机器视觉缺陷检测
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
AI intervention
把重复判断交给模型，
把最终责任留给人
不是“AI替代整个岗位”，而是在现有流程中找到可重复、可衡量、可复核的一段。
设备预测性维护
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
智能排产与能耗优化
先辅助，不先替代；先测结果，不先扩大范围。
Proof, not promise
价值必须能被数字看见
0%[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
流程参数准确率
0%[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
质检效率提升
0%[2]中国信通院深度观察报告2025-12
停机减少
公开案例
谁做了什么，结果如何
案例不是照抄答案。重点是找到同样的业务约束、数据条件和验收方法。
中控技术
在广西华谊化工应用TPT流程大模型，辅助工艺参数判断与异常处置。[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
工业模型必须绑定工艺约束，不能只追求回答顺滑。
工艺参数准确率95%[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
公开案例结果
海尔卡奥斯
把AI视觉质检嵌入家电产线，对外观和装配缺陷实时提示。[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
从一个缺陷类型开始标注，同时观察漏检率与误检率。
质检效率提升300%[9]世界人工智能大会WAIC 2026官方数据2026-07
公开案例结果
三一根云
连接设备、工况和服务数据，预测工程机械维护需求。[2]中国信通院深度观察报告2025-12
用减少的停机小时和损失金额验收模型价值。
预测维护减少停机40%[2]中国信通院深度观察报告2025-12
公开案例结果
参考资料
- [9]世界人工智能大会，《WAIC 2026官方数据》，2026-07。
- [2]中国信通院，《深度观察报告》，2025-12。
试点路线
从问题到规模化，四步走
评估诊断要做什么
列出高频、耗时、结果可衡量的任务，先记录当前成本与质量。
阶段交付物
问题清单 + 当前基线
常见问题
开始前先说清楚
智能制造的下一步
别先买系统，先写一张两周试点卡
把业务问题、当前基线、成功指标、负责人和停止条件写清楚。两周后用结果决定继续、调整还是停止。
- 只选择一个高频问题
- 保留人工复核和退出开关
- 试点前记录当前基线
- 同时统计节省与新增成本