工程文档与客户响应当前重点
先让复杂要求变成可以执行的任务。
从 SOR、招标文件、技术协议和规格书中提取要求、版本差异与待确认项，形成有依据的响应材料。
可以进入的工作流
- 客户要求与 SOR 拆解
- 招投标响应与证据映射
- 技术协议版本追踪
减少漏项、错版和无依据承诺，缩短跨部门响应周期。
工业 AI 应用场景
不把工业 AI，缩成一个文档工具。
工程文档是我们当前最清晰的切入口，但不是工业 AI 的边界。真正的方向，是让 AI 进入研发、质量、设备、仓储和供应链的真实工作流。
场景地图 / 04工程文档研发协同质量设备仓储供应链
场景地图 · 01
现在做深两个方向，同时为更多工业流程留出接口。
“当前重点”表示正在重点打磨的能力，“拓展方向”表示下一步可以沿相同底座生长的工作流。
研发知识与任务协同当前重点
让需求变更找到受影响的人和设计。
把规格要求、历史方案、图纸说明和研发任务连接起来，让变更不再停留在邮件和群聊里。
可以进入的工作流
- 规格要求结构化
- 变更影响范围分析
- 研发任务分发与追踪
降低信息查找和反复确认成本，让工程师把时间留给设计。
质量与设备异常拓展方向
让告警不止被看见，还能进入处置闭环。
汇总批次、工艺、设备告警、SOP 与历史工单，为工程师提供带证据的排查路径。
可以进入的工作流
- 异常上下文归集
- 相似故障与 SOP 检索
- 处置建议、工单与复盘
缩短异常分诊和响应时间，同时保留人工确认与安全边界。
仓储与供应链拓展方向
把分散信号变成更早的经营动作。
连接库存、订单、采购和在途信息，识别缺料、交期与库存异常，并把影响范围交给责任人。
可以进入的工作流
- 库存与订单异常识别
- 影响范围与优先级判断
- 处置建议与审批协同
更早发现影响生产和交付的问题，减少跨系统反复核对。
能力主线 · 02
场景可以变化，闭环结构保持一致。
工业 AI 的价值不在于多一个聊天窗口，而在于它能否从信号走到责任明确的业务动作。
- 01
看见
接入文档、业务系统、设备信号和现场记录。
- 02
理解
识别任务语境、版本、对象关系和异常影响。
- 03
判断
基于规则、知识与历史结果给出带依据的选项。
- 04
行动
进入工单、审批和业务系统，并由明确责任人确认。
共用底座 · 03
不是四套孤立产品，而是一套可以扩展的工业 AI 底座。
工业语境
理解企业自己的产品、流程、角色、版本和指标口径。
知识与数据
只连接场景所需的权威数据、文档和历史记录。
工作流集成
对接 ERP、PLM、MES、WMS、QMS、EAM 与现有审批。
评测与护栏
定义验收数字、权限、人工关口、日志和异常接管。
从一条流程开始
你的痛点不在这四类里，也可以谈。
带着当前流程、责任人和希望改善的结果来。我们先判断是否值得用 AI，再确定从哪里开始。
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