Enterprise AI · Context Is The Moat

AI 不是不够聪明，
是看不见你的业务

同样的大模型，在别人厂里能预警缺料、盯住交期，在你这儿只会写周报、做会议纪要。
差别不在模型，在它能不能读到你的订单、BOM、库存和交期。威霆把散落在 ERP、MES、协同软件和上下游的业务连成完整上下文——先让 AI 看得见，再让它干得了。

预约 AI 视野诊断 → 先看看 AI 的视野盲区
500+家制造企业 24个核心岗位 3个技术周期
THE CORE EQUATION
AI 应用质量
=
模型 × Context 完整度 × 数据质量 × 实时性
连接边界 = AI 的能力边界 AI 时代企业组织力 = AI 信息流 × Context 完整度 × 决策判断力
拖动试试：Context 完整度60%

其余因子不变时，AI 应用质量 ≈ 当前百分比 ÷ 100

10+年团队行业经验
500+累计服务企业
7层AI 落地方法论
24H内响应企业咨询
按 ←→ 切换
01 · Blind Spots

你的 AI，是不是只看到了一半的世界

AI 在制造企业落地，有一个普遍被忽略的视野盲区： 它能写好一份材料，却说不出订单卡在哪。差别不在模型，在它看不看得见你的业务。

BLIND 01 · 组织协同

研发改了 BOM，
你几天后才知道？

成因：信息卡在部门墙里，研发、工艺、采购各看一份数据，AI 只能读到其中一段。

  • 研发 BOM 改版，没同步到工艺与采购
  • 工装按旧版本做出来，返工才发现
  • 采购照着旧版物料已经下了单
BLIND 02 · 供应链

供应商延期，
是系统先知道还是你？

成因：订单、交期、来料数据散在 ERP、IM、Excel 各处，没有统一的"实时看板"，谁先知道，取决于谁刚好翻到那条消息。

  • 采购确认了交期变更，没同步计划
  • 供应商反馈延期，采购漏掉了消息
  • 来料异常升级时，没人知道该找谁
BLIND 03 · 客户经营

大客户没续单，
你是什么时候发现的？

成因：客户沟通散在群聊、邮件、微信里，CRM 只记合同不记一线动作，AI 看不到客户"最近在想什么"。

  • 客户问技术改进，技术三天没回
  • 销售也没跟进，消息散在群里
  • 项目评审时才发现，客户已经转单
如果这三问你都答不上来，你的 AI 还停在「会用」，没到「能用」。
这不丢人——我们服务过的 500+ 家企业，超过一半是从这里开始的。
这三问，你能答上几问？
02 · Core Belief

AI 落地的关键，不在模型，在信息流重构

模型能力正在趋同，真正拉开差距的是上下文的完整度。AI 能连接到哪里，它的能力边界就到哪里。

BELIEF 01
连接边界
= AI 的能力边界

接不进 ERP、MES、OA 的 AI，再强也只能凭空推测。能读到什么、能写回什么，才是它真正的天花板。所以：先盘清你有哪些系统，比先选模型重要。

BELIEF 02
AI 应用质量
= 模型 × Context 完整度
× 数据质量 × 实时性

模型是公共基础，上下文是私人资产。同一款模型，喂给它的数据不同，产出的价值可以差一个量级。所以：同样的预算，花在连通上比花在换模型上划算。

BELIEF 03
企业组织力
= AI 信息流 × Context 完整度
× 决策判断力

信息每经过一层就衰减一层。让数据自然留痕、让 AI 实时感知，管理者的判断才有完整依据。所以：AI 不是配给某个人的，是配给整条信息流的。

STEP 1业务发生订单、报工、异常在真实流程中产生
STEP 2自然留痕不额外填报，动作本身即留下数据
STEP 3AI 实时感知上下文自动汇拢，异常即时浮现
STEP 4即时响应推送到责任岗位，待办自动派发
这条链路跑通之后，工作方式就从「人追流程」变成了「流程追人」——不用再层层催办、层层汇报。
03 · Your Starting Point

