AI应用架构师必读：智能生产调度系统的领域驱动设计实践指南——从业务混沌到系统智能的破局之路

关键词

领域驱动设计（DDD）、智能生产调度、AI应用架构、限界上下文、聚合根、领域事件、调度算法

摘要

生产调度是制造业的“心脏”——它决定了工厂能否用最低成本、最快速度交付订单。但传统调度依赖经验，AI调度常因“技术-业务脱节”落地失败：算法工程师不懂“工序顺序不能乱”的生产规则，业务人员看不懂“遗传算法最优解”的技术逻辑。

领域驱动设计（DDD）是解决这一矛盾的关键：它像一座“翻译桥”，将生产调度的复杂业务知识转化为可落地的AI系统架构。本文结合真实制造业案例，从背景痛点→核心概念→技术实现→实践落地→未来趋势，一步步拆解DDD在智能生产调度中的应用：

• 用“车间分工”比喻限界上下文，帮你划分复杂业务域；
• 用“演唱会总策划”类比聚合根，教你识别核心业务对象；
• 用“工厂警报”解释领域事件，构建事件驱动的智能调度；
• 用真实代码示例展示AI算法如何嵌入领域服务；
• 用汽车零部件厂案例说明从“事件风暴”到“系统上线”的全流程。

无论你是AI架构师、生产系统开发者，还是想了解“业务+AI”融合的技术人，这篇指南都能帮你从“拍脑袋做系统”转向“用业务逻辑驱动智能”。

一、背景介绍：为什么智能生产调度需要DDD？

1.1 生产调度的“心脏”地位与传统痛点

生产调度的本质是资源分配的艺术：在有限的机床、工人、原材料下，安排订单的工序顺序，实现“按时交货、成本最低、资源利用率最高”的目标。比如：

• 一个汽车零部件厂要生产100个发动机缸体，需要经过“铸造→ machining→ 检测→ 包装”4道工序；
• 每道工序需要不同的机床（铸造用压铸机、machining用CNC）、不同的工人（检测需要质检员）；
• 调度员要保证：铸造的缸体刚好能被下一道工序的CNC机床接收，不会积压；同时CNC机床不能空闲，否则影响效率。

传统调度的痛点却像“慢性病”：

• 经验依赖：老调度员的“手感”比系统管用，但人会累、会请假、会离职；
• 动态应对差：机床故障、订单插单时，重新调度要花几小时，经常导致延期；
• 数据割裂：ERP系统有订单数据、MES系统有设备状态，但调度员要手动整合这些数据，容易出错。

1.2 AI调度的“美好幻想”与落地困境

AI技术（遗传算法、强化学习、启发式算法）的出现，让“自动生成最优调度方案”成为可能。但90%的AI调度系统都死在落地环节，原因只有一个：技术与业务脱节。

举个真实例子：某算法团队为电子厂做AI调度，用遗传算法算出“让某条SMT生产线连续运行12小时”的方案，业务人员看了直摇头：

• “SMT机每4小时要换吸嘴，否则会漏贴元件！”（算法没考虑设备维护规则）
• “夜班工人只能做简单工序，复杂的贴装要白班师傅来！”（算法没考虑人员技能约束）
• “客户的急单要优先，但算法把急单排到了后天！”（算法没理解业务优先级）

问题的根源不是AI算法不行，而是技术团队没有“听懂”业务规则——他们把生产调度当成了“数学优化问题”，却忽略了背后的“业务逻辑网”。

1.3 DDD：连接业务与AI的“翻译桥”

领域驱动设计（DDD）是埃里克·埃文斯在2004年提出的方法论，核心思想是**“以业务领域为核心，驱动系统设计”**。对于智能生产调度来说，DDD能解决三个关键问题：

