Industrial Services
工业服务与制造企业 AI 落地：让现场经验进入流程
工业场景的核心不是生成更多文字，而是让分散的技术经验、质量标准和异常处理在正确权限下被稳定调用。
带一个真实流程来沟通机会
优先处理信息与判断辅助
从技术资料检索、服务工单分类、报价信息准备、质量异常归因辅助和设备维护知识调用等场景切入，更容易建立可观测的基线。
知识沉淀
把异常和接管写进系统
真实价值来自把误判、返工、越权和人工处理过程沉淀为异常案例，持续修订知识、规则和测试集。
- 设备与工艺资料的来源和版本
- 质量标准、检查项与放行权限
- 常见异常、处理动作和升级条件
- 服务记录、复盘样本与责任人
安全边界
AI 不替代安全与质量责任
涉及人身安全、设备控制、质量放行、合同承诺和关键工艺参数的动作，需要明确授权、人工审核和日志追踪。
FAQ
服务常见问题
答案说明 PeterAI 的通用方法和边界，具体项目以双方确认的诊断与验收口径为准。
PeterAI 会直接推荐某个 AI 工具吗？
不会把工具清单当作诊断结果。先确认业务目标、流程基线、评价标准与责任人，再选择满足约束的模型、知识库或工作流工具。
多久能看到第一个可用结果？
取决于流程是否清楚、数据是否可用以及谁负责验收。PeterAI 会先选择范围小、频率高、错误成本可控的场景，先跑真实工作流，再决定是否扩大。
项目结束后资产归谁？
项目形成的客户数据、知识库、SOP、验收口径和工作流配置应由客户掌握。具体权限、工具账号和交接范围在项目启动时确认。