AI 落地不是一步到位，是四级台阶

我们服务过的 500+ 家制造企业，超过一半是从「员工自己用大模型写材料」开始的。 先看清自己在第几级，再决定往哪走——跨级买工具，买到的只是个会聊天的软件。

STAGE 0 · 零散提效

个人在用，组织没沉淀

几个人在用大模型写材料、做 PPT，谁用得好全靠摸索

这一步的坎：产出无法复用、没有权限边界、结果不可验证。威霆先帮你做三件事，通常 2–4 周见效——不用先买任何工具。下一步：阶段 1。

  • 盘清资料：工艺文件、台账、群通知一次盘清
  • 定可信知识源：AI 不再猜该信哪份文档
  • 统一入口：同一份资料，全公司问出同一个答案
STAGE 1 · 团队协同

有入口有知识，还连不上系统

AI 能答「我们公司的规定是什么」，但动不了 ERP 里这张订单

这一步的坎：知识与系统割裂，关键动作还留在微信群。威霆先帮你连通系统、按权限检索，通常 6–10 周见效。下一步：阶段 2。

  • MCP 连通 ERP、MES、OA、IM，数据开始进上下文
  • 按岗位权限检索，答案标注出处，越权即拦
  • 跨部门信息不用人催，系统自动对齐
STAGE 2 · 岗位数字员工

AI 上岗干活，人管关键动作

客服、跟单、巡检、对账——固定动作由 AI 承接，异常自动派单

这一步的坎：岗位章法没写清、关键动作不敢放权。威霆先帮你封装 Skill、接通系统、配好审批边界，通常 8–12 周见效。下一步：阶段 3。

  • 报价规则、折扣边界封装成可测试的定制 Skill
  • 对外发送、改单退回：AI 出草稿，人来签字确认
  • 异常从「人发现」变成「系统发现」，响应时效可量化
STAGE 3 · 经营伙伴

风险前置预警，AI 参与经营判断

研产供销服汇成一张老板看得懂的图，随时问、实时答

威霆帮你接入经销商与渠道，把内部效率传导到产业链——AI 从降本工具变成增收引擎，这一级不需要人人到达，但值得知道上限在哪。

  • 经营驾驶舱：随时问，实时答
  • 风险前置预警：供应、质量、回款
  • 渠道洞察：经销商画像与分级策略
Self Check · 30 秒

你现在在哪一步？

四个问题，答案只有你自己知道。选完立即出结果——结果只在你的浏览器里计算，不会提交或保存。

1. 你的 AI 能读到 ERP / MES 里的实时数据吗？
2. 团队有统一入口和共享知识库吗？（而不是各自用各自的）
3. AI 产出的内容会沉淀下来，供下次直接复用吗？
4. AI 给的数据，你能追溯到出处吗？
VALUE 01
办公提效