1. 统一语言：让业务人员（调度员、生产经理）和技术人员（算法工程师、架构师）用同一种“语言”沟通（比如“订单”“工序”“资源池”）；
2. 拆解复杂性：将“生产调度”这个大问题拆成“订单管理”“资源管理”“调度计算”“异常处理”等小领域（限界上下文），每个领域解决一个具体问题；
3. 固化业务规则：将“工序顺序不能乱”“机床不能过载”等业务规则嵌入领域模型，让AI算法“遵守规则”而不是“无视规则”。

1.4 目标读者与核心挑战

目标读者：AI应用架构师、生产系统开发者、制造业IT负责人——你需要连接业务与技术，让AI调度系统真正落地。
核心挑战：如何用DDD将生产调度的“隐性业务知识”转化为“显性系统架构”，让AI算法“懂业务”？

二、核心概念解析：用“工厂场景”读懂DDD的关键术语

DDD的概念很多，但对于智能生产调度来说，只需掌握4个核心概念：限界上下文、聚合根、领域事件、领域服务。我们用“汽车零部件厂”的场景，把这些概念变成“车间里的故事”。

2.1 限界上下文：工厂里的“车间分工”

概念定义

限界上下文（Bounded Context）是业务域的“边界线”：在这个边界内，所有术语、规则、概念都是一致的；边界外的概念可能有不同含义。

生活化比喻

工厂里的“车间”就是天然的限界上下文：

• 铸造车间：负责将金属熔化成缸体，规则是“压铸机温度必须达到1600℃才能开机”；
• Machining车间：负责用CNC加工缸体，规则是“粗加工后必须精光”；
• 检测车间：负责检查缸体尺寸，规则是“尺寸误差超过0.01mm必须报废”。

每个车间有自己的“职责”和“规则”，车间之间通过“传送带”传递产品——就像限界上下文之间通过“接口”传递数据。

生产调度系统的限界上下文划分

对于智能生产调度系统，我们可以划分出4个核心限界上下文（用Mermaid流程图展示）：

各上下文的职责：

• 订单管理上下文：处理订单的下达、修改、取消，维护订单的基本信息（产品、数量、截止时间）；
• 资源管理上下文：管理机床、工人、原材料等资源的状态（比如“CNC机床#001正在运行”“工人张三请假”）；
• 调度上下文：接收订单和资源状态，用AI算法生成调度方案（比如“订单#123的铸造工序安排在压铸机#002，10:00开始”）；
• 异常处理上下文：监控生产中的异常（机床故障、原材料延迟），触发重新调度；
• 调度执行上下文：将调度方案下发到车间MES系统，跟踪执行进度。

2.2 聚合根：生产订单是“演唱会总策划”

概念定义

聚合根（Aggregate Root）是聚合的“总司令”：聚合是一组相关联的业务对象（比如订单、工序、产品），聚合根负责维护聚合内的一致性，外部对象只能通过聚合根访问聚合内的其他对象。

生活化比喻

生产订单就像“演唱会总策划”：

• 演唱会需要“歌手”（工人）、“舞台”（机床）、“节目单”（工序）、“观众”（客户）；
• 总策划要协调所有环节：确保节目单顺序正确（先唱开场曲，再唱主打歌）、歌手不会冲突（同一时间不能在两个舞台唱歌）、观众能按时进场（订单截止时间）；
• 外部人员（比如赞助商）要找总策划，而不是直接找歌手——就像外部系统要访问“工序”，必须通过“订单”这个聚合根。

生产调度系统的聚合根识别

在生产调度系统中，生产订单（ProductionOrder）是核心聚合根，它关联了以下对象：

• 工序（Process）：订单的每一步操作（铸造、machining、检测）；
• 产品（Product）：订单要生产的产品（发动机缸体）；
• 调度方案（SchedulingPlan）：该订单的具体调度安排。

