【摘要】
排产系统上线后，最常见的结局是：系统每天算一份派工建议，操作员看一眼，然后按自己的判断干活。两个月后，没人再打开那个界面。
为什么会这样？因为排产的本质不是优化问题，是协调问题。系统算出的"最优顺序"，在操作员眼里可能是"让我连着换三次型、跑一条离我最远的机台、还看不清为什么"。他不执行，不是不懂，是系统没给他的约束让步。
这篇讲三层职责怎么分、六条规则各自适合什么场景、Hot Lot 为什么要设配额、规则为什么不能写死，以及判断一个派工系统有没有真正落地的唯一指标。
【核心要点】
- 三层分开：排产（Scheduling，天级产能分配）、派工（Dispatching，机台选择）、调度（实时干预），三层的输入输出不同
- 派工规则没有普适最优，只有"匹配当前瓶颈"；规则选错的成本比不选更高
- Hot Lot 必须设配额（通常 5–10%），不设配额的 Hot Lot 制度会自我毁灭
- 规则要配置化（权重打分表），不写死在代码里；改一次规则要一天，不要一次迭代
- 派工遵从率 < 85%，先查三件事：规则不合理、界面看不见、操作员有隐性约束
- 优化非瓶颈等于制造库存；先找瓶颈，再谈规则
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一、三层职责，别混成一个"排产模块"
| 层次 | 时间尺度 | 输入 | 输出 | 谁负责 |
|---|---|---|---|---|
| 排产 Scheduling | 周 / 天 | 订单交期、产能、可用设备、WIP | 各站点每日投料计划、产能分配 | 计划（PPC） |
| 派工 Dispatching | 分钟 / 小时 | 当前机台状态、待加工队列、优先级、recipe | 下一批上哪台机、按什么顺序 | 系统建议 + 操作员执行 |
| 调度 Intervention | 实时 | 异常（设备宕机、Hot Lot 插入、良率异常） | 调整、插单、改派 | 值班主管 |
三层的经典错误是合并。把排产和派工做成一个模块，结果是：计划改一次，车间乱一天；车间插一单，计划表全废。
关键设计原则：派工不重新排产。派工只在"当前可用的机台 + 当前待加工的批"里做局部最优，不允许它去改天级的投料计划。反过来，排产也不该管"这一批到底上 3 号机还是 5 号机"——那是派工的事，计划没有实时数据，管不了。
二、六条规则与它们的适用场景
没有最好的规则，只有匹配当前瓶颈的规则：
| 规则 | 逻辑 | 适合 | 副作用 |
|---|---|---|---|
| FIFO | 先进先出 | 流程稳定、瓶颈不明显的线 | 交期差、Hot Lot 无法插 |
| EDD | 最早交期优先 | 订单驱动、交期压力大 | 换型频繁，设备效率降 |
| CR（Critical Ratio） | 剩余时间 / 剩余工时，小者优先 | 交期与工时兼顾，最常用 | 参数需要校准，CR 阈值难定 |
| Least Slack | 松弛时间最小优先 | 多品种、交期紧 | 计算依赖准确的工时数据 |
| WIP Balance | 优先补 WIP 低的站点 | 瓶颈漂移的线（后段封装常见） | 容易造成全线 WIP 上升 |
| Setup Avoidance | 同 recipe 批量合并 | 换型损失大的机台（炉管、注入） | 交期退让，需与 CR 联合评分 |
实战结论：单一规则几乎都不够用，用加权评分。典型权重（可按厂调）：
Score = w1 × 优先级分(Hot>Super>Normal)
+ w2 × CR 紧迫度
+ w3 × 换型成本（同 recipe 加分）
+ w4 × 下游 WIP 健康度
− w5 × 距机台距离/物流成本权重表放在配置里，让计划和车间一起调。这一条比选哪条规则重要得多。
三、Hot Lot：不设配额必然自我毁灭
Hot Lot（加急批）是 Fab 政治的具象化。每条 Hot Lot 都自称最急，而 Hot Lot 的破坏力被严重低估：一条 Hot Lot 在瓶颈机台上插队，可能拖慢后面 30–50 条正常批，累计延误可能超过它自己节省的时间。
必设三条约束：
1. 配额。Hot Lot 占在制比例上限通常 5–10%。超配额时，系统不拒绝，但强制走审批并计入台账——让"加急"变成有成本的决策，而不是一句话。
2. 有效期。Hot Lot 标记默认 24 小时或 3 个工序内失效，需要续期。不设有效期的结果是：三个月后 40% 的批都是 Hot Lot，等于没有优先级。
