传统排班依赖人工经验，效率低、不透明、难以适应变化。
老师傅习惯把简单任务留给自己，新人抱怨没机会学习新技能，技能传承断层严重。
旺季招了一批临时工，不知道该分配什么任务，走了也没留下数据，下次还是从头开始。
几百个SKU复杂度不同，哪个产品该给谁做全凭老师傅记忆，人一走排班就乱。
有人天天加班，有人闲着没活。工人私下抱怨偏心，影响团队士气和生产积极性。
基于 12 维特征向量的逻辑回归模型，实时预测任务完成概率，智能预警并触发自适应重排。
完成量 + 效率数据
进度/效率/资源/历史
逻辑回归 Sigmoid
4级预警分类
权重学习 + 重排
从数据采集到自适应调整，全链路覆盖生产排程的每一个关键环节。
基于逻辑回归的完成概率预测，综合进度、效率、资源、历史四大维度，精准预判任务风险。
根据完成概率自动分级预警，从正常到紧急四档风险等级，确保问题及时发现。
AI Agent 自动解析 SOP 文档，识别工序步骤与复杂度，驱动 SKU 排产参数自动更新。
每次进度上报后立即更新完成概率，EWMA 滚动计算产线效率，动态调整预测结果。
系统根据实际完成情况自动调整 12 维特征权重，学习率 0.05，越用越精准。
当检测到高风险任务或异常情况时，系统自动评估重排收益并触发局部/全局重排。
基于逻辑回归的完成概率预测公式：P = σ(Σ weight[i] × feature[i])
| 特征维度 | 字段名 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 进度百分比 | progress_percent | +0.30 | 当前完成量占总目标的比例，正向最强特征 |
| 时间紧迫度 | time_urgency | -0.20 | 剩余时间紧迫程度，负向最强特征 |
| 效率偏差 | efficiency_deviation | +0.15 | 当前效率与基准效率之差 |
| 当前延迟程度 | current_delay | -0.10 | 已发生的延迟时长（小时） |
| 工人配置满足度 | worker_config | +0.10 | 实际工人数量与需求数量之比 |
| 历史完成率 | historical_completion_rate | +0.10 | 该工人/产线的历史任务完成率 |
| 物料齐套率 | material_ready_rate | +0.05 | 所需物料已准备完毕的比例 |
| 效率趋势 | efficiency_trend | +0.05 | EWMA计算的近期效率变化趋势 |
| 紧急订单标记 | is_urgent | -0.05 | 是否为插单/紧急订单 |
| 冲突数量 | conflict_count | -0.05 | 与其他任务的资源冲突次数 |
| 时间窗口宽度 | time_window_width | +0.05 | 可调度的时间弹性窗口大小 |
| 偏置项 | bias | 0.00 | 模型基准偏置 |
每当任务完成时，系统根据实际结果自动调整权重：
weight[i] += 0.05 × (actual - predicted) × feature[i]
真实生产环境下的系统表现，数据来源于 2026-01-21 端到端测试报告。
系统实时预测每个任务的完成概率，当我上报进度从 20% 提升到 50% 后，完成概率立即从 90.98% 跃升到 99.5%。风险任务被自动标记，让我们提前 2 小时就能发现问题。
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