制造业

1.一线无代码 AI 的质量中枢化改造

商业挑战

在这家拥有成熟精益体系的制造企业里，一线工程师对设备脾性、工序容差和常见缺陷分布都有非常细致的经验判断，但这些判断往往只能停留在人的脑中。产线每天会产出数百个传感器时序、SPC报表、点检手册和不良样本图片，这些数据散落在不同系统，不仅口径不一致，也难以串成“异常出现在哪、原因可能是啥、能不能提前阻断”的完整链路。

痛点最容易在“新料导入”“节拍提升”“返修暴增”的时期暴露出来：质量团队发现某个缺陷上升后，需要找设备工程、工艺工程、仓储管理轮番开会。大家人手一张Excel，不同数字背后对应的采样窗口和计算口径都不一样，光是对齐“我们到底在看同一个问题吗”就要半天。真正想做模型预测时，一线人员只能“报需求—排开发—等工具”，等系统上线时现场状况早已不同，窗口期已经过去。

传统IT项目的交付逻辑进一步放大了这种摩擦。项目做完即交付，下一次需求只能重新走流程；模型上线后缺乏在线监测，漂移要到质量投诉或返修暴增才被发现。这些都造成一个结构性困境：现场需要“分钟级验证”的业务节奏，却必须依赖“多周排期”的技术响应。一个能让一线人员直接构建、调整并观察模型表现的平台，就成了......