当真空灌胶遇见AI：普轩科技让每一次试验积累更多价值

当真空灌胶遇见AI

普轩科技让每一次试验积累更多价值

实验室需要的，不只是一台能够完成灌胶的设备，更是一个帮助研发团队开展试验、记录过程、比较结果、积累经验的工作平台。普轩科技面向集团研发中心、材料实验室与小批量试制场景，将实验室真空灌胶设备与工艺数据管理、AI辅助分析相结合，让设备服务从“完成一次灌胶”，进一步延伸到“留下可追溯、可比较、可复用的工艺记录”。

普轩真空灌胶设备外观展示；具体配置以项目方案为准。

从实验室到小批量，关注的不只是产量

面向大型集团公司的研发需求，普轩将实验室真空灌胶平台作为重点产品方向。它服务的不是单一产品的重复生产，而是不同材料、不同工件和不同试验条件下的工艺探索。

今天验证一种灌封材料，明天比较两组工艺条件，下一轮再调整样品结构。对这样的使用场景，设备的价值不仅在于完成计量、混合和真空灌注，也在于帮助工程师回答：这一次做了什么调整？与上一轮有什么不同？结果如何？后续试验该从哪里继续？

普轩希望把设备、数据和研发工作衔接起来。围绕具体胶料与工件进行设备配置和试验验证，并按项目需要配置数据采集、过程追溯与智能分析服务，使实验室设备成为研发过程中的长期工具，而不只是一次性的操作工位。

先把数据记清楚，再让AI发挥作用

普轩提供的工艺数据采集与大模型智能分析方案，围绕“设备、产品、实验、轮次”组织信息。设备能够上报的数据自动采集，材料信息、样品照片、检测结果和工程评价则通过录入、上传或系统对接补充，形成一轮试验的完整上下文。

根据设备传感器、控制系统与接口配置，可确定具体采集范围：

• 设备与试验信息：设备编号、产品或样品编号、试验轮次、运行时间及工艺配方版本。
• 过程参数：设备实际具备采集条件的温度、真空度、灌注时间、出胶相关参数及报警记录。
• 材料与现场资料：胶料型号、批次、使用记录，以及现场照片、视频和操作说明。
• 结果与评价：样品检测结果、合格判定、异常现象、工程师评价和后续改进记录。

这里有一个重要原则：设定值、实测值和计算值必须分清。例如，设定出胶量不能直接当作称重实测结果，设定混合比例也不能代替实际配比验证；未安装相应检测装置、未完成接口对接的数据，不应被描述为已经在线测得。

把这些基础工作做好，才谈得上有依据的智能分析。否则，给一堆缺少背景的数据加上AI，也未必能得到有用的答案。

普轩AI软件界面：按设备、实验与轮次组织工艺记录，为AI辅助分析提供数据依据。

界面示例，部分上传功能显示待接入；具体功能以项目配置与验收为准。

AI辅助工程师，把“查资料”变成“带着问题看数据”

普轩的AI应用方向，不是让大模型替工程师拍板，而是帮助工程师更快找到记录、比较差异、整理证据。围绕已采集的工艺数据、已上传的检测资料和已审核的历史案例，系统可按配置提供自然语言查询、轮次对比、异常分析建议及报告草稿整理。

例如，工程师可以提出：“请比较这几轮试验的工艺条件，列出主要差异，并指出还缺少哪些验证信息。”系统据此汇总相关记录，把已知事实、可能原因和待确认事项分开呈现，供工程师进一步判断。

以电机灌封试验为例，如果某轮样品的检测结果不理想，分析不应只盯着某一个真空数值。可以把材料批次、温度记录、抽真空过程、灌注时间、工件准备情况及检测结果放在一起对照，再形成下一轮排查与试验建议；这是一种应用流程示例，并非已经验证的客户改善案例。

AI负责辅助整理与分析，工程师负责验证与决策。 普轩建议保留原始记录、分析依据和人工审核结果，不让未经验证的AI建议直接修改关键设备参数或绕过安全联锁；明确人机职责，也是NIST人工智能风险管理框架强调的治理原则。（NIST：人工智能风险管理与人机交互 https://airc.nist.gov/airmf-resources/airmf/appendices/app-c-ai-risk-management-and-human-ai-interaction/）

