客戶背景
某全球前三大製鞋集團，在越南與印尼共有四座主要生產基地，每座廠有 20 條以上模具生產線。換模換線頻繁，每款新鞋一到八週就要切換，而有經驗的師傅正在快速流失。
問題：隱性知識消失的速度比訓練快
換模工時的差距不在於設備，而在於師傅。資深師傅換一個模具平均 90 分鐘；新手平均 4.5 小時，而且失敗率高三倍。問題的核心在於：
- 換模步驟有文字 SOP，但 SOP 寫不出「感覺」：哪個螺絲要先鎖、這顆要鎖多緊才算對
- 師傅的判斷高度依賴機台狀態的細節，而這些細節只在腦子裡
- 跨廠輪調時，知識幾乎完全歸零重建
我們做了什麼
以 LowsiteOS 的知識層為核心，分三個階段收集、結構化，並現場交付這些隱性知識。
第一階段 — 知識擷取
攝影機與振動感測器側錄師傅換模過程，AI 自動切分步驟。師傅用平板確認每個步驟的關鍵細節，系統從每次確認裡持續學習。
第二階段 — 知識庫結構化
把收到的步驟、判斷依據、常見失誤整理成每個機台型號的專屬「換模知識圖」。每次換模後的成功 / 失敗紀錄自動更新這張圖。
第三階段 — 即時引導介面
新手換模時，平板顯示逐步提示、關鍵注意事項，以及「這一步師傅通常怎麼判斷」的說明。系統偵測到新手偏離關鍵步驟時，主動推出警示。
