它可以更容易地實施并簡化排程員和決策者走向完全自動化的道路。許多生產(chǎn)車間都是從這種“輕型”方法開始的，其中只集成了生產(chǎn)系統(tǒng)的一個子集，比如只有企業(yè)資源計劃（Enterprise Resource Planning, ERP） 和分散式控制系統(tǒng)（Distributed Control System, DCS）。在這種情況下，算法排程可以通過基于Web的基本頁面直接從車間的操作員和主管處獲取數(shù)據(jù)。然后，該工具可以提出更改建議，但需要排程員確認才能繼續(xù)進行。第一階段縮短了獲取結果的時間并顯著提高效率，同時仍將最終決策權留給排程員。

　　生產(chǎn)車間所面臨的靈活可靠的壓力越來越大，操作員無法再拒絕采用新技術來生成更準確的排程。算法排程提供了一系列算法和數(shù)據(jù)處理技術，可以幫助一流的制藥商實現(xiàn)目標。

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