AI驱动业务新范式
AI驱动业务新范式 第一，有真实业务支撑 懂行业、有整套解决方案，AI形成业务能力增强器。有真实的业务场景、真实的客户、真实的数据。模型越强产品越好用。 第二，形成完整数据链路 在真实业务中跑着，每天都在沉淀数据：企业库存变化、销售记录、客户偏好、历史合同、风险规则、审批流程等等。用这些数据训练、微调、优化自己的AI，形成反馈闭环，越用越聪明，越用越懂行业。私有业务数据形成“数据飞轮”护城河。 第三，真正具备工程能力Agent 一个靠谱的Agent应用需要：任务拆解能力、子任务调度、执行监督、错误恢复、结
质量数据化升级：从结果合格到过程可信
客户是一家消费电子 ODM 企业，主要为欧美及国内品牌客户提供代工服务。过去，产品交付时，客户主要关注检测报告、出货检验记录和批次信息。只要产品合格，报告完整，基本就能满足交付要求。现在，部分欧美客户提出了更明确的数据要求。他们不仅要产品检测结果，还要求生产和检测过程中的关键数据，按照指定格式上传至客户系统或邮件打包发送。这些数据不能只是人工整理后的 Excel，而要能够追溯到产品、批次、产线、检测线和具体测试记录，甚至要提供可供线上查询的系统。表面上看，这是客户增加了数据交付要求。但从制造业质量管理的趋
AI 图纸识别涵盖哪些图纸类型？
各行各业的图纸标注习惯迥异，格式也纷繁复杂——汽车零部件的形位公差错综复杂，航空航天标准极为严苛，模具图纸常含特殊符号等。客户常存疑虑：我们行业的图纸，你们的 AI 真能逐一准确识别吗？这担忧合情合理，毕竟通用模型面对差异巨大的行业规范，往往难于一蹴而就地全覆盖。简会 AI 图纸识别系统已累积训练超百万张真实工业图纸，覆盖汽车零部件、重型机械、精密模具、航空航天、特种陶瓷，以及机加工、注塑、铸造等通用工艺。无论图纸多么复杂或特殊，系统均能精准解析尺寸、公差及形位公差，并自动生成气泡图与质检标准。（该图为简