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 ◆ AI CORE — 六大能力模块已并入三条产品线  //  智能选品 · 视觉识别 · 设备遥测 · 智能派单 · 数据中台 · 私有知识库  //  以真实业务动作检验 AI 价值  //  咨询 400-8846746  //  
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// AI CORE // SCENARIO ENABLEMENT LAYER
06 MODULES ACTIVE
CORE / AI 商业场景赋能 AI SCENARIO ENABLEMENT

AI BUSINESS SCENARIO ENABLEMENT以科技赋能,把 AI 装进真实场景

我们不相信"万能 AI"。每一个能力模块都锚定在一条可量化的业务动作上 —— 一次更快的报价、一次更准的派单、一次更低的停机、一支可追溯的耗材。模型只有在业务指标上跑赢,才算真的有用。

◈ 01 // MODULES 能力模块

六大 AI 能力模块

全部已在真实业务中运行,不是演示环境里的效果图。

ALL ACTIVE
01 // SOURCING & PRICING

智能选品与规则报价

亿级商品主数据底座支撑语义级检索;输入需求清单或一句自然语言,系统自动匹配可交付型号、给出替代方案,并按统一规则测算价格。

业务价值:报价准备周期从数天压缩到分钟级,价格口径全组织统一可复算。

02 // VISION & DOCUMENT

视觉识别与文档智能

OCR、表格结构化、证照与印章核验、商品图片智能归类。把纸质台账、厂商检测报告、报关资料一键变成可计算的结构化数据。

业务价值:录入环节的人工量与差错率同步下降,历史纸质档案可被检索。

03 // TELEMETRY

设备遥测与故障预判

采集计页数、耗材余量、错误码与运行时长,构建单机健康度模型,在故障发生之前输出更换与保养指令。

业务价值:把被动叫修转为主动维护,计划内停机替代突发停机。

04 // DISPATCH

智能派单与工单调度

按技能标签、地理位置、当前负载与备件库存四维求解,自动分派最优工程师,并实时回传现场进度形成闭环轨迹。

业务价值:响应时长与工程师空驶率双降,一次解决率显著提升。

05 // ANALYTICS

经营看板与数据中台

把采购、库存、服务、回收四条数据流汇入统一中台,生成成本结构、设备服役分布与降本空间的可视化结论。

业务价值:决策依据从"经验判断"切换到"可核算数据"。

06 // KNOWLEDGE

私有知识库与大模型问答

将服务手册、故障案例与厂商资料构建为私有知识库,一线工程师与客户均可用自然语言即刻取用。

业务价值:新人上手周期大幅缩短,服务经验不再随人员流动而流失。

◈ 02 // ARCHITECTURE 技术底座

四层架构

从数据采集到场景应用,四层之间以标准接口衔接。任何一层都可以独立替换或私有化部署。

LAYER 01

数据采集层

设备计页与状态、耗材余量、交易与订单、工单与服务记录、回收台账 —— 全部结构化入库,形成统一主数据。支持国产化终端与 X86 混合环境的统一纳管。

LAYER 02

AI 模型层

识别类(OCR / 图像分类)、预测类(健康度与耗材周期)、生成类(报价单与报告)、匹配类(寻品与派单)四组模型,统一接入与版本管理。

LAYER 03

业务中台层

统一主数据(商品 / 设备 / 客户 / 供应商)+ 规则引擎(定价、审批、权限、SLA),保证三条产品线口径一致、权限统一、数据互通。

LAYER 04

场景应用层

钛-商城、钛-智修、钛-环保三端应用,以及面向客户的开放接口与数据看板,直接承载业务动作。

统一主数据ONE SOURCE OF TRUTH
权限隔离ROLE BASED ACCESS
全程留痕AUDIT TRAIL
独立部署ISOLATED INSTANCE
◈ 03 // SCENARIO MAP 场景映射

能力与场景的对应关系

每一项 AI 能力都能指出它落在哪个系统、替换了谁的哪个动作。

AI 能力落地系统替换的人工动作衡量指标状态
智能寻品SYS.B2B人工翻目录、逐条比型号命中率 / 寻品耗时运行中
规则定价SYS.B2BExcel 手工测算价格出单耗时 / 口径一致率运行中
文档与表格识别SYS.B2B / SYS.EMM手工录入台账与清单录入差错率运行中
设备健康度预测SYS.EMM故障后被动响应突发停机次数运行中
耗材周期预测SYS.EMM / SYS.RCY人工盘点与临时采购紧急采购占比运行中
智能派单调度SYS.EMM调度员电话派单响应时长 / 一次解决率运行中
型号识别与价值测算SYS.RCY人工判断耗材类别归类准确率运行中
碳减排核算SYS.RCY人工估算环保成效数据可举证率运行中
私有知识库问答ALL SYSTEMS翻手册、问老员工首次解决率 / 上手周期运行中
◈ 04 // METHOD 落地方法

我们的 AI 落地四步法

STEP 01

找动作

不先谈模型,先找出那个每周重复几百次、且能量化的具体动作。

STEP 02

清数据

把这个动作需要的数据整理成结构化、可复用的主数据底座。

STEP 03

跑基线

先用规则与检索跑通一版,拿到人工基线,再决定是否上模型。

STEP 04

看指标

用业务指标验收,跑赢基线才推广,跑不赢就退回上一步。

我们不做的事:不做无法被业务指标验收的 AI 项目,不做没有真实数据支撑的效果演示。
◈ AI CORE // ACCESS REQUEST

先找一个能算清账的场景

告诉我们您业务里最耗人的那个环节,我们给出可验证的第一版方案与衡量口径。