“老陈下个月要退休了。”
这个消息在车间里传开时，大家都沉默了几秒。
老陈是工厂里最老的一位工程师。他能凭经验判断图纸哪里难加工，能在别人还在翻资料的时候，一眼给出最优工艺路线；他知道每台机床的“脾气”，也清楚哪些零件在哪台设备上加工效率最高。
这些年，他的经验就像一道保险，加持着产线。可他要退休了……谁能接住他留下的这些“隐形财富”？
很多制造企业都遇到过类似的场景：
在许多制造企业里，设计阶段的工艺判断往往全靠几个资深工程师的个人经验；一张图纸的报价要经过繁琐的人工分析，三天才能算清楚；作业指导书写不完、更新不及时，没人愿意接手。
而那些关键的图纸、PDF、BOM、SOP资料，也像被“雪藏”一样，零散地躺在服务器的各个角落里。最致命的是，一旦这些关键岗位上的人退休或离职，生产现场就会立刻“卡壳”。
工艺判断没人接，报价周期拉长，知识资产形同虚设，整个体系的脆弱性暴露无遗。
所以，我将隐形财富总结为三点：
- 分散在老师傅大脑中的经验；
- 沉睡在文档角落里的知识；
- 难以检索、无法标准化的工艺 know-how。
知识流失这件事，其实比我们想象的更严重。尤其在非标零部件行业，很多设计评估、核价、工艺规划的判断，并没有被系统化记录下来。这就导致了各种隐患：
首先是效率下滑，一旦经验丰富的员工离职，项目评估周期就会被拉长，响应速度显著下降。
其次是质量不稳，新人缺乏那些隐藏在经验里的判断标准，往往会重复犯错，导致产品质量波动。
最后是创新受限，企业长期依赖个体经验驱动，无法实现知识的标准化与复制，经验无法沉淀，团队能力难以真正放大。
那我们换个思路：如果工厂能有一个“数字化老陈”？
你上传一张零部件设计图，他立刻分析结构难点，判断最优加工工艺，并给出DFM评估建议。你点一下报价，他在几秒内就能结合材料、工艺、数量，生成核价结果。你选定工艺路线，他就能自动生成标准化的作业指导书，包括工步说明、工艺图示、刀具清单、安全事项。
他不下班，不请假，不会退休，记得所有零部件的工艺逻辑和历史案例。这，就是“数字化老陈”。
很多人可能会说：“我接个开源大模型，搭个知识库不就能检索资料了吗？”——很遗憾，这在工业现场往往行不通。因为工艺知识通常不是普通文本，而是带有“硬约束”的专业信息，包括：
- 多模态：很多知识在CAD图、PLC程序、BOM表里，AI必须“读懂”这些；
- 精准性：不能“或许是”，答案必须绝对精准可用；
- 实时性：工艺评估往往要结合设备数据与现场上下文；
- 闭环性：回答不是终点，还要能联动系统、推动动作。
而要突破这些瓶颈，仅靠通用的大语言模型是远远不够的。这正是立谱智造“混合专家垂类大模型”与通用大模型的根本区别：
在复杂的工业场景中，我们专为制造领域优化的多模态模型，能够深度理解CAX模型、工艺文件、解析设备代码，而不仅仅是处理文本。且模型并非凭空生成答案，而是将行业知识图谱与工艺规则内嵌于计算过程中，确保输出结果有据可依、绝对可靠。
同时也能满足“实时性”与“闭环性”：我们本身就是一个系统级产品，天然具备与MES、ERP等工业系统打通的接口，能让AI的决策直接作用于生产流程，形成决策-行动-反馈的闭环。
更重要的是，企业可以将自身积累的工艺标准、专家经验、历史数据等信息持续注入模型，让它真正成长为您工厂专属的、不可复制的AI专家。
我们做的不是一个“聊天机器人”，也不是单一的效率工具，我们想做的是一个能真正落地到生产一线的“智造中台”。
它能：
- DFM智能评估：秒级自动识别产品设计中的工艺难点与风险；
- AI自动核价：分钟级给出精准、可靠报价方案；
- 作业书自动生成：提升80%以上文档编写效率；
- 知识智能配置：激活“沉睡”的各类资料，将其转化为可随时调用的专家经验。
- ……
这不只是提高效率，而是在为工厂打造一个“AI专家团队”。
103家制造企业已经开始尝试用AI打造自己的“数字化老陈”。他们不再害怕“知识断层”，也不再焦虑“经验流失”。如果你也正面临“老陈下个月要走了”的问题，也许，现在就是开始数字化工艺资产的最好时机。
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