降低重复劳动，强化执行落地，提升人效

VALUE 02
协作降本

信息自动对齐，协同提速，资源复用

VALUE 03
业务增收

订单、转化、服务、回款全链路拉动

VALUE 04
风险控制

合规、质量、供应、客户留存提前预警

看懂了「为什么」，接着看 完整上下文到底怎么一层层搭起来。

04 · Architecture

从原始资料到 AI 同事，中间隔着七层

上下文不是买来的，是一层层搭出来的。每一层回答一个具体问题：资料在哪、系统通没通、该信哪份、记住什么、查得准不准、会不会干活、干得放不放心——缺哪层补哪层。

LAYER 01原始资料层

先盘清散落的原始资料

打印出来的工艺文件、个人电脑里的 BOM、微信群里的通知、只有当事人看得懂的 Excel 台账。

AI 落地咨询
LAYER 02系统连接层

用 MCP 连通既有系统

以 MCP 与 API 连接 ERP、MES、WMS、OA、IM：接口对接、只读视图、文件定时同步、单据操作回写。

MCP 集成服务器硬件私有化部署
LAYER 03权威知识层

指定唯一可信的知识源

指定唯一权威源，定好版本与生效日、冲突裁决规则和责任人，过期文档自动下架——AI 不再猜该信哪一份。

企业知识库
LAYER 04企业记忆层

把经验沉淀成企业记忆

会议纪要、岗位经验、客户偏好持续沉淀——员工离职，账号转交，记忆和技能跟着岗位走。

企业知识库
LAYER 05检索与上下文层

按权限检索，答案标出处

定位范围、按岗位权限过滤、组装上下文，答案标注出处——销售看客户库、财务看流水，越权即拦。

Chat BI模型广场
LAYER 06岗位能力层

把岗位章法封装成 Skill

报价怎么算、折扣到几个点、什么情况必须审批——把岗位章法封装为可版本化、可测试、可发布的定制 Skill。

Skill 定制模型微调
LAYER 07AI 同事层

让 AI 按岗位上岗干活

客服、跟单、巡检、对账——按岗位执行任务并把结果写回系统；对外发送、改单退回等关键动作必须人签，全程留痕可追溯。

定制 AgentAI 客服AI 获客
跳过底下六层直接买 AI 同事，你得到的只是个会聊天的工具。 把连接、知识、记忆、技能逐层做实，第七层才真正替你干活——先盘资料、再连系统、后配能力，顺序不能反。
05 · Inside & Outside

对内打通系统，对外连接上下游

只连内部系统的 AI，看见的还是车间墙以内的世界。真正的上下文，要把供应商、经销商与客户也接进来。

BEFORE · 孤岛模式
  • 信息碎片员工在多个 APP 间频繁切换，专注与协作效率被侵蚀
  • 数据孤岛数据与知识散落在不同平台，决策缺乏全局视野
  • 上下游断层与经销商、供应商的协作断点，最终传导到终端
  • 生态割裂内部效率势能无法传递至产业链，市场战斗力衰减
AFTER · 一体化协同生态圈
  • 一体化协作信息自动对齐，员工少切 APP、少填重复表
  • 智慧融合为决策提供统一、真实、全链路的数据
  • 产供销在线对齐响应速度大幅提升，异常升级不再靠人追
  • 生态网络内部协作的点，连成供销协同的线，再织成生态协同的网
STAGE 01 · 点
内部协同ERP、MES、OA、IM 打通，系统数据与协同数据汇拢
STAGE 02 · 线
供销协同供应商、工厂、物流接入，风险与交期在线对齐
STAGE 03 · 网
生态协同经销商、渠道、客户接入，形成可持续经营的数字资产
第三级正是威霆与多数技术团队的分水岭：我们不只做内部系统集成，还做私域与经销商的渠道经营——把流量变成订单，把订单变成长期价值。
06 · Safety By Design

把 AI 接进业务系统之前，安全怎么设计

AI 只能在你的权限体系内工作。它不会绕过组织权限，去看用户本身无权查看的内容。

RULE 01
权限不越界

AI 只能处理用户本人有权限访问的信息，也只能执行本人有权限完成的操作。说白了：AI 能看的，不会比操作者本人更多。

RULE 02
敏感操作需确认

涉及发送消息、改单、创建任务时，先生成草稿，由人确认后再执行。说白了：对外发消息、改订单，AI 只出草稿，人来点确认。

RULE 03
批量操作有保护

批量发送与批量创建受到数量和权限限制，避免误操作造成大范围影响。说白了：一次发 100 条群消息这种操作，默认被拦。

RULE 04
资料在你环境内处理

支持私有化部署，企业资料与敏感信息无需外传给第三方工具处理。说白了：可以完全私有化部署，数据不出你的机房。

RULE 05
操作有标识可追溯

AI 辅助完成的操作保留标识，便于区分人工与 AI，事后可追踪审计。说白了：哪条是 AI 干的、哪条是人干的，事后查得到。

07 · Core Services

四种合作方式，缺哪层补哪层

不必一次做完。可以只做一次诊断，也可以从资料盘点开始，或者直接从某个岗位的数字员工做起——七层架构里，你缺哪一层，我们就补哪一层。

SERVICE 01

AI 落地咨询

先想清楚，再决定做不做。 我们用 2–3 周走完你的研产供销服，指出哪些环节还没留痕、AI 现在能看到几段业务，交出一份断点清单和优先级排序。不卖工具，只出结论——你拿这份结论去比方案、压预算、跟团队对齐，都行。对应 L1 · 场景甄选

断点清单优先级排序落地陪跑
SERVICE 02

定制 Agent · 岗位数字员工

让 AI 在某个岗位上真干活。 把报价规则、审批边界、话术章法封装成可测试的 Skill，用 MCP 接进你的 ERP / MES，交付即可上岗。对外发送、改单退回等关键动作，AI 出草稿、人来签字，全程留痕。对应 L4–L7

