大模型辅助探索
打开研发思路AI 灵感
需求与参考资料大模型整理候选方向
从“没有头绪”，到有方向可讨论。
结合研发需求与公开资料，整理原料思路、组合方向和待验证问题。
输出是设计灵感，由配方师筛选并通过实验验证。
两种智能能力 · 两条独立入口
用 AI 打开思路，用机器学习积累经验。
一个帮助探索方向，一个学习本厂经验。让配方师清楚知道，每一份建议从哪里来。
了解 AI 灵感
从企业真实数据中学习
沉淀本厂配方经验机器学习
本厂配方与实验本地学习打样与验证
从“做过很多次”，到有经验可复用。
结合历史用量、原料组成、工艺与实验结果，逐步学习搭配规律，辅助筛选打样方向。
先整理数据，按品类建模；持续积累，并经验证后应用。
本地训练与推断 · 配方与实验数据不外发
机器学习辅助配方研发
三个基础模块 · 把思路落到流程里
从配方到实验，工作连在一起。
按当前需要选择模块，让配方、原料、实验与项目记录相互关联。
记录相连 · 经验才能复用
每一步做过的事，
都能找到来处。
从一份原料资料，到一款面霜的试制与验证。把投入、改动和结果留下来，下一轮研发就有起点。
- ✓查得到原料与配方版本
- ✓看得见工艺与实验结果
- ✓复用经过验证的本厂经验
通用研发流程示意从资料到依据 · 直接看工作界面
信息归到一起，判断有据可查。
原料组成、成分来源、配方风险与项目进度，围绕研发工作集中查看。
原料档案 · 组成与关联资料界面示例
把资料变成档案原料组成、附件和关联记录，方便核对与后续复用。
了解原料与配方管理成分信息 · 来源查阅界面示例
依据与适用条件一起看从成分条目查阅来源，帮助配方师确认信息是否适用。
查阅成分资料配方检查 · 风险与依据界面示例
把待核查项放到眼前集中查看风险提示，再结合依据与实际条件进行专业确认。
了解配方核对流程项目排期 · 任务与进度界面示例
看清项目正在往哪走把研发任务、进度与交付物放在同一张计划中。
了解项目协作以上为既有演示界面，用于说明操作与信息组织；具体数据、适用条件和判断以实际业务核对为准。
从一份配方，开始梳理研发流程。
先解决一个常见问题，再把团队已有的配方与实验经验逐步连接起来。
机器学习在企业本地训练与推断，私有配方与实验数据不外发。