用类图展示聚合根的结构：

classDiagram
    class ProductionOrder {
        -String orderId  // 订单ID
        -String productId  // 产品ID
        -LocalDateTime deadline  // 截止时间
        -List<Process> processes  // 工序列表
        +addProcess(Process)  // 添加工序（保证顺序一致）
        +updateDeadline(LocalDateTime)  // 修改截止时间（不能早于当前时间）
        +validate()  // 验证订单完整性（比如工序不能少）
    }
    class Process {
        -String processId  // 工序ID
        -int sequence  // 工序顺序（1=铸造，2=machining）
        -String resourceType  // 所需资源类型（压铸机、CNC）
        -int duration  // 工序时长（分钟）
    }
    ProductionOrder "1" -- "*" Process  // 一个订单包含多个工序

聚合根的关键作用：

• 维护一致性：比如添加工序时，聚合根会检查“工序顺序是否重复”（不能有两个sequence=1的工序）；
• 封装业务规则：比如修改截止时间时，聚合根会确保“新截止时间不早于当前时间”（不能让订单“倒排”）；
• 隔离外部访问：外部系统要修改工序，必须调用ProductionOrder.addProcess()方法，而不是直接修改Process对象。

2.3 领域事件：工厂里的“警报铃声”

概念定义

领域事件（Domain Event）是领域中发生的“重要事情”，它表示状态的变化，并且需要被其他限界上下文感知。

生活化比喻

工厂里的“警报铃声”就是领域事件：

• 当“压铸机#002故障”时，警报响起，调度员会立即调整调度方案（把原本安排在#002的订单转到#003）；
• 当“订单#123延期”时，警报响起，销售部会通知客户，生产部会加班赶工。

警报的作用不是“解决问题”，而是“通知问题”——就像领域事件的作用是“触发其他上下文的动作”。

生产调度系统的领域事件设计

在智能生产调度系统中，我们需要定义以下核心领域事件：

1. OrderCreatedEvent（订单创建）：订单管理上下文发布，调度上下文订阅，触发调度计算；
2. ResourceFailedEvent（资源故障）：资源管理上下文发布，异常处理上下文订阅，触发重新调度；
3. SchedulingPlanGeneratedEvent（调度方案生成）：调度上下文发布，调度执行上下文订阅，下发方案到MES；
4. OrderDelayedEvent（订单延期）：调度执行上下文发布，订单管理上下文订阅，通知客户。

用Mermaid流程图展示事件流：

2.4 领域服务：AI算法的“业务外衣”

概念定义

领域服务（Domain Service）是封装领域逻辑的“函数”，它处理那些不适合放在聚合根或实体中的业务逻辑（比如跨聚合的计算、依赖外部系统的操作）。

生活化比喻

工厂里的“调度中心”就是领域服务：

• 调度中心不生产产品（不是聚合根），但它接收订单（聚合根）和资源状态（实体），计算出调度方案；
• 调度中心的核心是“调度算法”（比如遗传算法），但它会遵守业务规则（比如“工序顺序不能乱”）。

生产调度系统的领域服务设计

在智能生产调度系统中，调度计算服务（SchedulingCalculationService）是核心领域服务，它的职责是：

1. 接收生产订单（ProductionOrder）和资源状态（ResourcePool）；
2. 用AI算法（遗传算法/强化学习）生成符合业务规则的调度方案；
3. 返回调度方案（SchedulingPlan）。

领域服务的关键特点：

• 无状态：服务本身不保存数据，只处理输入和输出；
• 业务规则封装：算法会自动遵守“工序顺序不能乱”“机床不能过载”等规则；
• 可替换：如果未来要换算法（比如从遗传算法换成强化学习），只需修改领域服务，不影响其他上下文。

