显而易见，成都车展他选错了方向。

3、探馆库存管理难度大，产品质量难保证。4、星光业务系统之间难以协同，分散工作沟通成本大。

AI赋能后，成都车展将单次排产6小时的时间消耗压缩到0.5-1小时，成都车展如每周排产3次，每周节省约15小时，每月节省约60小时，将计划工程师的精力释放出来投入到价值更高的事情上，提升整体运营效益，预计单个基地每年整体效益提升500万元。AI赋能后，探馆采用AI约束识别+数模识别+三维碰撞检测，对每个过程进行算法优化，反馈人力资源最优分配结果，提升生产效率。Geega智造套件助力企业迈出AI原生第一步，星光快速见效，领跑未来。

速赢+AI赋能效果案例计划AI推荐排产约束组合：成都车展整车生产计划排产约束组合配置复杂，成都车展APS固化了排产约束经验，约束经验如何用好需要靠计划员操作调整。AI赋能后，探馆减少人工线下分析，从原本每台1小时，降低到20分钟，以250工作日计算，每年节省167小时

客户见证：星光产品已服务于成都、山东、广东等地企业，例如广东东莞某芯片公司采购的TO56共晶机，稳定运行多年，助力客户产能提升40%。

导读：成都车展在半导体封装领域，高精度贴片机作为核心设备，其性能直接影响产品质量与生产效率。如果有了新想法，探馆我会引导他们自主制定时间规划与目标节点。

星光这才是学生真正的成长。这不仅是科学挑战，成都车展更是技术难题——所有复杂的物理与生态过程，都必须通过代码转换为可计算的形式，才能在计算机上运行并最终建立模型。

学生在各自研究方向深耕细作，探馆遇关键节点便与他深入碰撞思路，形成开放研究的良性循环。星光论文共同第一作者付中皞解释说。

(责任编辑：彭丽媛)