把老师傅的经验，变成新人用得上的知识

01 / 企业与问题

问题发生在哪里？

案例服务于一家位于德国斯图加特、约七八十人的零部件制造企业。不同产品涉及不同材料、参数与设备操作要求，许多关键判断来自老师傅的长期经验。随着资深员工接近退休，企业希望把这些经验留下来，并让新人在实际工作中找得到、学得会。

02 / 原案例做法

AI 进入了哪些环节？

1. 01

   先画出知识地图

   跟随员工走过工作流程，记录新人反复询问和容易出错的环节，区分已有文档与只有老师傅知道的隐性经验。

2. 02

   把经验整理成可检索资料

   结合文档解析与知识检索，把口头经验转化为可维护的内容。前期收集的真实问题同时用于测试，检索是否找到依据比回答是否流畅更重要。

3. 03

   接入原有培训流程

   把问答、学习内容、课程打卡和简单验收串起来。新人能够查看学习进度，带教师傅能发现需要补充指导的地方。

4. 04

   持续陪跑和调整

   上线后继续改进页面、易用性与问答效果，让一线反馈回到知识维护和产品调整中。复杂问题仍交给有经验的人判断。

03 / 原案例反馈

发生了什么变化？

原受访者报告，分散的生产经验开始系统化整理，老师傅逐渐把时间转向复杂问题和新人进度，培训过程也更容易追踪。原文描述了持续陪跑，整个项目从调研到陪跑经历约半年。