【番外】AI 能读 Excel，为什么读不懂质量

班长老周把三个月质量表丢给 AI，不到一分钟就拿到了答案：温度波动偏大、夜班异常多，连“建议加强设备保养”都写好了。老周挺满意：“比我们开半天会快多了。”

品质小林却盯着结论问了一串：这“温度”到底是设定值还是实测值？夜班数据是实时采集还是第二天回填的？连续合格按供应商算还是按物料算？中间换过图纸版本没？

表里根本没这些字段。AI 算得没错，但它理解的未必是现场真正的问题。

同一格写着“180℃”，现场人员凭经验知道这是 OP20 烘烤工序炉温 3 区的实测值。对 AI 来说，它最初只看到一个字段和一个数值。

继续补上对象、工序、批次、版本和规则，它才能回答：这是哪个对象的数、按什么标准解释、处在什么业务状态。

所以质量工作接入 AI，不是把所有判断都换成一句提示词。能写成明确规则的，就让系统去计数判定；需要读材料、找矛盾、做解释的，才交给 AI。

现在就能上手的小任务：拿制度条款、QMS 配置和历史案例让 AI 对照检查，输出一张差异表。重点不是让它宣布谁对谁错，而是列出哪些配置找不到制度依据、哪些历史执行跟当前规则对不上。

最后这些疑点必须由人逐条复核。AI 只做对照检查，不自动修改，也不自动批准。