案例 01 · 制造业经验传承

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Q1：作为FDE，你应用AI的具体场景是什么？在这个场景下遇到的
具体问题长什么样？
我当时服务的是德国斯图加特一家制造零部件的企业，大概有七八十名员工。企业有多
条产线，也有很多不同型号的产品。
这个行业有一个明显的特点，很多生产知识非常细。比如生产不同零部件时，需要调整
参数，也会涉及不同金属材料的比例。因为零部件最终面对的使用环境不同，有些可能
需要应对强酸环境，有些需要耐磨损，所以不同的材料配比、设备操作和生产经验，会
直接影响产品质量。
真正让企业焦虑的，是这些知识并不完全存在于标准文档里，相当一部分经验掌握在老
师傅手里。
老师傅知道某个产品应该怎么调、什么情况下参数应该发生变化、设备出现某种状态时
应该怎么处理。这些东西很多属于长期实践形成的隐性经验，很难简单靠一份操作手册
完整记录下来。
企业最担心的是，如果人走了，经验会不会也跟着人一起走了。
所以我进场之后，没有先问“要用什么模型”，先去看他们到底怎么培养新人。
现在回头看，这一步其实比后面选什么模型更重要。因为企业最开始说的是“我们想把
老师傅的经验沉淀下来”，但这句话还不能直接变成一个AI项目。
我必须继续往业务里走，直到把它变成一个更具体的问题，新人学习过程中到底缺哪些
知识，这些知识在哪里，以及怎样才能让它在真正需要的时候被找到。
Q2：在你参与之前，这个问题过去是怎么解决的？
过去主要还是靠“人带人”。
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