从真实业务场景出发让 AI 应用走深走实 随着人工智能技术加速发展，越来越多制造企业开始探索 AI 与核心业务的深度融合，推动智能化应用从技术探索走向实际经营管理。 但在实际落地过程中，企业仍面临诸多挑战： 💢风险管控难： 供应商信息分散、合同审核复杂，风险识别依赖人工。 💢业务审核难： 项目资料涉及多个系统，规则校验繁琐，重复性工作量大。 💢经营分析难： 库存数据丰富，但风险识别、原因分析及后续处置效率仍有提升空间。 如何让 AI 真正理解业务规则、融入管理流程，并将智能分析转化为实际业务价值？ AI 应用的关键在于深入真实业务场景找到技术能力与业务需求结合点 汉得企业级 AI 智能化升级方法论，以 FDE 工作模式为牵引，项目团队贴近业务一线，与法务、采购、项目管理、计划等岗位人员共同梳理业务规则，在真实流程中边设计、边验证、边迭代，推动 AI 从“技术能力”走向“业务应用”。 此次，汉得大客户数智化事业部携手某小家电龙头企业，围绕合同合规、供应商风险、项目资料审核、库存运营四大业务场景，将 AI 能力融入风险识别、智能审核、经营分析与业务协同，目前四大场景均已上线运行，推动制造企业智能化运营走向实际应用。 深入制造业务 落地四大 AI 场景应用实践 该企业经过多年数字化建设，在采购、法务、项目管理、生产及库存等领域已积累了丰富的业务数据。 但数据分散、规则复杂、人工处理工作量大等问题，仍然影响企业的运营效率与管理水平。 在 FDE 工作模式牵引下，汉得深入实际业务流程，围绕企业高频管理问题，结合现有系统与业务规则，打造贴合岗位需求的 AI 应用。 从业务问题识别，到智能应用设计，再到业务流程融合，让 AI 真正服务企业日常经营管理。 01 合同审核与风险识别 合同审核是企业经营风险管理的重要关口。 传统审核高度依赖人工，合同条款变更、关键信息遗漏、文本错误等问题，不仅增加法务工作量，也可能带来潜在合规风险。 汉得 AI 解决方案 三重智能校验 ○ 模板比对：自动对齐标准合同模板，识别关键条款变更。 ○ 必填检查：智能检查合同关键信息，发现字段缺失。 ○ 文本识别：自动检测错别字等基础问题，输出审核意见。 AI 完成基础合规检查后，自动返回审核结论及问题说明，为业务修改和法务复核提供依据。 业务价值：风险前置、标准统一、审核可追溯。 通过 AI 承担重复性基础审核工作，将风险识别前移，让法务人员更加聚焦复杂条款与关键风险判断，推动合同管理从人工核验走向智能辅助审核。 02 供应商准入与风险监控 供应商经营状况、信用水平及潜在法律风险，直接关系到制造企业供应链的稳定性。 传统供应商评估需要人工跨渠道查询、整理与判断，存在信息碎片化、评估效率低、标准不统一等问题。 汉得 AI 解决方案 多源数据融合与智能风险研判 ○ 多源信息整合：自动获取工商、经营、司法等风险信息。 ○ 智能风险研判：结合统一评价规则，综合分析供应商风险。 ○ 报告自动生成：输出风险等级与评估报告，呈现关键风险依据。 AI 能力嵌入合同管理流程，业务人员选择供应商后，即可获取风险评估结果，无需在多个系统之间反复切换。 业务价值：风险识别前置、评价标准统一、合作决策有据可依。 将风险识别从独立的人工调查环节融入日常业务流程，帮助企业建立更加及时、规范的供应商风险评估机制，为供应链稳定运营提供支撑。 03 项目资料智能审核 制造企业在项目管理过程中，会产生大量项目归档文件，涉及人员、工时、时间节点及客户信息等多个维度。 传统审核依赖人工逐项核验，不仅工作量大、效率低，也容易出现标准执行不一致、关键信息遗漏等问题。 