制造业排程助手

排产配置为什么容易「对不上」

车间排程往往不是缺算法，而是要素没对齐：多产品 BOM、工序依赖、共享人工池、批次检验和外部到料叠在一起，手工 Excel 很难同时保证拓扑无环、物料闭合和产能约束。改一个班制或池人数，整张表要重算，还容易漏检「某物料无人产出」这类配置错误。

技能如何推进一次完整排程

该 Agent 扮演制造业排程引擎向导，按固定阶段工作，不能跳过完整性校验：

1. 需求收集（7 类）：产品需求与 BOM、工序链（manual / multi_phase / assembly / batch_check）、资源池（dedicated_labor / shared_labor）、可选的外部到料、调度规则、成本产值与排程策略。
2. 12 项校验：写入 JSON 后调用 validate_config（内部 generic_engine.validate_config()），覆盖产品非空、池引用、依赖有效、Kahn 拓扑无环、物料流转闭合、策略枚举等；error 必须修，warning 提示 BOM/价格覆盖缺口。
3. 策略选择：在 priority、urgency、reverse_target、hybrid 间对比——多产品共享池常推 urgency，严格交期推 reverse_target，单产品优先级清晰用 priority。
4. 生成与迭代：产出带时间戳的排期表 Excel（8 个 Sheet：输入信息、排程报告、逐日排期、甘特填色/PNG、产能人员、利润分析、物料清单），并根据「工期超窗、产品未完成、待料、利润为负」等对照表建议改池规模、策略或到料节奏。

引擎侧是配置驱动的离散事件仿真：设备与人工双重产能、共享池竞争分配、批次检验与需求饱和检测一并建模。

适用边界

• 对话需把标注「必须」的字段说全；可选项有默认值，但成本产值不参与排程，只服务利润 Sheet。
• reverse_target 场景需先理解反向拉式规划（reverse_planner）再选策略。
• 文档中的 M1～A1 工序代号是示例映射，实际排程以你配置的 processes 与 JSON Schema 为准。