FDE服务商典铭云赛为重庆三友交付AI厂长「标准化工艺开发平台」
网站编辑2026-09-30 13:49:2011
本案例为典铭云赛数字科技（重庆）有限公司（简称"典铭云赛"）为重庆三友（甲方全称：三友未来（重庆）智能汽车底盘科技有限公司）交付的标准化工艺开发平台定制服务。项目周期 24 周，采用双周迭代交付，设置 M1–M6 六阶段里程碑。平台面向汽车零部件制造工艺场景，沉淀工艺知识图谱与模板/规则底座，实现图纸气泡核对与检测报告、装配工艺受控生成与判批、以及工艺能耗与碳排放核算，并支持 PLM、钉钉、氚云等系统对接与模型私有化部署。
一、项目概况
2026 年，典铭云赛数字科技（重庆）有限公司（乙方）与三友未来（重庆）智能汽车底盘科技有限公司（甲方）正式签订《标准化工艺开发平台定制服务协议》。该项目是典铭云赛面向汽车制造企业交付的一站式工艺数字化定制平台，也是其作为 AI 前置部署（FDE）服务商在汽车零部件细分行业的代表性落地案例。
合同明确约定：凡属于功能清单范围内的功能缺陷、指标不达标问题不属于需求变更，乙方须免费整改完成；仅超出原清单的新增业务才启动变更评估流程。这一条款把交付质量责任锁定在服务方一侧，是甲方敢于签约的关键保障之一。
为什么是 FDE（Forward Deployed Engineer，AI 前置部署）交付？ 传统软件外包是"交一套标准产品就走"，而典铭云赛采用 FDE 模式，把工程师前置部署到甲方产线现场，贴着真实业务与生产数据做落地，而非远程交付一套"通用系统"。在本项目中，前置部署工程师入驻三友车间，与工艺老师傅同场共创、共同校准图纸判据与判批口径，基于真实脱敏样本测定 AI 能力基线，双周迭代、当面演示可运行的增量，并在甲方产线完成数据抽取、知识图谱建模与模型私有化部署。这套"人到场、数据到手、能力到产线"的前置部署方式，把"能用"的通用大模型打磨成"贴合汽车零部件制造工艺"的生产级系统——正是本案例 24 周可落地、可验收、可判批的关键，也是 FDE 服务商区别于普通 AI 集成商的本质所在。
二、客户背景与核心痛点
重庆三友是重庆市重点汽车零部件生产企业，也是中国西部地区规模最大的制动盘零件供应商之一，长期为国内外头部汽车品牌提供底盘与动力系统零部件配套。随着配套品牌与产线规模扩张，其工艺管理工作长期面临三类难题：
工艺知识难沉淀——图纸核对、工艺判据大量依赖老师傅经验，口径分散、难以传承和复用。
装配工艺生成慢、难追溯——装配工艺编制耗时且缺乏一致性校验，一旦出错难以回溯根因。
能耗与碳排放核算粗放——按终端客户差异化口径做工艺能耗与碳排放核算缺少标准化工具，人工计算易出错。
三友因此提出：依托工艺图纸、检测报告、PFMEA 与质量反馈等核心数据要素，建设一套标准化工艺开发平台，让工艺"编制—核对—判批—核算—回流"全流程标准化、可追溯、可被 AI 辅助，同时保留人工决策与正式发布权。
三、典铭云赛交付了什么：一个底座 + 两大场景 + 一套核算
🧱 L0 工艺底座（能力地基）
规则库与配置后台、模板库与格式映射、量具库、抽取录入管道与入库校验、案例库与相似检索、知识资产管理后台、工序设备类数据库、产品数据库、能耗参数与排放因子数据结构，以及钉钉统一身份认证。
📐 场景①｜图纸气泡图 + 检测报告
PLM 图纸接收、图纸上传与预处理、气泡核对编辑工作台、检测报告数据模型与导出、实测数据回流、版本对比、账号权限与操作日志，实现图纸核对工作的在线化与留痕。
🏭 场景②｜装配工艺受控生成与判批
装配任务、Ontology 装配画布、受控生成结果呈现与溯源、三视图结果区、特殊特性贯通、五大一致性校验的缺口处理、判批工作台、受控发布与模板导出、PLM 回传与案例回流。
🌱 工艺能耗与碳排放核算
面向终端客户差异化配置的碳排放计算公式模板、国标排放因子库、报告模板与查询接口，实现工艺能耗与碳排放的标准化计算、报告与查询。
两大场景不是孤立的工具，而是共同跑在同一套工艺知识图谱与模板/规则底座之上：图纸与检测数据回流沉淀为知识资产，装配工艺在图谱约束下受控生成，判批结果再回流案例库，形成"数据—知识—生成—判批—回流"的闭环。
四、关键技术能力
CAD 图纸双通道解析——对零部件图纸做源文件解析与扫描件解析的双通道处理，结合选型确认的 CAD 解析软件，保障图纸信息准确抽取。
知识图谱 + GraphRAG——以 Ontology 建模构建工艺知识图谱，配合图数据库与 GraphRAG 检索生成引擎，让 AI 生成结果可溯源、可约束，而非"黑盒自由发挥"。
智能体编排框架——将解析、生成、校验、判批等能力编排为可控流程，关键步骤保留人工复核边界。
