纺织 · 面料生产
面料手感与后整理工艺 Copilot
客户: 某梭织与针织面料生产企业
把资深师傅的手感判断沉淀为可解释模型，按目标手感推荐后整理工艺配方。
挑战
- 面料手感依赖少数资深师傅的触摸判断，难以量化。
- 后整理配方（定型温度、车速、柔软剂用量、超喂）依靠反复打样调整。
- 批间色差往往到成品检验才被发现。
- 资深人员流动，工艺经验面临断层。
智能体做了什么
- 根据后整理参数预测面料的触感与外观属性。
- 用工程师听得懂的语言解释每个属性的关键影响参数。
- 设定目标手感，在工艺约束内反推最优配方。
- 出货前预警 ΔE 色差，并基于 SOP 与历史批次回答工艺问题。
接入数据
- 后整理工艺参数
- 专家感官评分
- Lab / ΔE 测色数据
- SOP 与批次记录
成果
- 资深师傅的手感经验成为可复用、可解释的数字资产。
- 达到目标手感所需的打样次数明显减少。
- 新工程师获得“带原因”的配方建议，而不只是一组数字。