AI异常处置建议定制：产线报警分级与处置步骤生成

产线报警文本短、缩写多、上下文缺失，值班人员常靠经验判断停不停线。我们在自动化流程实验室做了一个小规模实验：把设备报警、工位节拍、历史工单和维修记录拼成上下文，让模型输出「等级 + 处置步骤 + 是否需要停机」三段式建议，而不是让模型直接控制设备。

实验覆盖某机加车间 6 类设备、近 3 个月约 1.1 万条报警记录。做法上先用规则库把报警归到 4 个等级，模型只负责在等级内生成可执行步骤，并对每条建议附上引用来源，便于班长核对。评估指标不看「像不像」，而是看值班人员采纳率与误判为「可继续运行」的比例。

阶段性进展：

• 在离线回放中，与原有经验处置相比，平均确认时间从 4.2 分钟降至 2.6 分钟，误判「可继续运行」的比例由 9.3% 降至 3.1%；
• 下一步计划接入边缘网关做在线灰度，只对低风险等级开放自动下发建议，高风险仍强制人工确认。

结论偏保守：报警建议类应用的上限，取决于历史工单质量而非模型规模。我们更倾向把它定位成值班台的第二双眼睛，而不是替代判断。