汉得 AI 解决方案 自动化、智能化资料审核流程 ○ 资料自动获取：通过 RPA 自动获取 PLM 系统中的项目归档文件，触发智能审核流程。 ○ 多维规则校验：结合人员在职状态、工时、量产时间、客户名称等业务规则，自动识别异常信息。 ○ 智能分流审核：根据审核结果置信度，高置信度结果自动处理，低置信度事项转交人工复核。 审核完成后，系统将结果回写至 PLM 业务流程，形成：资料获取 → 智能校验 → 分级审核 → 结果回写 的完整业务流程。 业务价值：审核提效、风险前置、人机协同。 减少重复性人工核验，提升审核效率与标准化水平，让常规审核更加高效、异常问题及时处理。 作为本次合作的先导场景，项目资料智能审核率先上线运行，在业务规则校验、跨系统流程衔接与智能审核方面经受实际业务检验，为后续多业务场景建设奠定实践基础。 04 呆滞库存智能分析与督办 订单变化、生产计划调整等因素，容易造成制造企业物料积压、资金占用与库存风险。 传统库存管理以报表统计和人工分析为主，往往能够发现问题，却难以及时判断风险程度、定位积压原因并推动处理。 汉得 AI 解决方案 构建库存风险管理闭环 ○ 风险识别：结合库存金额、增长趋势等维度，自动识别高风险呆滞物料，形成重点关注清单。 ○ 智能分析：关联 MES、APS 等业务数据，辅助分析库存积压原因，提出处理建议。 ○ 自动督办：匹配责任人员，下发督办任务，推动风险事项跟进处理。 实现从：风险识别 → 原因分析 → 任务督办 → 处理反馈的业务管理闭环。 业务价值：风险主动预警、原因精准分析、责任落实闭环。 让库存管理从事后统计走向主动识别与精准管控，让 AI 不仅能够发现异常，还能辅助分析问题、推动业务处理，为降低库存积压风险、提升库存运营效率提供支持。 从场景实践到管理升级 让 AI 价值融入业务流程 从合同审核、供应商风险管理，到项目资料核验和呆滞库存分析，四大场景面向不同业务领域，却共同体现了制造企业智能化管理的转变。 风险管控更加主动：将 AI 融入合同审核与供应商风险评估等环节，推动风险识别从事后发现走向事前预警。 业务审核更加高效：通过规则校验、信息提取与智能分析，减少重复性人工操作，让专业人员聚焦关键判断。 经营分析更加精准：从库存风险识别到原因分析与任务督办，让业务数据不仅能够呈现问题，更能辅助推动问题解决。 业务流程更加协同：将 AI 与企业现有业务系统相结合，推动智能分析结果进入业务处理流程，实现信息利用与业务协同。 从人工处理到智能辅助从被动响应到主动管理AI 正在成为制造企业提质增效的重要助力 从行业场景出发 推动AI应用走向真实业务价值 制造企业的智能化升级，需要的不只是新的技术工具，更需要贴合业务需求、能够融入实际流程的智能化解决方案。 本次合作从项目资料智能审核的先导场景起步，在实际使用中持续调优，再将经验复用至供应商风险、合同合规和库存运营等核心业务领域，已上线运行的四大场景，展现了 AI 从单点场景探索走向多业务领域应用的实践路径。 在这一过程中，汉得充分结合制造行业数字化实践经验，将业务规则、行业知识与 AI 技术相融合，推动智能应用与企业既有管理体系衔接。 以真实业务问题定义应用场景以业务流程承接 AI 能力以实际管理价值检验应用成果 这也是汉得企业级 AI 智能化升级方法论所坚持的方向：以 FDE 工作模式为牵引，发现业务问题 → 与业务共创方案 → 快速上线 → 持续优化，推动 AI 能力在企业实际业务中落地应用。 未来，汉得将持续深耕制造行业高价值业务场景，探索 AI 技术与经营管理的融合创新，打造更多可落地、可复制的行业智能化解决方案。 让 AI 深入业务让智能创造价值 携手汉得，共铸硬核竞争力！
咨询热线
业务咨询
