MOI 识别图纸中的产品、尺寸、公差、材料与技术要求，映射企业模板生成工序检验作业指导书初稿，并保留待补充与人工校对边界。
中鼎集团起源于 1980 年创办的宁国密封件厂，2006 年成为中国密封件行业首家上市公司，主营汽车橡胶密封件、液压气动密封件与橡塑制品，为全球整车厂配套。
在中鼎的生产流程中，工序检验作业指导书是连接设计图纸与车间执行的关键文档——每一个零件、每一道工序都需要一份。
编制一份作业指导书，工程师需要从图纸上逐项读出产品信息、尺寸、公差、材料与技术要求，再按企业模板誊写成检验文档。
这项工作重复度极高而信息密度极大：一张图纸上的公差标注、材料代号、表面处理要求，任何一项抄错都会直接传导到车间的实际检验动作上。
同时，文档的格式与详略程度会随编写人不同而波动——车间拿到的指导书质量并不一致，而质量管理体系要求的恰恰是一致性。图纸变更后，相关指导书的同步更新也缺乏可靠的追溯机制。
作业指导书的生成复用了图纸知识库——同一套被统一治理的图纸资产，既支撑以图搜图，也支撑指导书生成。这正是 AI Factory 建设底座先行的意义：第二个场景不需要再搭一条数据链路。
端到端流程分五个阶段：图纸要素结构化抽取、工艺与检验规则匹配、指导书自动生成、人工复核、版本归档。MOI 识别图纸中的产品、尺寸、公差、材料与技术要求，将这些要素与检验标准、作业规范及历史作业指导书匹配，映射到企业模板生成初稿。
一个重要的设计边界是：对于无法确定的字段，系统不做猜测，而是明确标记为待补充，留给人工填写。宁可留白，不可编造——在质量文档上，一个凭空生成的公差值比一个空格危险得多。
复核确认后导出为规范的 DOCX 文档，同时保留与原始图纸的版本对应关系。
工序检验作业指导书从已审定的图纸按企业模板生成，取代了逐份手工誊写，编制周期显著缩短。
文档格式与详略标准被统一，车间收到的作业标准不再因编写人而异。
待补充字段被显式保留，人工复核集中在系统明确表示不确定的地方，而不是通篇重读。
图纸与指导书之间保持版本对应，设计变更后需要同步更新哪些文档变得可追溯。
两个场景共用一套图纸知识库，也验证了 AI Factory 的核心假设：底座建好之后，场景是长出来的，而不是一个一个重新建出来的。