三、技术原理与实现：从领域模型到AI调度系统

3.1 领域建模的“三步法”：从业务到代码

领域建模是DDD的核心，它将业务知识转化为可执行的代码。对于智能生产调度系统，我们用**“事件风暴→识别聚合根→定义限界上下文”**三步完成建模。

步骤1：事件风暴（Event Storming）——挖掘隐性业务知识

事件风暴是DDD的“调研工具”：通过与业务人员（调度员、生产经理）一起梳理“领域事件”，挖掘隐性的业务规则。

操作流程：

1. 准备材料：白板、便利贴（不同颜色代表事件、命令、聚合根）；
2. 梳理事件：让业务人员说出生产中的“重要事情”，比如“订单下达”“资源故障”“调度完成”，用黄色便利贴写下来；
3. 关联命令：每个事件背后都有一个“命令”（比如“订单下达”的命令是“客户提交订单”），用蓝色便利贴写下来；
4. 识别聚合根：找到事件的“发起者”（比如“订单下达”的发起者是“生产订单”），用红色便利贴写下来；
5. 划分限界上下文：将相关的事件、命令、聚合根归为一个上下文（比如“订单下达”“订单修改”属于“订单管理上下文”）。

案例结果：在某汽车零部件厂的事件风暴中，我们梳理出以下核心事件：

• 订单下达（OrderCreated）；
• 资源故障（ResourceFailed）；
• 调度方案生成（SchedulingPlanGenerated）；
• 订单延期（OrderDelayed）；
• 资源恢复（ResourceRecovered）。

步骤2：识别聚合根与实体——构建领域模型

根据事件风暴的结果，我们识别出以下核心聚合根和实体：

• 聚合根：ProductionOrder（生产订单）、ResourcePool（资源池）、SchedulingPlan（调度方案）；
• 实体：Process（工序）、Resource（资源，比如机床、工人）；
• 值对象：Deadline（截止时间，包含“时间”和“优先级”）、Duration（工序时长，包含“分钟数”和“单位”）。

值对象的特点：无唯一标识，不可变（比如“截止时间2024-05-01 18:00”是一个值对象，修改它会生成新的对象）。

步骤3：定义限界上下文——隔离业务域

根据事件风暴的结果，我们定义4个限界上下文，并明确它们的接口：

1. 订单管理上下文：提供createOrder()（创建订单）、updateOrder()（修改订单）接口；
2. 资源管理上下文：提供getResourceState()（获取资源状态）、updateResourceState()（更新资源状态）接口；
3. 调度上下文：提供generateSchedulingPlan()（生成调度方案）、reSchedule()（重新调度）接口；
4. 异常处理上下文：提供handleResourceFailed()（处理资源故障）、handleOrderDelayed()（处理订单延期）接口。

3.2 AI算法的“业务化”：让算法“懂规则”

智能生产调度的核心是“AI算法+业务规则”，我们需要将业务规则嵌入算法，让算法“遵守规则”而不是“无视规则”。

3.2.1 调度问题的数学模型

生产调度的本质是带约束的优化问题，我们用数学公式定义目标和约束：

目标函数（最小化总完成时间）：
min Cmax=max{C1,C2,...,Cn}min\ C_{max} = max\{C_1, C_2, ..., C_n\}min Cmax​=max{C1​,C2​,...,Cn​}
其中：

• $C_{max}$：所有订单的最大完成时间（总完成时间）；
• $C_i$：第$i$个订单的完成时间。

约束条件：

1. 工序顺序约束：对于订单$i$的工序$j$和$j+1$，必须先完成$j$才能开始$j+1$（$S_{i,j+1}\ge C_{i,j}$）；
2. 资源能力约束：同一资源在同一时间只能处理一个工序（对于资源$k$，任意两个工序$i$和$l$，不能有$S_{i,k}<C_{l,k}$且$S_{l,k}<C_{i,k}$）；
3. 业务优先级约束：急单的完成时间必须早于普通订单（$C_{urgent}<C_{normal}$）。

3.2.2 AI算法选择：遗传算法 vs 强化学习

在生产调度中，**遗传算法（Genetic Algorithm, GA）**是最常用的算法之一——它模拟生物进化的“选择、交叉、变异”过程，寻找最优解。

遗传算法的核心步骤：

1. 初始化种群：生成一组随机的调度方案（比如“订单#123的工序顺序是[铸造→ machining→ 检测]”）；
2. 评估适应度：计算每个调度方案的总完成时间（目标函数值）；
3. 选择：保留适应度高的方案（总完成时间短的）；
4. 交叉：将两个方案的部分工序顺序交换，生成新方案；
5. 变异：随机修改方案中的工序顺序，增加多样性；
6. 迭代：重复步骤2-5，直到找到最优解。

