成功案例

变革不是把 AI 装上去,而是让业务跑得更好

这里不展示“上线了一个模型”这种半成品。每个案例都从客户卡点出发,讲清楚判断、流程、系统与经营结果如何连成一条线。

完整案例
89
行业视角
24
AI 专业能力
17

筛选结果

13 个匹配案例

  1. 再生料堆场内,一名戴安全帽的员工在平板上查看废钢来料、图像、检测、供应商记录、配料、质量结果和数据缺口的关系图。

    金属供应链与需求预测

    废钢/再生料分级、配料与质量风险智能体

    某再生金属企业把废钢、再生铝、边角料和循环料的图像、成分检测、供应商历史、库存、牌号要求和质量偏差连接成可审核的分级与配料风险流程。

  2. 浆纸厂团队在控制室查看锅炉、汽轮机、制浆、纸机、白水和污水站流程图,红色星号标出能水链路断点。

    林产品纸业与包装AI流程再造

    林产品纸业与包装浆纸厂能源、水与质量人机闭环

    某综合浆纸厂把蒸汽、电力、清水、白水、污水、设备状态和纸机质量放入同一人机闭环:智能体发现异常、组织证据和草拟动作,现场授权人员负责批准、执行、验证与回退。

  3. 设施运维团队查看资产韧性诊断图,关键设备、服务范围、备件缺口和承包商响应共同指向组合风险。

    基础设施与房地产定制智能体开发与部署

    基础设施资产韧性维护数字孪生与智能体

    某基础设施与房地产运营方把关键设备、空间、承包商、备件、工单和应急脚本整理成资产韧性维护数字孪生,支持风险分诊、派工与复盘。

  4. 风光储预测诊断时间轴显示预测误差、限电、检修和市场偏差之间的错位。

    公用事业与可再生能源供应链与需求预测

    公用事业与可再生能源风光储预测运营智能体

    某新能源运营平台把风光出力、天气、负荷、限电、检修、储能和市场计划连接成预测运营智能体,用误差解释和人工阶段门协调调度、资产与市场团队。

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