比如我想做個APS，首先要有定單明細（包含機種，生產數量,齊料日），再來是途層跟標準工時，還有設定不同製程的工站，讓AI幫我自動在接收定單時把預計生產與預計產出時間估算出來，因我是生產PCBA的工廠，每天有超過20種以上的產品在線,還要煩腦產線該投那些機種來配合業務想要的交期,
下一步就是物料的MRP系統了....

-------首选 老黄的英伟达显卡,他支持cuda加速, 既然是小白,别折腾其他的. 万一两年后,老黄的显卡还能卖点钱.
AI max 这些都能扔了. 苹果我不敢评价. 我怕有人黑我.

最麻煩的其實還是搬資料，尤其原本erp的資料格式特殊，導致可能有錯位導致的資訊錯而不自知

给你参考，
// auto_import_machine_log.php
// FINAL Aggregated Rebuild Version v5.2
// 功能：
// 1) 多 xxx 按 xxx 对齐
// 2) 先聚合，再重建
// 3) 同一xxxx 连续累计，只保留一笔
// 4) xxxx 会自动分段
// 5) 重复 import 结果稳定

你叫 codex 帮你分析所有的资料，按照xxx 条件，先Aggregated Rebuild 先聚合，再重建

重点是这个字眼...先聚合，再重建 （Aggregated Rebuild）

缘起，当初我也是面对你这种问题，花了很多时间也搞不定，最终灵光一闪，使用了先聚合，再重建的原理去处理。。。

这个原理就好像你现在使用的 ai ，随便prompt, 他总会出一些东西给你，而不是我们以前的那套什么if then else, 然而本质上ai 也是if then else, 但是原理上：

機器學習與圖神經網絡 (GNN)情境：在處理大型圖結構（如 GraphSAGE 等模型）時，需學習各節點的特徵。應用邏輯：演算法會先進行鄰居節點的特徵聚合（Aggregate），將多重資訊壓縮提取；接著再利用這些聚合特徵來重建（Rebuild）節點嵌入（Node Embedding）或預測結果。

圖像處理與 3D 重建情境：電腦視覺領域中，從 2D 圖像計算深度資訊或建構 3D 空間模型。應用邏輯：演算法會先利用局部特徵進行代價或上下文聚合（Aggregation）以過濾雜訊，然後基於聚合後的資訊進行高精度的 3D 結構重建（Reconstruction）。

所以无形中我拿到一个对混乱的file 处理专利了。。。XD