从一次试验，到企业自己的工艺知识库

对于集团研发中心，一轮试验的价值不应随着项目结束而消失。普轩的方案把经过工程师确认的试验条件、异常现象、处理措施和适用边界关联保存，让后续项目可以检索和参考，而不必重新从零开始。

不同团队遇到相似问题时，可以在授权范围内查找已有记录。研发向试制转移时，也可以交接工艺版本、原始过程数据和验证结论，而不只是交接一张参数表。

这里的“持续积累”，主要是指数据和经审核案例的持续沉淀，不等于每次上传资料就自动训练大模型。是否进行模型微调、使用哪些数据、谁能访问知识库，都应由客户授权，并在项目中明确约定。

分层服务，不要求客户一步到位

不同企业的数据基础、研发规模与安全要求并不相同。普轩可围绕项目需求，按以下层级规划服务范围，让客户从当前最需要的能力开始，再逐步扩展。

• 设备与工艺服务：以实验室和小批量真空灌胶为核心，围绕胶料、工件和试验目标确定设备配置、操作流程与验证要求。
• 数据采集与追溯服务：增加试验档案、过程记录、现场附件、结果评价和历史查询，让试验信息有统一的管理入口。
• AI辅助分析服务：在数据与权限条件具备的基础上，配置轮次对比、知识检索、问题分析建议和报告草稿整理，减少重复查找与汇总工作。
• 企业级集成与本地部署服务：面向多设备、多团队及集团研发中心需求，评估与客户现有业务系统、身份权限体系及AI算力平台的接口，并规划本地化部署。

以上是服务配置路径，不代表每台设备出厂即包含全部功能。设备配置、采集字段、接口协议、软件模块及AI服务范围，应在技术协议中分别明确。

普轩设备实拍：供料与计量混合组件局部。

数据在哪里，AI就一定要在哪里吗？

研发配方、工艺参数和样品结果，往往是客户不愿随意外传的信息。普轩提供的部署思路不是要求所有客户把数据上传到公共平台，而是先明确数据边界，再选择适合的系统架构。

对于具备合适条件的客户，可以评估接入企业已有的AI平台或私有算力资源。对于确需本地运行的客户，可规划将数据存储、知识检索及模型推理部署在企业受控环境中；如果客户允许使用外部模型服务，则应先确认允许传输的数据、服务条款和审批流程，而不是默认上传原始研发资料。

本地部署是一种数据控制方式，不是一张“绝对安全”的保证书。 部署方案仍应落实身份认证、最小权限、网络分区、日志审计、备份恢复和更新管理，并检查模型接口、日志、遥测及远程运维是否存在外联路径；AI应用也需要配套管理网络安全与隐私风险。（NIST：网络安全、隐私与AI https://www.nist.gov/itl/applied-cybersecurity/cybersecurity-privacy-and-ai）

本地化也意味着相应投入。项目预算应评估服务器或工作站、按模型需求配置的GPU、内存与存储、部署集成以及后续运维费用；具体配置取决于模型规模、文档数量、并发用户和响应要求，不能只凭“接入AI”三个字确定。

如果客户已有可用的集团算力平台，优先评估复用条件；如果当前需求主要是记录、查询和基础统计，也可以先部署数据管理功能，后续再增加AI能力。我们建议按实际需求配置算力，而不是让实验室为了用AI，先建设一套用不上的“大机房”。

让设备连接数据，让数据服务研发

普轩科技希望提供的，不只是增加一个AI对话窗口的灌胶设备，而是一条从工艺执行、数据采集、辅助分析到人工验证、经验复用的服务路径。设备负责稳定执行，系统负责组织记录，AI辅助提取信息，工程师把握工艺判断与质量放行。

面向实验室、小批量试制和集团研发中心，普轩以真空灌胶为基础，按客户需求连接数据平台、AI应用与算力资源。让每一次试验不只是完成一件样品，也为下一次研发留下可用的依据。

普轩科技：让每一次灌胶有记录，让每一次试验有积累。 欢迎围绕您的材料体系、工件特点、数据管理需求与信息安全要求，与普轩共同规划适合自身研发节奏的设备及智能化服务方案。