INLI IMPLEMENTATION METHOD

工业 AI 项目如何评估与验收

一套适用于中小型制造企业的五步方法：从业务基线、数据条件和真实试点出发，用可复核指标判断 AI 是否值得上线。

五步评估流程

先明确要解决的岗位、流程和决策，记录实施前的周期、人工耗时、质量或交付数据。没有基线，就不能把变化归因于 AI。

输出：问题清单、业务边界、基线数据

确认数据来源、字段质量、更新频率、设备接口和回写权限，并标注个人信息、商业秘密和需要本地保存的数据。

输出：数据清单、接口清单、权限矩阵

选一个可控场景，用真实但经过授权的数据运行。保留原流程作为对照，不在试点阶段自动执行不可逆的生产决定。

输出：试点范围、样本集、异常记录

明确哪些结果只能作为草案，谁负责批准，模型置信度不足或系统不可用时如何退回人工流程。

输出：复核规则、升级路径、回退方案

使用试点前约定的样本、周期和指标复测，同时记录误差、漏报、人工修订量和运行成本，避免只展示最佳结果。

输出：验收报告、差异说明、上线决定

指标必须在试点开始前定义。下表是评估框架，不构成 INLI 对项目效果的统一承诺。

准备一个明确业务问题、一位流程负责人、一组经过授权的真实样本，以及能够说明当前水平的基线数据。