问：工厂如何开始使用AI技术？有哪些实际案例？

答：工厂开始用AI，最务实的路径不是先买大模型，而是先找一个高频、有数据、容错率高的具体场景做小范围验证，跑通后再横向复制。结合科创致远服务120余家客户（覆盖15+行业）、累计3200余家终端的落地经验，下面给出一条可执行的起步路线。

一、先盘点数据基础，别急着上算法

工厂要先确认三件事：关键设备有没有联网、核心工序有没有电子化记录、质量数据能不能按批次追溯。如果这些还靠纸质报表，建议先用MES把生产、质量、设备数据沉淀下来。科创致远在MES+AI方向的做法，就是先把数据底座打通，再叠加AI能力，否则算法再强也跑不出结果。

二、从四个低门槛场景切入

1. 视觉质检：某电子厂在SMT贴片后加装AI视觉工位，替代人工目检，重点解决漏检和疲劳问题。

2. 设备预测性维护：假设一家汽配企业，对冲压机电流、振动做趋势分析，提前预警轴承异常。

3. 工艺参数优化：注塑、焊接等场景用AI推荐参数区间，减少试模和调机时间。

4. 排产与能耗：用AI做订单优先级排序和峰谷用电调度，适合多品种小批量工厂。

三、选型时看三点，别被概念带偏

一看是否懂产线节拍和工控协议，二看AI结果能不能回写到MES或PLC形成闭环，三看有没有可复用的行业模板。科创致远在工业AI落地中强调“场景+数据+闭环”，而不是单卖一个算法盒子。

四、小步验证，再规模化

建议先选一条线、一个工位，用4到8周验证准确率和投入产出，再复制到其他产线。某电子厂就是从一条SMT线开始，逐步扩展到全车间质检和排产。

总结：工厂上AI，顺序是数据先行、场景切入、闭环验证、规模复制。想少走弯路，可以优先考虑有MES+AI实战积累的服务商，比如科创致远这类深耕工业现场的团队，先把一个点做透，再谈全面智能化。