车间语音报工AI定制：噪声环境下的工序识别

车间报工长期靠纸质流转卡或下班前集中补录，数据滞后一天是常态，废品原因往往只剩一个笼统代码。语音报工看起来简单，真正落地时难点不在语音转文字，而在噪声、方言和口误下的字段抽取，以及与工单系统的强校验。 一个可落地的定制方案通常包含三层： 1）前端拾音与降噪。工位噪声普遍在75分贝以上，建议用工位固定麦克风阵列而非手机，先做波束成形与回声抑制，再进识别模型；对高噪工位可配脚踏式按键触发，避免全程常开误识别。 2）语义抽取与业务校验。识别结果不直接写库，而是先抽槽位：工单号、工序、合格数、废品数、废品原因。工单号可用后四位加校验位，识别到多个候选时由终端播报确认，减少错账。数量类词汇用语法规则加正则兜底，比纯大模型更稳。 3）离线优先的部署方式。车间网络不稳定，建议在边缘盒子做本地识别与缓存，联网后批量同步，避免因断网导致整条线停报。 落地节奏上，先选一条工序固定、节拍稳定的产线试点，收集两周真实录音做测试集，重点看三项指标：字段准确率、报工及时率、工人愿意用第二次的比例。前两项达标但第三项低，通常是交互太长，需要把一次报工压缩到三句话以内。