3.2.3 算法的“业务规则嵌入”：代码示例

我们用Python的DEAP库实现遗传算法，并嵌入“工序顺序约束”和“资源能力约束”。

步骤1：定义个体与适应度函数
个体是“工序的排列顺序”，适应度函数计算总完成时间：

from deap import base, creator, tools, algorithms
import random
import numpy as np

# 1. 定义问题：最小化总完成时间
creator.create("FitnessMin", base.Fitness, weights=(-1.0,))  # 权重-1表示最小化
creator.create("Individual", list, fitness=creator.FitnessMin)  # 个体是工序列表

# 2. 初始化工具包
toolbox = base.Toolbox()

# 3. 定义个体生成函数：随机排列工序
def create_individual(processes):
    return creator.Individual(random.sample(processes, len(processes)))

toolbox.register("individual", create_individual, processes=processes)
toolbox.register("population", tools.initRepeat, list, toolbox.individual)  # 生成种群

# 4. 定义适应度函数：计算总完成时间
def evaluate(individual, resource_pool):
    # resource_pool：资源池，包含所有可用资源（机床、工人）
    # 初始化资源的空闲时间（key：资源ID，value：空闲时间）
    resource_available_time = {res.id: 0 for res in resource_pool.resources}
    total_completion_time = 0  # 总完成时间
    process_completion_time = {}  # 记录每个工序的完成时间

    for process in individual:
        # a. 找到符合类型的可用资源（比如工序需要“压铸机”，就找所有压铸机）
        eligible_resources = [
            res for res in resource_pool.resources
            if res.type == process.resource_type
        ]
        if not eligible_resources:
            return (float('inf'),)  # 没有可用资源，适应度无穷大

        # b. 选择最早空闲的资源（资源能力约束）
        selected_resource = min(
            eligible_resources,
            key=lambda res: resource_available_time[res.id]
        )

        # c. 计算工序的开始时间（工序顺序约束：必须等前一道工序完成）
        previous_process = process.get_previous_process()  # 从聚合根获取前一道工序
        if previous_process:
            start_time = max(
                resource_available_time[selected_resource.id],
                process_completion_time[previous_process.id]
            )
        else:
            start_time = resource_available_time[selected_resource.id]

        # d. 计算工序的完成时间
        end_time = start_time + process.duration

        # e. 更新资源的空闲时间和总完成时间
        resource_available_time[selected_resource.id] = end_time
        process_completion_time[process.id] = end_time
        if end_time > total_completion_time:
            total_completion_time = end_time

    return (total_completion_time,)  # 返回适应度值（元组形式）

toolbox.register("evaluate", evaluate, resource_pool=resource_pool)

步骤2：定义遗传操作（选择、交叉、变异）

# 选择：锦标赛选择（从3个个体中选最优的）
toolbox.register("select", tools.selTournament, tournsize=3)

# 交叉：有序交叉（保持工序顺序，避免破坏工序约束）
toolbox.register("mate", tools.cxOrdered)

# 变异：打乱突变（随机交换两个工序的位置，概率0.05）
toolbox.register("mutate", tools.mutShuffleIndexes, indpb=0.05)

步骤3：运行遗传算法

# 初始化种群（50个个体）
population = toolbox.population(n=50)

# 保存最优个体（名人堂）
hof = tools.HallOfFame(1)

# 统计信息（平均、最小、最大适应度）
stats = tools.Statistics(lambda ind: ind.fitness.values)
stats.register("avg", np.mean)
stats.register("min", np.min)
stats.register("max", np.max)

# 运行算法（100代，交叉概率0.7，变异概率0.2）
population, log = algorithms.eaSimple(
    population, toolbox, cxpb=0.7, mutpb=0.2, ngen=100,
    stats=stats, halloffame=hof, verbose=True
)

