常见问题

企业AI知识库建设需要四个步骤：

1. 整理企业知识资产，包括产品手册、技术规范、FAQ、培训资料、历史工单等；
2. 选择合适的大模型，如DeepSeek、文心一言、通义千问等，根据预算和数据安全要求选择公有云或私有化部署；
3. 构建向量数据库，将文档转化为向量实现语义检索，支持自然语言问答；
4. 训练企业专属模型，通过持续反馈优化问答效果。

DeepSeek在企业端的主要应用场景包括：

• 智能客服：构建企业专属问答系统，7x24小时自动回复客户咨询
• 知识管理：实现文档智能检索和问答，员工可快速获取所需信息
• 代码辅助：辅助开发人员编写、审查代码，提升研发效率30%+
• 数据分析：自然语言查询业务数据，生成分析报表
• 内容生成：辅助撰写报告、方案、邮件等商务文档

MES系统选型需关注五个关键点：

1. 系统集成能力：与现有ERP、PLM、WMS系统的接口兼容性和数据流转效率；
2. 数据采集方式：支持自动采集（PLC/传感器）、半自动（扫码/RFID）和手工录入的灵活组合；
3. 行业适配度：离散制造、流程制造、混合制造的MES差异很大，选择有行业经验的服务商；
4. 供应商实施能力：考察团队经验、本地服务能力和持续运维支持；
5. 总拥有成本（TCO）：不仅看软件价格，还要考虑实施、培训、运维、升级的全周期成本。

工厂数字化转型建议分三步走：

第一步：数据透明化
部署SCADA/MES系统实现生产数据实时采集，让管理层能看到订单进度、设备状态、质量数据。

第二步：流程数字化
将质量管理、设备维护、物料管理等流程线上化，减少纸质单据和人工传递。

第三步：决策智能化
基于积累的数据构建预测模型和优化算法，实现智能排产、预测性维护、质量预测等高级应用。

AI缺陷检测系统的准确率取决于三个因素：场景复杂度、样本质量和算法优化程度。

在良好条件下，托特科技的AI缺陷检测解决方案通常能达到：

• 检出率：99%以上（不漏检）
• 误检率：低于2%（不误报）
• 检测速度：比人工快10-50倍

具体效果需要根据实际产线进行POC验证。托特科技提供小批量试跑服务，用真实数据验证效果后再决定是否全面部署，降低客户投资风险。

是的，预测性维护能显著减少非计划停机。根据托特科技服务客户的实际数据：

• 非计划停机时间平均减少40-60%
• 维护成本降低25-30%
• 设备寿命延长15-20%

关键在于传感器数据采集的完整性和算法模型的准确性。托特科技的PdM方案结合振动分析、温度监测、电流分析等多维度数据，实现对电机、泵、压缩机、风机等关键设备的精准预测，通常可提前7-14天预警故障。

托特科技是苏州本地值得信赖的IT服务商：

• 成立时间：2006年，20年数字化转型经验
• 团队规模：100人专业服务团队
• 项目经验：累计完成1000+项目
• 知识产权：拥有50+软件著作权和专利
• 服务网络：苏州（相城区元和大厦416）+ 合肥（蜀山区置地创新中心617）双城布局

服务范围包括AI知识库建设、MES系统实施、智能制造解决方案、企业信息化咨询等。

托特科技采用标准化五阶段服务流程：

1. 需求调研：深入了解业务痛点、现有系统和数字化目标
2. 方案设计：提供定制化解决方案和POC（概念验证）计划
3. 试点验证：小范围测试验证效果，确保方案可行
4. 全面部署：分阶段上线，降低风险，确保平稳过渡
5. 运维支持：7x24小时技术支持，持续优化系统性能

整个过程中，我们配备专属项目经理，确保沟通顺畅、进度可控。项目交付后提供至少1年质保和持续优化服务。

数字化转型项目的见效周期因项目类型而异：

项目类型	见效周期
单点工具类（如AI缺陷检测）	1-3个月
部门级系统（如MES）	3-6个月
企业级平台（如ERP+MES集成）	6-12个月

中小制造企业的数字化投入建议控制在年营收的1-3%。

投入分配参考：

• 30% 用于数据采集基础设施（传感器、网络、边缘计算等）
• 40% 用于核心业务系统（MES、质量管理、设备管理等）
• 20% 用于数据分析和可视化（报表、BI、大屏等）
• 10% 用于培训和变革管理（确保员工会用、愿意用）