制造企业 AI 第一站该做什么：别从「大而全平台」开始

为什么别先上大平台

平台需要数据治理、OT/IT 融合、标签体系、MLOps——制造多数尚未就绪。大平台 PoC 常停在 ppt，小场景却能三个月见良率数字。

三个常见第一站

1 外观视觉质检（缺陷类少样本可试）。2 设备铭牌/工单 OCR 入 MES。3 排产辅助（约束多，先建议不自动）。选标准：数据可得、错了可回滚、ROI 可算。

• shadow 先行
• 人工复核默认
• 一条线试点

数据与 OT 注意

相机标定、光照 SOP、样本均衡；OT 网络分区；模型更新走变更管理。别直接把产线 PLC 交给实验 Agent。

PoC 验收

指标：precision/recall、漏检成本、误杀成本、节拍影响。业务 sign-off 比算法 score 重要。

ROI 一页纸

节省人力小时×工资+减少报废×单价−项目成本=净收益。写清假设，老板可挑战数字。

扩面路径

单缺陷类→多缺陷→多线复制；再考虑平台统一监控。顺序反了必烂尾。

第一站试点：质检照片与工单

选线：外观缺陷拍照分类或工单语音转文字，数据留在厂区网关，不上公有云原始产线参数。两周试点只看：误报率、漏报率、班组长是否愿用。

别先买「全厂 AI 平台」。与 MES/ERP 对接放第二期，第一期只要减少 walkie-talkie 重复解释。维护由工艺工程师+IT 双人值班，避免供应商离场即瘫痪。