制造 AI 转型实务指南
用于团队讨论的数据准备、试点设计、指标与本体规划问题及清单。
49 / 49
产品概要
产品分工与控制流程，可打印用于内部评估
查看详情Ingkle 的愿景与团队
了解成立于2019年的 Ingkle：愿景、价值观、主要历程、团队以及天安与水原办公地点。
查看详情积累于不同制造现场的经验。
在半导体材料、汽车、钢铁等不同设备及数据环境中应用制造数据基础。
查看详情为解决下一项现场难题而研究。
通过产业与中小企业项目开发验证数据及 AI 技术，扩展应用范围。
查看详情将 NAZARE、NAVIS 与已有系统连接使用。
NAZARE 连接设备、MES、ERP、QMS 数据，NAVIS 利用同一依据进行分析和处置。了解产品如何利用已有系统。
查看详情按各厂区权限运营 NAZARE 与 NAVIS。
NAZARE 区分厂区与用户的数据访问权限，NAVIS 连接岗位所需的资料、工具与审批人。了解多现场隔离运营与执行权限。
查看详情理解现场，经批准后执行应对措施。
NAVIS 是连接用户与制造现场的 Agentic AI 平台，利用实时设备数据、运营记录及 NAZARE 中结构化的知识推理应对措施，管理者批准后通过 MCP 请求执行。
查看详情不只找到资料，还要推进下一项工作。
把数据查询、业务上下文及模型推理连接为 Agent 可调用的工具。
查看详情核对依据并批准，连接设备的下一步动作。
在 NAVIS 审核对象与依据并批准。NAVIS 经 MCP 请求 NAZARE，由其向连接 PLC 发送指令，区分请求状态和实际结果。
查看详情少翻手册，找到现在需要确认的内容。
连接所需材料与工作上下文，为现场 Agent 构建起点。
查看详情从现场状态到处置结果，自主制造工作空间。
一起查看设备状态、AI 依据、待审批任务和执行结果。五类设备演示展示数据与现场知识如何连接到应对措施。
查看详情汇聚工厂数据，转化为现场价值。
将精密设备信号、生产与质量记录、专家经验连接到企业内部数据基础设施。从当前异常查看、历史原因分析，到 AI 与自主制造，从 NAZARE 开始。
查看详情不同设备的不同表述，统一为共用标准。
管理通用术语与关系，避免因标签名称不同而重复开展分析。利用 AAS 与 MDR 整理设备资产及数据含义。
查看详情找到相同作业中不同于平时的变化。
定义每次作业的开始与结束，将实际信号与参考作业进行比较。发现重复生产中的变化区间，确定质量与设备检查优先级。
查看详情“当时哪里发生了变化？”从记录中寻找依据。
并排比较异常时段的压力、温度、电流等信号。精看短时变化、汇总长期趋势，缩小可能原因的范围。
查看详情设备各不相同，数据汇于一处。
连接 PLC、CNC 信号以及现有生产与质量系统记录。选定字段并确认采集值后，即可将同一份数据用于监控与分析。
查看详情从采集到存储，集中掌握运行状态。
集中管理已连接数据源、存储容量与处理状态。随着现场规模扩大，用统一界面与标准管理运行事项。
查看详情为每个数值赋予设备与工艺背景。
压力值只有对应到具体设备和测点才有意义。关联工厂、设备、产品与信号，形成便于人员理解和 AI 参考的数据。
查看详情做出可靠判断，先了解数据状态。
区分缺失、延迟与超范围数值。共同管理原始记录及处理标准，提高现场分析与 AI 数据的可信度。
查看详情将反复进行的数据整理变成可重复的流程。
按条件整理数值并创建计算信号。围绕用途准备设备与现有系统数据，减少分析前的重复工作。
查看详情让停机与更换记录推动下一次改善。
不仅记录停机时长，也记录停机原因。结合重复停机原因与部件更换历史，找出减少生产损失的切入点。
查看详情工厂数据留在内部，访问权限按需配置。
为数据不能外传的工厂提供本地部署。按职责划分可访问设备与功能，区分数据访问与控制权限。
查看详情设备更多、历史更长，仍能找到关键时刻。
数百台设备的高精度信号会迅速积累成海量历史。NAZARE 将其保存在企业内部，按设备、时段及字段查询，支持实时应用与长期分析。
