行业 · 制造
面向产线的私有 AI。
制造业是数据最早变得可操作的地方。每一班次都在产生信号——工单时间戳、质检结果、设备状态。我们帮助工厂和包装运营把这些信号变成跑在你产线上的私有 AI 系统，用你的数据，无供应商锁定。
行业挑战
为什么大多数 AI 试点到不了产线。
- 数据散落在 ERP 和 Excel 里
关键信号躺在彼此不互通的旧系统里。模型还没起步就被饿死了。
- 缺陷发现得太晚
末段检验只能拦截几百件已经下线的相同根因产品。
- 排产经验集中在两个人身上
资深计划员一休假，排产质量就掉 30-40%。这是知识风险，不是工具问题。
- 换产调机吃掉一整天
多 SKU 产线的换产调机时间常常比加工时间还长。每一班次都在丢产能。
我们交付什么
生产级 AI 能力，端到端。
实践中怎么跑
从车间到排产表。
从机床遥测到班次决策
我们从产线已经在产出的信号读起——主轴电流、振动、节拍、报废率、工人输入。第一个模型建在这条流上，学习历史上在缺陷之前的参数组合。到第二个月，我们通常能在 50 件而不是 500 件时就抓到问题苗头。同样的遥测数据，换个聚类框架就是换产推荐引擎；换个回归框架就是工人可以信赖的工时预测。
推理运行时部署在机床旁的小型 GPU 盒子上，结果直接进 MES——不是塞到一个没人会打开的仪表盘里。
训练数据本身是护城河
我们训练的每一个模型都为该合作私有。14 个月的历史工单、8000 个完工批次、18 个月的 MES 导出——这份语料永远不离开你的环境。训练出来的模型随每一批新数据变得更强，但在结构上竞争对手不可复制。复利式的回报，是私有 AI 部署从一次性建设变成每季度变宽的护城河。
基于滚动 90 天的每月再训练；漂移告警；季度复盘哪些输出还在被采纳。
知识沉淀也是交付物
制造业 AI 合作的隐藏 KPI 是新员工培训周期。当模型编码了你资深操作员的经验图谱，8 周的入职就替代了 6 个月。我们把这个指标作为一等交付物——在第 3、6、12 月各测一次——如果车间不再使用某项模型输出，哪怕它技术上是准的，我们也撤下来。
新员工 vs. 资深员工的同期群对比，每月 review 报告里单列。
已选案例
生产场景里长什么样。
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来自车间的长文笔记。
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