大家好，我目前在苏州从事机械结构设计相关工作，平时会接触大量工程计算、图纸检查、Excel 表格、仿真结果整理、校核报告、标准查询和项目经验沉淀等工作。

最近在思考一个 OPC 方向的小项目：能不能做一个面向制造业工程师的 AI 工业效率工具，帮助工程师把重复性的校核、资料整理、报告生成、知识沉淀等工作半自动化。

初步设想不是做一个泛泛的聊天机器人，而是做成“工程知识库 + 参数化计算 + 文件解析 + AI 解释 + 报告生成”的组合。比如用户输入参数、上传表格或截图后，系统可以辅助完成计算检查、风险提示、依据整理和报告草稿生成。

可能的应用方向包括：

1. 工程计算表自动化，例如密封、轴承、螺纹、过盈配合等结构设计常见校核；

2. 图纸、Excel、校核报告的一致性检查；

3. 仿真结果和测试数据的整理分析；

4. 企业工程知识库和项目经验复用；

5. 面向新人培训的工程案例学习助手。

目前这个想法还在早期阶段，我想先从一个小的 MVP 做起，验证有没有真实需求，再考虑是否申请 OPC 相关项目或参加创业比赛。

想请教大家几个问题：

1. 这种“AI + 工业工程师工作流”的方向，在 OPC 项目里是否有申报价值？

2. 第一版应该做成通用工程效率工具，还是选择一个垂直场景先打透？

3. 如果要做 MVP，大家觉得应该优先做“工程计算工具”“报告生成工具”“知识库问答”，还是“文件/表格检查工具”？

4. 前期需要准备哪些材料，才能更像一个可申报、可展示的 OPC 项目？

我目前不会使用原单位的图纸、客户资料或商业秘密，只考虑从通用工程方法、公开资料和个人经验出发做一个验证版。欢迎大家从产品定位、技术路线、申报准备、商业化路径等方面给建议。

初版案例一 摩擦系数校核计算器：https://tribolab.duoduoliya.top/friction

初版案例二 螺栓连接校核计算器：https://boltcheck.duoduoliya.top/