Skill 封装系统连接关键动作留痕
SERVICE 03

私域与经销商运营

把渠道从"微信群"变成"数字资产"。 经销商画像与分级策略、智能客服与精准触达、订单协助与经营洞察——让渠道里的每一次沟通都留痕、可分析、能复用。第三方品牌建客户连接，资产始终在你这一边。对应 L7 · 生态协同

智能客服精准触达渠道洞察
SERVICE 04

系统集成服务

不换系统，只加一层。 用 MCP 与 API 把 ERP、MES、WMS、OA、IM 连起来，支持私有化部署。你前两个周期投入的每一套系统，都是智能体时代可复用的资产，不是要清掉的负债。对应 L2–L3 · 地基

MCP 集成系统打通运维保障

知道怎么搭了，再看看 AI 具体能落在你哪几条价值链上。

08 · Where AI Lands

制造业六条价值链，AI 落地的场景地图

沿着你现有的六条价值链找场景：不改造产线、不更换软件——标准场景开箱即用，个性需求按需定制。

CHAIN 01研发R&D
  • 需求沟通与立项评审
  • 委外研发协同与工艺迭代
  • 试产验证与问题工单
  • 研发知识管理与资料共享

灯塔场景 · 图纸与 BOM 版本协同研发改版自动同步工艺与采购，杜绝按旧版本生产返工

CHAIN 02生产PRODUCTION
  • 生产计划排产与成本核算
  • EHS 安全生产与过程预警
  • 完工质检与设备资产盘点
  • 外协厂沟通与生产会议

灯塔场景 · 异常实时上报报工异常即时汇总成问题工单，派到责任人，处理全程留痕

CHAIN 03供应链SUPPLY CHAIN
  • 采购需求同步与需求寻源
  • 询价报价与资质准入
  • 订单追踪与到货验收
  • 结算付款与采购预警

灯塔场景 · 交期风险预警供应商延期自动升级提醒，来料异常第一时间定位到责任人

CHAIN 04销售SALES
  • 线索建联与商机跟进
  • 赢单签约与订单发货
  • 验收结算与回款管理
  • 经销商沟通与业绩管理

灯塔场景 · 客户进度问答客户问订单进度，AI 直接从 ERP 取数作答，销售不用翻三个系统

CHAIN 05服务SERVICE
  • 服务工单建立到关闭
  • VIP 服务与备品备件
  • 服务报告与常见问题沉淀
  • 服务伙伴沟通与管理

灯塔场景 · 工单自动流转服务请求自动建单、派单、跟催，处理结果沉淀成常见问题库

CHAIN 06中后台BACK OFFICE
  • 人事招聘与培训考核
  • 行政与 IT 服务台工单
  • 非标合同磋商与制度管理
  • 对账、月结催办与费用核算

灯塔场景 · 对账与月结催办应收应付自动对账，差异项主动提醒，月结不再靠人催

这张地图的用法：先挑重复动作最多、数据留痕最全的那条链，跑通第一个灯塔场景，再横向复制到其他岗位——后面「三步走」里的第三步，选的就是它。

09 · Business Cockpit

经营增长驾驶舱：AI 不再只看到一半的世界

四个维度，把散落在研产供销服的数据汇成一张老板看得懂的图。用日常语言问，实时出数，每个数字都能点开追溯。

收入与增长
  • 营收 / 利润 / 增速按产品线、区域、客户分层
  • 市场份额 / 客单价趋势同环比与结构变化
  • 营销 ROI 归因与客户生命周期价值预测
客户健康度
  • 留存 / 复购 / 满意度按客户与渠道维度
  • 流失预警跟进提醒与二次触达建议
  • 经销商画像、分级策略与渠道依赖度
效率与成本
  • 人效 / 渠道成本 / 履约周期趋势与对标
  • 供应链效率齐套率、准交率、库存周转
  • 生产效能与质量成本的结构分析
风险与韧性
  • 合规与审计越权拦截记录与操作留痕
  • 供应商集中度与来料质量风险预警
  • 渠道依赖度与关键人才缺口识别
10 · Proof

三个已经跑通的场景，撬动的是同一件事

不谈功能，只看被撬动的是什么：支点是你本来就有的资源，杠杆是 AI 放大的那一段，撬动结果是可核对的数字。下列口径均与客户共同确认后发布。点击任意数字，查看口径与测算方式

