制造业数据与对接成本 · 中
工程图纸审查
- 卡在哪
- 图纸靠人逐张核对标注与公差，改一处就要整套重标。
- AI 做什么
- 要素抽取 + 清单比对 + 差异高亮，人只做最终判定。
- 值得做
- 图纸量大且规范稳定，且已有一份能写下来的审查清单。
- 常见坑
- 清单本身没写清就想让模型「自己看出来」——标准缺失时，AI 只会放大不一致。
来源：零七零六科技（2026）
制造业
AI 从车间长出来的顺序很固定：先解决「看得见、算得清」的活，再谈工艺与经营。
制造业数据与对接成本 · 中
报价与核价
- 卡在哪
- 零件杂、工序多，报高丢单、报低亏本，全凭老师傅经验。
- AI 做什么
- 从历史报价与工艺参数起草报价，并对异常偏离做提示。
- 值得做
- 有 1 年以上历史报价单，成本构成能拆到 3–5 项。
- 常见坑
- 把报价当成纯文本生成任务。报价错一次就失去信任，必须「起草 + 人核准」。
来源：零七零六科技（2026）
制造业数据与对接成本 · 低
供应商催料与跟单
- 卡在哪
- 交期、物流、数量散在微信与表格里，每天靠人反复问。
- AI 做什么
- 订单—交期—物流汇总 + 异常识别 + 催办话术草稿。
- 值得做
- 有订单表与交期承诺字段，异常判定规则可描述。
- 常见坑
- 让 AI 直接对外发消息。对外沟通必须留人工确认点，商务关系损失不可逆。
来源：零七零六科技（2026）
制造业数据与对接成本 · 高
质量缺陷检测
- 卡在哪
- 抽样检测靠人眼，漏检与误检都难追溯，全检人力成本高。
- AI 做什么
- 视觉检测 + 缺陷分类 + 低置信度转人工复核。
- 值得做
- 缺陷样本可采集可标注，且有明确的判定标准与返工流程。
- 常见坑
- 只做算法不做产线集成：光照、节拍、报警处置没定好，模型准了也用不起来。
来源：零七零六科技（2026）
制造业数据与对接成本 · 中
老师傅经验传承
- 卡在哪
- 隐性知识在个人身上，新人上手要三个月，人一走就断档。
- AI 做什么
- 访谈式知识抽取 → 结构化问答库 → 新人陪练。
- 值得做
- 有愿意配合的老师傅，且「怎么判断」能说成步骤。
- 常见坑
- 以为把文档传上去就够了——文档里往往没有真正的判断依据。
来源：零七零六科技（2026）
制造业数据与对接成本 · 高
经营透明（订单—交付—成本）
- 卡在哪
- 订单在 ERP、排产在 Excel、成本在财务表，要个数字得等一周。
- AI 做什么
- 多源数据归口 + 指标口径统一 + 固定查询问答。
- 值得做
- 至少有一个系统里的数据是准的，且能指定人对指标口径负责。
- 常见坑
- 数据没归位就先上「智能问数」，最后问出来的数字没人敢用。
来源：零七零六科技（2026）
外贸
外贸的价值不在「写得漂亮」，在「回得快、报得准、资料找得到」。
外贸数据与对接成本 · 低
询盘分级与首轮回复
- 卡在哪
- 夜里来的询盘要等第二天回，多语言质量参差。
- AI 做什么
- 询盘要素抽取 + 分级 + 首轮回复草稿，人改后发。
- 值得做
- 有历史询盘与成交记录，回复结构相对固定。
- 常见坑
- 让 AI 自由发挥价格与账期。价格、账期、交期必须来自系统字段。
来源：零七零六科技（2026）
外贸数据与对接成本 · 中
报关单据与合规字段
- 卡在哪
- 单据逐票人工核对，错一个字段就是滞港。
- AI 做什么
- 字段抽取 + 规则库比对 + 不一致项标注，人复核。
- 值得做
- 单据格式相对固定，且有可查询的规则来源。
- 常见坑
- 只算识别准确率，不算复核成本——准确率再高，剩下的那部分谁来兜。
来源：零七零六科技（2026）
外贸数据与对接成本 · 中
产品资料与资质资产化
- 卡在哪
- 手册、认证、检测报告散在个人电脑与网盘，客户一问就翻半天。
- AI 做什么
- 文档归一化 + 权限内检索 + 按客户问题组织答案。
- 值得做
