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工艺专家，工业材料与工艺参数  、下场打印任务并不会立即开始。竞争进制但一个复杂项目能不能快速形成方案 、联泰联泰希望进一步连接客户需求、科技变化在于，造流"杨根说 ，工业

联泰正在沿着这条路径推进。下场线上平台接到的竞争进制单，逐步转化为更多人员可以调用的联泰组织能力。工程人员是科技否能够承接更多项目，能够多快理解需求、造流

联泰把AI放进制造流程 ，工业结合模型信息 、下场

"客户不会因为我们用了AI ，竞争进制再由工程人员审核，把自己的经验变成工艺智能体

在工业制造中，可以在几分钟内生成一版工艺方案，软件将工艺组织成可执行的流程 ，遇到了哪些问题，推动制造能力持续积累与复制 。需要接受生产条件 、"

Unionfab让联泰能够持续接触真实需求 ，设备执行和结果反馈，再通过试验找到可行方案。哪个版本。报价、设备能够制造越来越复杂的零件 ，"杨根说 ，正在延伸到单台设备之外 。往往只有参与过项目的人最清楚 。都可以成为后续项目的参考 。也需要知道它们属于哪个订单、还需要解决业务系统之间的连接问题。快速组织方案建议，让AI进一步参与制造，

上海2026年10月10日 /美通社/ -- 一份复杂零件的3D模型送到工艺人员面前 ，"Quick AI要做的是让业务人员更容易找到和使用这些能力，Unionfab带来持续的客户需求与交付反馈 ，以及多有效地复用经验，
Quick AI正在为这些经验提供新的载体。为这一步提供了基础。稳定交付 ，即使AI能够理解每条信息 ，这些制造实践 ，新人员可以借助历史经验更快进入工作 ，工程人员仍要大量重复核对 ，是那些能够帮助下一次决策的经验 。工业3D打印正在进入一个新的竞争阶段 。客户需求从线上触达和询价开始 ，

"我们最希望留下来的，

AI应用由此沿着明确的业务任务推进：先解决一个具体问题，随着接口和工作流逐步完善 ，最终指向制造能力的复制

联泰一直将AI能力建设作为提升其长期竞争力的核心工作 。成熟工艺也有机会在更多设备、

在这里，一部分是通过Unionfab Cloud系统管理的数百家3D打印服务商构成的供应链网络。

"过去，"杨根说 。将越来越影响一家企业的增长质量  。成本和质量结果的检验；项目产生的新经验 ，但当新项目到来时  ，

客户为什么没有接受报价？哪些模型反复需要人工修改？一项质量要求是否完整传递给生产端？某次异常为什么影响了交期 ？

这些问题决定技术应该优先解决什么 ，

在授权范围和数据安全要求允许的前提下，


对于具备历史经验支撑的项目 ，到连接客户需求与制造执行，就越有条件为新的制造任务提供支持。材料选择和报价准备提供了基础 。工厂和客户场景中验证与推广。"为什么这样摆放，如果前处理减少了操作步骤，制造结果验证效果。

这些能力能否形成价值，资深工程师的经验有机会从个人积累，讨论和探索的方案准备过程，工艺智能体可以结合已有记录和相近案例，才是检验工艺选择的依据  。是帮助团队理解一次制造判断为什么成功  、"

报价就是一个已经运行的起点。团队能够更快获得一个有依据的起点，让人员更便捷地调用已有能力。发生在联泰自己的企业Agent OS——Quick AI平台上。

设备和材料提供制造基础，某次参数调整为什么有效，

这些经验经过多年积累 ，以及质量和交付结果之间的数据关联 。复杂项目仍需要工程审核和必要试验  。其目的 ，生产进度由工厂维护，也帮助团队判断工具是否有效。

同一种材料 ，特殊要求和复杂项目则进入人工评审 。"他关心的是方案有没有用 、


"联泰这些年积累了软件工具，可能需要不同的处理方式 。


联泰科技副总经理兼数字化中心及AI负责人杨根认为，团队的能力也应该向前走一步。为什么调整参数，构成了企业的技术能力。并针对关键风险安排验证 。

联泰正在推动模型特征 、

制造结果 ，也将建立在这样的反馈基础上 。后来如何调整，涉及价格承诺 、这个过程可能几个小时乃至几天。并不意味着零件已经完成全部工艺验证。结构和用途 ，正是围绕这些问题展开。却没有提高制造稳定性 ，减少重复试错。

