说清楚要什么功效什么香型AI来出候选配方
说清楚要什么功效什么香型，AI来出候选配方
做日化代工的，最常接到的一种需求长这样。
品牌客户发来一句话：想要一款薰衣草香的洗衣液，去污力比现在这款强，温和一点，成本别超这么多。
有的还带着一句补充：下周能不能先看看方向。
这一句话，后面全是研发的活。
以前的流程，图老师不用问都知道。
工程师先翻自己的库，看看哪款老配方接近，翻到了算运气好，翻不到就问老师傅，老师傅脑子里有货，但他说的是方向，配比还得一轮轮试。
客户要的品类厂里没做过的，更抓瞎，从原料选型开始摸索，一两个月打底。
真赶时间的时候，研发那边连着几周都在翻资料翻档案，一款样品背后，是工程师几周的翻箱倒柜。
交出去的样品如果客户不满意，改一版再来一轮，周期又搭进去。
竞争也是真的，你出样慢一周，客户可能已经在跟另一家聊了。
从需求往回推，AI是这么干的
上一篇文章图老师讲过，图博数智做配方的头一步，是把行业的原料、指标、工艺理成一张关系图。
有了这张图，从需求往回推这件事才成立。
流程是这样：把客户那句话拆开，薰衣草香、去污力提一档、温和、成本上限，四条要求输进去。
输入不用学什么指令，就跟平时打字一样，把需求写清楚就行。
AI在这张图上找，历史上哪些配方的底子合这些要求，哪些原料组合做过类似的目标，然后吐出两三个候选配方。
每个候选不是一串原料表就完了，配比、成本估算、跟需求的逐条对照，一起摆出来。
香型这条也一样，薰衣草香的目标进去，历史上用过的香精组合、客户当时的反馈、留香表现，一并调出来当参考。
温和这条也有依据可查，历史上哪些组合的客户反馈偏刺激，直接避开。
成本这条也一起算，每个候选的成本估算跟着出来，超了上限的先淘汰，不浪费工程师的时间。
四条要求一次算完，不用一个指标一个指标分开调。
每个候选都带着来历：这款是从哪条历史配方改的，动了哪几个原料，为什么这么动，依据的是哪次打样的结果。
点开依据，当年的检测报告原文就在那里，哪年做的、测的什么项、结果多少，清清楚楚。
每个候选都有出处，从自家历史里来。
这一点图老师要多说一句，市面上很多AI给的方案是黑盒，问它为什么，它给你编一段理由。
配方这个东西，编出来的理由不能用，一旦翻车，客户问起来你说不出依据，专业信任就没了。
工程师拿到的，等于老师傅帮他先把参照找好了，还是带着完整数据链的那种。
这条路图博数智跑得很熟，早年跟中科院物理所合作做配方预测的时候，从目标反推这条路就打通了，后来在日化行业又做了一个又一个项目。
从需求到候选，快的当天就能出来，工程师再动手，起点完全不同。
一周后给客户看方向这件事，从研发连轴转，变成了挑挑拣拣。
候选出来，先过一遍法规
这是很多企业自己想不到的一步。
AI给的候选配方，出来的时候顺手过一遍法规校验。
原料有没有在限用名单里，添加量卡没卡到限量，超了的直接标出来，换掉再来。
以前这步靠人记，法规一年更新好几版，总有记漏的时候，备案的时候才发现，返工更疼。
图老师见过一家厂，样品客户都认可了，备案的时候卡在一个限量上，配方回炉，前面的功夫白费一半。
客户那边等不及，单子差点黄了。
法规这道闸放在生成环节，比放在备案前靠谱得多。
这套反推的能力，就在图博数智inFab的配方模块里，不是实验室里的演示品，是在厂里跑着的。
AI给起点，人来拍板
说清楚一件事，AI出的是候选，拍板的还是工程师。
两三个候选摆在那，哪个更接近客户的意思，哪个打样成本更低，哪个风险小，这些判断还是人来。
AI先把起点抬高一大截，工程师省下的是从零摸索的那段路，专业判断一点没少用。
挑候选的过程也快，三个候选并排摆着，依据都在，动动鼠标就能比出高下。
这套用法里，工程师越有经验，用出来效果越好，因为他挑得准。
图老师接触下来，最喜欢用这个功能的，恰恰是厂里最资深的配方师，省下来的时间，他们拿去做更值钱的事。
年轻工程师用也有好处，候选带着完整依据，照着依据学，比自己闷头摸索快得多。
一家厂里如果新老工程师搭配着用，老手挑方向，新人跟依据，出样的整体速度就上来了。
什么样的厂用得上
接代工单多的厂，最该先用。
十个客户十个说法，有的要香型，有的抠成本，有的两头都要，工程师疲于应付的时候，AI在旁边默默把参照都备好了。
客户的需求千奇百怪，每一单都从零起步的厂，和有AI先把候选理出来的厂，出样速度差得不是一星半点。
品类多、历史配方厚的厂，上手效果立竿见影，图和数据的底子都是现成的。
洗衣液、洗手液、清洁剂多条产品线都做的，历史配方之间还能互相参考，A品类踩过的坑，B品类直接绕开。
新品牌、新品类多的厂也别慌，先把手里的都理进库，库厚起来，推得越来越准。
现在品牌客户给供应商的时间越来越短，谁先出样，谁就先拿到下一轮谈的资格。
样品先到的那家，谈价的底气都不一样。
inFab的内测申请还在开放，拿一个真实的客户需求进去试一次反推，合适再谈，不合适说一声就行。
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