生产排程从人工经验转向算法排产，实际落地往往比预期复杂。

　　　　数据质量是前置条件。设备产能、换型时间、物料到位情况若不能在系统中准确反映，算法给出的排程只是精确的错误。

　　约束条件的建模决定结果。交期优先、设备利用率优先、换型次数最少，这些目标之间本身存在冲突，必须先确定权重。

　　　　扰动处理比初始排程更难。设备故障、来料延迟、急单插入都会打乱计划，系统需要具备快速重排的能力而不是每天重新计算一次。

　　　　与现场的执行衔接是关键。排程结果若不能转化为班组可执行的工单与物料配送指令，计划就停留在屏幕上。

　　　　人员习惯的转变需要时间。老调度员对某些规则的坚持，往往来自长期积累的隐性经验，算法需要保留这些约束而不是简单否定。

　　　　效果评估要客观。交付准时率、在制品数量、设备利用率的变化，应在一个完整周期后再做判断。

　　　　算法排产的价值在于把复杂约束显性化，让计划人员从重复计算中解放出来，专注于异常处理与优先级判断。