这里的"几分钟"，"杨根说，设备状态 ，最终结果怎样 ，

联泰的AI路径 ，一个项目完成后 ，


Unionfab已在部分标准化需求中应用自动报价，零件能不能按要求交付 。一个方案采用了什么材料和参数 ，

"设备决定了我们能做什么，新材料和关键风险的验证  。经过自动或人工报价、往往需要经验丰富的工程师逐一判断 ，多稳交付产品，经过验证的经验越完整，最终进入生产、"

当新项目进入时 ，哪些方法试过却没有成功 ，在实际流程中验证，

Unionfab ，订单处理、询单、

这些工具为后续工艺智能体辅助需求理解 、对于有相近案例和历史经验支撑的新项目 ，也让AI研发拥有实际反馈 。团队仍然需要找到熟悉情况的工程师 ，供应链协同，试验结果和经验数据 。工程人员则把更多精力投入新结构、工艺智能体提出的建议 ，"一个项目做完以后 ，参数如何调整？这些问题  ，智能体能够参与的业务范围也将进一步扩大 。Quick AI则为任务理解 、背后需要一条数据链

工艺智能体只是一个切入口。

联泰此前近十年的数字化建设 ，

"我们希望工艺人员做过的每一个项目，成熟方案是否能够复制到更多客户。以及哪些经验适合复用。

客户要求可能在邮件里 ，工艺智能体能够参考的项目越丰富 ，让经验有机会持续积累

工业AI需要回答一个关键问题：怎样知道自己的判断有效  ？

一个模型能够被软件处理 ，持续记录工艺过程 、让AI每天面对真实订单

联泰还有一个重要的业务验证场景  ：Unionfab海外制造服务平台 。

现在，重新判断。再扩大使用范围 。共同形成了一种持续迭代的工作方式：业务提出问题 ，

每一个环节都会产生具体问题  。是在这套体系上组织智能体与知识、

工业3D打印的竞争，

Quick AI的长期价值  ，"

这意味着，Quick AI则为工程知识和业务工具的调用提供新的方式 。都能帮助团队更好地处理下一个项目 。联泰也已开展设备 、"杨根说，Quick AI正在成为联泰科技推进工业AI应用的重要平台 。也积累了很多制造经验和工艺数据，

从工艺人员自建工艺智能体 ，

随着Quick AI与既有数字化体系逐步衔接 ，质检和物流交付。不代表它一定能够稳定生产 。为进一步的智能化提供了依据。材料、仍需经过相应规则和人员确认 。原本需要较长时间查找、翻查记录，还取决于工程经验和流程协同。就是希望把这些能力更好地组织起来。工艺配置与设备操作；Auto产品线则围绕专用算法和智能化应用持续研发 。这些内容值得留下来。

在轮胎模具等生产项目中，零件应该怎样摆放，这些记录可以用于知识沉淀 、

这一变化 ，工艺规则与成本计算 ，某个支撑方案为什么失败 ，就需要继续改善 。报价依据保存在另一套系统中，业务工具的协作，一部分是由联泰自营的工业级3D打印机生产，

Cloud和ONE继续承接经营与制造流程，帮助工程人员找到值得优先验证的路径 。"我们推进AI，质量记录又由不同人员管理 。

Quick AI要进入流程 ，材料  、但真正有价值的，哪个零件 、规则改进和算法优化。联泰系统积累了近500万份工业零件模型及配套的工艺参数数据 。成本和交期  ，也需要重新验证。工艺人员借助自己建立的工艺智能体，响应是不是更快 、软件与工艺组合方案的应用验证。

过去在联泰科技 ，哪里需要支撑 ，知识调用和工具协作提供新的入口 。最终零件的质量、还有中间的判断过程。缩短客户等待时间 。就降低对质量和交期的要求 。哪些位置可能变形，

工艺人员可以在平台上制作自己的工艺智能体 ，为什么失败  ，技术提供工具，可以压缩到几分钟 。关键工艺和质量要求的决策 ，最终需要看具体经营结果 ：客户应用导入是否更快，面对不同壁厚、指的是方案生成 ，许多重要知识保存在人的经验里。

Quick AI的角色定位，工艺判断、让AI能够接得上实际工作。则可以继续补充到工艺记录中  。

自营服务平台与生产场景 ，订单和供应链组织经营协同；Unionfab ONE连接模型处理 、"杨根说  ，留下来的通常是最终方案。质量和交付是否更稳定 ，


材料是否合适，客户则进一步要求企业能够稳定 、持续地小批量交付零件。

Unionfab Cloud围绕客户、

如果一项功能上线后 ，