方案详情 · 智能制造与供应链

让老师傅的经验留得下来。

制造现场最贵的知识，往往只存在老师傅的脑子里。我们把它整理成可检索的工艺知识库，再叠加排产与质量助手，让经验不随人流动。

工艺经验靠老师傅、排产靠拍脑袋、质量问题追溯难。

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工艺参数、设备脾性、常见质量问题的处理办法，大多是老师傅凭经验判断；新人上手要靠跟着看几个月，人一退休或离职，知识就断了。排产同样依赖少数几个人拍脑袋，订单一急就乱；质量出问题时，追溯要翻纸质记录与聊天记录，等查清楚已经影响了交期。

工艺知识库把工艺参数、常见问题与处理办法结构化，按材质、工序、设备分类检索。

排产助手结合订单交期、产能与设备状态给出排产建议，冲突与风险提前暴露。

质量追溯助手按批次汇集过程记录，出现异常时可快速定位到工序、设备与责任人。

设备维保问答把设备手册与历史故障处置经验整理成问答，一线遇到报警时可先自查。

回报不是「感觉好用了」，而是在试点开始前就定好两个可比数字。试点结束时按同一口径复盘，做不做成由数据说话。

可复用工艺经验结构化沉淀，新人按同一口径检索与上手

响应提速排产准备与质量问题响应时长的前后对比

第 1–3 天

从最痛的一个车间或工序切入，确认要沉淀的知识范围与验收口径。

第 4–10 天

跟着老师傅把关键判断整理成可检索的条目，补齐参数与图示。

第 11–18 天

知识库接入一线入口，先跑排产建议与质量问题自查两个场景。

第 19–21 天

按知识复用率与响应时长复盘，决定是否扩展到其他车间。

如果车间一线完全没有可用的记录、也没人愿意配合梳理经验，任何知识库都会建在沙子上；如果目标是「一步做到全厂智能排产」，我们通常会建议先把一条线跑通。

车间一线不用电脑怎么办？

优先选"数据可得 + 规则明确"的高频任务，用问答或移动端轻量入口降低使用门槛。

数据在生产系统里，安全吗？

可在内网/私有化方式部署，或只做脱敏集成，权限与安全按你要求设计。

本页的字段、指标与节奏来自已交付项目。落到你的业务时，口径与范围会在诊断阶段重新确认。