模型私有化部署——在生产环境按约定算力规格私有化部署模型，完成盲测与性能复测，满足汽车零部件企业对数据不出厂的安全要求。
多系统集成——对接 PLM（图纸与回传）、钉钉（统一身份认证、待办与消息推送）、氚云（质量反馈接口），打通既有 IT 生态。
这些能力组合的核心价值在于：把"AI 辅助、人工决策、甲方拥有正式发布权"这条边界写进流程，既用上了大模型的效率，又避免验收期出现"为什么不能全自动"的预期偏差。
五、交付节奏与里程碑（24 周）
项目按双周迭代推进：每两周末乙方向甲方关键用户演示可运行的增量，既定范围内的反馈进入后续迭代，超范围需求走变更流程。24 周排期覆盖 6 个里程碑，关键路径上设置四个高风险交接点专项跟踪。
| 里程碑 | 核心内容 | 对应阶段 |
|---|---|---|
| M1 需求评审 | 范围/业务全景/模块划分/验收指标基线，CAD 选型与 AI 能力基线双签锁定 | 第 1–2 周 |
| M2 底座可用 | 图谱服务与抽取管道可用，L0 底座核心能力就绪 | 第 3–9 周 |
| M3 场景①验收 | 图纸解析链路打通，气泡图 + 检测报告沉淀入图谱 | 第 7–14 周 |
| M4 场景②验收 | 装配工艺受控生成与判批完成，专家签字 | 第 10–18 周 |
| M5 联调校准 | 端到端联调与渗透测试、代表零件样本校准 | 第 19–20 周 |
| M6 UAT 与预验收 | 生产环境私有化部署、UAT 执行、培训与文档交付 | 第 21–24 周 |
项目同时把"真实样本早进场""甲方专家工时有保障""人工复核边界前置宣贯""问题台账单一事实源"列为四大关键成功要素，并明确 AI 指标基线只能基于真实脱敏样本测定——这套方法论保证了 24 周的进度与质量可落地、可验收。
六、验收与量化指标
项目以《标准化工艺开发平台定制技术协议》约定为验收准绳，围绕 AI 能力基线设定分桶验收阈值与盲测集，主要量化指标包括：
碳排放核算精度：AI 计算结果与人工算例相对偏差 ≤1%，以甲方提供的多个零件人工算例为唯一基准。
生成质量：受控生成结果与专家修订的"修改内容 <10%"口径，衡量 AI 初稿的人工采纳率。
一致性校验：装配工艺生成结果须通过五大一致性校验，缺口项进入判批工作台处理。
安全与稳定：第三方渗透测试完成高危/中危漏洞修复并闭环，生产环境主备切换演练通过。
合同同时约定：技术协议范围内指标不达标属缺陷，乙方须免费整改至达标，进一步把验收主动权与质量责任绑定在交付方。
七、客户价值
对重庆三友而言，这套平台带来的不是"一个系统"，而是工艺管理方式的升级：
经验资产化——老师傅的核对经验、判批口径沉淀进知识图谱与案例库，可传承、可复用。
生成提效且受控——装配工艺由 AI 在图谱约束下受控生成并溯源，人工只判批、不盲做。
核算标准化——工艺能耗与碳排放按终端客户差异化口径自动计算，减少人工出错。
数据不出厂——模型私有化部署，满足汽车零部件行业的保密与合规要求。
可扩展——同一底座与能力可向更多零件、更多车间、更多场景滚动复制。
八、常见问题（FAQ）
是"标准化工艺开发平台定制服务"，一个面向汽车零部件制造工艺的一站式数字化平台，覆盖图纸气泡核对与检测报告、装配工艺受控生成与判批、以及工艺能耗与碳排放核算。
24 周（约 6 个月），计划从 2026 年 11 月启动到 2027 年 3 月完成 UAT 与预验收，采用双周迭代推进，设置 M1–M6 六个里程碑。
合同含税金额50 万左右，按产研人日的计价方式结算，总工作量约 379 个产研人日。
核心是 CAD 双通道解析、知识图谱（Ontology 建模）+ GraphRAG 检索生成引擎、智能体编排框架，并支持模型私有化部署与 PLM、钉钉、氚云等系统集成。
不能。项目明确"AI 辅助、人工决策、甲方拥有正式发布权"，装配工艺由 AI 受控生成后须经判批工作台人工确认与五大一致性校验，方可受控发布。
以甲方提供的人工算例为唯一基准，要求 AI 计算结果相对偏差 ≤1%。
典铭云赛是 AI 前置部署（FDE）服务商，擅长把通用大模型能力落地为贴合汽车零部件制造工艺的真实业务系统，并以合同锁定"范围内缺陷免费整改"，把交付质量责任放在服务方一侧。
关于典铭云赛
典铭云赛数字科技（重庆）有限公司是 AI 前置部署（FDE）服务商，专注把大模型能力落地到企业真实业务场景，重点覆盖汽车制造、能源与装备制造等行业的工艺数字化、产线智能化需求。如需了解标准化工艺平台、图纸智能核对、装配工艺受控生成、碳排放核算等解决方案，欢迎联系我们。
