客户面对的问题
供应链交付、库存、生产和品质信息分散在多个系统里。
我们怎么做
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沿 LED 业务链逐段访谈，梳理供应、库存、生产、品质各环节的 AI 落点
- 02
按价值和可行性排序，设计对应的数字员工和人机协作方式
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设计通过 MCP / API 的系统连接方式和权限控制方案
形成的结果
- 覆盖整条业务链的 AI 场景地图
- 数字员工与系统连接、权限方案
- 一套可以复用的制造业务链场景设计方法
下一步按优先级进入场景验证，逐步接入生产系统。
LED 光电制造企业 · 制造 · LED
沿着 LED 业务链，找到 AI 真正值得落地的位置
这家企业关注供应链交付、库存管理、生产与品质。相关数据分布在 ERP、MES 等多个系统里，跨系统的判断仍然依赖人工导出和汇总。
方案设计完成更多客户实践
已上线运行月底对账，交给数字员工
对账、磅单核对和异常标注由数字员工完成，商务人员只处理异常。
LNG 能源企业
能源 · LNG
对账 · 磅单识别
试点与培训进行中从一个试点，到自己的 AI 团队
对账和合规纠偏先做试点，同时培养能接手的内部骨干。
自动化装备企业
制造 · 装备
试点 · 人才培养
出于保密要求，客户名称均已隐去，只保留行业信息。配图为场景示意。
从一次 90 分钟的需求沟通开始。
先聊清楚一个最明确的问题，会后给出建议的服务、初步范围和排期。