Industry · 工业能源
制造与工业
AI 方案
制造工业质量参差、良率不稳、停线成本高。AI 能让良率稳、停机少、交付准。
01 / Diagnose
老布先帮你把问题说清楚
先看最耗人力的流程
不先谈模型，先找重复、低效、容易出错的环节。
再看客户触点
客服、私域、门店、销售和售后，哪些地方最需要 7×24 小时响应。
最后定验证口径
每个方案都要能用时间、人力、转化、库存或满意度来验证。
02 / Scenes
可落地场景
视觉质检
相机+模型识别表面缺陷，形成质量数据闭环。
业务场景可验证
预测维护
用温度、震动、电流等数据提前识别设备异常。
业务场景可验证
生产知识库
工艺文件、维修手册和异常案例变成一线可问的助手。
业务场景可验证
03 / Delivery Flow
诊断 → 方案 → 联通 → 增长
诊断
梳理业务流程、数据来源、人员分工和当前成本。
方案
把问题拆成 AI 能执行的任务，设计知识库、Prompt、工作流和边界。
联通
接入客服、社群、工单、ERP、CRM 或 Neyris 数字智能体。
增长
持续复盘数据，把有效经验沉淀为可复用模块。
04 / Proof
结果怎么验证
业务口径
- 处理时长是否下降
- 人工重复工作是否减少
- 客户响应是否更快
- 转化、复购、满意度是否改善
老布提醒
一次成功叫演示，能重复成功才叫赋能。我们会把“AI 做了什么”和“业务结果变化”放在同一张表里看。
