数据诊断
流程、数据源、损失与风险图，并提出一个试点问题。
NPNT 交付模型
生产线仍由工艺专家和质量体系控制
第一阶段 AI 只观察和提示，不控制设备，也不改变已验证流程。团队将预测与实际结果及专家决定进行比较。
01 · 工作流程
从业务问题到可验证结果
AI 建议不替代工艺规程、放行控制、质量体系或责任专家。最终范围取决于数据质量、集成和安全要求。
- 01
损失
选择一个问题：波动、停机、质量、收率或资源。
- 02
可观测性
检查传感器、LIMS/MES、事件、缺失值与工艺师决定。
- 03
影子模式
模型预测并解释信号，但不影响生产线。
- 04
前后 KPI
比较提前发现时间、稳定性、分析时间或避免的损失。
02 · 阶段交付物
系统可能提供的能力
- 01偏差提前预警
- 02指标轨迹预测
- 03可能原因排序
- 04带预期 KPI 的工艺师行动方案
- 05从原料到放行的全流程可见性
03 · What the estimate covers
Scope, data and deployment determine the investment
After a short brief, NPNT proposes a first-stage architecture, a budget range and a result criterion. A detailed public tariff is intentionally avoided because integrations and responsibilities differ.
影子试点
数据准备、模型、专家界面、日志以及与预设 KPI 的比较。
工业环境
集成、可观测性、角色、规程、变更控制和扩展。
04 · 运行与维护
运行支持
部署于俄罗斯境内或双方约定的受保护环境，并管理版本、质量、访问权限与变更。
模型监控
数据质量、漂移、误报和定期报告。
场景发展
监控、改进周期和新的解释特征。
多个区域
统一可观测层，每个流程设置独立 KPI。
范围明确的第一阶段
描述问题，我们将给出第一步的架构建议
初步评估无需医疗文件、商业机密或完整数据集。提供流程背景和期望结果即可。
- 01需要改进的流程、产品或目标受众
- 02目前已有的数据或材料
- 03谁负责决策，以及用什么标准评价结果
我们会在首次回复中确认流程、可用数据、责任专家和结果标准，然后提出范围明确的第一阶段，以及时间和预算区间。
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