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把结果写进数字里

下面四个案例均已获得客户授权公开。涉及商业机密的部分做了脱敏,但指标改善是真实的。

Smart Manufacturing
智能制造 · 汽车零部件

六厂统一的智能排产引擎

客户原有排产完全依赖资深计划员的 Excel 经验,一名老师傅离职就意味着一条产线的排程逻辑失传。 我们花了三周驻场跟班,把隐性经验拆解成 47 条可量化的约束规则,再叠加订单优先级与设备状态做启发式求解。

  • AI 排产算法
  • MES 系统集成
  • 异常自动重排
  • 6 个工厂上线
↓ 32%平均交付周期
↑ 18%设备利用率
4 个月从启动到全量
Retail Intelligence
连锁零售 · 便利店

800 家门店的选品与补货预测

每家店面对的客群不同,但总部只给一套统一配货清单,导致畅销品缺货、滞销品临期报废同时发生。 我们把天气、商圈属性、周边事件与历史动销一起喂进预测模型,给出"一店一策"的订货建议。

  • 需求预测
  • 一店一策
  • BI 看板
  • 供应链协同
↓ 27%滞销库存
↑ 9.6%门店动销率
800+门店覆盖
Financial Service
金融服务 · 融资租赁

合同智能审阅与风险抽取

业务部门每月处理上千份租赁合同,法务团队逐份核对关键条款,平均一份 40 分钟。 我们训练了针对该行业合同结构的抽取模型,自动识别租期、利率、违约责任等 23 类关键字段,并对照风险规则库给出提示。

  • 文档结构化
  • 条款风险识别
  • 私有化部署
  • 法务工作流
↓ 78%单份审阅耗时
97.2%字段抽取准确率
23 类关键条款覆盖
Healthcare
医疗健康 · 连锁诊所

多院区数据打通与运营看板

12 家院区各自使用不同的 HIS 系统,集团层面想看一个"月度实际收入"要人工汇总三天。 我们建立了统一的数据接入层与指标字典,并做了口径治理,让同一个指标在任何院区、任何时间点都是同一个算法。

  • 多源数据接入
  • 指标口径治理
  • 运营看板
  • 权限隔离
3 天 → 实时报表产出时间
12 家院区数据打通
86 个统一指标定义
120+累计交付项目
30+服务行业领域
98%客户续约率
24h内响应客户

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