智能制造里的文档理解：图纸、BOM 与连接关系的工程化

把工程图纸识别成结构化数据，很多人以为是纯视觉问题。实际上，图纸里信息的组织方式（图层、标注、符号、标题栏）才是关键——视觉模型负责读取，工程规则负责解释。

我们为线束行业沉淀了针对性的图纸识别能力：图线、端子、连接关系分层提取，再用行业规则校验一致性，避免「读得出、却不懂」。

线束 BOM 分散在图纸、表格与工程师经验里。我们把它拆成可自动化的流程：识别零部件 → 抽取规格参数 → 匹配物料库 → 生成结构化 BOM。

这套能力的价值不只是省人力，而是让企业摆脱对个别老师傅经验的依赖，把工艺知识沉淀成可复用资产。

图纸可以画得很漂亮，但连接关系是否正确、线号是否一致、与上一版对比有没有变更，这些才是工厂真正关心的问题。我们提供连接关系一致性校验，把变更点自动标记出来。

它与我们的连接器数据库（connector-db）联动：器件选型、引脚定义与物料数据同源，从设计源头减少错误。

制造现场还有大量跨系统操作：从 ERP 拉数据、在多个工具间搬运信息、按固定流程上报。这些交给 RPA 技能库来自动化，与文档理解能力叠加，才能形成「看懂 → 算好 → 自动跑」的完整闭环。