帮制造企业把老师傅30年的工艺经验,沉淀为随时可以使用的AI模型
——三层硬件全私有化交付,数据锁入你的机房。
他在你厂干了30年,调参数凭的是听炉子的声音、看火苗的颜色——这些写不进SOP的经验,他一走就没了。
核心工艺参数依赖资深工程师的经验判断,新产线调试周期长达数周。口传心授的传承模式,在人口红利消退时代已经不可持续。
通用大模型输出不稳定,"一本正经地胡说八道",生产现场没人敢为AI的结论背锅。最终花了几十万,做了一个没人用的聊天机器人。
工艺参数是制造企业的核心命脉。云端AI方案在评审环节就会被IT和合规部门否决,数据外传的疑虑是抹不掉的死结。
质量波动没有记录,工艺异常根因分析靠人工经验,一次批量事故年损失可达百万级。等出了问题再追数据,已经来不及了。
从配方研发到产线品控,从缺陷预警到经验传承——覆盖工艺全链路的核心AI能力。
基于历史配方数据与性能测试结果,训练机器学习模型预测新配方的硬度、韧性、耐磨性等关键指标。在虚拟空间完成配方筛选,可减少 60-80% 的试错实验次数,大幅缩短新品研发周期。
建立烧结温度、时间、气氛与材料性能之间的多目标优化模型。根据目标密度、晶粒度等质量指标反向推荐最优烧结曲线,实现自适应工艺。每批次自动匹配最佳参数窗口,告别人工反复调试。
利用生产过程中的传感器数据(温度、压力、气氛),实时监测潜在缺陷并追溯根因。在问题发生前发出预警,在问题发生后快速定位原因。降低废品率 30-50%,减少批量事故损失。
将资深工程师的工艺调试经验结构化抽取,构建粉末冶金工艺知识图谱。新员工工程师可以像查字典一样检索相似案例和解决方案,让30年经验不再随人走,让每次调试都有据可依。
三层硬件全私有化交付,数据锁入你的机房。
30天验证效果后,按需扩展至 L2 产线级推理、L3 工厂级知识大脑。渐进式投入,风险可控。

不用学系统、不用查手册、不用找工艺工程师。工人在工位旁边直接开口问:"这个参数应该怎么调?" AI秒级给出参考建议,异常情况自动报警推送。

实时接收传感器数据,毫秒级推理输出最优工艺参数。老师傅靠经验和手感,EdgeHarness靠数据和模型—7×24在线,从不疲劳,每批次稳定输出。

承载企业全量工艺知识库,多产线协同优化,复杂工艺问题随时查询。像一个永不退休、全知全能的工艺总工,随时回答任何工艺问题。
三层硬件的统一神经中枢,也是客户真正的数据资产沉淀层。模型随生产数据持续进化,越用越准。
大模型与小模型结合,自学习降低AI投入。
↔ 完整对比御螯与Agent厂商、传统数字化厂商的方案差异
以上对比基于制造业工艺场景典型需求,各方案各有适用场景,建议根据实际需求选择。
从现场诊断到持续运维,标准化交付,承诺周期透明。
每一个案例都有具体场景描述和可验证的业务结果。
烧结工艺参数长期依赖资深工程师经验判断,新产线调试周期长达3-4周,参数窗口不稳定时良率波动显著。御螯部署三层架构,将30年工艺经验数字化沉淀为专属工艺小模型,实现参数智能推荐与实时调优。
不是纯学术团队,是有工厂实战经验的人。




您的工厂工艺如何用AI沉淀,成为稳定、可用的AI模型?您只需要提出需求,把复杂留给我们,我们一站式帮您解决。预约一次免费现场诊断,我们带着数据和案例来。
资深顾问1对1沟通,承诺48小时内回复