工程准备
57%
设计套件交付周期缩短
某半导体制造基地采用机器学习支持设计套件开发，报告设计套件交付周期缩短57%。
比较期为 2019–2023 年；指标仅指设计套件交付周期，未披露原始时长、样本量或 AI 的独立贡献。
原始来源: UMC ·外部公开案例，不是 ActelosAI 的交付结果，也不保证其他项目获得同样改善。
制造业
让生产判断更有依据交付更可控
订单变了、物料晚了、质量出现波动，影响往往跨越多个部门。ActelosAI从制造企业的一项具体经营问题出发，连接计划、工程、供应与现场数据，找到适合的AI应用，并用实际工作和经营指标验证改善。
经营问题
把计划与现场的变化接起来
库存充足可能仍不齐套，设备忙碌可能掩盖瓶颈，产量增加也可能带来更多返工。制造业AI需要理解订单、工序、批次与设备之间的关系，把分散记录变成可核实的判断，再进入团队已有的工作流程。
按任务选择预测、视觉、优化或生成式AI，让适合的技术支持明确的业务决定。
AI与数字化成效
AI与数字化应用带来的具体变化
制造质量
45.9%
成品缺陷率降低
某汽车摄像头工厂实施包含AI的数字化项目后，公开案例报告成品缺陷率降低45.9%。
成品缺陷率的相对降幅，处于 42 项数字化应用的整体语境；未披露基准缺陷率、统计期或 AI 的独立贡献。
原始来源: WEF ·外部公开案例，不是 ActelosAI 的交付结果，也不保证其他项目获得同样改善。
能源与维护
8%
预测应用项目能耗降低
某农产品加工企业的AI能源与维护预测项目报告能耗降低8%，应用已覆盖11个生产基地。
11 个基地指部署范围，不等于全部基地采用同一口径测量；未披露统计期、纳入测量的基地或产量归一化方式。
原始来源: Microsoft MIMA ·外部公开案例，不是 ActelosAI 的交付结果，也不保证其他项目获得同样改善。
以上为外部公开案例，实际改善效果因客户的业务基础与实施情况而异。
AI应用方向
六项制造任务，从具体问题切入
从一个产品族、一条产线、一台关键设备或一个项目开始。计划调整、工程变更、质量放行和现场操作由相应负责人确认。
01
计划与交付协同
看清哪些订单需要先处理
结合订单承诺、需求变化、在制进度与资源日历，比较排产和插单方案。预测与优化模型处理数量和约束，AI整理异常原因，帮助计划团队判断交付风险、加急代价及对其他订单的影响。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 订单与原承诺、需求历史、工艺路线、在制进度、资源日历、换产和检验约束
- 实际输出
- 交付风险清单、可行计划选项、资源冲突与待确认条件
- 关注指标
- 按原承诺准时交付率、计划达成率、在制周期、加急费用
02
物料齐套与库存
分清真实缺料与库存错配
连接物料需求、可用库存、跨订单预留与到货承诺，识别真正短缺和重复占用。AI核对供应说明与变更记录，形成带依据的跟催、调配或替代选项，由计划、采购和质量团队确认处理。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 有效BOM或配方、库存质量状态与所有权、预留、在途、供应商承诺、替代规则
- 实际输出
- 按订单或批次的缺口清单、预计可用时点、调配与替代待审项
- 关注指标
- 目标开工时点齐套率、缺料停工时长、呆滞库存金额、加急采购费用
03
工程变更与工艺知识
变更生效前，查清影响范围
对照图纸、BOM、配方和作业文件的有效版本，梳理变更对采购、在制品、工艺与验收的影响。AI帮助提取差异、检索经验和准备指导书草稿，工程人员确认适用范围、风险及生效条件。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 获批图纸、BOM或配方、变更单、生效日期、工单、库存、有效作业标准与经验记录
