PLM / PDM · Engineering Change Impact
工程变更影响评审
把一条非结构化工程变更请求变成受限参数，再由确定性依赖图传播到 BOM、供应、工艺、成本与合规影响，最终停在工程评审。
可运行演示AI-native 工业工作Hybrid · AI + 确定性逻辑人工复核
工业语境与系统边界
场景实验 · PLM / PDM · Engineering Change
AI 与规则、Solver 或代码协作
集成边界：工程变更影响仿真；使用静态产品/BOM/供应/工艺/成本/合规 fixture，未连接 PLM/PDM、ERP、MES、QMS 或供应商系统。
这个 BUILD 证明了什么
AI 只把模糊变更请求变成受限参数；真正的 BOM、供应、工艺、成本与合规影响由可检查的依赖模型决定。
默认场景把 VM-220 连续工作温度从 120°C 提高到 150°C。系统识别出密封材料资格、供应商月度资格产能、热验证指令、年度成本代理与材料证据等影响；AI 只提供 productId 和 requestedMaxTempC，所有影响事实与数字由确定性模型计算，最终输出工程评审包而不是自动发布变更。
能否把一条非结构化工程变更请求转成可校验参数，并在不让 AI 发明 BOM、供应商、成本或合规事实的情况下，生成跨域且可追踪的影响包？
这里不重新实现 PLM。实验只测试更早的语义入口：把自然语言请求变成受限参数，再用确定性依赖关系生成工程评审包。
客户要求先以自然语言出现
AI 只提取 Product + Target。BOM、供应、成本、工艺与合规事实不会交给模型生成。
沿已知依赖关系传播影响
结果会显示哪些对象真的被已知关系影响，以及哪些事实仍缺证据、需要人工评审。
模拟边界：全部产品、BOM、材料、供应商产能、成本与合规数据均为静态 fixture；未连接任何 PLM / PDM、ERP、MES、QMS 或供应商系统。
决策边界
谁负责什么？
AI / 确定性系统 / 人怎么分工
- AI01解释非结构化变更请求
只提取产品 ID 与目标温度，不生成 BOM、成本、供应或合规事实。
- 代码02沿已知依赖计算影响
产品、BOM、材料资格、供应产能、工艺验证、成本与证据状态都来自静态 fixture 和确定性规则。
- 人工03工程评审并决定下一步
工程人员判断是否发起 ECR / ECO、验证、供应商动作或拒绝请求；当前 Build 不实现正式签核。
证据深度
验证这个结论。
限制必须保持可见；实现细节可以深入查看，但不能阻塞 Demo 主流程。验证 2026-10-21 · 构建 6e89290 · 未测 2 项 / 阻塞 3 项展开全量记录
- 未测8 条路由 × 3 视口（1440×900 / 720×900 / 390×844）的横向溢出、Tab 焦点 outline、#evidence 深链、正文对比度抽样（仅记录数值，阈值未定）
- 未测对比度阈值判定：首轮只记录实测数值，WCAG 阈值待真实分布确认
- 阻塞读屏（screen reader）
原因：当前无读屏执行环境
- 阻塞原生 200% 浏览器缩放
原因：headless 视口不能替代原生缩放，需人工验证
- 阻塞视觉构图接受
原因：需人眼评审；当前会话无视觉模型能力
- 这是工程变更影响仿真，不是 PTC Windchill、SAP PLM、Teamcenter、ERP、MES 或 QMS 集成。
- 产品、BOM、材料资格、供应商产能、成本与合规证据全部是静态模拟 fixture，不是企业真实数据。
- AI 只允许提取受限变更参数，不能修改 BOM、创造供应关系、计算成本、判断合规或发布工程变更。
- 当前只验证一个产品和一个温度要求变更，不代表完整 ECR / ECO、配置管理、effectivity 或正式签核流程。
- 成本与产能数字是用于验证依赖传播的模拟代理，不代表真实商业影响或 ROI。
实现方式
一个 PLM / PDM 前端知识工作实验。成熟 PLM 已经能够管理 ECR / ECO、受影响对象、BOM / 文档变更、工作流与可追踪历史；这个 Build 不重做这些能力。它只测试更早的一步：当客户或工程请求先以自然语言出现时，AI 能否把语义转成可校验的变更参数，再让确定性模型基于已知产品依赖生成一个可追踪的影响包。页面把客户变更文本发送到现有 /api/ai Runtime，模型被限制为只提取 productId 与 requestedMaxTempC。返回值会经过 allowlist 与温度范围校验；AI 不可用或输出不合法时，页面使用明确标记的受限文本解析回退。随后代码读取静态产品 / BOM / 材料 / 供应商 / 工艺 / 成本 / 合规 fixture，执行确定性影响传播并生成 Review Worklist。
可复用模式
“非结构化变更请求 → 受限 AI 结构化 → 确定性依赖传播 → 人工工程评审”可复用于 CPQ 可行性、需求变更、BOM 变更和跨系统影响分析，但每个领域仍必须拥有自己的真实约束与数据模型。
证据与来源
- Demo交互式工程变更影响 Demo
从 VM-220 温度要求变更出发，展示 Requirement → BOM → Supplier → Process → Cost → Compliance 的确定性影响传播。
- 测试确定性影响模型测试
验证 AI 不拥有 BOM / 成本 / 产能事实，影响数量、成本代理与产能缺口均由固定 fixture 和代码计算。
- 视觉证据Chrome 交互与响应式验收
GitHub CI 在本地构建产物上以 1440×1000 与 390×844 真实 Chrome 运行页面；验证主动作、6/6 影响结果、成本/产能证据、Human review 停点与无横向溢出。
- 源码PTC Windchill · Change Impact Analysis
行业 baseline 参考：成熟 PLM 已支持识别、收集和管理受影响对象及上下游关联对象。
- 源码SAP · Engineering Change Management
行业 baseline 参考：ECR / ECO 与 change object workflow 已是成熟工程变更能力。
- 源码