先找到值得做的场景
适合还不知道从哪里开始的企业，先把业务问题和优先级梳理清楚。
AI 工具启用培训场景优先级诊断首个试点建议
限时免费培训 · 先诊断再选型不推翻现有系统，先从企业知识库、岗位智能体与智能报表切入，再向视觉质检、预测维护和智能排产等生产场景扩展。
先从一个岗位或一项业务问题开始，明确交付内容、实施周期和后续扩展路径，再决定是否向更多场景升级。
适合还不知道从哪里开始的企业，先把业务问题和优先级梳理清楚。
从知识库、岗位智能体和智能报表开始，让 AI 进入每天都在发生的工作流程。
针对质量、设备、排产与能耗等问题，连接现有系统做场景试点和规模化升级。
适合：还不知道 AI 从哪里开始
先让团队会用 AI 工具，再梳理值得优先验证的业务场景。
适合：制度、手册和标准资料查找低效
把分散文档整理成团队可以直接提问和复用的知识资产。
适合：需要连接系统和分级权限
接入 ERP、MES、文件服务器等多源数据，支持更复杂的检索与权限管理。
适合：岗位存在重复查询、整理和回复工作
围绕一个具体岗位配置数字员工，让 AI 进入日常协作流程。
适合：数据分散，报表依赖人工整理
统一指标口径，自动生成看板、经营分析和周期性报告。
适合：想改善质量、设备或排产效率
从一个真实生产问题开始做 PoC，验证数据、效果和投入产出。
适合：AI 已上线，但效果和使用情况不稳定
让知识库、智能体和场景应用用得久、用得稳、持续产生价值。
以上为参考周期，具体范围和报价以文档量、数据质量、接口及部署要求评估为准。可单项采购，也可按需组合；知识更新、智能体调优与运行维护可另选年度服务，并在方案中明确责任边界。
每个场景标注当前落地成熟度，帮助企业在「可落地」场景先做出成果，再向纵深扩展。
替代人工目检，识别产品表面缺陷、装配错漏，降低漏检率。
基于设备运行数据预测故障窗口，减少非计划停机。
在交期、产能与物料约束下自动生成排程建议。
分析产线能耗构成，识别浪费点并给出节电建议。
自动汇总多系统数据，用自然语言生成经营分析报告。
自动应答常见问题、识别工单分类并推送给对应工程师。
把制度、标准、手册变成可问答的企业知识库。
结合历史工艺数据探索最优参数组合，提升良率与效率。
从底层算力到场景应用与运营治理，每一层都可独立建设，也可整体规划。我们不绑定单一厂商，以企业实际需求为准选配。
AI 服务器、GPU 工作站、边缘计算与私有化算力方案，满足数据不出厂的安全要求。
开源与商用大模型选型、本地化部署、API 接入与版本管理，不绑定单一厂商。
把分散在文档、表格与业务系统中的知识结构化，建设企业专属知识库。
面向具体岗位搭建智能体，打通飞书、企业微信、钉钉等协同平台，让 AI 自动干活。
视觉质检、预测性维护、智能排产、智能报表、智能客服等场景化落地。
建立 AI 应用的效果评估、权限安全与持续优化机制，让 AI 用得久、用得稳。
这是我们的方案思考方法，也是与客户共创的工作方式：先描述业务问题，再拆解能力与系统链路，最终形成可执行的落地清单。
如：质检漏检率高、报表靠人工整理、设备故障频繁。以现场目标为输入，而非关键词搜索。
识别问题背后需要的数据、模型、知识与系统能力，逐层映射到六层能力图谱。
明确与 ERP / MES / 采集设备 / 协同平台的接口链路，评估数据可得性。
输出分期实施计划、试点范围、预算与验收指标，先小步验证再规模化。
告诉我们哪项工作最耗时、哪个环节最难管理，我们一起确定适合的产品、试点范围与交付目标。