- 实际输出
- 版本差异及影响清单、待更新作业文件、审批与现场确认事项
- 关注指标
- 变更评审周期、关键影响漏项率、错误版本使用次数、变更相关返工
04
质量检测与异常调查
更早发现偏差，更快找到证据
结合视觉检测或异常模型与批次、工序、检验记录，发现需要关注的质量信号。AI整理事件顺序、相关证据和原因假设，帮助质量与工艺团队安排验证，并跟踪误报、漏报和处置结果。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 图像或传感信号、产品序列号或批次、过程参数、检验、原料及维修记录
- 实际输出
- 待复核异常、证据时间线、原因假设与补充检验建议
- 关注指标
- 异常发现与调查周期、误报率和漏报率、同工序一次合格率、返工与报废
05
设备维护与检修
把设备信号变成可安排的维护
结合设备状态、历史故障、维修工单和备件条件，评估异常信号与生产影响。预测模型提示潜在故障，AI汇集维修经验与检修条件，帮助维护和生产团队安排检查及窗口，保留现场专业判断。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 设备身份与关键性、状态信号、故障和维修工单、备件、技能及生产检修日历
- 实际输出
- 待检查设备、故障证据与排查建议、检修准备和窗口冲突清单
- 关注指标
- 非计划停机时长、预警误报与漏报、平均修复时间、维护总成本
06
工艺收率与能耗
在合格产出约束下比较工艺选择
按产品、原料和工况比较物料收率与单位能耗，识别偏差及可能原因。分析与优化模型评估工艺选择，AI连接班报、化验和维修说明，帮助工艺团队设计验证，同时关注质量、负荷和安全约束。
查看数据、输出与指标
- 连接数据
- 进出料与成分、合格产出、能源计量、工况、化验、班报和有效工艺边界
- 实际输出
- 可比工况的差异分析、待验证因素、试验或运行调整的评审建议
- 关注指标
- 同基准物料收率、单位合格产出能耗、质量偏差、单位产品相关成本
经营结果观察
交付、成本与现场执行一起看
交付与库存
看原承诺能否兑现，同时观察在制、成品库存与加急费用，确认交期改善的代价。
质量与单位成本
在可比产品和工况下，看合格产出、返工、原料与能源投入，核实改善是否落到单位成本。
判断与行动周期
记录从发现异常到完成处置的时间，以及所有参与人员的复核与返工投入，确认工作真正推进。
使用同一业务范围和实际基线比较；保留质量、交付与现场约束。
实践路径
一个订单、一批产品或一台关键设备
按企业现场条件共同设计验证
从一次异常，走到一次可验证的改善
共同选定一项反复发生的问题，整理当时可用的数据和处理记录。先用历史任务比较现有做法、规则工具与AI，再在明确负责人和确认点的小范围工作中验证，记录结果、错误和额外投入，决定是否扩大。
讨论起步范围制造模式
生产方式不同，切入点也不同
同一企业可以同时采用多种模式。按产品、订单或工艺段选择分析范围。
备货与按单装配
备货型业务关注需求、成品库存与补货节奏；按单装配更关注配置、模块预留和装配测试能力。
按单与项目型制造
按单制造关注订单负荷、在制和承诺交期；项目型制造还需连接设计变更、长周期采购与里程碑验收。
批式生产
围绕配方、原料批次、清洗换产和批质量，比较收率、排程与放行条件，保留批次追溯。
连续生产
围绕装置工况、流量、能源和检修窗口开展分析，区分稳态与过渡过程，保持现有控制与安全边界。
合同制造
按合同确认材料所有权、产能分配、交付和质量责任。受托加工可与多种生产方式并存，成本与收益需按责任范围计算。
真人专家
围绕具体问题，连接合适的经验
结合工业企业战略、组织协作与全球供应链经验，讨论制造业务的转型重点和推进条件。
从一个实际制造问题开始
带来一项交付、质量、设备或成本问题，一起明确当前做法、可用数据、负责人和衡量方式，确定值得开展的AI验证。