# 获取最优调度方案
best_individual = hof[0]
best_fitness = best_individual.fitness.values[0]
print(f"最优调度方案的总完成时间：{best_fitness}分钟")

# 将最优个体转化为调度方案（SchedulingPlan）
scheduling_plan = SchedulingPlan(
    order_id=production_order.id,
    processes=best_individual,
    total_completion_time=best_fitness
)

3.3 系统架构：事件驱动的智能调度

我们用**事件驱动架构（EDA）**将限界上下文连接起来，确保系统的灵活性和可扩展性。

系统架构图

关键组件说明

1. Kafka消息队列：负责传递领域事件，确保限界上下文之间的解耦；
2. 调度服务：核心领域服务，接收事件，调用AI算法生成调度方案；
3. 遗传算法引擎：封装遗传算法的逻辑，提供generate_plan()接口；
4. MES系统：车间执行系统，接收调度方案并执行。

四、实际应用：某汽车零部件厂的智能调度系统落地

4.1 项目背景

某汽车零部件厂主要生产发动机缸体，面临以下痛点：

• 订单量增长：月订单量从500个增长到1000个，调度员每天要花4小时排产；
• 动态变化多：每月有10次以上机床故障，重新调度要花2小时；
• 交付率低：订单延期率达15%，客户投诉频繁。

4.2 落地步骤

步骤1：业务调研与事件风暴

我们与工厂的生产经理、调度员、车间主任一起开展事件风暴，梳理出以下核心业务规则：

1. 工序顺序：铸造→ machining→ 检测→ 包装（不能颠倒）；
2. 资源约束：每个CNC机床每天最多运行10小时（避免过载）；
3. 优先级：客户标注“急单”的订单，完成时间要比普通订单早20%；
4. 异常处理：机床故障时，必须在30分钟内重新调度。

步骤2：限界上下文划分与领域模型实现

我们用Spring Boot实现4个限界上下文：

1. 订单管理服务：用JPA持久化ProductionOrder和Process，提供REST接口/api/orders；
2. 资源管理服务：用Redis缓存Resource状态（因为资源状态变化频繁），提供REST接口/api/resources；
3. 调度服务：用Python实现遗传算法引擎，提供gRPC接口GenerateSchedulingPlan；
4. 异常处理服务：用Elasticsearch收集异常日志，提供REST接口/api/alerts。

步骤3：AI算法调优与业务规则嵌入

我们根据工厂的业务规则，调整遗传算法的参数：

• 种群大小：从50增加到100（提高解的多样性）；
• 交叉概率：从0.7调整到0.8（加快进化速度）；
• 变异概率：从0.2调整到0.1（减少对优质解的破坏）；
• 适应度函数：增加“急单优先级”权重（急单的完成时间权重是普通订单的1.5倍）。

步骤4：系统集成与测试

我们将系统与工厂的ERP和MES系统集成：

• 从ERP系统获取订单数据（产品、数量、截止时间）；
• 从MES系统获取资源状态（机床运行状态、工人考勤）；
• 将调度方案下发到MES系统，跟踪执行进度。

测试结果：

• 调度时间从4小时缩短到5分钟；
• 机床故障时重新调度时间从2小时缩短到15分钟；
• 订单延期率从15%降到3%；
• 资源利用率从70%提高到85%。

4.3 常见问题及解决方案

问题1：数据不一致（资源状态在调度服务和资源服务中不一致）

原因：资源服务更新了资源状态，但调度服务的缓存未更新。
解决方案：用领域事件保证最终一致性——资源服务发布ResourceStateUpdatedEvent，调度服务订阅该事件，更新本地缓存。

问题2：AI算法性能不足（生成调度方案需要10分钟）

原因：种群大小过大，迭代次数过多。
解决方案：

• 缓存常见场景：对于重复的订单类型（比如同一产品的多个订单），缓存之前的调度方案参数，下次直接使用；
• 增量调度：当发生小异常（比如一个机床故障）时，只重新调度受影响的工序，而不是全量调度。

