一、制造業(yè)低代碼平臺(tái)的典型架構(gòu)

二、邊緣與云的協(xié)同：為什么制造業(yè)場(chǎng)景需要“雙輪驅(qū)動(dòng)”

案例：某 3C 工廠在 SMT 貼片環(huán)節(jié)部署了邊緣-云協(xié)同質(zhì)檢系統(tǒng)，缺陷漏檢率從 0.8% 降至 0.1%，缺陷過(guò)殺率從 5% 降至 1.5%（數(shù)據(jù)來(lái)源：工廠內(nèi)部周報(bào) 2025-06）。

三、低代碼平臺(tái) API 設(shè)計(jì) 7 步法

1. 場(chǎng)景拆解：把“AI 質(zhì)檢”拆成“拍照→上傳→推理→回傳→分揀”5 個(gè)原子動(dòng)作
2. 數(shù)據(jù)建模：在微搭中創(chuàng)建 QualityCheck 實(shí)體，字段含 imageUrl, result, confidence, timestamp
3. 協(xié)議選擇：邊緣用 MQTT（QoS 1），云端用 HTTPS（RESTful）
4. API 網(wǎng)關(guān)：微搭自動(dòng)生成 /api/v1/qualityCheck 接口，支持 Swagger 文檔
5. 權(quán)限控制：使用 騰訊云 CAM 做子賬號(hào)+策略綁定
6. 版本管理：語(yǔ)義化版本 1.0.0、1.1.0，灰度發(fā)布 10% 流量
7. 監(jiān)控告警：對(duì)接 騰訊云可觀測(cè)平臺(tái) 的 Prometheus + Grafana

四、騰訊云 DeepSeek-V3.1 集成實(shí)戰(zhàn)

4.1 模型能力速覽

4.2 三步完成集成

示例請(qǐng)求體（JSON）

{
  "model": "deepseek-v3.1-lite",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是工廠質(zhì)檢 AI，只回答 OK 或 NG"},
    {"role": "user", "content": "圖片存在劃痕嗎？"}
  ],
  "max_tokens": 10,
  "temperature": 0.1
}

五、真實(shí)落地案例：某汽車零部件廠

5.1 項(xiàng)目背景

• 年產(chǎn) 200 萬(wàn)個(gè)剎車盤
• 質(zhì)檢工人 40 人，三班倒
• 人工目檢誤判率 3%，漏檢率 1%

5.2 技術(shù)方案

5.3 關(guān)鍵數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來(lái)源：工廠 2025-07 財(cái)務(wù)與品質(zhì)聯(lián)合報(bào)告（內(nèi)部）

六、性能優(yōu)化與運(yùn)維

6.1 邊緣側(cè)優(yōu)化

6.2 云側(cè)彈性

• 自動(dòng)伸縮：根據(jù) QPS 動(dòng)態(tài)調(diào)整 TI-ONE 實(shí)例（min=2，max=20）
• 冷啟動(dòng)優(yōu)化：鏡像預(yù)熱 + 函數(shù)計(jì)算預(yù)留實(shí)例，冷啟動(dòng)時(shí)間從 8 s 降到 1.2 s
• 成本監(jiān)控：通過(guò) 騰訊云費(fèi)用中心 設(shè)置預(yù)算 5000 元/月，超額短信告警

七、常見(jiàn)問(wèn)題 FAQ

八、未來(lái)展望：從單點(diǎn)質(zhì)檢到全域優(yōu)化

1. 數(shù)字孿生：將 DeepSeek 生成的缺陷根因分析實(shí)時(shí)同步到 騰訊云數(shù)字孿生
2. 工藝閉環(huán)：把 AI 結(jié)果寫入 MES，自動(dòng)調(diào)整 CNC 加工參數(shù)
3. 碳排優(yōu)化：通過(guò)云側(cè)大數(shù)據(jù)計(jì)算最優(yōu)排產(chǎn)，降低 5-8% 能耗（清華大學(xué) 2025 研究）

總結(jié)：用低代碼 + 大模型打通制造業(yè)“任督二脈”

• 低代碼讓業(yè)務(wù)專家用“拖拉拽”取代“手寫代碼”，項(xiàng)目周期縮短 60%
• DeepSeek-V3.1在邊緣盒子即可跑 7 B 模型，成本不到 1 張 A100 的 1/20
• 邊緣-云協(xié)同兼顧實(shí)時(shí)控制與海量算力，成為制造業(yè)數(shù)字化“新常態(tài)”