CASE 01 · 两轮电动车 / 售后服务

4 万家门店，共用一位「最好的技师」

支点

沉淀在少数资深技师身上的维修诊断经验

杠杆

把「找到人才能用」的经验，变成一线随时可调用的服务能力

撬动结果

服务半径覆盖 4 万+ 门店，年省人工成本超 30 万元

电动车售后最大的成本不在技术，而在技术分布不均：能判断疑难故障的技师集中在少数节点，一线遇到非常见问题只能反复上报或凭经验试错。企业没有增加专家编制，而是把诊断逻辑与历史工单沉淀为可随时调用的能力——一线描述故障现象即可获得排查路径，不必先懂原理。专家经验由此从「稀缺人力」转为「可复制资产」。

4 万+覆盖门店口径：全国经销商门店数量
30 万元年省人工成本口径：按每人月薪 7000 元折算（约 3.6 人年），不含系统建设与运维
97%一次解决率口径：一线提问首次即获得可用结论的占比
「我们没给你增加一位技师，而是让 4 万多家门店的一线人员，随时能用上你最好的那一位。」
查看完整案例
CASE 02 · 精密制造 / 组织协同

24 个岗位，每年多出 3600 小时

支点

跨部门协同中被反复消耗的专业工时

杠杆

AI 承担对齐、检索与初稿，人只保留判断与担责环节

撬动结果

每年多出 3600 小时投入新价值创造

精密制造的协同成本大多不在生产环节，而在部门之间：一份技术变更要在研发、工艺、质量、采购之间反复确认口径，一次异常排查要跨三个系统找齐数据。企业没有先做岗位替代，而是让 AI 以组织成员身份进入流程——需求对齐、资料检索、纪要与报表初稿由 AI 先行，人只在需要判断、取舍与担责的环节介入，协同不再依赖「人追人」。

3600 h年释放工时口径：纳入协同的 24 个核心岗位 × 人均每工作日节省 0.5 小时 × 年度有效工作日 300 天（大小周）
投向创新释放工时的去向说明：释放工时转由员工投入创新与判断性工作，而非被日常事务重新吸收
「3600 小时不是省下来的，是被重新分配的——从『对齐信息』转向『创造价值』。」
查看完整案例
CASE 03 · 非标自动化 / 销售报价

报价响应：3 小时 → 3 分钟

支点

散落在研、产、供、销、服的报价依据与历史成交数据，以及资深销售的经验判断

杠杆

全链路数据打通后，由 AI 在客户现场直接生成有依据的报价

撬动结果

报价响应、转化率与销售人效同步改善，客户现场决策粘性提升

非标产线报价的难点从来不是「算」，而是「算之前要问多少人」：方案未定型、配置高度个性化，销售在客户现场只能先记需求、回去等结果——等报价回到客户手里，现场的决策温度已经降了。企业先把研产供销服的数据链路打通，把历史方案、成本结构与成交记录沉淀为统一依据，再由 AI 按现场配置实时生成报价区间与构成说明。

3h → 3min报价响应时长口径：从需求确认到输出报价的耗时（原 3 小时，现 3 分钟）
+20%报价转化率提升口径：经客户项目验收数据确认，统计周期为上线稳定运行期
+80%销售人效提升口径：经客户项目验收数据确认，按人均有效报价单数同比折算
「报价快不快，决定的不是内部效率，是客户还在不在现场。」
查看完整案例

三个场景的杠杆形式不同，撬动的都是同一类资源：已经存在、但没有被充分利用的经验与数据。威霆做的不是增加投入，而是改变支点的位置。

Data Spec

指标口径与数据来源

下列口径为全站案例数字的唯一解释依据。对外引用时请以本表为准，不使用未经标注的估算值。

案例指标口径表
场景指标指标定义统计范围 / 时间周期测算方式
一 · 智能客服4 万+ 门店接入该服务能力的终端门店数全国经销商门店；项目上线时点统计经销商门店台账汇总
30 万元 / 年被 AI 承接的一线咨询与重复答疑所对应的人力成本完整年度；不含系统建设与运维投入按每人月薪 7000 元折算，约合 3.6 人年
97% 一次解决率一线提问首次即获得可用结论的占比上线后稳定运行期会话日志统计：首轮即结案会话 / 总会话
二 · 超级组织3600 小时 / 年协同流程中释放出的专业工时集团总人数约 3000 人，其中纳入协同改造的核心岗位 24 个；年度有效工作日 300 天（大小周）24 个岗位 × 人均每工作日节省 0.5 小时 × 300 天
投向创新释放工时转投创新与判断性工作的比例定性结论未披露具体数值
三 · 产线报价3h → 3min从需求确认到输出报价的耗时客户现场报价场景系统前后对比实测
+20%报价转化率提升上线稳定运行期；客户项目验收数据系统上线前后同比实测
+80%销售人效提升上线稳定运行期；客户项目验收数据按人均有效报价单数同比折算
客户现场粘性客户在报价现场停留并完成决策的比例定性结论未披露具体数值

