说实话，我现在有点怕接AI项目了。
去年老板兴冲冲地说要做个智能生产调度系统，我带着三个人的小团队吭哧吭哧干了三个月。用LangChain搭流程，自己写Redis缓存，还得对接ERP、MES、IoT三套系统。Demo演示时效果不错，结果一上线就出问题——设备状态数据同步延迟，导致系统给出的排产建议全是错的。
车间主任老张直接冲到我们办公室：“你们这AI，比我们老师傅差远了！”
转机来得有点意外
上个月参加同学聚会，聊起这个糟心项目。在汽车厂做IT的老李说：“你们这路子走偏了。现在谁还自己从头搭啊，都是用现成的平台。”
我心想，又是那种吹牛的平台吧。但老李给我看了他们车间实际的监控界面：设备状态、物料库存、工单进度，全在一个屏上实时显示。更关键的是，系统能自动根据异常情况调整排产计划。
“怎么做的？”我问。
“就一个平台，拖拖拽拽配出来的。”老李说，“我们IT就两个人，一周上线。”
硬着头皮试试
回去后我搜了下老李说的那个企业级AI平台，申请了试用。说实话，没抱太大希望。
登录后界面挺简洁，不像有些平台恨不得把所有功能都堆在首页。我按照引导，先连了我们车间的IoT数据——选阿里云IoT平台，填密钥，选要监控的十台关键设备。比预想的简单，二十分钟就接好了。
然后开始配工作流。这里的设计确实有点意思：左边是各种现成的组件，右边是个画布。我把“设备监控”、“库存查询”、“计划生成”这几个组件拖到画布上，然后用线连起来。
配到“异常处理”时我停住了。以前我们写代码处理异常，要考虑重试、降级、人工接管，特别麻烦。但这里可以直接选：失败重试3次，还不行就转人工，同时发告警。有点像在画流程图，但画完真的能跑。
第一版效果
我用周末两天搭了个简化版，周一给老张演示。他看了半天，说：“这个界面我看得懂。”
实际跑起来的效果：
- 设备温度异常时，系统会先检查备件库存
- 如果库存充足，自动生成维修工单推给维修班
- 同时调整当天的生产计划，把任务分给其他设备
老张最满意的是告警功能：“以前设备坏了，要层层上报，等维修班来都过去一小时了。现在直接推送到他们班组群里。”
我们踩过的坑
当然不是一帆风顺。有几件事特别需要注意：
数据质量是关键
我们最初接的设备数据有很多脏数据，导致误报频繁。后来在(ZGI.cn)里配置了数据清洗规则：连续三次异常才触发告警，瞬时尖峰直接过滤。这个功能救了我们——车间环境干扰大，传感器偶尔会抽风。
人要参与进来
我们设置了一个规则：涉及高精度设备的维修，必须有人工确认。AI可以建议，但不能自作主张。这个平衡很重要。
从小处开始
我们先做了一个车间的试点，只处理最关键的十台设备。跑顺了再扩大到全厂。不要想着一口吃成胖子。
现在的状态
系统跑了两个月了，一些实际数据：
- 设备异常响应时间从平均45分钟降到10分钟以内
- 因设备故障导致的停产时间减少了40%
- 老张现在每天早会就用系统导出的报表
我自己也轻松了不少。以前整天在调试各种接口，现在更多时间是在和老张讨论：这个阈值设多少合适？那个流程要不要调整？
想说给同行的话
如果你也在做AI落地项目，特别是制造业这种场景复杂的，我有几点体会：
别急着写代码。先想清楚业务流程，画明白流程图。很多时候问题不出在技术，出在流程设计。
让一线的人参与进来。他们不懂技术，但懂业务。老张一个建议，比我们调试一周都有用。
接受不完美。第一版系统误报率有15%，我们一点点调，现在降到3%以下。关键是先跑起来，再慢慢优化。
工具选对很重要。我不是说一定要用哪个平台，但确实没必要所有东西都自己造。把时间花在解决业务问题上，而不是调试技术组件。
