Lesson 02 · 车间断网用云 SaaS AI → 直接翻车¶
Problem¶
制造业客户听了云计算大厂的话, 觉得 "上 SaaS AI 快", 结果: - 车间物理断网, SaaS API 根本调不到 - 网通了但图纸/工艺不能出内网 = 直接违反 NDA - 视觉质检需要 100ms 延迟, SaaS 200ms+ 起, 产线卡壳 - 断网 30 min, SaaS 无法工作, 客户上升到集团 IT
Root Cause¶
用互联网公司经验来做工业现场.
常见触发: - 集团 CIO 是互联网背景, "上云 = 现代化" - 供应商是纯云 SaaS 公司, 没有边缘经验 - 需求评估时没有实地去车间, 只看了办公室 wifi - 忽略了工业客户的保密协议 (图纸 / 工艺 / BOM 不出车间)
Fix¶
车间 = 边缘 = 单机部署, 云 SaaS 完全不适用.
我们的车间部署方案: - AW36-14B on 单 4090 或 RTX 6000 Ada, 部署在车间边缘 (工业 PC 或加固服务器) - 本地 RAG (Ollama + 本地向量库), 无公网出口 - 车间 pad + PC 双端, 支持工人手戴手套语音/触屏 - 本地知识刷新 — 季度 IT 从总部离线 sync 索引 - UPS + 双机热备 — 车间断电断网都能撑住 - 视觉质检: 独立边缘推理机, 100ms 内响应, PLC 直接联动分流
How to Avoid¶
- 实地考察车间再报方案 (温度 / 湿度 / 灰尘 / 电压 / 是否物理断网)
- 保密协议在方案阶段就明确 (图纸 / 工艺 / BOM 能不能出车间)
- 延迟需求用实际产线节拍算 (不是"感觉快就行")
- 供应商筛选只找有工业现场经验的
- 云 SaaS 供应商别参与工业车间竞标 — 物理不适配
Related cases¶
- Case 02 · 车间断网 AW36-14B — 单 4090 边缘, 故障工艺定位 -45%
- Case 17 · Tier-1 产线视觉质检 — 缺陷漏检 -74%, 良品率 +8%, 6 个月回本
- Case 03 · 集团多租户 LLM 网关 — 工业子公司走内部 AW36-72B
Related industries / vs¶
避坑成本估算: 云 SaaS 项目卡壳翻工 = 6 个月项目 delay + 客户信任崩塌 + 采购追责.
下一步: 30 min 车间部署对齐