01 DELIVERY
“这张单，现在到哪了？”
订单进度在群里，工序状态在车间里。
一次催单，就得重新找一遍人。
让状态跟着订单走工序进度、责任岗位、交期风险，一处关联。
机加工行业的数字化与智能化伙伴
BUILT FOR THE SHOP FLOOR
让车间，更有数。
会看车间的数字员工。
让数据变判断，让任务找到人。
从设备联网到订单履约，从工艺知识到 AI 辅助决策。
把分散的现场数据，连成可执行的工作流。
面向真实工厂·从一条产线开始·按阶段验收
车间感知 · 概念演示
CNC MACHINING CENTER
主轴 · 刀具 · 工序 · 数据
主轴 · 刀具 · 工序 · 数据
主轴负载采集中OPC UA / CNC-003
✳
数字员工已关注
↗
负载出现波动，建议检查刀具寿命。
→→
设备运行信号，经边缘采集进入统一底座。
FROM SPINDLE TO DECISION示意数据 / 非实时监控
向下，走进数字车间 ↓CONNECTED. CONTEXTUAL. ACTIONABLE.
扎根车间，连接每一个环节设备联网 ↗生产协同 ↗订单追踪 ↗知识沉淀 ↗智能决策 ↗
THE REAL WORK / 从现场的问题出发
LESS GUESSWORK. MORE CLARITY.每天都在发生，
不该一直靠人盯。
客户在催单，设备在停机，月底在对账。
不是再加一张报表，
而是让事情有来源、有责任人、有下一步。
02 OPERATIONS
“为什么又停了这台机？”
异常被看见时，往往已经影响生产。
处置之后，经验又散在聊天记录里。
让异常更早找到人采集信号、关联工况，处置过程回写留痕。
03 KNOWLEDGE
“这件事，只有他知道。”
老师傅的经验难传，新人的问题难答。
图纸换了版本，现场还在找旧文件。
让经验留在工厂里工艺、版本与处置记录，形成可追溯的知识。
01 / 一体化平台
ONE FOUNDATION. THREE LAYERS.一份数据，
贯穿整个工厂。
向下接设备，向内通业务，向上连智能体。
三个层次共享数据和上下文，
让现场发生的事，变成业务可用的信息。
01 / SENSE
让设备开口说话
不必一开始就换设备。根据现场条件，适配机床协议、采集终端与扫码报工，让生产数据持续进入系统。
02 / CONNECT
让业务有迹可循
订单、工序、报工、质量与库存互相衔接。工时、料损、外协费用归到订单，进度与成本看得清楚。
03 / ACT
让经验成为生产力
把工艺与处置经验沉淀为知识。智能体回答问题、分析异常、推送待办，让下一步行动找到责任人。
统一数据底座
设备数据 · 业务数据 · 知识数据
同一口径，同一条业务链 ↗
THE CONNECTED WORKFLOW
一条信号，如何变成一次行动？
以设备异常处置为例，打通发现、研判和跟进。
-
⌁捕捉现场
负载与运行信号
-
▦关联上下文
设备、工单与工序
-
✳形成建议
异常线索与知识依据
-
↗岗位处置
责任人确认与结果回写
02 / 在车间里，具体能做什么
LESS SEARCHING. MORE KNOWING.不是只会回答，
还要把事推进。
围绕设备、订单和工艺，
把信息送到需要它的岗位。
点击下方场景，看看数字员工如何协同。
从事后汇报，到及时处置
凌晨三点的异常，
凌晨三点的异常，
不用等到周一早会。
持续关注主轴负载、振动与电流。识别到异常特征后，把相关设备、工序与处置建议，一起推给值班责任人。
- 采集设备运行信号，分析异常特征
- 按角色推送，超时未处置自动升级
- 处置结果回写，形成可复用的经验
车间事件中心演示数据
每一步都有数据来源，每一次处置都有记录。
从「人找数」到「数找人」。
智能体给出事实、建议与依据，
由人确认关键决策。
由人确认关键决策。
03 / 走向下一道工序
EXPLORING WHAT COMES NEXT.让图纸里的经验，
走进下一次加工。
两条并行研发路线。
以真实图纸和零件验证，
逐步连接设计、工艺与制造。
老图纸，新的可能。
从扫描件与 PDF 识别视图、尺寸和公差，探索生成可编辑的三维参数化模型，为报价与工艺准备提供基础。
图纸识别 → 约束校验 → 参数化建模
把工艺经验，写进刀路。
结合材料、刀具与企业工艺规则，探索加工特征识别和 CNC 辅助编程。输出需经过后处理、仿真与人工校验。
特征识别 → 工艺决策 → 刀路与校验
研发能力以实际样件验证结果为准，具体范围与验收标准在联合方案中确定。
04 / 每一步，都看得见结果
START SMALL. BUILD WITH PROOF.先让数据不丢，
再让决策不慢。
从一条试点产线开始，分阶段推进。
每一阶段明确交付内容与验收口径，
让投入跟着验证结果走。
01
参考周期 / 2–4 周
诊断与联网
盘点设备与系统，确定试点产线，完成采集接入。
阶段产出设备联网 + 状态看板
02
参考周期 / 4–6 周
数据贯通
打通订单、工序、报工与质量，建立成本与工时底账。
阶段产出订单跟踪 + 对账底账
03
参考周期 / 6–8 周
智能体上线
标定预警规则，接入自然语言取数与角色待办推送。
阶段产出异常预警 + 智能交互
周期为分阶段参考，实际安排取决于设备条件、接口范围与试点目标。
05 / 长期可用，比一次惊艳更重要
DESIGNED FOR REAL OPERATIONS.把能力做实，
把边界说清。
工业现场需要可信的系统。
有据可查、有权可控、有结果可验收，
是每一个落地方案的起点。
答案有来源
把业务记录与知识依据带进答案，便于复核与追溯。
操作有权限
按岗位授权访问业务与资料，智能体遵循权限边界。
关键动作由人确认
给出方案与影响，让责任人掌握关键决策。
交付有验收
明确试点范围、阶段产出和验证方式，再推进下一步。
BEFORE WE START
你可能也想问。
先聊清楚现场，再谈怎么做。
老设备，也能接进来吗？
先按机型、控制器和可用接口做现场诊断。有协议接口时直接适配；接口受限时评估旁路采集、外置传感器或扫码报工。接入范围、可采信号和施工窗口在试点方案中确认。
已有 ERP，需要全部替换吗？
先梳理现有系统的业务边界与接口条件，再选择对接、补齐模块或分阶段迁移。优先贯通订单、工序和报工这些关键数据，避免重复录入。
AI 会直接控制机床、替人做决定吗？
当前方案以数据分析、异常提示、知识问答与辅助决策为核心。关键业务动作按岗位授权确认；CNC 辅助编程属于研发探索，输出需经过后处理、仿真和人工校验。
从第一条产线开始，会交付什么？
第一阶段通常围绕设备盘点、采集接入和状态看板展开，参考周期为 2–4 周。实际范围与时间按设备条件和现场目标确定，阶段结束后依据验收结果决定下一步。
下一步 / 从你的现场开始
先跑通一条产线，
再决定下一步。
不用先列一长串功能。
从你最想解决的问题开始，
一起确定设备范围、接口边界与验收目标。
01 现场诊断02 试点验证03 联合方案