工艺参数锁在经验里
同一张图纸，不同师傅给出来的加工参数不一样。参数不沉淀，产能和质量就只能靠人盯。
→ 知识图谱 + RAG，把师傅的经验变成可检索、可推荐的依据
现场痛点
四个卡点，
四个卡点，
都不是「模型不够聪明」。
FDE 团队进场第一周，跟着车间跑了一圈，把问题定位到流程和数据，而不是算法。
老设备接不进来
用了十几年的数控车床没有 API，改不动。数据拿不到，等于这些设备在管理上是黑箱。
→ 连接器 CLI 模拟人工操作界面，无 API 也能纳管
接单取舍靠拍板
利润率、需求、产能、周期、风险五个维度互相打架，管理层没有一个能一起看的判断依据。
→ 五维权重可调的决策推演，输出效率指数排序与建议
AI 人才缺且不会用
招来的技术人员不懂业务，业务人员用不动模型，AI 项目推进到一半就停。
→ 分层课程 + 模型复用市场，把能力装进人和模型里
交付方案 · 六大模块
一个系统，接住从图纸到决策的六件事。
每个模块都能单独用，合起来才是一条完整链路。以下全部可在在线演示中自己点。
图纸一键调参
上传图纸 → AI 识别材料、公差、关键特征 → 知识图谱匹配工艺参数 → 给出推荐值并附上依据。每一条推荐都能点开看「为什么是这个值」：命中了哪条历史规则、RAG 检索到了哪些相似件、强化学习反馈闭环怎么修正的。
- 图纸识别流水线动画
- 推荐依据可解释可追溯
- 与人工编程参数对比表
智能监控
设备数字孪生镜像负载 / 振动 / 温度，AI 自适应干预事件流，刀具寿命 RUL 预测。
- 传感数据自适应控制
- 预测性维护
设备中心
10 台真实设备台账（卧加双工位 / 五轴 ×3 / 四轴 ×6），支持 AI 直连下发与老设备手动录入双模式。
- 设备联网
- 老设备数采改造
公司大脑决策
五维权重可调，横向比较各产品制造效率，输出决策建议与效率指数排序。
- AI 生产决策
- 权重拖动即时推演
AI 人才培训
6 门分层课程，从 AI 认知到工艺实操，支持在线报名，训完即用。
- 分层课程体系
- 可报名可跟踪
模型复用市场
4 个已训练好的模型（含刀具寿命预测）打包成模型卡，标注精度、样本量与授权价格，可直接转卖或做迁移评估 —— 这是「一次投入、多次复用」最直接的体现：模型不是绑死在一家工厂里，而是公司可对外输出的第二增长曲线。
- 模型打包与授权转卖
- 迁移方案评估与回本周期测算
- 第二增长曲线
FDE 怎么干的
不是给个 demo 让人自己研究，
不是给个 demo 让人自己研究，
是进驻现场把它跑起来。
这个项目走完了知无境的四步交付流水线，每一步的产出都留在系统里。
调研 · 跟着车间跑
摸清从图纸进来、工艺编排、设备执行到订单结算的完整链路，定位出四处断点：参数靠经验、设备无数据、决策缺依据、人才缺方法。
构建 · 把规矩配成 Agent
工艺规则、识别口径、设备协议封装成可执行工作流。知识图谱与 RAG 保证每条推荐都能指回出处，BadCase 回流通道一开始就留着。
上线 · 双模式纳管
新设备走接口直连，老设备走连接器模拟人工录入，一套流程覆盖全部 10 台设备，不需要动产线改造预算。
调优 · 经验沉淀回产品
调参推荐、刀具寿命、决策推演三条链路的现场数据定期回流，沉淀为可复用模型，反哺其他制造客户 —— 这就是模型复用市场的货源。
在线演示
别看介绍，自己点一遍。
下面是一个可交互的演示环境，包含总览驾驶舱、图纸一键调参、智能监控、设备中心、公司大脑决策、AI 人才培训、模型复用市场七个页面。识别与调参为演示级模拟引擎，但操作路径与真实系统一致。
- 建议先从「总览驾驶舱」看全局，再进「图纸一键调参」感受核心链路
- 「设备中心」里可以试老设备手动录入模式 —— 这是很多客户最关心的部分
- 「公司大脑决策」拖动权重滑块，能直观看到不同偏好下的排序变化