A
原始资料层
SOP、工艺文件、客户资料、异常记录、群聊与会议纪要先被汇集，不再只散在个人电脑和聊天记录里。
制造业现场诊断 · 企业 RAG 知识中枢
让现场经验，沉淀成企业自己的 RAG 知识系统。
Qivance 现场团队深入制造企业一线，和工程师、销售人员一起梳理真实流程，把分散在文件、群聊和个人经验里的知识，沉淀为企业私有 RAG 系统，再让智能体在日常工作中持续调用。
咨询 + 陪跑 + 项目制交付
先从一个最痛岗位切入
不做无人化叙事
B
RAG CORE
Qivance 现场整理与结构化
现场访谈、流程拆解、知识切片和来源留痕，把经验变成可检索、可复盘、可持续更新的企业 RAG 对象。
C
岗位智能体调用
工程、销售、排产和总结智能体在真实工作流里调用同一套知识，先接住重复检索和初步生成。
现场痛点
制造企业最难复制的，不是设备，是人的判断。
很多工厂的问题并不新鲜：老员工知道答案，但答案没有进入系统；群聊里说过一次，下一次还要重新问。
产品复投
历史踩过的坑，还会在量产现场重新出现。
测试期暴露的问题、老产品复投的工艺细节，常常靠资深工程师的印象定位。
经验断点：试产到量产靠人，复投靠记忆。
工艺异常
关键参数和异常预案，散在脑子和零散文件里。
新员工要长时间跟岗才能独立处理异常；核心工艺人员离开时，交接成本被放大。
经验断点：培养周期长，组织韧性差。
客户与订单
销售、排产和沟通记录，很难变成企业层面的抓手。
客户偏好、历史报价、插单代价和会议纪要分别掌握在不同人手里，事后追溯困难。
经验断点：信息流转依赖个人状态。
落地方法
不从功能开始，从现场卡点开始。
Qivance 不先推标准化软件账号，而是进入车间、客服席、销售一线，把高频重复判断、交接断点和经验集中节点找出来。
现场优先
方案从现场长出来，不从模板套下去。先跑通一个够用的版本，再根据岗位反馈迭代。
现场访谈
访谈老板、部门负责人、一线工程师和销售人员，确认真实业务卡点。
流程拆解
找出反复判断、交接断点和经验高度集中在少数人的环节。
知识盘点
梳理 SOP、工艺参数、异常记录、客户资料、会议纪要和群聊沉淀。
优先级判断
先选最痛、业务结果最容易看见的一条岗位线，而不是一次改完整个工厂。
小步上线
第一条智能体线跑 2 到 4 周，收集反馈，再接力扩展。
核心机制
没有知识库，智能体只是空壳。
有了企业私有 RAG 中枢，工程、销售、排产和总结智能体才能从同一套组织知识里检索、回答、生成和复盘。
原始资料层
SOP
工艺文件
客户资料
异常记录
群聊
会议纪要
Qivance 现场整理与结构化
保留原始资料的上下文，把可复用的方法、对象、议题、案例和产出物拆开归档，让检索结果能回到具体业务语境。
资料切片
来源留痕
业务语境
岗位智能体调用
工程
销售
排产
总结
岗位场景
智能体不是替代一线人员，而是让他们调用企业已经沉淀的经验。
工艺知识检索
这批老产品复投，量产阶段出现同类异常时，历史上有哪些参数调整和处理预案？
调用工艺参数、异常处理记录、历史案例。
减少翻文件、找群聊、反复问资深人员的时间。
输出初版建议，由技术人员审核修正。
从重复追问到可检索经验
工艺问题先被知识库接住，再由人做最后判断。
起步目标不是让 AI 第一天超过资深工程师，而是先成为合格工程助理，把重复查找、初步归因和案例回溯接住。
- 谁在用：一线工程师、技术员。
- 调用什么：工艺参数、异常预案、历史复盘。
- 减少什么：重复翻找与跨人追问。
方法论验证
先把分散经验装进一个可调用的中枢。
Qivance 已在一个 50 人左右的小型内容团队中搭建 AI 知识中枢，把选题、方法、运营 SOP 和复盘记录整理成可检索的组织知识。这个案例不属于制造业，但验证了同一条底层路径。
客户形态
50 人左右，多平台运营，经验集中在 3—5 位资深成员身上。
核心动作
先收进原料区，再提炼长期知识，最后让日报、研究报告和对外稿件有自己的归宿。
可迁移价值
新人不用反复求助老员工，团队产出可以调用过去的方法和案例。
合作路径