异常检测
共 3 个案例。同一做法的不同行业变体，适合横向对比。
从分时电表数据到节能建议，周度分析由 3 天缩到半天
一家 500 人电子厂的能源管理工程师，把 3 座厂房的分时电表、空压机与中央空调运行数据交给 AI 做清洗和异常识别，自动生成周度节能建议初稿，改造方案与投资排序仍由工程师结合工艺复核。
表格处理 · 异常检测周度能耗分析耗时 半天
从设备巡检记录到维修工单，故障知识库同步生成
一家 300 人注塑厂的设备主管，把 40 台设备的纸质巡检记录交给 AI 识别和抽取，自动判断异常等级、生成维修工单草稿，并从历史故障中检索处置建议；工单派发与停机确认仍由主管现场判断。
图文识别 · 大模型 API巡检录入耗时 25 分钟
财务对账：把「两天核对 4 万条流水」压到 40 分钟
规则引擎做匹配、模型只负责解释差异原因并写说明，人复核异常项——把「解释」这件最耗时的活交出去。
大模型 API · Python 脚本月度对账工时 2 人 × 40 分钟
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