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WFDE × 工业

工业 ·
让产线设备,自己预警故障

以数据工程 + 预测仿真 + 智能体,把工业数据变成可量化的产能与良率。

02 / 工业 行业背景

为什么 工业 需要 WFDE?

工业数据散落在 OT 系统,WFDE 驻场才能拿到真实产线上下文。

核心痛点

设备突发停机损失大;质检靠人眼、漏检率高;工艺参数靠经验调

数据特征

传感器时序、SCADA、质检图像、BOM 与工单。

为何需要 WFDE

工业数据散落在 OT 系统,WFDE 驻场才能拿到真实产线上下文。

03 / WFDE 的 工业 角色

工业,WFDE 怎么切入?

从一台关键设备的预测试点起步,跑通后再复制产线。

复用 WFDE 核心能力

S4 数据工程S3 智能体S1 诊断
04 / 工业 解决方案

场景化交付,可量化的 AI 价值

以下场景均在客户现场以轻量化驻场模式落地,以业务指标验收。

设备故障预测

S4 数据工程S3 智能体

交付物:预测性维护模型 + 告警
验收指标:非计划停机↓35%,预测准确率≥85%

智能质检

S2 大模型&RAGS4 数据工程

交付物:视觉质检模型 + 缺陷库
验收指标:漏检率↓至<1%,节拍不变

工艺参数仿真优化

S4 数据工程S1 诊断

交付物:数字孪生仿真 + 参数推荐
验收指标:良率↑3–5pct

生产排程智能体

S3 智能体S4 数据工程

交付物:动态排产智能体
验收指标:交付准时率↑15%

05 / 典型场景

关键机组预测维护

改造前

突发停机月均 3 次,每次损失数十万。

改造后

提前 7 天预警,年停机降至 <1 次。

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