- 资料有明确归属人，版本更新有规律。
- 常见坑
- 上传即完成。不做版本与权限治理，检索出旧版资料比没有更危险。
来源：零七零六科技（2026）
外贸数据与对接成本 · 低
样品与订单进度同步
- 卡在哪
- 客户天天问「到哪了」，业务员挨个去问工厂。
- AI 做什么
- 节点数据汇总 + 状态模板化回复 + 异常预警。
- 值得做
- 生产与物流节点有系统记录，哪怕只是 Excel。
- 常见坑
- 数据不准就做自动回复，等于把错误放大给客户。
来源：零七零六科技（2026）
电商
电商的 AI 场景几乎都指向同一件事：把产能从「几个高手」变成「一套流程」。
电商数据与对接成本 · 中
商品素材批量生产
- 卡在哪
- SKU 一多，主图、详情、挂车视频的需求成倍增长。
- AI 做什么
- 卖点结构化 + 模板化生成 + 人工抽检。
- 值得做
- 商品信息已结构化，且有可执行的品牌规范。
- 常见坑
- 只追「生成好看」不追「商品对不对」——素材再美，货不对就是退货。
来源：零七零六科技（2026）
电商数据与对接成本 · 中
达人建联与选品匹配
- 卡在哪
- 商品池上万、达人标签各异，人工匹配靠感觉。
- AI 做什么
- 卖点抽取 + 达人标签匹配 + 建联话术草稿。
- 值得做
- 有结构化的商品与达人标签，且有历史合作可回看。
- 常见坑
- 忽略「人」的部分：个人 IP 型达人的内容仍要本人表达，AI 只能做前期筛选。
来源：零七零六科技（2026）
电商数据与对接成本 · 高
库存、补货与广告联动
- 卡在哪
- 库存、订单、投放三套数据各自为政，补货靠人扒 Excel。
- AI 做什么
- 三源数据打通 + 补货建议 + 预算联动提示。
- 值得做
- 平台数据可导出，且有安全库存规则。
- 常见坑
- 一上来就要全自动决策。先做「建议 + 人确认」，跑顺了再谈自动化。
来源：零七零六科技（2026）
电商数据与对接成本 · 低
客服话术与售后
- 卡在哪
- 重复问题占大半，夜间与大促接不住。
- AI 做什么
- 知识库问答 + 工单生成 + 转人工规则。
- 值得做
- 有历史会话与标准答复，退换货规则明确。
- 常见坑
- 没有「不知道就说不知道」的兜底。答错一次差评，成本远高于省下的人力。
来源：零七零六科技（2026）
通用职能
不分工种都成立的场景，通常也是「先做这个最容易看见效果」的起点。
通用职能数据与对接成本 · 中
企业知识库
- 卡在哪
- 手册与 SOP 散落各处，搜到的是旧版，不敢让新人直接用。
- AI 做什么
- 解析 → 切分 → 权限内检索 → 引用可追溯。
- 值得做
- 有明确的知识负责人，且有版本与权限规则。
- 常见坑
- 把「传了多少份文档」当验收标准。真正的验收是答得对、有出处、过期的不出现。
来源：零七零六科技（2026）
通用职能数据与对接成本 · 低
会议纪要与决议归档
- 卡在哪
- 会开完没人整理，决议没落到人和时间。
- AI 做什么
- 转写 + 决议抽取 + 待办分发（人确认后发）。
- 值得做
- 会议有明确议题，待办能落到具体的人。
- 常见坑
- 纪要做成全文摘要。没有决议与责任人的纪要等于没开。
来源：零七零六科技（2026）
通用职能数据与对接成本 · 中
合同与标书初审
- 卡在哪
- 条款逐条比对耗时，风险条款容易漏。
- AI 做什么
- 条款抽取 + 与标准条款比对 + 风险清单。
- 值得做
- 有标准条款库与红线清单。
- 常见坑
- 把 AI 输出当法律意见。必须写明「初审提示，不替代法务」。
来源：零七零六科技（2026）
通用职能数据与对接成本 · 中
经营分析与报表
- 卡在哪
- 每周重复做同一批表，口径每次都要重新对一遍。
- AI 做什么
- 指标口径固化 + 报表自动生成 + 异常说明草稿。
- 值得做
- 有指标定义文档，数据源稳定。
- 常见坑
