企业案例 / 企业 AI 转型
AI+CNC机床：预测刀具磨损并优化切割路径：根据德勤公司2023年的一份报告，AI驱动的质量控制系统可以将缺陷率降低多达 50%。
某装备制造企业（原材料未明确披露名称）围绕设备运维与预测性维护开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：人工智能系统采用的神经网络是根据加工中遇到的各种常见几何形状进行训练的。方案侧的关键做法是：根据德勤公司的相关调查显示，近 70% 采用智能的制造商已经或打算部署支持 AI 的自动化以提高其运营效率。
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某装备制造企业（原材料未明确披露名称）围绕设备运维与预测性维护开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：人工智能系统采用的神经网络是根据加工中遇到的各种常见几何形状进行训练的。方案侧的关键做法是：根据德勤公司的相关调查显示，近 70% 采用智能的制造商已经或打算部署支持 AI 的自动化以提高其运营效率。
天奇股份围绕知识管理与智能问答开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：据的访问和分析困难：数据分析需求需要专业人士提 供，企业无法获得实时的数据分析和报表。方案侧的关键做法是：建设专属知识库：针对客户文档类知识可实现自助上传分类，利用向量数据库实现文档切分管理， 各类数据库通过地址链接实现直接自然语言对话查询。当前材料可确认的结果为：提高了员工知识查询效率：员工知识查询效率，从平均10分钟的查询时间缩短到1分钟之内。
大型能源集团围绕流程自动化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：因此，需要流程挖掘对ERP系统进行诊断分析，全面分析ERP系统中的数据和流程，准确定位流程中的瓶颈，帮助企业解决分析和优化流程时“只见树木，不见森林”的问题，实现真正有效、低成本、高收益的ERP系统优化目标。方案侧的关键做法是：Gartner认为，到2027年，企业将通过结合超自动化技术与重新设计的运营流程，将运营成本降低30%。
某汽车企业围绕市场洞察与智能营销开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：跨部门协作存在瓶颈，影响时效性。方案侧的关键做法是：各业务员工自己全平台搜索。当前材料可确认的结果为：节省人工判断数据、处理数据时间。
上汽大众围绕智能客服与售后服务开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：然而，因为售后问题的特殊性，故障数据类别多达5000多种，分布极不均衡，许多故障类别下只有个位数案例，导致智能算法难以捕捉到特征，识别准确率只有65%。方案侧的关键做法是：系统上线后，维修质量提升，修复时间缩短，经销商体验大幅提升，有效回复率达到98%以上。当前材料可确认的结果为：系统上线后，维修质量提升，修复时间缩短，经销商体验大幅提升，有效回复率达到98%以上。
某电子与半导体企业（原材料未明确披露名称）围绕研发设计与工程智能开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：从研发设计的角度，我们认为惠普Z4 G5台式工作站可以支持我们更好的完成电机工艺设计和实验，把产品质量和可靠性等问题解决。方案侧的关键做法是：通过使用惠普Z4 G5台式工作站这种具备高算力的硬件设备，利用AI通过智能算法自动调整设计参数，满足产品结构优化的多重目标。
视比特围绕视觉质检开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：其中工件切割下料分拣是重工生产线中重要一环，长期以来依赖人工作业完成，不仅生产效率低而且人力成本大，同时恶劣的工作环境存在极大的安全隐患，由机器人替代人工完成智能化升级改造已迫在眉睫。方案侧的关键做法是：该项目采用多台激光切割机及等离子切割机于一体的柔性混合分拣产线，在 节约全人工模式数十人 的情况下，分拣产能 提升400% 。
三头六臂围绕企业级智能体平台开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：在售后服务环节，服务商可通过AI系统与客户进行初步沟通交流，快速了解客户需求和问题。方案侧的关键做法是：此外，AI系统还通过不断学习和优化产品知识库，快速解答服务商关于销售话术、产品知识、销售方案等方面的问题。当前材料可确认的结果为：客服整体响应时效降已低至3分钟，达到了行业领先水平，且在不断优化中。
烽火通信围绕视觉质检开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：应用场景通信产品制造属于多品种小批量，典型的离散型生产模式，单盘物料种类多达2000多种，器件数多达8000多颗，目前在PCBA生产端的产品检测误报率高达1%，且每条生产线配备一名检验员在炉后AOI检测完进行复判作业，存在产品误报率高…。
南京天加环境围绕供应链与库存优化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：应用了换热管穿胀 柔性制造 单元，通过人工穿管，机器人通过视觉技术，自动完成管头胀接。方案侧的关键做法是：在设备互联方面，天加借助5G技术，采用IOT物联网数据采集手段，实现设备互联互通，可实时监控设备运行状态、运行时间和异常，并通过边缘计算，统计设备开动率，辅以效率管理机制，可实现效率提升5%以上。当前材料可确认的结果为：客户满意度提升至99.75%。
联想围绕供应链与库存优化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：基于以上呆滞库存管理的痛点，在公司智能化升级大趋势下，联想研究院打造了具有自主知识产权的智能库存优化引擎，通过实时连通供应链各个环节的数据，基于人工智能技术助力企业呆滞库存管理。
博世华域围绕供应链与库存优化开展AI能力建设。案例所对应的核心矛盾是：实践路径以精益生产思想为指导，以实现单件流为目标，设计人工智能排程算法，解决机加工领域单件流痛点问题。方案侧的关键做法是：通过人工智能排程与调度系统，智能管理机加工生产流程，实现机加工道序缓存减少近90%，机加工的加工通过时长缩短85%，生产直接人员数量减少达50%，每年新增经济收益超300万元。