数据来源：威霆项目交付记录与客户项目验收数据 · 统计口径版本 v1.0 · 更新时间：2026-09 · 如需引用请注明口径版本

场景对上了，再判断 我们凭什么能陪你把这些跑完。

11 · Why Us

我们不是从 AI 才开始做企业系统的

威霆核心团队历经三个技术周期。你车间的 MES、办公里的协同系统，很可能就是我们那代人上的——所以我们既懂业务，也懂系统的复杂。

2000s数字化时代 2010s在线化时代 2020s智能化时代 · 当下

三个技术时代，威霆都在现场从把设备搬上网，到让 AI 进岗位

① 2000s · 数字化

IoT 与企业上云

这个时代：把纸上的单据、机器的状态搬进电脑，让数据第一次"开口说话"。

设备联网、数据上云，把物理世界的运行状态第一次搬进系统。

  • IoT 接入
  • 企业上云
  • 数据采集

留给客户的价值：我们知道设备数据怎么采，才不会变成一摞没人看的报表。

② 2010s · 在线化

MES 与协同办公

这个时代：让生产、采购、审批跑在同一套系统里，部门之间不再"各说各话"。

生产执行与组织协同全面在线，业务流程第一次跑在同一套数据上。

  • MES 实施
  • 协同办公
  • 流程在线

留给客户的价值：我们知道流程上线那一刻，人为什么会悄悄绕开系统。

③ 2020s · 智能化（当下）

智能体时代

这个时代：让 AI 替人接手重复的活儿，人只管判断和拍板。

以 Skill × MCP 把大模型能力接进既有系统，让 AI 融入客户经营的每一环——这是终点，不是起点。

  • 定制 Skill
  • MCP 集成
  • AI 同事

留给客户的价值：我们知道 AI 该接在哪一层、留人在哪一步，才不会变成昂贵的摆设。

跨周期的意义在于：我们见过每一轮技术落地时，企业卡在哪。所以威霆不做推倒重建——你前两个周期投入的每一套系统，都是智能体时代可复用的资产，而不是要清掉的负债。
威霆办公所在地实景 无锡 · 威霆

合作客户 · TRUSTED BY

已合作 500+ 家企业

技术生态伙伴 · ECOSYSTEM PARTNERS

12 · How To Start

从数据基建到 AI 转型，三步走

不用一次做完，但顺序不能反。第一步永远是诊断，不是买工具。

STEP 01

做一个诊断

  • 从供应链到生产销售交付，哪些环节还没留痕？
  • AI 目前能看到几个环节的数据？
  • 研产供销服的员工，在几个 APP 之间切换？
交付：断点清单 + 上下文缺口评估
STEP 02

全员累积上下文

  • 把内外协作收口到统一平台
  • 把关键流程线上化，业务发生即留痕
  • 上下游联系人纳入企业侧关系管理
上下文积累不可逆，启动越早优势越大
STEP 03

选一个灯塔场景

  • 你希望 AI 看见 20% 的业务，还是 100%？
  • 先跑通一个灯塔场景，再复制到其他岗位
  • 资产归你：Skill、连接器配置与运营账本可接管
这不是技术选择，是经营选择

看完了？带着你的系统清单来，我们逐层说清楚先做哪一层。

预约 AI 视野诊断 →
13 · Contact

带着你的系统清单来，我们逐层说清楚先做哪一层

工作日 8:30–18:00 在线。第一次沟通不收费，也不推销工具——先判断你现在的条件适合从哪一步开始。

直接致电400-668-3616工作日 8:30–18:00，可直连顾问 邮件service@irag.cloud发来现有系统清单，我们回一份断点评估
地址江苏省无锡市可预约到访或线上会议演示
微信直聊
扫码联系我们工作时间 1 小时内回，非工作日次日处理 威霆科技企业微信二维码，微信扫码直接咨询
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沟通常见的第一个问题是「我们这种规模能做吗」。我们的回答通常是：先别问能不能做，先问 AI 现在能看见你多少业务——这个问题的答案，决定该从哪一层开始。

