Manufacturing Industry
制造现场的六个数据源
先把孤岛连起来，才谈得上优化
工厂Factory
ERPERP
MESMES
供应链Supply Chain
质量Quality
设备维护Maintenance
Capabilities
工业 AI 的六项能力
不是替代工程师，而是把设备、质量、物料与排程中的重复判断接过去，让人聚焦工艺与决策
设备异常预警Equipment Monitoring
汇聚传感器、SCADA 与巡检数据，识别偏离基线的设备状态并定位可能的异常来源
质量检测与追溯Quality & Traceability
把质检记录、工艺参数与物料批次关联起来，辅助定位缺陷根因与影响范围
生产排程辅助Scheduling Assist
基于订单、产能、物料与设备状态生成排程建议，计划员复核后下发
物料与库存协同Material & Inventory
监控原材料、在制品与成品库存，识别缺料、呆滞与齐套风险并提前预警
跨系统数据拉通System Integration
连接 ERP、MES、WMS 与质量系统，补齐单点视图，减少人工跨系统核对
维修与备件建议Maintenance Assist
根据设备历史、运行时长与异常模式生成维修与备件建议，供维护团队参考
Human in the Loop
人机怎么分工
AI 处理监测与初筛，涉及安全、质量与生产权限的动作默认需要人审批
01AI 执行
- 设备状态监测与异常初筛
- 生产数据日报与异常摘要
- 质量记录关联与根因定位建议
- 物料齐套与库存风险预警
- 维修与备件建议生成
02人工审批
- 设备参数调整与停机/开机
- 工艺变更与质量放行
- 生产排程最终下发
- 高风险异常处置
- 供应商与维修商变更
03人负责
- 生产工艺与安全标准制定
- 重大设备故障处置
- 产能规划与投资决策
- 供应商谈判与管理
- 最终质量责任与合规
Workflow
一条可复制的设备异常处理流程
从数据采集到处置闭环，把监测与初筛交给 AI，关键决策保留人工审批
- 01数据采集Collect
- 02异常识别Detect
- 03根因定位Diagnose
- 04影响评估Assess
- 05处置建议Recommend
- 06人工审批Approve
- 07执行闭环Execute
- 08归档复盘Review
FAQ
常见问题
关于工业 AI 的常见疑问
- AI 会替代工程师或车间管理人员吗
- 不会。AI 承接的是数据采集、异常初筛、根因定位建议与报表生成等重复性工作；工艺判断、安全决策、设备维修与生产调度仍由人负责。
- AI 会自己改生产参数或停机吗
- 不会。涉及设备参数、停机/开机、工艺变更与质量放行的操作默认需要人工审批；AI 负责监测、预警与生成建议，最终执行权限由企业设定。
- 工厂数据会离开企业吗
- 不会。可选本地部署、公有云 VPC、私有云或物理隔离，模型与数据都运行在企业自己的边界内；设备数据、MES/ERP 记录与质量数据也在同一边界内处理。
- 需要替换现有的 MES、ERP 或 SCADA 吗
- 不需要。通过连接器接入已有的 SCADA、MES、ERP、WMS 与质量系统，在现有流程里工作，而不是另起一套并行系统。
- 这和传统的 SCADA 告警或 RPA 有什么区别
- SCADA 告警通常基于固定阈值，RPA 按固定脚本执行；制造 AI 则能读取多源上下文、理解事件语义、进行多步推理，并在异常或规则外场景主动停下来等待人工判断。
- 哪些场景最先适合开始
- 设备异常预警、质量追溯、生产数据日报与物料库存预警最适合开始：这些场景数据清晰、规则相对明确、且天然需要人工复核。
How it works
怎么落地
行业落地多一步：合规评估必须先于技术选型
01合规与边界评估Assess
先确认数据驻留、权限与审计的硬性要求
02私有部署Deploy
在确定的边界内完成部署与验收
03行业能力落地Apply
按该行业的业务语言落地具体能力
聊聊你的场景
我们会结合你的业务现状，给出可落地的第一步建议