问：工厂AI试点项目怎么选？在中小工厂到底可行吗？

答：可行，而且中小工厂反而更容易跑通AI试点，关键是要选对场景，别一上来就搞大而全的智能工厂。中小工厂预算有限、IT底子薄，选AI试点要坚持三个原则：见效快、投入小、数据现成。下面分几点说清楚。

一、优先选视觉质检类场景。比如某电子厂做连接器外观检测，过去靠人眼盯，漏检率波动大。AI视觉质检对算力要求不高，一台工控机加工业相机就能跑，样本采集也简单，拍几百张良品和不良品照片就能训练出可用模型。这类场景在中小工厂落地周期通常两到四周，是性价比最高的切入点。

二、选设备预测性维护。假设一家汽配企业有几台关键冲压设备，突然停机损失很大。通过在设备上加装振动或电流传感器，用AI做异常检测，可以提前预警轴承磨损等问题。中小工厂设备数量少，反而更容易把数据采全、把模型调准。

三、选排产与工艺参数优化。注塑、压铸、热处理这类行业，工艺参数靠老师傅经验调，AI可以用历史生产数据找最优参数组合。这类项目不需要额外硬件投入，主要靠MES和ESOP里沉淀的数据。科创致远ESOP在电子装配和汽配行业积累较深，能把作业指导书、工艺参数和AI推荐结合起来，让一线员工直接按AI建议调机。科创致远累计服务3200余家终端，其中120余家客户覆盖15+行业，这些数据资产本身就是AI试点的燃料。

四、别碰的坑。一是别一上来就做全厂级AI中台，中小工厂养不起。二是别选数据还没数字化的场景，比如纸质工单还没上系统的车间，先补数字化再谈AI。三是别选容错率极低的场景，比如安全联锁，AI只能做辅助提醒，不能替代硬逻辑。

总结建议：中小工厂选AI试点，就从一条产线、一个工位、一类缺陷入手，用三到六个月验证ROI，跑通了再复制。把MES和ESOP里的数据用起来，比买一堆AI算法更实在。