2025制造业 · 设备运维5 周（含 1 周试运行）
制造业知识助手
把 12 年设备维修手册变成可对话的 AI Skill，一线工人用手机就能查，平均排障时间下降 43%。
- -43% 平均排障时间 47 分钟 → 27 分钟
- -73% 老师傅被电话打断次数 每天 15+ 次 → 每天 4 次
- -50% 新工人上手周期 6 个月 → 3 个月
遇到什么问题
设备维修手册累计 12 年、分散在 60 多份 PDF 与老师傅的经验里。一线工人遇到故障要打电话找师傅，平均排障 47 分钟，停线损失按分钟计。
我们怎么做
先把"排障决策树"从老师傅脑子里挖出来，写成 40 页的判定手册——这一步比技术更关键
把 12 年手册做成可检索的私有知识库，资料不出企业内网
把判定手册翻译成 AI 的能力层：先问什么、再查什么、什么时候必须停手叫师傅
用 20 道真实故障题做验收，其中 5 道是"应该拒答、直接转人工"的题
接入一线工人已在用的微信小程序，不新开入口
结果
| 指标 | 之前 | 之后 | 变化 |
|---|---|---|---|
| 平均排障时间 | 47 分钟 | 27 分钟 | -43% |
| 老师傅被电话打断次数 | 每天 15+ 次 | 每天 4 次 | -73% |
| 新工人上手周期 | 6 个月 | 3 个月 | -50% |
- 资料全程本地部署，未出企业内网
- 验收含"必须拒答"的边界题，避免误答造成停机
- 上线后 3 个月内迭代了 2 次知识库，由客户自己完成
项目概况
- 客户
- 成都某精密制造企业
- 周期
- 5 周（含 1 周试运行）
- 投入
- 产品 1 · 工程 1 · 客户专家 2（兼职）
- 技术
- AI Skill / Agent · 私有知识库（本地部署） · 微信小程序 · Python + FastAPI
如果你也遇到类似的状况，我们可以先聊 30 分钟——不谈报价，只判断这件事值不值得做、能不能做成。
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