- 先做「自然语言随便问」。口径没统一时，答案只会引发争论。
来源：零七零六科技（2026）
How to Judge
五条判据：这条场景值不值得先做
任一条不成立，就先别做 —— 不是技术不行，是条件没到。
三列对照在窄屏会超宽，手机上可左右滑动查看完整表格。
| 判据 | 不合格的样子 | 合格的样子 |
|---|---|---|
| 可度量 | 「提升整体效率」 | 「单次报价从 40 分钟降到 5 分钟」 |
| 有边界 | 「建设智能工厂」 | 「单条产线的首件检验记录自动生成」 |
| 有权限 | 「打通集团所有系统」 | 「这条线的数据我能拿到、能改流程」 |
| 高频 | 一年做两次的事 | 每天都发生、或每周都发生 |
| 可验收 | 「上线了就算成功」 | 「换个人照说明能跑通，换种输入不会悄悄出错」 |
How We Start
我们怎么判断你该从哪一层开始
不是所有企业都该直接上 AI。数字化是底、智能化是路、AI 应用是结果 —— 我们会先看清你处在哪一层，再决定从哪动手。这一步是免费的。
| 你的现状 | 建议从哪一层开始 | 为什么 |
|---|---|---|
| 数据还散在 Excel、微信、纸质单据里 | ① 数字化底座 | 数据不归位，AI 就没有可用的输入 —— 上了也白上 |
| 数据有了，但流程还靠人盯、靠人催 | ② 业务智能化 | 先用规则自动化把重复劳动拿掉：成本低、见效快、不依赖大模型 |
| 流程顺了，卡在「人不够、经验留不住」 | ③ AI 应用 | 这时知识库、AI 助手、虚拟员工才真正有效 |
| 已经用了 AI 工具，但员工不用、算不清账 | ⑥ 培训与 FDE 陪跑 | 工具不是瓶颈，人的能力才是；需要陪着跑一段 |
为什么我们把这件事放在前面讲
市面上多数方案一上来就谈 AI 应用。但如果企业还在第 ① 层， 再好的 AI 也只会变成一堆没人用的账号。先判断层级，再谈方案 —— 这是我们和别人最大的不同。
① 数字化底座与 ② 业务智能化不单独售卖，它们是诊断环节的输出。
市面上多数方案一上来就谈 AI 应用。但如果企业还在第 ① 层， 再好的 AI 也只会变成一堆没人用的账号。先判断层级，再谈方案 —— 这是我们和别人最大的不同。
① 数字化底座与 ② 业务智能化不单独售卖，它们是诊断环节的输出。
Common Pitfalls
三个最常见的坑
这三个坑与行业无关，我们几乎每次诊断都会遇到其中一个。
坑 1
上传文档就当知识库建好了
表现：验收标准写成「我们传了 500 份文档」
怎么做：验收标准改成「答得对、找得到出处、过期的不出现」
来源：零七零六科技（2026）
坑 2
只卖工具不卖服务
表现：系统上线即终点，半年后打开率不到 10%
怎么做：交付必须包含流程改造与交接；项目结束要留下可复用资产
来源：零七零六科技（2026）
坑 3
老板说的需求就等于真需求
表现：做完了但业务不用，使用者还多了额外工作
怎么做：先拆四类角色（使用者/付款者/决策者/受益者），再定范围
来源：零七零六科技（2026）
Delivery
我们怎么交付
每一步都有交付物。看不到交付物的那一步，就是该停下来问的地方。
- 1
AI 培训
课程、实操工作流
- 2
行业咨询
行业洞察、行动建议
- 3
轻咨询
诊断报告、方案建议
- 4
标准化工具
可用工具、操作培训
- 5
实施服务
上线系统、效果复盘
- 6
FDE 陪跑
能力沉淀、长期优化
真实客户案例按此结构接入
每篇案例固定五段，顺序不可调换 —— 先讲客户的行业处境，最后才给数字和评价。
- 1
客户行业
谁、做什么生意
- 2
原有痛点
当时的卡点
- 3
解决方案
我们做了什么
- 4
量化结果
按 SOW 口径给数
- 5
客户评价
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零七零六科技内部实践（2026），不含客户数据。