用 AI 改造 COI 管理:真实工厂案例解析(Hybrid Rasa + LangChain)

在工厂内,COI(Certificate of Inspection,检验合格证)管理通常是一项繁琐且重复的工作:
查客户 → 查产品 → 查 Lot → 查看 QC 数据 → 打开 Excel 模板 → 填写 → 导出 → 发送。

整个流程耗时、容易出错,而且对人员经验依赖非常大。

Simplico 构建了一套 混合式 AI 助手(Hybrid AI Assistant)
结合 Rasa(结构化、安全的对话流程)LangChain(推理、数据查询、文档搜索、文件生成)
让工作人员只需通过 自然语言对话,即可完成整个 COI 工作流程。

本文将以一个真实的工厂工作场景为例,并展示背后的 混合式 AI 系统架构图


🧠 混合式架构(Hybrid Rasa + LangChain)

以下是该 AI 助手在 COI 系统中的架构:

                                       ┌─────────────────────────────┐
                                       │       工厂工作人员 (QC/生产/销售) │
                                       └──────────────┬───────────────┘
                                                      │
                                                      ▼
                                       ┌─────────────────────────────┐
                                       │          Web 聊天界面        │
                                       │ (浏览器、LINE、Slack 等)     │
                                       └──────────────┬───────────────┘
                                                      │
                                                      ▼
                                   ┌────────────────────────────────────┐
                                   │             AI 网关层               │
                                   │   负责路由消息到 Rasa 或 LangChain  │
                                   └───────┬────────────────────────────┘
                                           │
                        ┌──────────────────┼───────────────────┐
                        │                  │                   │
                        ▼                  ▼                   ▼
             ┌────────────────┐   ┌───────────────────┐   ┌───────────────────────┐
             │  Rasa NLU +    │   │   LangChain RAG   │   │    LangChain Agent     │
             │ 对话管理        │   │ 文档检索 (SOP/手册) │   │ 推理 / SQL / 工具调度   │
             └────────────────┘   └───────────────────┘   └───────────────────────┘
                        │                                         │
                        ▼                                         ▼
          ┌──────────────────────────┐            ┌────────────────────────────────┐
          │ Rasa Action (Python)     │            │ Agent 工具集                    │
          │ - 名称消歧义处理         │            │ - SQL 查询工具                 │
          │ - 用户意图确认           │            │ - COI Excel 生成工具           │
          └───────────────┬──────────┘            │ - Lot 查询工具                 │
                          │                       └───────────────┬────────────────┘
                          ▼                                       ▼
           ┌────────────────────────────────┐      ┌──────────────────────────────────┐
           │     COI / QC 数据库            │      │ 文档 & 向量数据库                │
           │ 客户 / 产品 / Lot / QC 记录    │      │ Manual / SOP / Embedding        │
           └────────────────────────────────┘      └──────────────────────────────────┘

该架构结合了 Rasa 的可控性LangChain 的智能推理能力
可用于真实工厂环境,其中 安全性、准确性与可追溯性尤为重要。


🔍 1. 用户以自然语言搜索客户资料

工作人员只需问一声:

用户:
“查询 Toyota 的资料”

AI 查询客户数据库,并发现相似名称:

AI:
“发现多个名为 Toyota 的客户,请选择:

  1. Toyota Motor
  2. Toyota Thailand
  3. Toyota Industrial Asia
  4. Toyota Logistics Service”

用户:
“2”

AI:
“您选择了 Toyota Thailand
客户资讯如下:

  • 客户代码:C-TH-112
  • 已发行 COI:243 份
  • 启用中的产品代码:18 个
  • 地址:Samut Prakan, Thailand”

整个流程不到 3 秒。


🧾 2. 自动生成 COI 文件(Excel)

用户:
“为 Lot 123-456A 生成 COI”

AI 自动执行:

  • 查询 Lot 信息
  • 检查 QC 状态
  • 载入 Excel 模板
  • 自动填入所有资讯
  • 生成 COI 文件并上传

AI:
“正在生成 COI…
✔ QC:合格
✔ 模板:COI_Template_v3.xlsx
COI 已生成:
📄 Toyota_Thailand_COI_123-456A.xlsx
下载链接:s3://coi/...”

原本需 10–15 分钟的工作,现在只需几秒。


📦 3. 根据产品代码查询全部 Lot

用户:
“列出产品代码 P-9981 的所有 Lot”

AI:
“以下是 P-9981 的 Lot 记录:

  • 123-456A — 已完成
  • 123-456B — 等待 QC
  • 123-457A — 已完成
  • 123-458C — 测试中
  • 123-460A — 已完成(待生成 COI)

需要查看任何 Lot 的详细资料吗?”


🏭 4. 即时查看 Lot 的 QC + 生产资讯

用户:
“1”

AI 回应:

AI:
“Lot 123-456A 详细资料如下:

产品资讯

  • 产品代码:P-9981
  • 名称:Aluminum Housing

QC 检测结果

  • 硬度:88.5 HRC
  • 化学成分:通过
  • 尺寸:通过
  • 外观:无瑕疵

生产资讯

  • 产线:CNC Line #2
  • 日期:2025-01-14
  • 生产班组:B
  • Cycle Time:2.8 分钟”

📘 5. 使用 RAG 搜索 SOP 步骤

用户:
“显示该产品的 SOP”

AI(来自 SOP PDF 的 RAG 结果):
“以下是 P-9981 的 SOP 摘要:

  1. 外观检查
  2. 尺寸测量(±0.05mm)
  3. 硬度测试(85–90 HRC)
  4. XRF 化学分析
  5. COI 准备流程”

📊 6. 自动汇总 COI 历史纪录

用户:
“汇总一下 Toyota Thailand 的 COI”

AI:

过去 90 天 COI 统计

  • 已发行 COI:62 份
  • QC 合格率:98.3%
  • 延迟案件:2 件
  • 最常见产品:P-9981

并且 AI 提供:

“需要导出为 PDF、Excel 或 Email 吗?”


🚀 总结:这不仅是聊天机器人,它是工厂的 AI 助理

通过 Hybrid Rasa + LangChain,AI 可以:

  • 会话式查询客户、Lot、产品
  • 自动生成 COI Excel
  • 查看 QC 结果与生产记录
  • 搜索 SOP 文档
  • 自动生成报表

它不仅减少工厂工作人员的重复工作,也减少人为错误,让 COI 管理更加快速、安全且可追溯。

这是工厂数字化(Factory Digitalization)迈向下一阶段的重要一步。


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