你的业务里，
AI 从哪里开始？
从你的行业，
找到第一条流程。
从已有项目的材料与经验出发，看看哪些做法适合你的团队。
看懂一种可能之后，
再用自己的业务验证。
已有项目记录帮助你理解做法。合作方方案帮助你扩展思路。正式实施前，我们一起核对材料、责任与验收标准。
了解理门如何落地 ↗看看同一行业，
还有哪些可能。
合作伙伴 0worker 的 10 个行业、350 套应用系统。选一个具体问题，作为沟通和适配评估的起点。
了解方案来源以下为合作方方案参考，并非理门已完成项目或现成产品承诺。适用条件、交付分工与验收目标需结合你的数据和现场情况确认。
AI 询价与报价审查系统
漏掉指定热流道品牌，报价一低就是亏本。
合作方提出的应用方向
- 解构技术条件，提取钢材与热流道品牌要求
- 按投影面积与年产量算穴数与机型
- 查账期与现货交期，评特殊改性料到货风险
- 合试模耗材、水口料折算与物流，出利润区间
AI 试模记录复盘系统
试模字迹潦草，量产时又得从头调一遍机。
合作方提出的应用方向
- 把口述缺陷转成带机台号与料批的试模档案
- 比对多轮射压、保压与水温，锁工艺窗口
- 按模流结果提示在特定位置开排气槽
- 从成功日志提稳定参数，出锁模与射胶标准卡
AI 原料环保审查系统
有害元素超标的料入库，出口就被扣在海关。
AI 换模安全交底系统
压板螺栓没拧紧，换模就是砸模掉模。
AI 退货客诉分类系统
客户批量开裂索赔，责任说不清就得赔。
AI 吨位与模次排程系统
模具吊到一半才发现模脚放不进机台。
AI 原料干燥推算系统
烘干不到位，塑件里就出气泡与银纹。
AI 回料掺比与成本系统
便宜再生料掺多了，良率一跌反而更贵。
合作方提出的应用方向
- 按热降解分子量衰减算保强度的掺料上限
- 合良率下降与周期拉长，精算单件成本
- 评细粉率，提示助剂或控制筛网孔径
- 扫车规与医疗件订单，锁死掺料权限
车规与医疗件一律禁止掺回料，这条权限锁死不做例外。
AI 单件能耗成本系统
电费按产值平摊，精密件的账全是错的。
AI 模具保全预测系统
模具带病干活，顶针咬死就拉伤模芯。
AI 异构接口适配系统
老注塑机不给接口，数据就断在机台上。
合作方提出的应用方向
- 解十六进制字节流，提取螺杆位置与油温
- 把各品牌机台参数映射成标准数据模型
- 校安全门与开模允许信号，出测试用例
- 出温控盒通讯驱动，采各组流道温度
接口与逻辑代码只出草案，联调与现场确认通过后才允许接入生产网。
AI 成型曲线清洗系统
伪尖峰一进曲线，工艺师就误判成气阻。
精密注塑的 8 个场景与成效方向
保留合作方的场景说明；其中效果描述属于方案目标，具体项目需另行验证。
01工业智能体全球大模型知识库，直接对上注塑工艺与生产难题+
汇集全球大模型，不只是国内的，更有国外先进的全球知识矩阵，把高分子材料学、模流分析、注塑机 PLC 指令与模具结构带到生产一线。
阅读完整场景说明 ↗02大模型实时给出模温、料温、速度、保压的最优组合+
工业智能体把塑料物性、模具结构、机台吨位、环境温湿度与产品壁厚放进同一次梳理，实时比较不同工艺组合，给出可供调模师傅审议的集成参数方案。
阅读完整场景说明 ↗03给每个岗位配一个懂行的助手，把车间效率和良品率提住+
工业智能体把注塑物性卡、模具维修履历和设备状态送到调模、保全、质检、排产、报价、安环六个岗位，让一线员工用专业语言提问，获得有依据的建议。
阅读完整场景说明 ↗04智能体把反复试模的活收敛成一份调试清单，把料和工时省下+
工业智能体先从模流分析模型中比对最佳充填曲线，再在车间试模数据中快速筛选出主要调模瓶颈，把依靠试错摸索的工作转化为精准的调试清单。
阅读完整场景说明 ↗05智能体与数据沟通，提前预判机台、模具、原料、能耗的风险+
工业智能体连接注塑机 PLC、烘料机、冷水机与 MES 系统，持续检查油温异动、合模受阻、塑料原料价格飙升与电费高峰，提前提示防范。
阅读完整场景说明 ↗06人工智能情报体系，感知原料价格、终端需求和节能政策，提前接住订单+
工业智能体持续读取原油与高分子价格、汽车家电新车型注塑采购需求与环保节能政策，汇聚成可追溯的情报，为注塑企业拓展新客户与设备技改提供依据。
阅读完整场景说明 ↗07人工智能获取推演能力，扩展接单报价与集群协同的获利空间+
工业智能体把模具造价、塑胶用量、成型周期、机台工时与物流半径放进同一次推演，比较不同报价方案与协同外发，找出兼顾利润与竞争力的接单边界。
阅读完整场景说明 ↗08把车间最繁重的减负、模具、应急和师傅经验，交给从不下班的行家+
工业智能体读懂模具图纸、商业保密协议、设备安环预案与老调模师修模笔记，在重复报表、模具 3D 资料保护、突发卡模停机、老师傅退休这些关键点，把调模绝活留在车间。
阅读完整场景说明 ↗从一条具体业务流程谈起
首次沟通只需说明当前流程、主要问题和预期结果。