航空制造数据底座与安全AI平台
项目方先解决46套数据系统造成的基础问题，再用安全AI平台承载自然语言查询和Agent，这是一条从数据治理走向规模化AI开发的完整路径。
资料整理 · 已去标识
食品生产排程优化
生产排程需要同时考虑订单、产线、换线、原料和交付约束，人工编排耗时
资料 · 已去标识不含企业、人物与原始链接；数值为来源方披露，非独立审计；编辑归纳处均已标注。
01Background
业务背景
- 场景
- 工业制造 · 生产与质量
- 现状
- 生产排程需要同时考虑订单、产线、换线、原料和交付约束，人工编排耗时。
02Solution
解决方案
将约束和实时生产数据组织进AI平台排程工作流，快速生成可审查的生产计划。
用到的能力
- AI平台
- 数据平台
- 排程优化
- 生产约束
- Human review
03Human in the loop
人机分工
人工把关
供应链/生产计划人员审核并处理特殊约束
04Outcome
效果
来源方说明来源方称排程从约40小时缩短至30分钟。
- 行业大会/业务更新明确披露40小时→30分钟。
05Method & limits
做法与边界
FDE 在现场做了什么编辑归纳
- 01和生产计划一线团队共同走完整流程，找出真正需要决策而不是展示数据的节点
- 02把分散数据源、权限和业务术语整理成统一可操作的业务对象模型
- 03将业务规则、优化模型、LLM和传统软件按可靠性边界组合，而不是让LLM包办
- 04把建议直接嵌入现有操作工作台，并设计批准、驳回、升级和写回Action
- 05用业务KPI验收并根据真实反馈继续改业务对象模型、规则和自动化
资料透明度
- 业务背景资料不足
- 解决方案资料不足
- 改造链路与编辑
- FDE 做法资料不足
- 效果来源披露
来源披露与编辑编辑归纳资料不足
发动机设计、质检与维护协同
该案例覆盖从发动机设计、涡轮叶片制造到在役维护的完整数字线程，展示了AI如何分别进入工程、质检和维修责任链。
+30%叶片质检使机器利用率提升30%
生产设备维护知识助手
项目方设备维护助手的价值不只在RAG，而在于把三个工厂的并行实践收敛为公司级平台，并保留来源链接、每日知识更新和维修人员责任。
改造链路 6 步 · 2 处人工把关
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