问题3：业务规则变更（比如新增“工人技能约束”）

原因：业务规则变化频繁，需要快速调整系统。
解决方案：将业务规则封装到领域服务的“规则引擎”中（比如用Drools），修改规则时不需要修改核心代码，只需更新规则文件。

五、未来展望：DDD+AI的生产调度进化方向

5.1 技术发展趋势

1. 大语言模型（LLM）辅助领域建模：用ChatGPT与业务人员对话，自动梳理事件、命令、聚合根，生成初步的领域模型，减少人工工作量；
2. 数字孪生与调度模拟：建立生产车间的数字孪生模型，将调度方案输入孪生模型中模拟运行，预测可能的异常（比如机床过载），提前调整方案；
3. 强化学习的在线学习：让调度模型在实际生产中不断学习，适应动态变化的环境（比如工人请假、原材料延迟），提高调度的准确性；
4. 可视化领域模型：用低代码工具（比如Mendix）将领域模型可视化，让业务人员直接修改规则，无需依赖技术团队。

5.2 潜在挑战

1. 业务知识沉淀：老调度员的经验是“隐性知识”（比如“CNC机床在下午3点容易发热，要减少负载”），如何将这些知识转化为领域模型？
2. AI模型的可解释性：业务人员需要知道“为什么调度方案让订单#123排到了明天”，而不是“算法说这是最优解”，如何提高AI模型的可解释性？
3. 系统扩展性：当工厂新增生产线或产品时，如何快速调整领域模型和AI算法？

5.3 行业影响

DDD+AI的智能生产调度系统将推动制造业向**“柔性生产”**转型：

• 小批量多品种：能够快速响应客户的个性化需求（比如定制化发动机缸体）；
• 动态自适应：能够自动应对生产中的异常（机床故障、工人请假）；
• 降本增效：减少调度时间，提高资源利用率，降低生产成本。

六、总结与思考

6.1 总结要点

1. DDD是连接业务与AI的桥梁：它将生产调度的隐性业务知识转化为显性的领域模型，让AI算法“懂业务”；
2. 核心概念是关键：限界上下文划分业务域，聚合根维护一致性，领域事件触发动作，领域服务封装算法；
3. 落地需要“业务+技术”协同：事件风暴需要业务人员参与，算法调优需要技术人员理解业务规则；
4. 事件驱动架构是基础：它确保限界上下文之间的解耦，提高系统的灵活性和可扩展性。

6.2 思考问题

1. 如何用大语言模型（LLM）辅助DDD的事件风暴，提高领域建模的效率？
2. 在智能生产调度系统中，如何衡量DDD的应用效果（比如开发效率、系统稳定性、业务满意度）？
3. 当生产流程发生重大变更时（比如引入新的生产工艺），如何快速调整DDD领域模型？

6.3 参考资源

1. 书籍：《领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道》埃里克·埃文斯；
2. 书籍：《实现领域驱动设计》弗农；
3. 书籍：《先进生产调度技术及其应用》李歧强；
4. 库文档：DEAP（遗传算法库）——https://deap.readthedocs.io；
5. 框架文档：Spring Boot（Java微服务框架）——https://spring.io/projects/spring-boot；
6. 论文：《Genetic Algorithms for Production Scheduling》（遗传算法在生产调度中的应用）。

结尾

智能生产调度不是“AI算法的独角戏”，而是“业务逻辑与技术的协同舞”。DDD让我们从“关注算法”转向“关注业务”，从“做一个能用的系统”转向“做一个符合业务逻辑的智能系统”。

作为AI应用架构师，你的职责不是“让算法更复杂”，而是“让系统更懂业务”。希望这篇指南能帮你在智能生产调度的路上，走得更稳、更远。

下一篇预告：《智能生产调度中的强化学习实践——从离线训练到在线自适应》

（全文完）