导语：
为加快推动制造业数字化转型，引导企业学习借鉴成功案例和先进经验，结合实际运用，制定切实可行的数字化转型方案，提升企业综合实力，市工信局开设“制造业数字化转型典型案例”专栏，分期详解案例转型具体做法，为更多企业提供清晰可行的转型路径与方法参考。
内蒙古东日新能源有限公司：基于多维度数据整合的
生产计划与动态排产优化实践
案例摘要：针对焦化生产中计划制定粗放、排产协同低效的痛点，东日新能源投入1200万元，构建AI驱动的生产计划优化与智能排产调度体系。通过整合多维度数据、搭建智能算法模型，打通“计划—调度—执行”全链路。项目实施后，生产成本降低降低4%、仓储成本降低1% 、能源消耗降低5%，为焦化行业流程制造数字化转型提供可复制方案。
一、案例背景
内蒙古东日新能源有限公司成立于2019年，位于鄂尔多斯市鄂托克旗棋盘井工业园区，项目总投资139亿元，总占地面积3300余亩。一期已投资68亿元，项目以绿色发展理念引领资源“吃干榨净”。发展建设“煤一焦炭一焦炉煤气一甲醇一合成氨”和“煤一焦油一沥青一针状焦一石墨容器一阳极”两条完整产业链，形成捣固焦200万吨、甲醇26万吨、合成氨6.5万吨、石墨坩埚30万套、原煤洗选600万吨等核心产能，是区域绿色焦化骨干企业，致力于通过数字化转型实现生产精准化、效率最大化。
作为大型焦化企业，生产计划与排产调度是核心管控环节，此前面临突出痛点：一是生产计划依赖人工经验，未整合订单、原料、设备、能耗等多维度数据，订单交付延迟率高；二是装煤、推焦、熄焦等多工序协同不畅，设备与人力资源分配不合理，推焦计划与实际执行存在偏差，出现工序断层或资源闲置。为破解痛点，企业确立“数据驱动、智能协同”转型目标，通过数字化技术构建全流程闭环管理体系，实现计划精准化、调度高效化。
二、具体举措
1.生产计划优化：构建多维度数据驱动的智能计划体系
技术方案：搭建线性规划与机器学习融合模型，整合订单（产品规格、交付周期）、原料（煤种库存、成分指标）、设备（焦炉产能、故障率）、能耗（单位产品能耗）、市场（价格波动）五大类核心数据，以“满足订单、平衡产能、降低成本”为三维目标生成计划。
（生产计划优化系统）
实施流程：系统自动对接ERP、库存、设备管理等系统，实时采集整合数据；模型结合历史数据优化参数，生成月度生产计划并下达至车间；遇订单变更、设备故障等突发情况，自动触发动态调整并同步反馈。
资源投入：组建含算法工程师、行业专家的12人专项团队，实施周期6个月。
2.智能排产调度：搭建实时协同的动态调度系统
技术方案：部署物联网传感器与数据传输终端，在装煤车、推焦车等关键设备及工序节点布设感知设备，构建“实时监测+动态算法”调度模型，优化工序衔接与资源分配。
实施流程：传感器实时采集作业进度、设备状态、原料供应等数据，通过工业互联网平台传输至调度系统；系统根据日计划与实时数据，明确设备作业顺序与资源分配；动态调配人力与设备，设备故障时自动调度备用资源，调度人员通过可视化看板跟踪执行并预警滞后环节。
（五车运行监控）
（焦炉温度监控）
三、应用成效
通过两大场景的数字化改造，企业生产运营效率显著提升，核心成效量化如下：
生产计划精准度大幅提升：计划与实际执行偏差率降低，核心设备产能利用率提升10%。
排产调度协同效率显著优化：推焦计划与实际执行平均偏差降低，工序衔接断层发生率下降，设备闲置时间减少，生产节奏稳定性提升。
成本与效益双向改善：通过优化原料消耗与资源分配，企业整体成本降低5%、企业整体能源消耗降低6%、企业整体仓储成本降低1.5%。
四、经验启示
痛点导向，聚焦核心：围绕生产计划与排产调度两大核心痛点开展改造，避免数字化“大水漫灌”，确保技术应用与业务需求深度契合，实现“改有所效”。
数据贯通，算法赋能：打通跨系统数据壁垒，以多维度数据为基础，结合行业适配的智能算法，让计划制定与调度决策从“经验驱动”转向“数据驱动”。
闭环管控，动态适配：构建“数据采集—分析—决策—执行—反馈—优化”的闭环机制，确保计划与调度能快速响应订单、设备、原料等突发变化，提升系统灵活性。
分步推进，风险可控：按“先计划后调度、先核心后延伸”的节奏推进改造，先落地生产计划优化筑牢基础，再推进排产调度协同，降低实施风险，确保成效稳步显现。