Self Check · 12 问

制造业 AI 落地自检清单

12 道题，约 5 分钟。逐项作答后即时生成得分、风险等级与结论摘要；留下联系方式，我们把完整解读连同一次免费解读电话一起给你。

A · 数据与留痕（原始资料层）
A1. 订单变更、报工、异常等关键业务动作，是否已在系统中留痕？
A2. 跨部门沟通（微信群里的决策、口头确认）能否沉淀到可检索的地方？
A3. 生产现场数据（设备状态、质检结果）是自动采集而非人工填表？
B · 系统连通（系统连接层）
B1. AI 能读取 ERP / MES 里的实时数据吗？
B2. 各系统间的主数据（物料、客户编码）口径是否一致？
B3. 与供应商、经销商是否有在线协同通道？
C · 知识可信（权威知识与记忆层）
C1. 是否有唯一权威的知识源，过期文档会自动下架？
C2. 员工离职后，其岗位经验与资料能否被接管？
C3. AI 给出的答案，能否追溯到出处？
D · 组织与流程（岗位能力层）
D1. 团队是否有统一入口，共享提示词与素材？
D2. 岗位规则（报价怎么算、折扣到几个点、什么情况要审批）是否写成可执行章法？
D3. 对外发送、改单退回等关键动作，是否设置人工确认环节？
0/ 24 分

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包含 A/B/C/D 四个维度的分项得分、最该先做的三件事，以及对应的落地路径。留下联系方式即可查看，顾问会附上一次免费解读电话——我们不会把你的信息用于第三方营销。

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    14 · FAQ

    常见问题

    钉钉、企业微信自带的 AI 不够吗？

    单用不够。原生 AI 只能读到它自己生态里的数据——钉钉的 AI 读不到你的 ERP，企微的 AI 读不到你的 MES，而制造企业的业务真相分散在五六个系统里。威霆做的是先把这些系统连成一条信息流，AI 才看得见完整的业务。

    我们厂规模不大，也能做吗？

    能。四级台阶不要求一次走完：阶段 0 甚至不用买任何工具，先把关键动作留痕——一张表、一个固定的上报格式都行。我们服务的 500+ 客户里，多数是年产值几千万到几亿的工厂，起步投入都控制在可验证收益的范围内。

    数据安全怎么保证？

    私有化部署，数据不出你的机房；AI 只能在现有权限体系内工作，员工无权查看的内容，AI 同样看不到；越权访问会被拦截并留痕。这三条都可以当面演示验证。

    需要换掉现有的 ERP / MES 吗？

    不需要。我们的原则是不推倒重建：现有 ERP、MES、OA、IM 全部保留，只在上面加 AI 的操作入口。换系统的成本与风险，远大于加一层连接。

    多久能看到效果？

    诊断 2–4 周出结论；上下文积累 6–10 周可支撑第一个场景；灯塔场景从启动到验收约 8–12 周。每个阶段验收后再进入下一步，算不清收益的场景我们会直接建议不上。

    怎么收费？

    先诊断后报价：诊断阶段出具系统现状与可行路径，你再决定是否进入建设。首次沟通不收费，预约后顾问会在 1 个工作日内带着提纲联系你。

    也可以直接在下方填写，顾问会在 1 个工作日内带着对应提纲联系你。

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    先做一次诊断，
    看看 AI 现在能看见多少

    留个联系方式，我们按你的系统现状出一份诊断提纲：哪些数据已留痕、AI 现在能看到什么、第一步从哪一层补起。工作日 8:30–18:00 在线。

    • 不推倒重建：现有 ERP、MES、OA、IM 全部保留，只加 AI 操作入口
    • 里程碑验收：每段完成并验收后再进入下一步，风险前置预警
    • 范围克制：先做能算清收益的场景，算不清收益的先不建议上
    • 当面演示：越权拦截、失败回退、基线核算，现场验给你看
    工作日 8:30–18:00 在线 · 或直接致电 400-668-3616
    我们不会把你的信息用于任何第三方营销 · 提交即表示你已阅读并同意《隐私政策》
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