原来卡在哪
德国斯图加特一家七八十人的制造零部件企业，大量生产知识沉淀在老师傅脑中而非操作手册里。老师傅面临退休、生产任务重，新人培养需要两三个月甚至更久——“人走了，经验会不会也跟着一起走”成为企业的现实焦虑。
具体怎么做的
先进现场，把技术往后放：不先问“用什么模型”，跟着员工走一遍日常工作流，把新人高频问题、易错知识、老师傅隐性经验整理成一张“知识地图”。
把人的经验变成AI可用的知识：导入已有文档，用文档解析+RAG处理；更重要的是把老师傅脑子里的隐性经验抽象出来；前期调研的高频问题直接变成测试集（文档解析≈95%、召回准确率≥80%才算技术路径跑通）。
把AI放回原来的培训流程：AI能力接入企业实际使用的平台，配套类似在线课程打卡的流程——新人看进度、带教师傅可查看、每节课设问答验收，而不是额外增加一个“聊天机器人”。
陪着企业真正用起来：上线后仅陪跑就接近两个月；整个项目约半年，真正投入约四个月。
效果 · Before → After
隐性经验
老师傅角色
培训过程
踩过的坑
- 用户说不清需求，也说不清经验——减少对纯访谈依赖，直接去现场看
- 技术指标不能由FDE自己关起门定义，验收标准是业务沟通的一部分
- 技术跑通以后，员工不一定愿意用——把AI放进已有培训协作环境
义道点评 · 放到制造企业里怎么做
义道财务 · 2026-09 ｜ 以下是义道的观点，不属于原案例内容；原案例不是义道的项目。
看点
这个案例最值得学的是顺序：先跟着员工走一遍日常工作流，把新人的高频问题整理成测试集，最后才谈模型。
放到制造企业里
国内制造企业里，老师傅脑子里的不只是工艺，还有「这台设备声音不对该停」「这批料要多放余量」——这些经验直接变成废品率、停机时间和料耗。义道进厂会把经验沉淀和成本口对上：先算出「人走经验断」多出来的废料与停机大概是多少钱，再决定先萃取哪几个岗位的经验。钱算得出来，老板才愿意给老师傅留出时间。
动手前先核对
- 新人上岗头三个月的废品、返工有没有单独记录
- 哪几道工序只有一两个人会做
- 现有培训平台是什么，AI 能不能挂进去，而不是另起一个
文中 M01–M16 是义道的成品模块，说明见 义道官网 · 十六个成品模块 ↗；想聊自己工厂的情况，联系义道 ↗。