先诊断，再落地：制造业 AI 转型的六类服务
我们不做"技术展示型"项目。每个服务都从你的具体场景和现有系统出发，能算清投入产出再开工，交付物可验收、能力留在你公司。半导体与装备制造是重点行业。
无锡本地交付咨询 + 实施一体半导体 · 装备制造对结果负责
01 / 三条主线
目前做得最多的三件事
这三项承接了大部分制造业客户的第一阶段需求，每一项都有独立的方法、交付物与验收口径。
02 / 完整能力
六类服务，按需组合
不是每个企业都需要全部七项。我们通常在诊断阶段一起判断：先做哪一件，哪些可以暂缓。
| 服务 | 解决什么问题 | 典型周期 |
|---|---|---|
| AI 就绪度评估 | 不确定该不该投入、从哪里开始 | 2-4 周 |
| AI 战略与场景规划 | 有方向但场景排不出优先级，预算不知道怎么分 | 4-6 周 |
| 企业知识库搭建 | 知识散、找不到、不敢信、人一走就断档 | 6-8 周 |
| 工业智能体开发 | 需要判断的重复工作占用了大量专家时间 | 6-10 周 |
| 数据治理 | 数据不准不全，AI 学的是错的 | 8-16 周 |
| 企业 AI 培训 | 团队不会用、用不深，能力留不下来 | 2 天起 |
周期是标准场景的估算，实际取决于资料完整度、系统开放程度和决策链路。我们会在诊断阶段给一个带前提条件的排期，而不是一个笼统的"三个月"。
04 / 谁来做
项目上会有什么人
制造业 AI 项目最常见的死法是"懂技术的不懂工艺，懂工艺的不碰系统"。所以我们按三类角色组队。
行业与业务专家
来自制造企业一线，熟悉工艺、质量、设备的真实运作方式，负责把"老师傅的判断"翻译成可执行的规则。
技术与算法工程
负责数据接入、模型与检索、系统集成。不追求用最新的模型，追求在你的产线上稳定跑住。
驻场交付工程师
在客户现场推进，负责需求澄清、进度对齐与上线陪跑。很多问题只有站在产线边上才看得明白。
团队在无锡，可到现场。我们不派"售前讲完就走"的人跟项目——方案是谁写的，实施就是谁做。
05 / 交付方式
为什么我们坚持"咨询 + 实施"一体
只做咨询，方案容易停在 PPT；只做实施，容易做成技术演示。制造业的 AI 项目失败，多数不是技术不行，是场景选错、数据没准备好、上线后没人管——这三件事都发生在咨询与实施的接缝处。
- 方案阶段就说清验收口径。每个指标怎么算、基线取哪段数据，写进方案再开工。
- 实施阶段保留业务判断。规则、阈值、例外由业务方逐条确认，不让工程团队替业务拍板。
- 上线之后有交接。规则集、评测集、运维手册的所有权归客户，不做能力锁定。
我们在无锡本地，可以到现场。驻场不是卖点，是因为制造业的很多问题只有站在产线边上才看得明白。
FAQ
常见问题
你们是咨询公司还是实施公司？
两者都做，而且刻意不拆开。只做咨询方案容易落不了地，只做实施容易做成技术演示。我们把验收口径写进方案、把规则与评测集的所有权交给客户，就是为了让两端接得上。
项目一般怎么计价？
诊断与规划类按项目固定价；实施类按场景与工作量报价，分阶段付款。我们不按人天卖工时，因为那会让"做得越久越赚钱"和你的利益相反。具体区间在需求确认后给。
可以先做一个小项目试试吗？
可以，而且我们通常建议这么做。先选一个边界清楚、有明确指标的场景做试点，4-8 周出结果，再决定要不要扩大。试点阶段会把评估方法与数据口径一并交付，即使不继续合作你也能自己用。
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