摘要：工业APS系统中，大语言模型（LLM）在排程优化中表现不佳，存在幻觉、非确定性和高延迟问题。摩杰斯提出混合架构方案：采用量化小模型（Qwen-2.5B-Int4）处理自然语言交互，将模糊指令转化为结构化约束；核心层基于OR-Tools的混合整数规划（MIP），通过CP-SAT求解器实现全局优化，深度建模外协约束（工艺强制外协、动态产能溢出决策、物流时空折叠）。实测显示，该方案响应时间0.4s

模具行业数字化面临通用ERP系统"水土不服"问题：大型系统流程僵化难适应模具生产特点，轻量级工具又功能不足。为此，开发了"双模驱动"解决方案：针对大型企业作为MES/APS执行层补充ERP，对中小企业提供一体化ERP功能。系统采用Google OR-Tools进行智能排程，结合大语言模型实现自然语言查询，核心模块均为自主研发并获软件著作权。该方案通过运筹优化