第1张，共3张：制造现场
制造业 AI 应用
INDUSTRIAL INTELLIGENCEERP 里的合同、交期与成本，MES 里的工艺、材料与作业，本来就是同一门生意。
千序主导 AI 知识构建、应用开发与交付验证，与行业团队协作，结合既有 ERP / MES 平台推进业务落地。
ERP / 经营协同
连接客户订单、采购、库存与结算，掌握交付和成本。
合同子项
炉批 · 材料号
MES / 制造执行
将技术要求带入排产、用料、报工与检验，留下现场实绩。
牌号、规格
标准与交期
产品规范
工艺与检验
配料排产
组炉与机组
上机报工
分材与委外
检验综判
封锁与准发
发运履约
实绩与成本
THE DETAILS THAT MATTER
炉前分析如何影响补加料与复验？热处理为什么要核对整炉？
理解这些关联，才能把系统做好。
执行标准、规格和交货状态都影响制造与检验依据，不能只凭牌号套用一套流程。
理化检验与探伤，要各自对应适用的标准、样品和取样要求。
分材后的每根材料仍需追溯炉批和父材，并按各自的实际路线继续流转。
检验、产出与交付要对应到正确的材料，避免来源混淆。
一次作业报工之后，还要看本道工序的其他作业与质检状态。热处理还需核对整炉材料和作业进度。
炉前分析的判定也会影响补加料与复验安排，现场流程需要随业务条件推进。
成品综判与准发是不同环节。准发还要核对合同关联、库存、质量封锁和发货状态。
检验结论对应来源材料，交付前还需满足明确的业务条件。
项目实践
WORK IN CONTEXT与行业伙伴一起，
把 AI 工程放进制造现场的问题里。
订单要求跨越工艺、材料与质量环节，系统行为需要逐项核对。我们构建 AI 业务知识，推进应用迭代与流程验证。
业务问题合同中的标准、工艺要求和检验条件，如何对应到材料、工序与成品交付？
我们的做法围绕既有 ERP / MES，主导 AI 知识构建、应用开发与交付验证，与行业团队梳理炉前分析、补加料复验、取样检验和准发之间的关联。
场景验证从业务资料和既有系统梳理验证路径，记录实际检查结果，支撑业务知识完善与应用迭代。
原料、报工、能源与费用分摊相互关联，成本依据需要逐项核对。我们以独立核算工具复现逻辑，验证流程与分摊结果。
业务问题怎样把用料、生产实绩、能源和费用分摊连起来，让核算结果能够逐项复核？
我们的做法围绕既有系统的成本场景，构建独立核算验证工具，复现业务流程和计算逻辑，检查结果与对账依据。
评估范围使用合成业务事件开展流程与核算检查，支撑算法理解和问题定位。
AI 工程，结合行业经验。我们主导 AI 知识、应用与交付验证，与行业团队协作推进。
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