损失看不清
停机、返工、报废、等待与在制品占用散落在多个系统。
让损失可见飞跃智造让 AI 真正理解设备状态、生产进度和业务目标,在人的掌控下分析问题、推演方案并协同执行,帮助制造企业把现场经验转化为持续进化的生产力。
企业已经拥有 ERP、OA、专业业务系统与设备,但交付、质量、停机、能耗等问题仍需要跨系统人工判断。飞跃智造补上从数据理解到受控执行的智能决策层。
停机、返工、报废、等待与在制品占用散落在多个系统。
让损失可见设备、质量与交付异常往往在结果发生后才被发现。
让风险可预判关键判断依赖老师傅,知识难沉淀、难复用、难传承。
让经验可沉淀报表与建议没有进入排程、工单与受控的现场执行。
让决策可执行从设备、物料到工艺与人员,我们先理解每个行业真实的生产逻辑,再把现场经验沉淀为对象模型、指标口径、工艺约束和作业模板,让系统真正贴着业务运行。
覆盖工程机械、电气装备、纺织专用设备等项目型与复杂装配制造。
节拍协同、过程质量、设备健康与批次级追溯。
覆盖纸质卫品材料加工等高速产线、换线、质量、能耗和追溯场景。
覆盖尼龙改性材料等配方、批次、工艺参数、质量预测与能效场景。
覆盖生物培养相关批次、配方、过程参数、检验协同与物料质量追溯。
不是再上线一个孤立系统,而是让已有数据、工业知识、物理模型与业务动作在统一上下文中协同。
当前工业 AI 正从单点识别与问答,进入面向研发、生产、运营和服务全流程的智能体协同阶段。制造现场需要的不只是大模型,还需要高质量工业数据、行业小模型、机理与规则、边缘感知和安全执行共同工作。
把设备、物料、工艺、订单、人员与质量事件映射为统一对象和关系。
融合大模型、行业小模型、知识图谱、机理模型和业务规则,避免只靠语言生成。
让感知、分析、推演、校验、审批、执行和复盘按业务流程协同。
在权限、联锁、阈值和人工确认范围内写回系统或下发现场任务,全程留痕。
从系统在线到经营改善,形成覆盖电脑端、移动端和现场终端的产品组合。
连接数据、知识、模型与业务动作,支持异常发现、建议生成、校验审批、写回执行和结果回标。

面向多品种、小批量、定制化制造,覆盖计划、执行、质量与追溯,贯通订单到交付。

覆盖入库、库位、拣配、库存与追溯,并可接入现场亮灯与移动作业终端。

连接需求、询价、订单、交付、来料质量与绩效,辅助识别供应波动和齐套风险。

融合边缘采集、特征分析、故障诊断与维护工单,形成设备状态监测到处置反馈的闭环。

连接电、水、气等分项计量与生产工况,分析峰谷负荷、单耗偏差和节能机会。

面向控制器、仪表、传感器与边缘网关,提供协议适配、数据采集、状态监控和规则联动。

优先选择损失可量化、数据可接通、行动可闭环的场景,用业务结果完成验证,再扩展到更多智能体与工厂。
连接项目订单、BOM、库存、供应、产能与工况,对物料缺口、关键路径和交付风险进行推演,形成滚动排产建议。
连接工艺参数、检验结果、设备状态与物料批次,辅助识别偏差并追溯影响范围。
围绕速度、换线、质量波动和单位能耗,识别异常关联并辅助优化生产节奏。
融合配方、批次、过程参数、检验与能耗数据,在工艺和安全边界内形成参数建议。
连接配方、投料、过程参数、检验和库存批次,支持生产协同、偏差分析与全程追溯。
融合振动、温度、电流与工况识别异常趋势,联动诊断、工单、备件和处置反馈。
每个智能体遵循“读取业务上下文—调用工业知识与模型—生成可解释建议—人工确认—受控写回—结果复盘”的理想作业流程。
订单与工况 → 约束计算 → 方案对比 → 人工审批 → 计划写回
需求解析 · 变更影响 · 评审协同
公开信息 · 可信校验 · 专题简报
负荷分析 · 异常定位 · 策略复盘
库存库位 · 路径优化 · 任务写回
偏差识别 · 批次追溯 · 规则沉淀
设备档案 · 辅助诊断 · 闭环回访
状态感知 · 风险预判 · 检修闭环
经营洞察 · 多方案推演 · 结果复盘
以上视频为产品流程动画,界面、组织与数据均为虚构示意,不对应任何特定客户,也不构成效果承诺。
通过标准接口、消息与工业通信协议,按需连接企业现有 ERP、OA、生产、仓储、供应链、能源和设备系统,在统一权限与审计边界内读取上下文、回传任务和反馈结果。
FlyAI OS工业上下文与智能体中枢实践验证从一个真实问题开始:先把订单、物料、工艺、设备和岗位动作连起来,再让智能体识别风险、给出依据、进入审批并跟踪结果。
01 / 工程机械项目节点变化会同时影响采购、外协和生产。系统联动长周期件、供应商反馈与现场进度,辅助形成风险清单、影响范围和协调顺序。
02 / 电气装备围绕订单检查配置、BOM、物料、装配与试验节点,把设计变更对采购和交付的影响转成可处理的任务。
03 / 纺织专用设备按订单和机号汇总齐套、装配、调试与异常状态,减少人工计划和表格核对,帮助交付岗位更早发现等待风险。
04 / 汽车零部件把物料批次、工艺参数、检验结果和设备状态放到同一证据链中,辅助定位异常候选原因和优先排查方向。
05 / 纸质卫品材料连接原料批次、生产卷号、设备运行、质量和能耗记录,分析停机、损耗与单位能耗偏差,形成可复盘的生产链路。
06 / 先进化工与新材料融合配方版本、原料批次、过程参数、检验结果与设备工况,在工艺和安全边界内辅助判断质量风险。
07 / 生物制造围绕批次组织配方、投料、过程参数、检验与库存信息,辅助发现偏差、明确影响范围并推动处置闭环。
以上内容按典型行业业务链路整理,不展示客户名称和经营数据;具体建设范围、数据条件与验收口径在项目诊断阶段共同确认。
能力覆盖产品、场景、技术攻关、产业服务与产学研协同。




从排产、齐套、设备运维或工艺质量中选择一个高价值问题,以结果验证价值。
面向园区、渠道、设备商、高校与平台伙伴,共建场景、联合交付、沉淀行业模板。
围绕工业 AI OS、场景智能体与边缘可信执行,寻找能够带来产业资源与长期协同的战略伙伴。
福建飞跃智造科技有限公司面向高端装备制造、汽车及零部件、轻工纺织与纸制品、先进化工与新材料、生物医药与健康制造等产业,提供工业软件与工业 AI 服务。
团队覆盖工业现场、平台研发、AI 算法、行业实施与客户成功,推动数智化从“系统上线”走向“经营改善”。
福建省泉州市洛江区公司持续与北京航空航天大学等高校相关科研力量开展产学研合作与成果转化,推进工业物理 AI、多传感器融合、智能电气与先进制造等方向。
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