客户案例：制造业 AI 落地的六个现场
这六个项目都来自半导体与装备制造方向的实际交付。所有案例均已脱敏，不指向具体客户；每项的指标都标了口径与前提条件——因为脱离了前提，百分比没有意义。
6 个脱敏案例指标口径可核对前提条件明确
02 / 怎么看
为什么每个案例都写着"前提条件"
制造业的 AI 项目，同一个做法在不同产线上结果可以差很远。设备状态、数据完整度、产品结构、人员配合度，任何一项不同，指标就不能直接搬。
- 口径先说清。"停机下降 35%"是按什么统计的？对比哪段基线？口径不同，数字可以差一倍。
- 前提写明白。"有主轴电流或振动采集"是前提，没有这个前提，这套方法根本不成立。
- 不跨项目比较。不同产线的基线差异很大，把 A 项目的百分比套到 B 项目上，是常见的误判。
所以我们更愿意在方案阶段和你一起定义"这个场景用什么口径衡量"，再决定做不做——而不是先承诺一个数字，最后用口径把它圆回来。
03 / 共同点
六个项目里，重复出现的三个动作
行业不同、指标不同，但真正决定成败的动作是同样的三个。
先把口径定死
开工前就约定"这个指标怎么算、基线取哪段数据、什么条件算不达标"。六个项目都是这么起步的，没有一个例外。
先治理数据
换型时间实测量、模具台账补录、指标口径映射——这些活不性感，但跳过的项目全部返工了。
留人工确认
放罐、改排程、停机检修，最终都由人签字。系统给判断依据，不替人担责任。
这三条后来被写进了我们的项目方法（四环三棱六门双飞轮）：口径属于"战略环"的门禁，数据治理属于"交付环"，人工确认属于"运营环"的护栏。
04 / 关于脱敏
为什么案例里不出现客户名字
制造业客户对产线数据与工艺细节普遍敏感，多数合同里都有保密条款。所以公开页面上我们只保留行业、规模区间、问题类型与指标口径，不出现企业名称、产线位置与具体产品。
如果你需要更具体的验证，可以在签署保密协议后：
- 查看完整的过程材料，包括问题定义、方案、指标口径与测试条件；
- 由我们协调同类场景的客户做参考访谈（需客户同意）；
- 到无锡本地的在实施项目现场了解交付方式（需客户同意）。
我们不提供"客户名单"这类材料，也不会把某个客户的名字当作销售话术使用——这是我们和客户之间默认的规矩。
FAQ
常见问题
这些案例是你们做的吗？还是合作方做的？
都是湾流智库交付的项目，方案设计与实施由我们负责，部分场景会联合生态伙伴提供平台或硬件。案例页里描述的方法与口径，与我们实际交付的内容一致。
这些项目一般做多久？
公开的六个项目周期在 8-12 周之间。差异主要来自数据准备程度与系统接口开放度，而不是算法复杂度——同样的场景，数据齐的项目八周能上线，数据乱的项目要十六周。
为什么没有更多案例？
公开的只放经过脱敏确认、且指标口径能说清楚的项目。有些项目效果很好但客户要求完全不公开，有些项目还在实施期。已交付的项目数量多于这里展示的六个。
能不能看看和我們行业完全一样的案例？
可以在保密协议后交流。公开页面按"问题类型"组织，是因为同一类问题（比如批次风险预测）在半导体和化工里的解法是相通的，比按行业匹配更有参考价值。
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