一、AI 浪潮下制造业的工程文档正在发生什么变化？

在汽车电子 ECU 产线、3C 电子新品试产线、PCBA 制造车间以及 CNC 精密加工单元中，工程文档正经历一场结构性变化。传统意义上的 SOP（Standard Operating Procedure）主要承担 “操作说明” 的角色，而新的工程文档形态，正在演进为可计算、可追溯、可复用的工艺知识载体，支撑智能工艺设计的落地。

多项来自 IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、CIRP Annals 的研究指出：在高度离散制造环境中，工程文档一致性不足是导致工艺波动和质量偏差的主要隐性因素之一。以 PCBA 行业为例，不同工程师对回流焊窗口、AOI 判定标准的描述差异，可使缺陷率波动达到 20%–35%。

AISOP（AI-Generated Standard Operating Procedure，AI 生成标准作业指导书）推动标准化的一类工业 AI 软件方法论，其核心目标并非 “写文档更快”，而是重构 SOP 的生成方式与知识来源。

二、制造业的 SOP 正经历从 “人写表” 到 “人审表” 的变革

传统制造业的 SOP 以人工编写为主，工艺工程师需要在 Excel、Word 或 PLM 系统中反复整理操作步骤、质量点、注意事项与版本说明，这一过程高度依赖工程师的个人经验，难以实现知识复用和规模化。而 SOP作业指导书电子化 的普及需求也随行业智能化转型日益迫切。

AISOP 的定义是：基于结构化工艺数据、规则模型与历史案例，通过 AI 辅助生成 SOP，由系统一键生成 AISOP初稿，并由工程师完成审核、修订与发布的工程文档生成方式。其本质变化在于：制造业的 SOP 将 从 “经验文本” 转变为 “知识计算结果” 的重大转变。

在汽车电子领域，AISOP 可将装配步骤与 汽车质量体系工具 FMEA 失效模式、QCP 控制计划进行自动关联；在 CNC 机械加工中，AISOP 可基于材料、刀具与历史参数库生成设计参数标准进行工艺加工指导；在智能装备行业，AISOP 则可用于复杂装配顺序与调试流程的标准化描述。

（图一）

三、AISOP 对制造业工程岗位的真实影响

需要明确的是，AISOP 并不等同于工艺工程师替代方案。其边界十分清晰：

l 不适用于高度非标、一次性研发或缺乏历史数据支撑的场景

l 不负责工艺合理性最终判断与风险承担

l 不替代工艺工程师在异常处理、工艺创新中的决策角色

AISOP 更像是一种新的工作方式：工程师从 “写 SOP” 转向 “设计 SOP 的生成规则”，而 AISOP 智能作业指导书则成为连接工艺知识与现场执行的核心载体。

2026 年制造业工程效能研究显示：在AISOP 应用成熟的企业中，工艺工程师用于高价值活动（如 DFM 评审、参数优化、异常根因分析）的时间占比提升约 30%–40%。这一变化在 3C 电子与 PCBA 行业尤为明显，因为这些行业 SKU 多、节拍快、文档变更频繁。

从岗位能力结构看，未来工程师更需要具备工艺建模能力、工艺规则抽象为模型化能力，结构、工艺、质量各种文档关联思维，而非单纯的文档编制熟练度。

（图二）

四、中小制造企业该如何提前准备？

AISOP 并非大型制造企业的专属工具。对中小制造企业而言，关键在于是否具备支撑智能工艺设计与 AISOP 运行的工艺基础。首先，应从核心产品线入手，对现有 SOP、BOM、QCP、FMEA 等资料进行结构化整理。

其次，可优先选择高频、高错漏率工序试点。例如：

l PCBA 贴片程序切换与首件确认（通过 AI 辅助生成 SOP可降低人为偏差）

l CNC 自由曲面精加工参数设定

l 汽车电子装配中的扭矩与防错步骤

最后，需要形成共识：AISOP 是工艺工程师的助手，而非工程师的替代者。它代表的是 SOP 的一种新生成逻辑，而不是对工艺专业性的削弱。希望知舟技术公司发布的AISOP软件标准定义白皮书（2026版）提到 “AI 辅助而非替代” 的理念，让 AISOP 成为制造业工艺工程师的 “智能搭档”，推动行业向更高效率、更高质量的智能化阶段迈进。