LLM制造业最佳实践：基于大语言模型处理最优化问题，制造业如何更优排产，提升资源利用率

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一、引言

随着制造业数字化转型加速，生产排产优化成为提升企业效率和竞争力的关键环节。大语言模型（LLM）凭借其强大的多模态数据处理、动态优化和智能推理能力，在复杂排产场景中展现出独特优势。谷歌、DeepSeek等机构的研究表明，LLM可通过自然语言交互和生成式决策，突破传统优化算法的局限性。本报告结合半导体行业实践案例与技术路径，系统分析LLM在排产优化中的应用潜力与挑战。

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二、LLM在排产优化中的技术原理

1. 多模态数据整合
   LLM可融合设备日志（文本）、传感器时序数据（数值）、工艺参数（结构化数据）及图像（如晶圆缺陷图），构建统一语义空间，实现跨模态特征关联。例如，通过视觉语言模型（如CogVLM）分析设备状态图像，动态调整检测工序优先级。

2. 动态优化机制
   基于强化学习（RL）框架，LLM通过多轮迭代生成排产策略：

   • 自然语言编码：将排产目标（如“最小化设备空闲率”）转化为LLM可理解的指令；
   • 实时反馈循环：结合MES系统的生产进度数据，动态修正排产方案，应对设备故障或订单变更。

3. 智能决策生成
   LLM通过检索增强生成（RAG）调用历史排产案例库，结合知识图谱（KG）中的工艺约束规则，生成可解释的排产建议。例如，在半导体晶圆