在智能制造中，首先明确AI应用场景：预测性维护、质量缺陷检测、工艺参数优化。收集设备传感器数据和历史生产记录是使用AI的第一步，确保数据完整性和标注准确性。
选择适合工业场景的AI工具，如基于边缘计算的视觉检测系统或云端时序预测平台。将预训练模型与工厂实际工况进行微调，通常可在一到两个月内完成上线部署。
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建立持续迭代机制：AI模型上线后需定期监控准确率与误报率，结合现场反馈数据进行再训练。同时培养复合型人才，让工艺工程师掌握基本Prompt工程与模型评估能力，实现AI与生产的深度融合。