查看详情将实时精确信号，用于 AI 异常检测。
特定工艺的 ML 模型需要推理时刻的精确数据。NAZARE 准备历史训练记录与实时信号，NAVIS 结合现场知识解释结果并规划响应。
查看详情把熟练人员的经验，变成 AI 可用的数据。
什么属于异常、先检查什么、采取何种措施？Ingkle 专家通过现场访谈与工具整理知识，关联设备、部件、信号、标准与措施。这就是 制造本体。
查看详情一眼看清，现在该关注哪台设备。
从全厂运行概况深入到单台设备信号。集中查看运行、待机、停机与报警，减少逐台巡查的时间。
查看详情把熟练人员的经验，变成 AI 可用的数据。
什么属于异常、先检查什么、采取何种措施？Ingkle 专家通过现场访谈与工具整理知识，关联设备、部件、信号、标准与措施。这就是 NAZARE 本体。
查看详情从采集到应用的数据流程。
综合采样、留存、查询和 AI 负载，设计数据流与运营责任。
查看详情这些数据能回答您关心的问题吗？
从六个实用维度检查已连接数据是否适合 AI。
查看详情用简单语言解释陌生术语。
从设备数据与运营工作的角度理解平台术语。
查看详情用一致标准确认改善效果。
统一分母与条件，区分产品使用量与运营结果。
查看详情整理现场经验的方法。
从一个重复问题所需的对象、关系和判断规则开始。
查看详情确定首次试用需要验证什么。
设计有限范围验证，评估现场可用性而不仅是连通。
查看详情注塑机 · 工艺参数没变，为什么不良增加了？
仅看设定值可能遗漏实际变化。将模温、冷却和充填状态与同周期的产品检验结果关联。
查看详情检测设备 · 不良增加了，还是检测条件变化了？
判定不合格增加时立即修改工艺，可能错失真正原因。按产品编号关联图像质量、检测条件与上游生产记录。
查看详情加工中心 · 刀具换早了，还是换晚了？
仅凭使用时间难以判断刀具状态。将相同加工段的负载、振动与刀具记录及成品测量关联。
查看详情冲压机 · 压力比平时大，是模具问题还是材料变化？
单靠压力报警难以确定检查对象。结合同产品的正常记录、模具使用量与材料批次，缩小排查范围。
查看详情制造机器人 · 焊接路径相同，为什么质量会变化？
连接直接参与焊接、装配等制造工序的自动化机器人数据。以焊接为例，将电流、电压及工件固定位置与检验结果关联，定位受影响焊缝及优先检查对象。
查看详情找到本行业制造 AI 的起点。
覆盖半导体、显示、汽车、电子、国防制造及国家研究机构，将共同数据基础与各现场的工艺知识和运行标准关联。
查看详情减少整理实验数据的时间，更专注于研究。
连接面向不同研究目标的专用设备、仪器与实验记录，安全积累海量原始数据，为对比分析及 AI 研究提供环境。
查看详情与 Ingkle 合作，专注于您自己的服务与解决方案开发。
每个客户现场都要面对设备连接、存储、查询和扩展问题。借助 NAZARE 这一通用数据基础设施，专注客户需要的业务功能、分析与 AI 服务。
查看详情先了解实施前的常见问题。
了解连接、产品范围、现有系统、AI 实施与运营条件。
查看详情现场需要多大服务器容量？
除设备数量，还需考虑标签、频率、留存、并发与可用性。
查看详情按所需应用范围选择产品配置。
按需求选择从数据采集到运营分析及 AI Agent 的范围。
查看详情共同准备实施后的运营。
选择当前版本稳定支持或持续产品改进服务。
查看详情当工艺需要专属预测模型时。
需要工艺专用预测或分类模型时，先评估数据与验证条件，再单独实施。
查看详情先明确初始实施范围。
区分产品交付、现场集成、数据准备与运营责任。
查看详情改变整个工厂前，先从一个问题入手。
依次开展现场诊断、重点验证、运营交接与扩展。
查看详情借助政府与地方支持项目，共同准备制造 AI 应用。
了解 Ingkle 正在执行的国家研发、制造 AI 专项智能工厂及天安、忠清南道区域项目，共同寻找适合本厂的实施路径。
查看详情共同开始
先聊聊您最想改善的工作。
介绍设备、数据环境和优先课题，我们将共同评估从连接到运营的实施路径。