排产调度靠老师傅
生产排期和产线调度长期依赖资深调度员的经验判断，人员更替时协调水平明显波动。
解决方案 / 传统制造
让 AI 进入生产、质量
与运维现场
传统制造现场的卡点大多不在"要不要用 AI"，而在经验难复制、响应总在事后。从制造现场的真实卡点出发，明确业务任务、交付边界与推进顺序。
查看常见痛点
TRADITIONAL MANUFACTURING
生产 · 质量 · 运维
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- 生产排期与调度
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- 质量检测与追溯
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- 设备运维与预警
现状诊断
行业痛点
质检抽检漏检率高
全检成本过高，抽检比例有限，细微缺陷和批次性问题常常要到下游环节才被发现。
设备维护被动响应
多数维护仍是故障后维修，而非提前预判，非计划停机对交付节奏冲击很大。
跨车间信息滞后失真
产线状态、异常记录靠口头传递或纸质单据，跨班组、跨车间的信息同步经常延迟或失真。
从一项真实任务开始
实施路径
不从全厂改造开始。沿用猎豹移动自身 AI Native 转型与线下实战工坊的推进方式，由业务负责人确认问题，FDE 与现场团队共同拆解，先选一条产线、一个质量或运维任务，用现有数据完成小范围验证；验收口径、人工复核和回退机制在启动前确认。
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01
多模态感知融合与产线数字孪生
跨传感器时序数据与视觉流做多模态融合，构建产线级数字孪生体，实现状态的统一表征与仿真推演。
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02
视觉缺陷检测的深度特征提取
基于深度卷积特征与小样本学习（Few-Shot Learning）的缺陷识别模型，把隐性质检经验蒸馏为可复用的判别边界。
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03
强化学习驱动的排产优化引擎
基于强化学习（Reinforcement Learning）的多目标排产策略，在约束求解框架下持续逼近调度帕累托最优。
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04
边缘-云协同的预测性维护架构
时序异常检测模型部署于边缘-云协同推理架构，结合因果图谱把维护窗口从"故障后"前移至"退化早期"。
用真实生产结果说话
验收标准
不预设 ROI、准确率或节省比例。启动前共同确认生产节拍、质量问题响应时长等业务基线和观察周期，只有真实生产结果达到双方约定，才进入下一阶段。
异常发现更早
质量与设备问题从"下游发现"提前到"早期预警"，处理窗口明显拉长。
调度更少依赖个人
排产决策不再系于某位资深调度员，团队人员变动对生产节奏的冲击减小。
经验沉淀为资产
质检和维护中的隐性判断固化为可复用的模型和流程，不再随人员流动而流失。
先诊断，再验证，再复制