小成AI
一个真正懂工厂的 AI 助手。它连接设备与业务数据，读懂工艺与知识，用一句自然语言完成查询、排产、诊断与决策，让复杂的生产管理变得像对话一样简单。
3号冲压线今天为什么效率偏低？
已定位到 3 个主要原因：
1. 09:20-10:05 换型停机 45 分钟，超出标准 18 分钟；
2. 模具 M-2218 磨损预警，导致废品率上升 0.9%；
3. 5 号设备负载仅 62%，可承接部分工单。
建议：切换 M-2231 模具，并将 WO-2085 转至 5 号线。
四层技术架构，从数据到决策
由下至上逐层构建，让 AI 既能读懂工厂的实时数据，也能理解行业沉淀的隐性经验。
应用层 · Application
面向业务角色输出可执行结果：对话助手、智能报表、排产建议、设备健康看板、能耗优化方案，无缝嵌入 MES 与移动端。
模型层 · Model
融合大语言模型与工业专用算法模型（排产寻优、异常检测、寿命预测），兼顾自然语言理解与工业计算的精度要求。
知识库层 · Knowledge Base
沉淀设备手册、工艺文件、SOP、历史工单与维修记录，构建企业专属工业知识库，让 AI 的回答有据可依。
数据层 · Data
统一接入设备 IoT 数据、MES 业务数据、ERP 订单数据与能耗数据，实现多源异构数据的实时汇聚与治理。
五大核心能力
严格围绕工厂真实业务链路设计，能力顺序即工厂从"交互"到"决策"的完整闭环。
语音文字统一交互入口
语音与文字双向输入，车间现场说一句话即可完成查询、报工与指令下达。统一入口整合全部系统功能，无需记忆菜单，新员工当天上手。
- · 支持方言与噪声环境识别
- · 一句话直达功能，免培训使用
- · 移动端 / 工位终端 / PC 全端一致
智能客服与故障诊断
将设备手册、SOP 与历史维修记录构建为知识库，现场提问即刻获得图文处置步骤，常见故障 AI 自诊断准确率超过 90%。
- · 设备故障现象→原因→处置全链路
- · 维修知识持续沉淀，老师傅经验不流失
- · 支持报警联动，主动推送处置建议
智能分析与决策建议
自动归因产量、良率、效率波动，定位到具体产线、设备、班次与工单，一句话生成日报周报，把数据翻译为可执行的管理动作。
- · 异常自动归因，层层下钻到根因
- · 自然语言生成经营分析报告
- · 主动推送关键指标波动预警
智能排产调度
综合交期、设备负载、模具可用性与换型时间自动生成排产方案，插单急单秒级重排，交期达成率平均提升至 98%。
- · 多约束寻优，平衡交期与设备效率
- · 插单急单实时重排，计划不再混乱
- · 排产依据可视化，计划员可微调
预测性维护
基于振动、电流、温度、压力等运行数据建立设备健康模型，提前 7-30 天预警潜在故障，非计划停机时间下降 45%。
- · 设备健康评分与剩余寿命预测
- · 故障早期预警，维修由被动转主动
- · 备件需求预测，库存更合理
不同岗位，各自受益
同一个 AI 大脑，为工厂每个角色提供专属价值。
看经营，抓重点
一句话获取全厂经营日报，异常自动预警，无需等待层层汇报即可掌握真实经营状况。
管交付，控风险
实时掌握订单进度与瓶颈工序，AI 主动提示交期风险与产能缺口，提前干预。
排得快，排得准
告别 Excel 手工排产，AI 秒级生成优化方案，插单急单自动重排，工作量大幅下降。
修得早，修得对
设备健康预警提前触达，故障诊断给出处置步骤，维修从救火变为计划性保养。
用得顺，学得快
语音报工、看图作业，无需记忆复杂菜单，遇到问题直接问 AI，新人快速上手。
典型应用场景
覆盖从计划到执行、从设备到能耗的高频管理场景。
早会数据速览
管理层问一句“昨天各线产量和异常”，小成AI 即刻生成对比数据与异常清单，让生产早会有据可依。
紧急插单响应
接到紧急订单，AI 评估现有计划影响并给出最快交付方案，一键确认即可完成重排。
设备异常处置
设备报警时，AI 同步推送可能原因与处理步骤，维修人员照着做即可，减少停机时间。
能耗异常溯源
当某工序单位能耗异常升高，AI 自动关联产量与设备状态，定位异常原因并给出节能建议。