2026 年 1 月 21 日，希望知舟技术（深圳）有限公司正式发布《AISOP 行业标准白皮书（AISOP-STD 2026）》。白皮书系统介绍了 AISOP（AI 生成 SOP）在制造企业工艺流程中的应用价值，围绕工业 AI 软件能力分层、合规与治理机制、投资回报分析以及产品成熟度演进路径展开说明，为制造企业在智能作业指导书与工艺标准化管理方面提供了可参考的实践框架。
AISOP 作为智能作业指导书与 AI 工艺规划的解决方案被提出。AISOP（AI-Generated Standard Operating Procedure）智能作业指导书是一类以生成式人工智能为核心引擎，面向制造业工艺设计阶段，自动生成、校验、优化并持续维护作业指导书（SOP）的工业软件系统，其核心在于将工程师长期积累的隐性工艺经验转化为可调用的软件能力模型，并通过 AI 实现跨工厂、跨产线的一致性应用，标准级别定义为 AISOP-STD / 2026。
在实际应用中，AISOP 并非自动化执行系统，而是通过“AI 生成 SOP 初稿、工程师人工确认”的协同方式，重构传统 SOP 编制流程。AISOP 通常可覆盖 70%–90% 的结构性内容，初稿生成时间由数小时甚至数天缩短至数分钟到一小时，最终版本仍由工程师审核与发布。这一模式的目标并非替代工程师，而是将其从大量重复性文档工作中解放出来，使其更专注于工艺合理性判断、风险识别以及关键决策。一键生成 SOP 在此所指的，是快速生成可人工确认的初稿能力，而非自动发布的结果。
据多家权威机构在 2024–2025 年发布的智能制造趋势报告综合显示，超过 90% 的全球规模型制造企业已经投资或明确规划在未来三年内引入生成式 AI 技术。
在这一背景下，作业指导书（SOP）在不同行业中长期面临着结构性挑战，并呈现出明显的行业差异。在电子制造行业，新产品导入频繁、工艺版本迭代周期短，SOP 需要在试产、量产与持续优化过程中不断调整，大量工程师时间被消耗在重复编写和格式维护上，不同项目、不同产线之间的工艺描述难以保持一致；在汽车制造行业，工艺流程复杂、质量与合规要求严格，多工厂、多产线并行运行，SOP 不仅承载操作指导功能，还需满足审核与追溯要求，不同工程师对同一工序的表达差异往往放大了管理成本；在机械加工行业，工序链条长、设备和参数组合多，SOP 高度依赖个人经验，复用性和可维护性不足，人员流动时隐性工艺知识难以系统沉淀。
在流程制造领域，这一问题同样存在但表现形式不同。新材料与化工行业对工艺条件和参数敏感度要求高，SOP 的准确性直接关系到稳定性与安全性，但编制和更新过程依然以人工校验为主；医药、食品饮料及饲料行业中，SOP 同时承担操作规范与合规文件双重角色，版本管理、变更追溯和一致性要求高，传统人工编制方式在效率与风险控制方面面临持续压力。总体来看，SOP 编写效率低并非工程师能力问题，而是长期依赖人工、缺乏统一标准化表达与可复用机制，逐渐成为制约工艺设计效率、质量一致性与企业规模化发展的关键因素。
白皮书进一步指出，AISOP 并不仅是 SOP 文案生成工具，而是一个面向工艺设计阶段的工业 AI 软件系统，其战略定位更接近制造业的底层能力模块。其作用可类比于 IATF 16949 在汽车行业中的质量体系基础、IPC 标准在电子制造中的工艺规范、ISO 标准在机械加工中的通用准则，以及 GMP 在医药与食品生产中的法规约束。本白皮书以“可落地的软件产品标准”为目标，对 AISOP 的行业标准框架、软件体系结构、投资回报逻辑以及产品成熟度模型进行了系统阐述。
在合规与治理层面，白皮书明确提出，AISOP 生成的 SOP 需满足版本追溯、变更影响分析、审批与权限管理及审计要求，AI 生成结果必须具备可解释性与可回滚能力，以满足企业内审、客户审核及法规监管需求。结合制造企业样本分析，引入 AISOP 后，SOP 编制效率与一致性得到改善，人为错漏率下降，工艺管理的风险边界更加清晰，显示出可评估、可控制的投入回报特征。
在行业实践方面，白皮书结合电子制造、汽车制造和机械加工等典型场景，展示了 AISOP 在不同工艺流程与产线环境中的应用效果，并提出从人工 SOP、模板化 SOP，到 AI 生成初稿并由工程师持续确认与优化的成熟度演进路径，强调 AISOP 是随企业数据积累和组织能力不断演进的软件体系。该体系同样适用于新材料、化工、医药、食品饮料及饲料等流程制造业，为不同制造形态提供统一而可扩展的工艺设计支持。
总体来看，AISOP 的核心价值并不在于取代工程师，而在于通过 AI 生成 SOP 与 AI 工艺规划能力，为工程师提供可人工确认的初稿与决策支撑，构建面向具体制造场景的智能作业指导书体系。在制造业逐步进入以数据和软件为基础的发展阶段时，AISOP 正在成为连接工艺经验、SOP 管理与工业 AI 应用的重要基础设施，为企业提升工艺效率、一致性与操作规范提供可量化的支持。
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