25 个场景
工业人工智能 · 驻场交付
为企业和机构
落地人工智能项目
我们派工程师进驻现场,把大模型、视觉识别和数据平台部署在企业内网,接入现有的 DCS、PLC、MES、ERP 等系统。先试点,按双方确认的基线验收,达标后再推广。
- 17个行业方案
- 425个应用场景
- 5类 AI 能力
- 18个月标准实施周期
17 个行业 · 425 个场景
行业解决方案
每个行业一份方案,含 25 个应用场景,逐个写明现状、做法、目标指标和实施周期,并附国内外案例、技术架构、18 个月实施计划和效益测算。点击行业查看方案,PDF 可免费下载。
全部 17 份方案 PDF 下载工业与能源
核心领域:面向车间与产线的生产优化、质量与设备管理
6 个行业
25 个场景
25 个场景
25 个场景
25 个场景
25 个场景
25 个场景
交通与物流
港口、公路、铁路与城市交通的调度与安全
2 个行业城市与公共服务
政府、园区、水电气热、公安、法院与检察院
5 个行业
25 个场景
25 个场景
25 个场景
25 个场景
25 个场景
教育与医疗
医院、中小学与高校的诊疗、教学与管理
3 个行业
25 个场景
25 个场景
25 个场景
交付方法
驻场交付的四个步骤
驻场交付(FDE,Forward Deployed Engineering)指算法和工程团队进驻客户现场,用真实数据和现有系统完成建设。交付物是已经在岗位上运行的系统,不需要客户再自行集成。
现场诊断
工程团队进驻 2~4 周,梳理数据、系统与现场工况,与生产、设备、能源、信息部门共同确定 1~2 个优先场景。基线不清晰的项目不立项。
内网部署
系统接入、数据整理和大模型部署都在企业内网完成,数据不出厂,支持国产软硬件(信创)环境。
旁路试运行
系统先与现有流程并行运行:只给建议、不直接控制设备,由操作人员确认后执行,随时可以切回人工。试点 3~6 个月,每月出一份新旧对比报告。
验收与推广
立项前双方先确认基线,也就是近 6~12 个月的实际数据和核算方法。试点达到约定指标后结算,也可按效果分成;达标的场景再复制到其他产线和分厂。
方案框架
五类 AI 能力
17 份行业方案都按这五类能力组织场景,每一类对应到具体的部门和岗位。
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01
视觉感知与多模态识别
用摄像头和模型代替人工目视检查
典型应用作业行为与违章识别、表面 / 焊缝质检、无人机与机器人巡检缺陷识别、表计读数与跑冒滴漏识别、票证单据 OCR
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02
逻辑推理与问题解决
在多个约束下求最优参数和计划
典型应用工艺参数寻优、配料配方与掺烧优化、排产与调度、能源平衡与负荷分配、审批与审核规则推理
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03
代码与软件工程
对接系统、整理数据、开发小工具
典型应用接口自动适配与测点映射、报表与数据看板生成、零代码业务工具、遗留系统改造与测试、数据清洗脚本
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04
自然语言理解与知识管理
查规程、写文书、整理经验
典型应用规程 / 标准 / 制度问答带出处、工单文书与报告生成、班组经验知识库、培训与考试助手、7×24 智能客服
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05
数据建模与预测预警
提前发现设备、质量和经营风险
典型应用关键设备预测性维护、质量与工艺指标预测、负荷 / 功率 / 客流预测、安全与风险预警、经营与成本预测
实施路径
18 个月实施计划
分三个阶段推进,每个阶段用新旧数据对比验收。第一年建议先做 2~3 个见效快的场景和 1~2 个高价值场景,兑现 20%~30% 的测算效益后,再复制到其他产线。
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第 1~2 月
阶段一 · 诊断与数据底座
现状诊断与基线确认;数据接入、治理与入库,私有化模型环境部署。
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第 3~6 月
阶段二 · 试点与对标
快速见效场景先行上线(安全监控、知识库、报表、代码助手);高价值场景完成建模后旁路试运行,按月出具对比报告。
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第 7~18 月
阶段三 · 推广复制
验收达标的场景复制到其他产线与分厂,沉淀平台与模型资产,并培养企业自有的 AI 团队。
建设规模与投入参考
按建设规模分六档,从单个场景验证到集团级建设,列出参考投入、周期和首年可核验的收益;实际以现场诊断后的方案为准。
| 建设层级 | 参考投入 · 周期 | 核心交付 | 首年可核验收益 |
|---|---|---|---|
| 01场景验证 | 20 万 - 50 万元4-6 周 | 基于一条产线的真实数据完成测算,出具效益评估报告 | 50 万 - 150 万元/年 |
| 02单场景生产化 | 50 万 - 150 万元2-4 个月 | 场景在产线正式上线,纳入岗位日常作业 | 200 万 - 600 万元/年 |
| 03部门或产线级 | 150 万 - 400 万元4-8 个月 | 整个部门或产线接入,与 MES、ERP 打通,部门经验沉淀为可检索的知识库 | 600 万 - 2000 万元/年 |
| 04单厂或单机构级 | 400 万 - 800 万元6-12 个月 | 私有化部署于企业机房,多部门共用,每项结论可追溯依据 | 1600 万 - 5000 万元/年 |
| 05多基地或平台级 | 800 万 - 1500 万元9-18 个月 | 多基地共用一套平台,成熟做法跨厂复制,总部统一掌握经营数据 | 3000 万 - 1 亿元/年 |
| 06集团级建设 | 1500 万 - 2000 万元12-24 个月 | 按集团组织与流程定制的整体建设,全程不中断生产 | 4000 万 - 2 亿元/年 |
数据是否需要传出企业?
不需要。系统接入、数据治理与大模型部署全部在企业内网完成,数据不出厂,支持信创环境。
AI 是否会直接操作控制系统?
试运行期模型只输出建议、不介入控制,由操作人员确认后执行,可随时切回人工。具备自主执行能力的系统,仅执行事先授权的动作,超出设定阈值即停止并交回人工;接口与控制逻辑代码仅输出草案,经联调与现场确认后方可接入生产网。
现有系统是否需要替换?
不需要。直接接入运行多年的 DCS、PLC、MES、HIS 等存量系统读取数据,免去系统替换的预算与停机。
多久可以看到成效?
工程团队进驻 2~4 周完成数据、系统与现场诊断,确定 1~2 个优先场景;试点周期 3~6 个月,按月出具新旧对比报告;整体按 18 个月分三个阶段推进。
如何计费?未达标如何处理?
立项前双方确认基线(近 6~12 个月实际数据)与核算方法,试点达到约定指标后结算,或按效果分成;未达标不进入推广。也可先开展 4 周场景评估。支持项目制、效果分成与联合实验室三种合作方式。
投入规模大致是多少?
从单产线场景验证(20 万~50 万元,4~6 周)到集团级建设(1500 万~2000 万元,12~24 个月)共六档,详见实施路径中的投入参考表;具体以现场诊断后的方案为准。
企业需要投入哪些资源?
数据接口与权限、试点产线或业务部门、现场专家(工长、工程师、业务骨干)参与建模与验证,以及基线数据与验收配合。
方案中的效益数字如何理解?
效益数字来自行业公开案例与工程经验,为参考区间,不构成对具体项目的承诺;项目实施以双方确认的基线数据、核算方法与验收标准为准。
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