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CONTACT US制造企业 AI 落地闭门分享:落地案例 × 工业知识库 × 预测性维护
过去一年,几乎所有制造企业都在问同一个问题:
AI 到底怎么真正落到工厂里?
不是做一个演示,不是接一个聊天机器人,也不是把几个大模型概念写进方案里,而是能不能进入设备维护、故障诊断、经验沉淀、生产异常处理这些真正影响效率、成本和交付的环节。
对制造企业来说,这已经不是“要不要了解 AI”的问题,而是一个越来越刚需的经营问题。
设备异常后,先查哪里?
老师傅的经验怎么沉淀下来?
设备手册、维修记录、点检数据、工单数据能不能真正被用起来?
振动、温度、声音、热像这些多模态数据,能不能和业务流程结合,而不是停留在孤立看板里?
这些问题,很多企业都在摸索。真正跑通过试点、踩过现场坑、能把技术方案讲清楚的人,其实并不多。
7 月 31 日下午,WaytoAGI 沈阳站将联合沈阳国际软件园,共同发起一场面向制造企业的闭门交流:
⚡ 制造企业 AI 落地闭门分享
杭州工业 AI 团队案例分享:工业知识库 × 故障诊断 × 预测性维护
这不是一场泛泛而谈的 AI 沙龙。
我们会把关注点放在制造企业最现实、最具体、最难落地的场景里:设备维护、故障诊断、预测性维护、工业知识库,以及企业 90 天 AI 试点路线。
这次分享的案例,来自真实行业场景。
它们不是“概念展示”,而是围绕企业内部已有的设备数据、维修记录、生产流程、故障工单和现场经验,去思考 AI 如何真正进入业务闭环。
本次特别邀请的技术专家,也经过严格筛选,拥有全国都非常稀有的工业 AI 落地经验。相比只讲模型能力,我们更希望把问题讲到企业能判断、能试点、能验收的层面。
如果你所在的企业正在推进数字化转型,或者已经遇到过“系统不少、数据不少,但经验难沉淀、异常难判断、AI 不知道从哪落”的问题,这场闭门分享会非常适合你。
核心看点1. 设备异常后,AI 如何辅助判断“先查哪里、何时维修”
制造现场里,设备异常往往不是单点问题。
一个振动报警背后,可能牵涉泵、轴承、电机、管路、工况变化,也可能和历史维修记录、班组经验、备件状态有关。
我们将讨论 AI 如何辅助一线人员做初步判断:先查哪里,可能是什么原因,是否需要停机,什么时候安排维修更合适。
2. 如何把设备手册、维修记录、老师傅经验变成企业知识库
很多制造企业真正宝贵的知识,并不在系统里,而在老师傅脑子里、维修记录里、设备说明书里、过往工单和聊天记录里。
这次会重点拆解工业知识库如何搭建:
•设备手册如何结构化
•维修记录如何沉淀成可检索知识
•现场经验如何变成可复用的问答和诊断逻辑
•知识库如何和工单、点检、设备台账结合
3. 多模态 AI 如何整合振动、温度、声音、热像和工单数据
工业现场的数据不是单一文本。
它可能来自传感器、热像仪、点检表、声音采集、设备控制系统,也可能来自人工填写的工单和维修备注。
本次分享会讨论多模态 AI 在制造场景里的组合方式:如何把振动、温度、声音、热像和工单数据放到同一个业务判断链路里,帮助企业更早发现异常、更快定位问题。
4. “泵振动异常”完整案例拆解
我们会围绕一个典型案例展开:
当泵出现振动异常,AI 如何结合设备台账、历史维修、传感器趋势、热像表现和工单记录,辅助判断异常原因,并给出排查路径。
这个案例会尽量讲清楚从“发现异常”到“辅助诊断”再到“执行反馈”的完整闭环。
5. 制造企业 90 天 AI 试点路线与验收指标
很多企业不是没有 AI 意愿,而是不知道第一步怎么开始。
试点周期多长比较合适?
如何判断这个试点不是热闹一场?
我们会分享一套更适合制造企业的 90 天 AI 试点路线,重点讨论路线拆解、验证方式和验收指标。
本次闭门交流将结合 4 个制造与工业场景案例展开:
•东风奕派:设备大师智能体
•永卓控股:高炉生产智析专家
•保隆科技:生产异常安灯智能体
•固德威:新能源电站问题监控
这些案例覆盖设备智能体、生产分析、异常响应、电站监控等不同方向,适合制造企业从中判断:哪些场景可以先做,哪些能力需要提前准备,哪些指标可以用于评估试点价值。
本次活动面向制造企业与工业场景负责人,尤其适合:
•设备 / 维修负责人
如果你正在思考企业 AI 转型怎么做,或者正在面对设备维护、故障诊断、经验沉淀、数字化系统协同等问题,欢迎参加本次闭门交流。
活动时间:2026 年 7 月 31 日 下午 14:00
活动地点:沈阳国际软件园 D09 一层多功能会议室
组织单位:WaytoAGI 沈阳站 × 沈阳国际软件园
参加方式:本次为闭门会议,相关企业请扫码报名,会有工作人员邀约联系。