3. 代价可见。每次 Hot Lot 插队，系统记录"被它推后的批 + 预计延误时长"，每周出一张表给计划和销售看。让加急的人看见代价，是唯一能压住 Hot Lot 通胀的机制。
配套一个技巧：给 Hot Lot 设专用通道，而不是让它插所有人的队。比如留一台非瓶颈机台/一个时段专跑加急，避免它在瓶颈上反复插队。
四、规则不能写死在代码里
这是交付质量的硬指标。判断一个排产系统做得好不好，看一件事：计划经理想改一条规则，需不需要找开发？
需要找开发 = 失败。因为 Fab 的规则三个月必变一次（新产品导入、瓶颈转移、客户结构变化），每次变更走需求、排期、发版，等上线时业务已经又变了。最后的结果是系统里的规则永远落后现实半年。
正确的做法：
- 规则 = 可配置的评分函数，权重、参数、阈值全部在配置表；
- 规则支持版本与生效时间，改之前先模拟，模拟结果和当周实际对比，确认改善再启用；
- 规则变更留痕：谁改的、为什么改、模拟结果如何。半年后复盘时这是唯一依据；
- 支持按线体/机台群配置不同规则。前段和后段的瓶颈性质完全不同，一套规则管全厂必然一头不适。
模拟能力是关键。上线前用历史 4 周数据回放，对比"新规则 vs 现有规则"的交期达成率、平均 Cycle Time、换型次数。三个指标里至少两个改善，才允许上线。没做模拟就上线的规则变更，本质是拿产线做实验。
五、遵从率：唯一的落地指标
派工建议做得再漂亮，操作员不执行就等于零。唯一有意义的指标是派工遵从率：
遵从率 = 实际执行与建议一致的派工次数 / 总派工次数健康值 > 85%。低于这个数，先查三件事，顺序不能换：
第一，规则是不是不合理。最常见的原因：规则只看交期，不看操作员的物理约束。建议他去 200 米外的机台取一批，而他手上还有三批要处理——他当然不执行。规则要接入物流距离、机台可达性。
第二，界面是不是看不见。派工建议藏在三级菜单里、需要手动刷新、字体太小、不显示"为什么选它"。正确做法：工位大屏常驻显示，每条建议带一句理由（"CR=0.6，同 recipe 换型省 40 分钟"）。
第三，是不是有隐性约束没被建模。操作员知道一些系统不知道的事：这台机的机械手有点卡、这批片的载具要换、某某设备工程师正在调机。这些约束要提供"人工否决 + 原因码"入口，否决数据每周汇总——高频否决原因就是下一版规则的需求清单。
反过来，遵从率 100% 也不是好事。那说明操作员放弃了判断，闭眼执行。健康状态是 85–95%：大部分执行，少数有理由的否决，且否决原因可追溯。
六、先找瓶颈，再谈规则
排产的目的是让瓶颈不停。优化非瓶颈，只会制造库存。
识别瓶颈的两个信号：
- WIP 持续堆积的站点（队列长度 > 该站点 8 小时产能）；
- 利用率 > 90% 且 Cycle Time 波动大的机台群。
找到瓶颈后的三个动作，按优先级：
- 保瓶颈不闲：瓶颈机台的派工规则要最激进（宁可在它前面堆 WIP，也不能让它等料）；瓶颈机台的 PM 尽量安排在计划停机窗口；瓶颈机台的换型要合并批次。
- 非瓶颈服从瓶颈：非瓶颈机台的派工规则应该"限流"——不让它冲太快，产出堆在瓶颈前只是变成库存。这是反直觉的，很多厂的 KPI 是按机台利用率考核，结果全厂都在冲，WIP 爆掉。
- 瓶颈会漂移：每周重算一次瓶颈在哪。产品结构一变，瓶颈可能从前段光刻移到后段测试。规则跟着瓶颈走，不跟着习惯走。
最后一个数字判断：Cycle Time 和 WIP 的关系（Little's Law）。CT = WIP / 产出率。当 WIP 上升到某个点，CT 开始非线性上升，那个点就是这条线的最佳 WIP 水平。超过它继续投料，产出不增、CT 暴涨，这是排队论里最可靠的结论，也是"越忙越乱"的数学解释。
七、可复用点
- 三层分职：排产定投料、派工选机台、调度管异常；派工不重新排产。
- 不用单一规则，用加权评分；权重表配置化，计划和车间共同维护。
- Hot Lot 三约束：配额 5–10%、有效期 24h、代价可见（每周出表）。
- 规则必须可配置、可版本化、可模拟；没跑过历史回放的规则不许上线。
- 遵从率 85–95% 为健康；低于 85% 按「规则不合理 → 界面看不见 → 隐性约束」顺序查。
- 先定瓶颈再定规则；非瓶颈要限流不要冲量；每周重算瓶颈位置。
- 用 Little's Law 定最佳 WIP：CT = WIP / 产出率，找到 CT 非线性起跳的那个点。
下一篇讲物料与批次追溯：Genealogy 怎么建才不断链——从原材料到成品，中间隔了十几层加工、多次拆合、多次换载具，追溯链断在哪一环，通常在设计阶段就注定了。
判断口诀：派工不是选最早的那批，是选让瓶颈不闲的那批；瓶颈之外的优化，都是在制造库存。