把老师傅的经验蒸馏成AI能力:质量管理五步法

制造业里有一句老话：质量问题怎么判、怎么归口，全靠老师傅。这份经验怎么从"人脑里"搬到"AI里"？以质量纠正与预防流程为例，拆一套可复用的经验蒸馏五步法。

目标是把质量纠正与预防的判断逻辑、处理经验、异常应对，从人脑 → 结构化文档 → AI Skill，实现三件事：新人上手即用，不依赖老员工带；AI辅助判断问题归口、推荐纠正方案；预防措施自动跟踪，闭环不断裂。

第1步：流程拆解。把流程图拆成节点清单和决策树。以质量流程为例：触发层（来料不良、制程异常、客户验货不合格、客诉反馈）→ 判断层（来料归采购、结构不良归工程、操作不良归车间）→ 执行层（分析确认、制定纠正办法、实施、验证效果）→ 预防层（措施跟踪、标准更新）。

第2步：决策显性化。把"老师傅一看就知道"的判断写成明确规则：什么特征判什么归口、什么情况升级处理。判断依据越具体，AI判断越可靠。

第3步：异常场景补充。SOP只写正常路径，但真实工作里全是例外。把历史异常案例和处理方式补充进知识库——这部分恰恰是最值钱的经验。

第4步：封装成Skill。把决策树、案例库、表单模板打包成AI可执行的能力：输入问题描述，AI输出归口建议、纠正方案模板、预防跟踪清单。

第5步：闭环验证。用新发生的问题测试AI判断，比对老师傅的判断结果，偏差的回填修正。经验蒸馏不是一次性工程，是持续迭代。

一句话总结：经验蒸馏的本质，是把"手艺"变成"资产"。老师傅的经验值钱，但只有结构化之后，它才能复制、才能传承、才能被AI放大。