典型案例
案例一：硬件产品智能化升级
问题：传统设备附加值不足，卖得不够贵。
切口：增加状态感知与远程服务能力。
结果：形成智能样机方向与产品升级路线图。
案例二：关键工序质量波动治理
问题：工序波动明显，质量问题难追溯。
切口：先找关键变量，再建立试点工位数据采集。
结果：形成数据化试点方案与追溯逻辑。
方法论总图
先锁定关键设备或关键工序，不盲目铺开。
01
定对象
先锁定一台核心机器设备，或一道关键工序。不盲目铺开，先找到真正影响利润、质量与服务能力的核心对象。
02
找变量
先识别真正决定质量、寿命、效率和稳定性的核心参数。
03
布传感
围绕最关键位置建立采集抓手，而不是做无差别覆盖。
04
建规则
把经验、记录、参数和知识结合，形成可判断、可追溯的逻辑体系。
四大方法原则
先对象，后系统
先把问题对象找准，再谈系统建设。
先变量，后数据
先明确关键变量，再做有价值的数据采集。
先规则，后智能
先把判断逻辑建立起来，再叠加 Agent 能力。
先试点，后复制
先在一个点把结果跑出来，再复制放大。
业务红线
不直接控制设备
Agent 只做辅助决策，不直接代替人工控制设备。
不做纯办公类 Agent
聚焦制造现场，不与泛办公工具竞争。
不做聊天框式交互优先
优先报警、状态、语音、报表等工业形态。
不做脱离 ROI 的大而全规划
先验证价值，再决定投入深度与范围。
合作认知
先把问题说清
合作的第一步不是采购，而是把真正的问题讲清楚。
先把试点打透
样板做透，比表面铺开更重要。
先把结果跑出来
结果一旦出来，后续复制才有说服力。