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国际公开的 CO-Bench 排产评测平均分，和另外 8 种 AI 方法同题比（满分 1）
Self-Evolving Advanced Planning and Scheduling
LoopSV · APS
把订单和工厂规则交给它，剩下的交给 AI。
排得过它？来挑战 →自我进化
持续进化，越用越懂你的工厂。
交付
十秒内出计划。插急单、机器故障，随时重排。
你只需要做两件事，剩下的交给 AI
Excel 或 ERP 导出的表，直接拖进来
插急单、改交期、机器故障
不用请专家
ERP 导出的表、老师傅随口说的规则，直接交给它。
成绩
我们让 LoopSV 参加了公开的排产评测，也按真实工厂规则自己出了大量测试题，一共 1,250 道，全程没有人插手。
国际公开的 CO-Bench 排产评测平均分，和另外 8 种 AI 方法同题比（满分 1）
公开测试题加自建测试题，全部由系统独立完成，没有人工帮忙
只给一段文字描述工厂情况，78 道车间排产题全部排出合格计划
内出一份完整排产计划；临时插急单、机器坏了，也能马上重排
两大公开评测
CO-Bench 是公开的 AI 优化评测。我们取其中和工厂排产相关的 5 类题，共 854 道。分数越接近 1，说明排出的方案越接近目前已知最好的答案。其他 8 种方法的分数引自 CO-Bench 论文。
SCHEDBench 公开评测：不给表格，只用一段文字描述工厂和订单，看 AI 能不能自己读懂并排出合格计划。数字是排出合格计划的题目占比，按论文的评分标准计算。
车间排产 · 78 道
项目排产 · 196 道（多个任务抢同一批人手和设备）
| 题型（题数） | LoopSV | 人写的经典算法 | BestOfN | 反复改进 | FunSearch | AIDE | ReEvo | MCTS-AHD | EoH |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 作业车间（40） | 0.8293 | 0.8202 | 0.7061 | 0.7696 | 0.8193 | 0.6498 | 0.7983 | 0.7294 | 0.7771 |
| 开放车间（30） | 0.9922 | 0.7851 | 0.9018 | 0.9930 | 0.9930 | 0.9156 | 0.9825 | 0.8961 | 0.9930 |
| 流水车间（60） | 0.9505 | 0.9223 | 0.8742 | 0.8463 | 0.8537 | 0.9145 | 0.8425 | 0.9242 | 0.9402 |
| 共同交期（49） | 0.9785 | 0.9188 | 0.9773 | 0.9777 | 0.9766 | 0.6292 | 0.9743 | 0.8838 | 0.9773 |
| 混合可重入车间（675） | 0.9720 | 0.9058 | 0.9872 | 0.9967 | 1.0002 | 0.7457 | 0.9821 | 0.9961 | 0.9841 |
| 平均（854 道） | 0.9445 | 0.8704 | 0.8893 | 0.9167 | 0.9286 | 0.7710 | 0.9159 | 0.8859 | 0.9343 |
对比市面上的排产工具
CP-SAT 是谷歌开源的专业优化求解器，工业界常用来做排产；Timefold 是开源排产引擎；frePPLe 是开源的工厂计划软件。
自建测试：按注塑行业的典型规则搭了一座模拟工厂，订单分 150、300、600、1200、2400 张五档。每档 8 道题：2 道是从零排一份新计划，6 道是计划排好后突然插急单、机器坏了，要重排。所有工具在同一台 4 核电脑上跑，每道题最多给 10 秒。
共 10 道题，越少越好。Timefold 只给 10 秒时，有 1 道没排出来。
共 10 道题，越少越好，说明交期守得越牢。
共 30 道重排题，每道最多 10 秒，越少越好。
同样 30 道题。改得越少，车间越不用推倒重来，备料和换模都更省事。
同一座模拟工厂，订单从 150 张一路加到 2400 张，每档看 2 道从零排计划的题，把全部订单的晚交小时加起来。曲线越贴近底部越好。纵轴每往上一格，数字放大 10 倍，这样相差很大的结果也能画进同一张图。
订单少的小题上，CP-SAT 时间给足也能赢 LoopSV。12 道题逐题比，输赢照实列出。
数据来源：CO-Bench 论文及 LoopSV 测试，2026-10-28；SCHEDBench 为 LoopSV v1.1 测试，2026 年 10 月；模拟工厂为 LoopSV v1.2 测试，2026-10-30。其他大模型成绩引自 SCHEDBench 论文。frePPLe 为社区版 9.19.0，同一套题，2026-10-28 测试，不限时间。测试条件见各图说明，结果仅代表该条件下的表现。首屏动画为示意，不对应真实工厂数据。
自研大模型
LoopSV 由我们自研的大模型驱动，专为制造业排产打造。
AI APS
会自我进化学习的 AI 排产系统，开箱即用。上传订单，说一声变化，计划就出来了。
MODEL AS A SERVICE
我们的自研大模型将以云端服务的形式开放，按需调用，服务更多行业场景。