业务详情
AI 人工智能应用
制造业不缺 AI 概念，缺的是能算清收益的场景。我们按“数据是否具备、收益是否可量、责任是否清楚”三步筛场景。
服务定位
先找能用起来的场景，再谈模型
这类问题，您是否遇到
- ✕听说 AI 能降本，但不知道从哪个环节开始。
- ✕买了软件和设备，员工不用，最后变成参观项目。
- ✕数据散在 Excel、纸质单据和老系统里，无法支撑分析。
- ✕担心投入打水漂，说不清多久能回本。
服务内容与交付物
MODULE 01
AI 场景盘点与优先级
按业务痛点列出候选场景，用数据成熟度、收益规模、实施难度打分排序。
交付物： 《AI 场景清单》《优先级矩阵》
MODULE 02
数据基础整理
统一单据与编码规则、打通关键台账，先让数据可用再谈模型。
交付物： 《数据规范》《台账模板》
MODULE 03
试点场景落地
视觉质检、排产辅助、设备预警、知识库问答、自动报表等场景选 1–2 个跑通。
交付物： 《试点方案》《上线评估报告》
MODULE 04
团队赋能与制度
培训业务人员使用与维护，建立场景复盘与推广机制。
交付物： 《操作手册》《推广路线图》
服务方式与周期
| 服务周期 | 试点 2–3 个月，推广按场景分批 |
|---|---|
| 服务方式 | 场景工作坊 + 小步试点 + 数据陪跑 |
| 投入门槛 | 具备基础台账数据与明确业务责任人 |
| 交付成果 | 场景清单、试点系统或流程、评估报告 |
可量化成果
- 1–2 个场景跑通并有可量化收益（工时、漏检率、报表时间）。
- 业务人员能自主使用与维护，不依赖外部厂商。
- 形成可复制的推广路径，避免一次性投入。
相关案例
纺织与消费品
制造企业：整体生产效率提升 10.8%，小时产量提升 21.2%
通过出货拉动与库存控制，整体效率提升 10.8%；多工序协同优化后小时产量合计提升 21.2%，部分工序超过 160%；8 月人均效率提升 16.4%，9 月提升 25.2%。
基准改善前
+10.8%改善后
常见问题
一定要上大模型吗？
不一定。很多场景用规则引擎、视觉算法或现成工具就够了。选择技术路线的标准是投入产出，不是新潮程度。
数据很少能做吗？
可以先做数据规范与台账整理，这部分本身就能提升管理。等数据积累 3–6 个月后再上模型类场景。
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1 个工作日内回电，沟通后再安排进厂